跨来源整理：人输入资料 -> 持久化 wiki -> 规则驱动 agent 维护，wiki 作为多工具共用的长期记忆层。

定义

这里的 “LLM 维护知识库” 不是指一次性让模型写文档，而是让 agent 按规则持续 ingest、更新、互链、纠错，并让知识在多会话里可追踪复用。

Claims（综合判断）

ID Claim Confidence Evidence
C1 LLM-maintained wiki 的基础形态是三层：原始资料层、wiki 维护层、规则层。 High E1, E2
C2 仅有持久化页面还不够；要提升为可维护知识层，需要引入更明确的证据与健康信号。 Medium E1, E3
C3 在 agent 工作流中，wiki 应承担 system of record 的角色，而不是临时聊天缓存。 Medium E1, E2, E3
C4 仅靠工作区文件与 AGENTS 约定，不足以保证跨会话「记忆行为」一致；实际效果仍受模型对规则的遵循程度影响。 Medium E4

Evidence（来源与依据）

  • E1 使用大模型来维护知识库
    该来源明确提出 “原始资料 + wiki + 规则” 的基本架构，并强调 wiki 作为跨工具复用的持久中间层。
  • E2 仓库当前结构（可直接观察）
    source/_posts/*.md 作为只读输入，wiki/ 作为维护层，AGENTS.md 提供工作流约束。
  • E3 OpenClaw Memory Wiki
    该来源强调 structured claims/evidence、provenance、contradictions、dashboard、lint，说明知识维护可从 “持久化” 继续升级到 “可验证维护”。
  • E4 OpenClaw 的一些使用体验
    作者描述内置 memory 文件链路与自建 wiki/Notion 的实践，并指出特定模型对「写入记忆」类守则的主观遵循差异。

三层结构（当前可执行模型）

层 作用 在本仓库的对应
原始资料层 只读输入，不直接改写 source/_posts/*.md
Wiki 维护层 索引、摘要、概念、问答、报告 wiki/sources/ wiki/concepts/ wiki/queries/ wiki/reports/
规则层 约束 agent 的 ingest/query/lint 行为 AGENTS.md

Open Questions（待验证问题）

  1. 哪些概念页应强制包含 claim/evidence/open-questions 三段结构，哪些可以保持轻量摘要？
  2. 是否需要给概念页加最小健康字段（例如 freshness、last-reviewed、confidence）？
  3. 当来源间冲突时，是否需要统一的 contradiction 记录格式？
  4. 是否要做一个轻量 wiki lint，自动检查缺 evidence 的 claim？

维护建议

后续可从一页试点扩展到一组高频概念页：

  1. 先保留简洁正文，但新增 claim/evidence 显式映射。
  2. 每次有新来源加入时，优先更新 Evidence，再判断是否需要调整 Claim。
  3. 每月做一次 open questions 回看，决定关闭、拆分或升级为 report。

相关

  • 编译式知识库 — 更强调 claim / evidence / provenance / lint / dashboard。
  • LOP 模式与产物 — 游戏中的「结构化文档沉淀再迭代」与 wiki/RAG 长期记忆可对照。

来源