https://luvcompile.blog/tags/%E6%8E%92%E7%89%88/ Recent content in 排版 on ⅃umaeon 博客 Hugo -- gohugo.io zh ⅃umaeon all rights reserved Sat, 20 Jun 2026 16:30:00 +0800 https://luvcompile.blog/post/article/2026-06-20-wiki-reader/ Sat, 20 Jun 2026 16:30:00 +0800 https://luvcompile.blog/post/article/2026-06-20-wiki-reader/ <p><figure> <picture> <img loading="lazy" decoding="async" alt="Wiki Reader 截图" class="image_figure image_external image_processed" width="3024" height="1898" src="https://luvcompile.blog/images/wikireader_15438329198805415458.png" /> </picture> </figure> </p> <p>阅读非虚构类书籍时，我习惯先用 AI 整理成 Wiki——提取 entity 和 concept，形成结构化的笔记。但阅读时需要在书籍和笔记之间反复切换，多个应用来回跳转，注意力不断被打断。</p> <p>于是 vibe 了一个阅读器：左侧 EPUB，右侧 Wiki，左右分栏对照阅读。</p> <h2 id="阅读时-wiki-的预处理">阅读时 Wiki 的预处理？</h2> <p>最近在看 Robert Caro 的 <em>The Power Broker</em>。完全不了解美国新政时期的政治背景，语言有隔阂，人物极度混乱——Robert Moses 的家人、同事、对手、机构，名字相似且关系复杂。直接硬读的话，读到头晕眼花也理不清头绪。</p> <p>我的习惯是：先整理好人物和概念，把复杂的、揉成一团的信息，拆解成「元数据」（Entities）和「逻辑线」（Concepts）。经过这样的预处理，大脑才能通畅地输入信息。这是我自己阅读时的习惯，不是「偷懒」，只是分阶段处理——第一阶段用 AI 做信息拆解和结构化，第二阶段用人类的大脑做理解和整合。</p> <h2 id="llm-wiki预处理的工作流">LLM Wiki：预处理的工作流</h2> <p>我使用 LLM Wiki 这个 skill 来完成预处理。它基于 Andrej Karpathy 的 wiki 模式，核心思想是：把知识编译成相互链接的 markdown 文件网络，而不是每次查询都重新从原始材料中检索。</p> <p>具体工作流分为三步：</p> <ol> <li><strong>Ingest</strong>：把 EPUB 的每一章提取成 markdown，放入 <code>raw/books/</code> 目录。这是不可变的原始材料。</li> <li><strong>Extract</strong>：逐章分析，提取人物（Entities）和概念（Concepts），创建对应的 wiki 页面。每个人物一页，每个概念一页，页面之间用 <code>[[wikilinks]]</code> 相互链接。</li> <li><strong>Guide</strong>：为每一章创建阅读指南（Reading Guide），按照书中的叙述顺序排列实体页面，帮助读者按逻辑顺序阅读，而不是按字母顺序。</li> </ol> <p>以 <em>The Power Broker</em> 第一章为例，阅读指南会引导你：先读 Cohen 家族财富和住所，再读家族成员（从外到内：Bernhard → Rosalie → Emanuel → Bella），然后是兄弟姐妹和价值观 institutions，最后才到核心人物 Robert Moses。这个顺序 mirrors 书中的叙事弧线，而不是 wiki 的字母顺序。</p>