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P5: Wiki 策展管线 — 自动知识库

问题

织忆能存储和检索记忆，但没有"知识库"的概念：将外部文档（.md 文章、技术笔记、项目文档）自动提取为结构化知识条目，写入织忆系统供后续 recall 搜索。

方案（参考 Memory-OS Layer 5+6，适配织忆架构）

Memory-OS 用 Wiki Agent（LLM 提取概念/实体/对比）+ Continuous Ingest（嵌入 Qdrant）。织忆的替代方案：Python 脚本扫描 Obsidian Vault → LLM 提取知识点 → 通过 /commit API 写入织忆。

实现

新增文件: `scripts/wiki_curator.py`

#!/usr/bin/env python3
"""
Wiki Curator — 自动知识策展管线
扫描 Obsidian vault 中的 .md 文件，用 LLM 提取知识点，通过织忆 API 存入结构性记忆。

流程:
1. 扫描 ~/mc/小唯/ 和 ~/obsidian/ 中的 .md 文件（排除缓存/临时文件）
2. SHA-256 diff 检测（只处理新增/修改的文件）
3. LLM 提取：
   - 概念（concept）：什么是 X？
   - 实体（entity）：X 的属性/参数/配置
   - 关系（relation）：X 和 Y 的关系
4. 通过织忆 /commit API 写入 memories（category='wiki'）
5. 更新状态文件（记录已处理的文件哈希）
"""

# 配置
WIKI_DIRS = [
    "~/mc/小唯/",           # 织忆设计文档/技术笔记
    "~/mc/牧尘/",           # 系统配置/命令记录
    # 可根据需要扩展
]
ZHIYI_API = "http://localhost:7821"
ZHIYI_KEY = "zhiyi-dev-key-2026"
STATE_FILE = "~/.hermes/wiki_curator_state.json"

处理逻辑

对每个新/修改的文件：

读取内容，过滤掉过短（<500字）或明显非知识性的文件

调用 LLM（Hermes 的模型或 NewAPI）提取：

{
  "concepts": [{"name": "X", "summary": "...", "details": "..."}],
  "entities": [{"name": "Y", "attributes": {...}}],
  "relations": [{"source": "X", "relation": "uses", "target": "Y"}]
}

对每个提取的概念/实体，通过织忆 /commit API 写入
对每个关系，通过织忆 /api/v1/graph/edge API 写入

定时任务

创建 cronjob 每周运行两次（周一/周四凌晨3点）：

hermes cron add "织忆 Wiki 策展" --schedule "0 3 * * 1,4" \
  --prompt "执行 wiki_curator.py 扫描检查" \
  --script ~/.hermes/scripts/wiki_curator.py

验证

# 手动运行
python3 ~/.hermes/scripts/wiki_curator.py --dry-run

# 验证织忆端已有 wiki 类记忆
curl -s -X POST -H "X-API-Key: zhiyi-dev-key-2026" \
  -d '{"query":"织忆设计","top_k":5}' \
  http://localhost:7821/api/v1/recall

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