LLM Wiki — Kalıcı Bilgi Arşivi Deseni
LLM tarafından sürekli inşa edilen ve güncellenen kalıcı, birikimli bir bilgi arşivi (persistent wiki) deseni. Standart RAG'ın aksine her sorguda bilgi yeniden keşfedilmez — ajan yeni kaynakları okur, mevcut wiki'ye entegre eder, varlık/kavram sayfal
Free to install — no account needed
Copy the command below and paste into your agent.
Instant access • No coding needed • No account needed
What you get in 5 minutes
- Full skill code ready to install
- Works with 2 AI agents
- Lifetime updates included
Description
--- name: llm-wiki description: LLM tarafından sürekli inşa edilen ve güncellenen kalıcı, birikimli bir bilgi arşivi (persistent wiki) deseni. Standart RAG'ın aksine her sorguda bilgi yeniden keşfedilmez — ajan yeni kaynakları okur, mevcut wiki'ye entegre eder, varlık/kavram sayfalarını günceller, çelişkileri işaretler, çapraz-referansları korur. Herhangi bir alan için kullanılır: araştırma, kitap okuma, ürün geliştirme, takım bilgisi, kişisel gelişim, rekabet analizi, ders notları. Obsidian + LLM ajanı (Claude Code, Codex, vb.) ile çalışır. Kullanıcı kaynakları bulur, ajan tüm bookkeeping'i yapar. --- # LLM Wiki — Kalıcı Bilgi Arşivi Deseni ## Çekirdek fikir LLM'lerle belge çalışmanın standart yolu **RAG**'tir: belgeleri yüklersin, sorduğunda ilgili parçalar çekilir, cevap üretilir. Çalışır ama her sorguda bilgi sıfırdan yeniden keşfedilir. Hiçbir şey birikmez. İncelikli bir soru sorduğunda — beş kaynağı sentezlemen gereken bir soru — LLM her seferinde parçaları yeniden bulup birleştirmek zorunda kalır. Bu skill **farklı bir yaklaşım** uygular. Ham kaynaklardan sorgu zamanında çekmek yerine, LLM seninle ham kaynaklar arasında **kalıcı bir wiki**'yi artımlı olarak inşa eder ve bakımını yapar. Yeni bir kaynak eklediğinde ajan onu sadece indekslemez — okur, çıkarımları konuşur, mevcut wiki'ye entegre eder, varlık sayfalarını günceller, yeni veri eski iddialarla çeliştiğinde işaretler, sentezi güçlendirir. **Kritik fark**: wiki, derlenmiş ve güncel tutulan **kalıcı, birikimli bir artefakt**tır. Çapraz-referanslar zaten oradadır. Çelişkiler zaten işaretlenmiştir. Sentez, okuduğun her şeyi zaten yansıtır. Her yeni kaynak ve her yeni soruyla wiki daha da zenginleşir. ## Rol dağılımı | Sen | LLM | |---|---| | Kaynakları bulur ve toplar | Okur, özetler, dosyalar | | Hangi soruları soracağını belirler | Çapraz-referansları korur | | Analizi yönlendirir | Çelişkileri işaretler | | Sonuçları okur, eleştirel düşünür | Bookkeeping (asla unutmaz, sıkılmaz) | | Şemayı evriltir | Şemaya uyar | Pratikte: bir tarafta Obsidian açık, diğer tarafta LLM ajanı. Sen sohbet ederken o vault'u düzenler, sen Obsidian'da graph view ile sonuçları takip edersin. **Obsidian = IDE, LLM = programmer, wiki = kod tabanı.** ## Üç katman mimari ### 1. Ham kaynaklar (`raw/`) Makaleler, PDF'ler, podcast notları, toplantı transkriptleri, resimler, veri dosyaları, JSONL transkriptleri. **Asla değiştirilmez.** Ajan sadece okur, yazmaz. Gerçeğin kaynağı budur. ### 2. Wiki (vault root) LLM'in tamamen sahiplendiği markdown dosyaları. Özetler, varlık sayfaları, kavram sayfaları, karşılaştırmalar, kararlar, sentez. Sayfalar `[[bağlantı]]`larla birbirine bağlanır. LLM bu katmanı tamamen yönetir — sayfa oluşturur, günceller, çapraz-referansları tutarlı tutar. Sen okursun, LLM yazar. ### 3. Şema (`CLAUDE.md` veya `AGENTS.md`) Ajana wiki'nin nasıl yapılandırıldığını, hangi konvansiyonlara uyacağını, her operasyonda hangi iş akışını izleyeceğini söyleyen doküman. **En kritik dosya budur** — ajanı disiplinli bir wiki bakımcısına dönüştürür, genel amaçlı bir chatbot olmaktan çıkarır. Sen ve ajan birlikte zamanla evriltirsiniz. ## Üç operasyon ### INGEST — kaynak emme Ham klasöre yeni bir kaynak koyarsın ve "bunu işle" dersin. Ajan adımları: 1. Kaynağı okur 2. Anahtar çıkarımları seninle tartışır 3. `sources/` altında bir özet sayfası yazar 4. `index.md`'yi günceller 5. İlgili `entities/` ve `concepts/` sayfalarını çapraz-günceller 6. Tutarsızlık varsa işaretler 7. `log.md`'ye zaman damgalı bir giriş ekler Tek bir kaynak 10-15 wiki sayfasına dokunabilir. **Tercih meselesi**: kaynakları tek tek yakın gözetimle mi, yoksa toplu halde daha az gözetimle mi ingest edersin. İkisi de geçerli — şemana yaz. ### QUERY — sorgu Wiki'ye soru sorarsın. Ajan: 1. `index.md`'yi okur 2. İlgili sayfaları bulur ve içlerini okur 3. Cevabı sentezler — cümle, tablo, slayt, grafik, canvas, ne uygunsa 4. Cevapta her iddia için kaynak referansı verir **Kritik içgörü**: İyi cevaplar wiki'ye **yeni sayfa olarak geri dosyalanır**. İstediğin bir karşılaştırma, keşfettiğin bir bağlantı, yaptığın bir analiz — bunlar değerlidir ve sohbet geçmişinde kaybolmamalı. Böylece keşiflerin de bilgi birikimini büyütür, tıpkı ham kaynaklar gibi. ### LINT — sağlık kontrolü Periyodik olarak ajana wiki sağlık kontrolü yaptırırsın. Kontrol edilenler: - Sayfalar arası **çelişkiler** - Yeni kaynaklarla geçersiz kalmış **stale claim**'ler - Hiçbir yerden link almayan **orphan** sayfalar - Wiki'de geçen ama kendi sayfası olmayan kavramlar - Eksik veya tek yönlü çapraz-referanslar - Web araması ile doldurulabilecek **veri boşlukları** LLM bu pass sırasında **araştırılacak yeni sorular ve yeni kaynaklar da önerir**. Wiki'yi büyürken sağlıklı tutar. ## index.md ve log.md Wiki büyüdükçe iki özel dosya hayati hale gelir. ### `index.md` — içerik odaklı Wiki'deki her şeyin kataloğu. Her sayfa için: link, tek satır özet, opsiyonel metadata (tarih, kaynak sayısı, durum). Kategoriye göre organize: varlıklar, kavramlar, kaynaklar, kararlar. Ajan **her ingest'te günceller**. Sorgu zamanında ajan önce index'i okur, sonra ilgili sayfalara iner. **Önemli**: orta ölçekte (~100 kaynak, ~birkaç yüz sayfa) bu yaklaşım embedding tabanlı RAG altyapısına olan ihtiyacı **ortadan kaldırır**. Büyürse `qmd` gibi yerel arama motorları eklenebilir. ### `log.md` — zamansal Append-only olay kaydı. Her ingest, query (özellikle filed-back olanlar) ve lint pass buraya zaman damgalı yazılır. **İpucu**: Her giriş tutarlı bir prefix ile başlasın: ``` ## [2026-04-13] ingest | Makale Başlığı ## [2026-04-13] query | "X nasıl çalışıyor?" → filed: comparisons/x-vs-y.md ## [2026-04-14] lint | 3 stale claim, 2 orphan ``` Böylece basit unix araçlarıyla parse edilir: ```bash grep "^## \[" log.md | tail -10 ``` ## Örnek vault yapısı ``` vault/ ├── CLAUDE.md # şema (anayasa) ├── index.md # içerik kataloğu ├── log.md # zamansal kayıt ├── raw/ # ham kaynaklar (DOKUNULMAZ) │ ├── articles/ │ ├── papers/ │ ├── transcripts/ │ └── assets/ # resimler, PDF'ler ├── sources/ # her ham kaynak için bir özet sayfası ├── entities/ # kişiler, ürünler, yerler, organizasyonlar ├── concepts/ # soyut kavramlar, terimler, fikirler ├── decisions/ # kararlar ve gerekçeleri └── syntheses/ # üst düzey sentez sayfaları ``` Bu yapı **zorunlu değil**. Alanına göre uyarlanır: - **Kişisel günlük**: `entries/`, `themes/`, `people/` - **Kitap okuma**: `chapters/`, `characters/`, `themes/`, `quotes/` - **Araştırma**: `papers/`, `theories/`, `methods/`, `experiments/` - **Ürün**: `features/`, `bugs/`, `decisions/`, `users/` ## Kullanım alanları - **Kişisel**: hedefler, sağlık, psikoloji, öz gelişim. Günlük girişleri, makaleler, podcast notları → zamanla kendin hakkında yapılandırılmış bir resim. - **Araştırma**: bir konuda haftalar veya aylar boyunca derinlemesine — makaleler, raporlar, evrilen bir tez. - **Kitap okuma**: bölüm bölüm dosyala, sonunda kişisel bir Tolkien Gateway. Karakterler, temalar, olay örgüsü, bağlantılar. - **İş / takım**: Slack thread'leri, toplantı transkriptleri, müşteri görüşmeleri. LLM bakımı yapar, takımda kimsenin yapmak istemediği bookkeeping'i halleder. - **Rekabet analizi, due diligence, seyahat planlama, ders notları, hobi araştırması** — zamanla bilgi biriktirmek istediğin her şey. ## Şema dosyası (CLAUDE.md) nasıl yazılır Şema dosyası wiki'nin **anayasasıdır**. En az şunları içermeli: 1. **Amaç**: Bu wiki hangi alanda? Hangi sorulara cevap arıyor? 2. **Klasör yapısı**: Her klasörün ne içerdiği ve ne içermediği. 3. **Sayfa formatı**: Frontmatter alanları (tags, source, date, status), başlık sırası, link konvansiyonları. 4. **Naming convention**: Sayfa isimleri kebab-case mi snake_case mi? Varlık isimleri nasıl kanonikleştirilir? 5. **Ingest workflow**: Yeni kaynak geldiğinde adım adım ne yapılır, hangi sayfalar otomatik güncellenir. 6. **Query workflow**: Soru geldiğinde önce hangi dosyalar okunur? Cevap nereye filed-back olur? 7. **Lint workflow**: Hangi sağlık kontrolleri ne sıklıkta? Ne otomatik düzeltilir, ne sadece raporlanır? 8. **Yasaklar**: Ajanın **asla** yapmaması gerekenler — `raw/`'a yazmak, kaynaksız iddia yaratmak, mevcut linkleri çözmeden kullanmak, sayfa silmek (sadece archive). 9. **Evrim notu**: Bu şema zamanla değişir — değişiklik geldiğinde önceki sayfalara nasıl uyarlanır. ## Pratik ipuçları - **Obsidian Web Clipper**: Tarayıcı eklentisi, web sayfalarını markdown'a çevirir → `raw/articles/`'a koy → ajana ingest ettir. - **Resimleri yerele indir**: Obsidian Settings → Files & links → "Attachment folder" = `raw/assets/`. Hotkey ata ("Download attachments for current file"). LLM sonra resimlere de bakabilir. - **Graph view**: Obsidian'ın en değerli özelliği. Wiki'nin şeklini görsel olarak görürsün — hub'lar, yetim sayfalar, kümeler. Sağlık kontrolü için vazgeçilmez. - **Marp plugin**: Wiki sayfalarından doğrudan slayt deck'i üret. Sunum için. - **Dataview plugin**: Frontmatter üzerinde sorgu çalıştır. Dinamik tablolar, listeler. - **Git**: Wiki bir git repo. Versiyon tarihi, branch'leme, çakışmasız işbirliği bedava. - **Arama**: `index.md` orta ölçekte yeter. Büyürse `qmd` gibi yerel BM25+vektör arama motorları eklenebilir. ## Neden çalışır Bir bilgi arşivi yönetmenin zor kısmı okumak ya da düşünmek değildir — **bookkeeping**'tir. Çapraz-referansları güncellemek, özetleri taze tutmak, çelişkileri yakalamak, onlarca sayfa arasında tutarlılık korumak. İnsanlar wiki'leri terk eder çünkü **bakım yükü değerden hızlı büyür**. LLM'ler sıkılmaz, bir referansı güncellemeyi unutmaz, tek bir pass'te 15 dosyaya dokunabilir. **Wiki bakımlı kalır çünkü bakımın maliyeti neredeyse sıfırdır.** Senin işin: kaynak bulmak, analizi yönlendirmek, iyi sorular sormak, ne anlama geldiğini düşünmek. LLM'in işi: diğer her şey. Bu desen ruhen Vannevar Bush'un 1945'teki **Memex** vizyonuna yakındır — kişisel, aktif olarak küratörlenmiş bilgi deposu, belgeler arasında çağrışımsal izler. Bush'un çözemediği tek şey kimin bakım yapacağıydı. LLM o kısmı halleder. ## Hard rules 1. **`raw/` immutable.** Ajan sadece okur, asla yazmaz/değiştirmez. Sadece kullanıcı ekler. 2. **Her iddia kaynaklı.** Wiki'deki her önemli cümle, hangi raw dosyadan geldiğini belirtir. Kaynaksız iddia yasaktır. 3. **Çelişki silinmez, işaretlenir.** "Kaynak A şunu derken, kaynak B bunu diyor" → görünür yere yazılır, ileride çözülür. 4. **Çift-yönlü bağlantı düşüncesi.** Bir sayfayı güncellerken ona link veren diğer sayfaları kontrol et. 5. **Her operasyon log'lanır.** Ingest, anlamlı query'ler ve lint pass'leri zaman damgalı `log.md`'ye gider. 6. **Schema co-evolves.** Bir kural çalışmıyorsa şemayı güncelle. Sonraki oturumlarda yeni kurallar geçerli olur. 7. **Filed-back her şey atomic olur.** Bir query cevabını wiki'ye dosyalarken, sentez tek bir "session özeti" değil ayrık atomik sayfalardır (her biri tek bir fikir). 8. **Sayfa silinmez, archive edilir.** Stale veya hatalı sayfa önce `archive/` altına taşınır, sonra index güncellenir. Tarih korunur. ## İlk çalıştırma adımları Yeni bir vault için ajana şunları söyle: 1. Klasör yapısını kur (`raw/`, `sources/`, `entities/`, `concepts/`, `decisions/`) 2. `index.md` ve `log.md` iskelet dosyalarını oluştur 3. `CLAUDE.md`'yi bu skill'i temel alarak yaz — alana özgü bölümleri ekle (amaç, naming, ingest workflow özellikleri) 4. Vault'u Obsidian ile aç, graph view'i kontrol et 5. İlk kaynağı `raw/` içine koy, ajana "ingest et" de 6. Sonucu Obsidian'da gez, sayfa formatını ve naming'i beğenmediysen şemayı güncelle, tekrar çalıştır Ondan sonra her yeni kaynakla wiki organik olarak büyür. --- **Bu skill alan-bağımsızdır.** vibeapp gibi bir yazılım projesi, bir doktora tezi, bir kitap kulübü, kişisel bir gelişim günlüğü, bir startup'ın takım wiki'si — hepsi için aynı pattern uygulanır. Sadece şema dosyası alana özgü olur.
Security Status
Scanned
Passed automated security checks
Related AI Tools
More Make Money tools you might like
Insert instructions below
FreeReplace with description of the skill and when Claude should use it.
Marketing Skills Division
Free"42 marketing agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw, and 6 more coding agents. 7 pods: content, SEO, CRO, channels, growth, intelligence, sales. Foundation context + orchestration router. 27 Python tools (stdli
Engineering Team Skills
Free"23 engineering agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw, and 6 more tools. Architecture, frontend, backend, QA, DevOps, security, AI/ML, data engineering, Playwright, Stripe, AWS, MS365. 30+ Python tools (stdlib-
Business & Growth Skills
Free"4 business growth agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw. Customer success (health scoring, churn), sales engineer (RFP), revenue operations (pipeline, GTM), contract & proposal writer. Python tools (stdlib-onl
C-Level Advisory Ecosystem
Free"10 C-level advisory agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw. CEO, CTO, COO, CPO, CMO, CFO, CRO, CISO, CHRO, Executive Mentor. Multi-role board meetings, strategy routing, structured recommendations. For founders
NotebookLM Automation
FreeComplete API for Google NotebookLM - full programmatic access including features not in the web UI. Create notebooks, add sources, generate all artifact types, download in multiple formats. Activates on explicit /notebooklm or intent like "create a p