Back to Marketplace
FREE
Scanned
Make Money

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

New skill
No reviews yet
New skill
🤖 Claude Code💻 Codex
FREE

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
SecureBe the first

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.

Preview in:

Security Status

Scanned

Passed automated security checks

Related AI Tools

More Make Money tools you might like