Wiki search

Wiki Search Skill — 确定性范围 + 概率性推理

触发场景

当用户问任何"wiki 里有没有 X"、"我们以前怎么处理 Y"、"找一下相关的 Z"——或者你内部决定要回忆既有 wiki 内容时——必须先 grep 再推理。

核心原则

Scoping should be deterministic, reasoning should be probabilistic.（@gulliveruk）

• ❌ 凭印象回答 wiki 写过什么 → 错率高，会"自信地犯错"
• ❌ 直接读 _index.md 然后 hallucinate 出页面内容 → 信息失真
• ✅ 用 grep 精确返回所有相关行的实际文本，再让 AI 综合

SOP

Step 1: 关键词探查

# 基础语义搜索 — 在 wiki/ 中找
grep -rilE "<keyword1>|<keyword2>" ~/wiki/wiki/ | head -20

# 如果有 hit：拉具体段落（前后 2 行上下文）
grep -rE "<keyword>" ~/wiki/wiki/ -A 2 -B 1 | head -60

# 同时搜 data/ 原始快照（验证溯源）
grep -rilE "<keyword>" ~/wiki/data/ | head -10

Step 2: 边界确认

把 grep 返回的页面列表 / 行展示给用户，说清楚你这次会基于哪些页面回答——而不是声称"我记得 wiki 里说过..."。

Step 3: 范围内推理

只在 grep 返回的实际文本上做推理和综合。如果 grep 没返回相关结果，明确说"wiki 里没找到"，不要从训练知识或印象里编造。

Step 4: 行号溯源（数字声明专用）

如果回答涉及具体数字 / 百分比 / 量化结论，按 [[CF-011: 数字必须带行号溯源]] 在回复里标注 data/xxx.md, L42。

速查模板（复制粘贴）

# 单关键词
grep -rilE "TSS shape" ~/wiki/wiki/

# 多候选（OR）
grep -rilE "Sinorhizobium|S\\. fredii|根瘤菌" ~/wiki/wiki/

# 排除已知噪声目录
grep -rilE "<keyword>" ~/wiki/wiki/ --exclude-dir=EXAMPLE

# 限定分类
grep -rilE "<keyword>" ~/wiki/wiki/biology/

# 提取行号（drift-check 风格）
grep -nE "<keyword>" ~/wiki/data/2026-04/some-source.md

何时可以跳过这个 Skill

• 写新页面（不需要 recall 既有内容）
• 用户给了完整外部内容做 ingest
• 单纯文件操作（git / 编辑指定文件）

何时必须用这个 Skill

• 任何"wiki 里…"开头的问题
• 任何"以前怎么…"问题
• 任何要把 X 跟现有 wiki 概念关联的任务（Dreaming / 桥接）
• 任何要引用具体数字 / 论文 / 名字时——必须 grep 验证拼写和数值

Why（最重要）

[[LLM Wiki 养三周后的三个毛病]] 的"找不到"问题：_index.md 超过 50 页后 AI 找东西效率下降，开始编造或用印象代替查证。grep 是确定性的，不会幻觉。AI 不应该在"找"这一步用概率，只在"想"这一步用概率。

升级路径

当 wiki 超过 500 页或 grep 不够语义化时，升级到：

• qmd — 本地 BM25 + 向量混合搜索，提供 MCP server（AI 可直接调）
• 或自建 SQLite FTS5 索引（参考 Hermes Agent）

但起步不必装 qmd——grep 起步即可。