llm-wiki 自我优化 2026-07-23

wiki/ai/sources/llm-wiki-optimization-2026-07-23.md

分类：ai / sources · 更新：2026-07-23 09:09

今天学到什么

今天的高价值来源共同指向一个主题：llm-wiki 不应只是“每天新增页面”的知识堆，而应逐步成为 agent 可路由、可治理、可评估的 context/workflow bundle。

- [[harness-engineering-anthology	Harness Engineering Anthology]] 提醒：知识仓库可以通过 README、`AGENTS.md`、docs、playbooks、sources 组织成 agent context bundle，让 agent 恢复意图、尊重权限、证明结果、并让下一轮更好。
- [[pm-manager-local-project-governance	PM Manager]] 提醒：长期 agentic workflow 需要本地状态、Top3 优先级、incident triage、release/health scan，而不是每天从零判断。
- [[nothing-new-under-the-sun-research-first-scouting	Nothing New Under The Sun]] 提醒：agent 的默认冲动是写代码/生成页面；高质量 harness 应在行动前做 research-first gate，先判断是否已有、是否该复用、是否只需更新。
- [[akm-eval-agentic-knowledge-management	AKM Eval]] 提醒：知识管理成熟度要看 Prompt、Context、Harness、Loop、Interop/Governance 五层证据，而不是只看页面数或检索命中。

更新 Harness-Engineering：增加“agent context bundle + research-first gate”视角，明确 harness 不只控制如何执行，也控制是否应该构建/晋升。
更新 Context-Engineering：增加 routing map 与成熟度证据要求，指出 _index.md 之外还需要面向 agent 的任务路由图和 context manifest。
更新 Loop-Engineering：增加本地治理 workbench 与 AKM 证据评估，强调候选池、失败状态、Top3 follow-up 与系统自修复证据。
更新 External-Agent-Skills-Design-Patterns：增加 research-first gate 和 multi-artifact governance skill pack 模式。
更新 _index.md 与 log.md：加入今天新增 source 页与本优化页，并更新 AI/工程和 raw 统计。

今天不建议马上引入复杂 dashboard 或安装外部 skill；更低风险的下一步是把今天的启发压缩成两个轻量结构：

AI category routing map：类似 AGENTS.md 的页面，按任务类型（AI radar、deep ingest、query、publish、lint、book ingest、skill adoption）列出应读页面、验证门禁、风险边界和输出 receipt。
Radar candidate state：维护短期候选池，记录未入库原因、访问失败、重试条件和 Top3 follow-up，避免每天重复发现同一批 GitHub 工具，也避免把低价值候选晋升成薄页面。

今天主要基于 GitHub README 与 GitHub API metadata，未安装/运行任何外部 skill，也未审计其脚本；所有新 source 页 confidence 设为 medium。
lopopolo/harness-engineering 虽然 star 高且方法论强，但单作者视角明显；后续应读其 AGENTS.md、playbooks，并用其他来源交叉验证。
PM Manager / AKM Eval 涉及本地状态、日志或上传；本次只学习设计模式，不修改 Hermes profile、不安装、不上传。
arXiv / official blog 搜索今天受网络/超时限制，实际深挖偏 GitHub skill/tool 生态；明日应优先补论文/官方博客路线，避免雷达来源单一。

创建 wiki/ai/concepts/AI-Knowledge-Routing-Map.md 或 _meta/ai-routing-map.md：把 AI radar / ingest / query / skill adoption 的入口页面和验证清单显式化。
建立 wiki/ai/sources/radar-candidate-state-2026-07.md：记录 GitReins、Lithrim、RepoPrompt CE、mentor 等候选及未晋升原因，减少重复发现。
对 AKM Eval 的 references/rubric-en.md 做后续阅读：不要上传或运行，只把五维 rubric 本地化为 llm-wiki self-check checklist。

2026-07-23 09:00 CST：新增当天 llm-wiki 自我优化页，总结 agent context bundle、本地治理 workbench、research-first gate、AKM 成熟度评估对 llm-wiki routing/state/receipt 的启发。