alfadur7/llm-wiki-newsroom

📰 LLM Wiki Newsroom — Phòng tin AI tự tiến hóa biến tài liệu thành wiki kiến thức liên kết chéo

Một "phòng tin" 5 vai trò AI đọc hiểu tài liệu của bạn, trích xuất thực thể/khái niệm/mối quan hệ, và tổ chức thành wiki markdown liên kết chéo — quy tắc viết tự cải tiến theo thời gian, chạy hoàn toàn cục bộ.

LLM Wiki Newsroom của alfadur7 là một khung làm việc (framework) kiến thức cục bộ (local-first) dùng mô hình ngôn ngữ lớn để biến thư mục tài liệu thô (raw/) — PDF, bài viết, ghi chú — thành một wiki markdown có cấu trúc, liên kết chéo giữa các trang, phát hiện mâu thuẫn giữa các nguồn, và cập nhật lan truyền (cascading updates) khi tài liệu mới được nạp. Điểm khác biệt cốt lõi: tác tử viết trang không bao giờ là tác tử duyệt trang; quy trình chia thành 5 vai trò — Reporter (báo cáo/trích xuất), Columnist (phân tích sâu đa nguồn), Desk Editor (biên tập nội dung), Copy Editor (kiểm tra xác định), Editor-in-Chief (gác cổng xuất bản) — tuân thủ rubric biên tập lấy cảm hứng từ báo chí, tư vấn, bách khoa. Hệ thống còn có vòng lặp "reground": trang đã xuất bản được kéo về đọc lại trước khi lỗi thời, và quy tắc viết tự tiến hóa qua A/B test ngẫu nhiên (ý tưởng từ Self-Harness và Microsoft SkillOpt). Đầu ra là file .md thuần túy, dùng được ngay làm vault Obsidian, kèm đồ thị kiến thức tương tác (graph/graph.html) gom cụm màu, tìm kiếm/lọc trực quan.

✨ Điểm nổi bật

• Phòng tin 5 vai trò tách bạch viết/duyệt: Reporter, Columnist, Desk Editor, Copy Editor, Editor-in-Chief — tác tử viết không bao giờ là người duyệt, rubric biên tập cố định cho phép tái lập tiêu chuẩn.
• Quy tắc viết tự tiến hóa (self-evolving guidelines): Khi cùng một lỗi duyệt lặp lại, hệ thống tự đề xuất sửa rubric, giữ lại chỉ khi A/B test trên tập hồi quy cho thấy cải thiện thực sự.
• Cập nhật lan truyền (cascading updates): Nạp một tài liệu mới tự động làm mới ~10–15 trang liên quan đã có.
• Theo dõi mâu thuẫn (contradiction tracking): Xung đột giữa các nguồn được gắn cờ ngay lúc nạp, không chờ đến lúc truy vấn.
• Đồ thị kiến thức tương tác: Mỗi trang một nút, mỗi wikilink một cạnh, tự gom cụm màu, bố cục vật lý, tìm kiếm/lọc trực tiếp trên trình duyệt (graph/graph.html).
• Khám phá liên tưởng kiểu Memex: Bề đọc đã lưu và gợi ý "kết nối bất ngờ" giữa các khái niệm — tính năng hiếm thấy ở các triển khai LLM Wiki khác.
• Local-first, không khóa nhà cung cấp: Công cụ Python (đồ thị, lint, tìm kiếm) chạy hoàn toàn máy cục bộ; đầu ra markdown thuần, dùng được với Obsidian/git.
• Hỗ trợ đa tác tử: Claude Code (đầy đủ 9 slash command + tính năng nâng cao), Codex, Gemini CLI (cơ bản).

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác với hầu hết công cụ RAG hay "LLM Wiki" chỉ gói một tác tử đơn lẻ quanh ghi chú, LLM Wiki Newsroom đặt ra mô hình quy trình biên tập có cấu trúc — tách bạch sáng tạo và kiểm soát, có rubric rõ ràng, và quan trọng hơn: quy tắc chính nó tự cải tiến dựa trên bằng chứng thực nghiệm (A/B test). Điều này giải quyết vấn đề "prompt rot" thường gặp: prompt cố định dần lỗi thời khi corpus mở rộng, còn đây thì rubric thích ứng cùng dữ liệu. Kết hợp với cập nhật lan truyền và gắn cờ mâu thuẫn lúc nạp, hệ thống biến kho tài liệu tĩnh thành cơ sở tri thức sống, có thể truy xuất nhanh, kiểm chứng được, và mở rộng không giới hạn bởi API hay vendor. Phù hợp cho nhóm nghiên cứu, phòng tin dữ liệu, cá nhân xây dựng "bộ não thứ hai" (PKM) muốn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và quy trình.

#KnowledgeManagement #MultiAgent #LocalFirst #Obsidian #PKM #TiniX