>Ingest. You drop a new source into the raw collection and tell the LLM to process it. An example flow: the LLM reads the source, discusses key takeaways with you, writes a summary page in the wiki, updates the index, updates relevant entity and concept pages across the wiki, and appends an entry to the log. A single source might touch 10-15 wiki pages. Personally I prefer to ingest sources one at a time and stay involved — I read the summaries, check the updates, and guide the LLM on what to emphasize. But you could also batch-ingest many sources at once with less supervision. It's up to you to develop the workflow that fits your style and document it in the schema for future sessions.

>取り込み。新しいソースを「raw collection」に追加し、LLMに処理を指示します。処理の流れの一例：LLMがソースを読み込み、重要なポイントをユーザーと議論し、Wikiに要約ページを作成し、インデックスを更新し、Wiki内の関連するエンティティや概念のページを更新し、ログにエントリを追加します。1つのソースで、10～15のWikiページに影響を与えることもあります。 個人的には、ソースを1つずつ取り込み、その過程に関与し続けることを好みます。つまり、要約を読み、更新内容を確認し、LLMに対して何を強調すべきかを指示するのです。しかし、監督を最小限に抑えて、多くのソースを一度にバッチ処理することも可能です。自分のスタイルに合ったワークフローを構築し、将来のセッションのためにスキーマに文書化するのは、あなた次第です。

>If given file is like a.txt rename properly.

>Query. You ask questions against the wiki. The LLM searches for relevant pages, reads them, and synthesizes an answer with citations. Answers can take different forms depending on the question — a markdown page, a comparison table, a slide deck (Marp), a chart (matplotlib), a canvas. The important insight: good answers can be filed back into the wiki as new pages. A comparison you asked for, an analysis, a connection you discovered — these are valuable and shouldn't disappear into chat history. This way your explorations compound in the knowledge base just like ingested sources do.

>クエリ。ウィキに対して質問を投げかけます。LLMは関連するページを検索し、それらを読み込み、出典を明記した回答を生成します。回答は質問の内容に応じて、マークダウンページ、比較表、スライド資料（Marp）、グラフ（matplotlib）、キャンバスなど、さまざまな形式で出力されます。重要な点は、優れた回答は新しいページとしてウィキに保存できるということです。 あなたが求めた比較、分析、発見した関連性——これらは貴重なものであり、チャットの履歴の中に埋もれてしまうべきではありません。このようにして、取り込まれた情報源と同様に、あなたの探求の成果もナレッジベースに蓄積されていきます。

>Lint. Periodically, ask the LLM to health-check the wiki. Look for: contradictions between pages, stale claims that newer sources have superseded, orphan pages with no inbound links, important concepts mentioned but lacking their own page, missing cross-references, data gaps that could be filled with a web search. The LLM is good at suggesting new questions to investigate and new sources to look for. This keeps the wiki healthy as it grows.

>Lint: ：定期的にLLMにウィキの健全性チェックを依頼しましょう。具体的には、ページ間の矛盾、新しい情報源によって古くなった主張、外部リンクのない孤立ページ、言及されているにもかかわらず専用ページがない重要な概念、欠落している相互参照、ウェブ検索で補えるデータの欠落などを確認します。LLMは、調査すべき新たな質問や探すべき新しい情報源を提案するのが得意です。これにより、ウィキが成長するにつれて健全な状態を維持することができます。

>The LLM is good at suggesting new questions to investigate and new sources to look for.

>毎日20個も数字が書かれた検査データの紙をもらう上に今日は元々の病院の1枚に加えて大学病院でも2枚もらった(し多分明日以降2枚ずつ来る)

>先生の解説やデータの読み方は人間(僕)が手動で整理してたんだけど、妻が状況を把握して安心したり、先生の話を聞いて理解しやすいようにまとめることまで射程に入れるともうキャパオーバーなので、ここでLLM Wikiを使えばいいのではないかという気持ちになっている