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为 obsidian 文章自动添加 YAML frontmatter、标签和高质量双向链接。 当以下情况时使用： (1) 用户要求为文章添加双向链接/backlinks (2) 用户提到"双链"、"backlinks"、"链接增强" (3) 用户要求整理 Obsidian 笔记的标签和 frontmatter (4) 用户要求处理概念归一化或知识网络构建
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SOC 職業分類に基づく
| name | obsidian-backlinks |
| description | 为 obsidian 文章自动添加 YAML frontmatter、标签和高质量双向链接。 当以下情况时使用： (1) 用户要求为文章添加双向链接/backlinks (2) 用户提到"双链"、"backlinks"、"链接增强" (3) 用户要求整理 Obsidian 笔记的标签和 frontmatter (4) 用户要求处理概念归一化或知识网络构建 |
为 Obsidian 文章自动添加 YAML frontmatter、标签和高质量双向链接，构建干净、可读、可扩展的知识网络。
.concepts.yaml（不存在则自动创建在 workspace 中）concept_mapping:
- standard: "LLM"
aliases: ["大模型", "大型语言模型"]
- standard: "KV Cache"
aliases: ["kvcache", "KV缓存"]
- standard: "Pre-Norm"
aliases: ["prenorm", "pre norm"]
- standard: "Attention Sink"
aliases: ["注意力下沉"]
excluded:
- AI
- AGI
- 深度学习
- 模型
- 算法
- API
- Token
使用 Obsidian CLI，读取目标文章：
obsidian read path="Work/.../文章名.md" slient
从正文抽取技术术语后执行：
统一标准名称
[[标准词|别名]] 格式
[[LLM|大模型]][[KV Cache|kvcache]][[Pre-Norm|prenorm]]过滤泛概念（仅作为标签，不生成双链）
自动更新概念库
高优先级（⭐⭐⭐）必链
中优先级（⭐⭐）建议链
低优先级（⭐）可选链
绝不链接
[[...]]示例：
[[LLM|大模型]]先获取 vault 根目录：
obsidian vault info="path" silent
直接使用 write 工具操作文件，避免 Obsidian CLI 对于 \t、\n 的转义处理问题：
write(path="<vault根目录>/<文章路径>", content="...")
原文：
# Attention Sink 解析
Attention Sink 是大模型推理过程中的现象...
增强后：
---
title: Attention Sink 解析
date: 2026-04-14
tags:
- LLM
- Transformer
- Attention-Sink
- 推理优化
category: 技术笔记
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# [[Attention Sink]] 解析
Attention Sink 是[[LLM|大模型]]推理过程中的现象...