wiki-ingest

name	wiki-ingest
description	ブログ記事を読み込んで Wiki ページを自動生成・更新する
arguments	[{"name":"target","description":"対象の指定。記事パス（content/posts/...）、カテゴリ名、または 'all'（全記事一括）","required":true}]

推奨モデル: Sonnet 4.6 このスキルは記事の要約・統合・分類が主な仕事で、Opus の深い推論は不要。 実行前に /model sonnet で切り替えるとコスト効率が良い（Opus と比較して大幅に安価、品質は同等）。 一括処理 (all) の場合は特に効きが大きい。

指定されたブログ記事を読み込み、Wiki ページ（コンセプト・ツール・ガイド）を自動生成・更新します。

Wiki ページの分類基準

concepts/ — 技術概念・用語

• 技術的な概念、パターン、アーキテクチャの解説
• 例: RAG、プロンプトエンジニアリング、ゼロトラスト、マイクロサービス
• ファイル名: <concept-slug>.md

tools/ — ツール・サービス・ライブラリ

• 具体的なツール、サービス、フレームワーク、ライブラリの情報
• 例: Hugo、Docker、Terraform、PaperMod テーマ
• ファイル名: <tool-slug>.md

guides/ — How-to・手順まとめ

• 複数記事にまたがる実践的な手順や設定のまとめ
• 例: Hugo + GitHub Pages セットアップ、AI コーディングエージェントのカスタマイズ
• ファイル名: <guide-slug>.md

Wiki ページのフロントマター

---
title: "ページタイトル"
description: "1行の概要説明"
date: YYYY-MM-DD        # 初回作成日
lastmod: YYYY-MM-DD     # 最終更新日
aliases: ["別名1", "別名2"]  # 検索用の別名（オプション）
related_posts:           # ソースとなったブログ記事
  - "/posts/YYYY/MM/slug/"
tags: ["tag1", "tag2"]   # 関連タグ
---

Ingest 処理の手順

1. 対象記事を特定する

• 記事パス指定: そのファイルを読み込む
• カテゴリ指定: content/posts/ から該当カテゴリの記事を検索
• all: content/posts/ の全記事を対象にする（バッチ処理）

1.5. 既存 Wiki との重複・統合先を確認する

Wiki ページを作成・更新する前に、必ず専用スクリプトで ingest 計画を出す。これは Karpathy の LLM Wiki パターンに沿って、記事を 1:1 で Wiki 化せず、既存の概念・ツール・ガイドページへ知識を統合するための前段チェック。

python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_plan.py <target>

代表例:

# 全記事。ただし前回 ingest 日以降だけを対象にする
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_plan.py all --since-file .claude/wiki-last-ingest.txt

# 単一記事
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_plan.py content/posts/2026/05/example.md

# カテゴリ
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_plan.py "AI/LLM"

# 機械処理用
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_plan.py all --format json

スクリプトは .claude/temp/wiki_ingest_index.sqlite に SQLite FTS5 trigram のローカル全文検索 index を作り、各記事を次の状態に分類する。

• covered: 既存 Wiki の related_posts に既に含まれる。原則スキップ。
• stale_candidate: related_posts には含まれるが、記事の lastmod が Wiki より新しい。既存ページを更新候補にする。
• update_candidate: 既存 Wiki への統合候補が強い。新規ページを作らず、候補ページを更新する。
• review_candidate: 既存 Wiki への統合候補があるが弱い。候補ページを読んで統合か新規か判断する。
• new_candidate: 強い候補なし。concepts/、tools/、guides/ のいずれかに新規ページを作る。

new_candidate であっても、記事の丸コピーや「1 blog = 1 wiki」にはしない。記事から概念・ツール・手順として再利用できる知識だけを抽出し、既存ページと接続する。

計画を機械的に適用する場合は wiki_ingest_apply.py を使う。

# 通常運用: 高信頼の update_candidate だけ既存 Wiki に related_posts / ソース記事を追記
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_apply.py all --since-file .claude/wiki-last-ingest.txt --policy safe

# 全記事対応: 高信頼候補は既存 Wiki に統合し、低信頼・新規候補は backlog Wiki に集約
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_ingest_apply.py all --policy all

--policy all は全記事を対象にできるが、低信頼候補を無理に既存ページへ混ぜない。review_candidate / new_candidate のうち高信頼統合できなかったものは content/wiki/guides/wiki-ingest-backlog.md に集約し、後で人間またはエージェントが個別ページへ蒸留する。

2. 記事を分析する

各記事について以下を抽出する:

• キーエンティティ: 記事で主に扱っている概念、ツール、手順
• カテゴリとタグ: フロントマターから取得
• 要約: 記事の主要な情報を3-5文で要約

3. Wiki ページを生成・更新する

抽出したエンティティごとに:

1. 既存ページの確認: wiki_ingest_plan.py の候補を起点に、content/wiki/ 内に該当ページが既にあるか確認
2. 新規作成: なければ適切なサブディレクトリにページを作成
3. 更新: あれば related_posts に記事を追加し、内容を補完・更新
4. 相互参照: 関連する Wiki ページ同士をリンクで繋ぐ

4. Wiki ページの内容構成

## 概要

{エンティティの簡潔な説明 — 2-3文}

## 詳細

{記事群から抽出した詳細情報}

## 関連ページ

- [関連 Wiki ページ](/blogs/wiki/section/slug/)

## ソース記事

- [記事タイトル](/blogs/posts/YYYY/MM/slug/) — YYYY-MM-DD

5. インデックスの更新

処理完了後、各セクションの _index.md のリンクが最新状態であることを確認する。

バッチ処理（all 指定時）

全記事を一括処理する場合:

1. カテゴリごとにグループ化して処理する
2. 1カテゴリ処理するごとに進捗を報告する
3. 重複するエンティティは統合する
4. 処理完了後に全体の統計を報告する（作成ページ数、更新ページ数）

Backlog 再評価モード（backlog-rescan target）

/wiki-ingest backlog-rescan で起動すると、content/wiki/guides/wiki-ingest-backlog-*.md に積まれている滞留記事を再走査し、現在の Wiki に対して score>=70 で update_candidate に昇格できる候補だけ を抽出する。

backlog 入り当時は既存 Wiki が薄くて統合先が見つからなかった記事も、その後 Wiki が育っていれば再走査でマッチする可能性があるため、定期的な棚卸しに使う。

実行フロー

1. Haiku 駆動の再走査 — backlog-rescanner subagent を起動する:

   Agent(subagent_type="backlog-rescanner", prompt="閾値 70、全 backlog 対象")
   

   • 引数で年・ステータス絞り込み（例: 「2014 年だけ」「new_candidate だけ」）も可
   • 内部で wiki_backlog_rescan.py --min-score 70 --format json を実行
   • スコア計算は wiki_ingest_plan.plan_post() を再利用しているので、通常の ingest と同一基準

2. 候補リストをユーザーに提示 — agent から JSON verdict (candidates[]) を受け取り、表形式で要約する:

   post	promoted_to	score	best_target	reasons
   content/posts/.../foo.md	update_candidate	78	tools/celery.md	title match; tag overlap

3. 承認 — ユーザーに個別 or 一括で確認を取る:

   • integrate: 既存 Wiki に統合
   • create_new: best_target はあるが薄いので Sonnet が新規ページ作成判断
   • defer: 今回は見送り

4. Sonnet 親セッションが Edit/Write を担当 — backlog-rescanner は読み取り専用。実反映は親が行う:

   • 既存 Wiki ページに Edit で related_posts 追記 + 該当節を加筆
   • 統合先が薄ければ Write で新規 Wiki ページ作成
   • 相互リンク（/blogs/wiki/.../）を追加

5. ビルド検証 — 完了後 hugo --gc でビルド成功を確認

6. backlog からの自動消滅 — 次回 CI で wiki_ingest_apply.py --policy all が走ると、Wiki に統合された記事は再生成時点で backlog から除外される（手動削除不要）

スクリプト直叩き（agent を介さない場合）

ドライランや CI 利用のため、スクリプト単体でも実行可能:

# 全件、score>=70
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_backlog_rescan.py --min-score 70

# 2014 年の new_candidate だけ
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_backlog_rescan.py \
  --year 2014 --status new_candidate

# JSON 出力、上位 30 件キャップ
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/wiki_backlog_rescan.py \
  --min-score 70 --cap 30 --format json

想定運用

• 新規 Wiki ページが増えた直後（例: トレンド系のツール記事を ingest した後）に手動で /wiki-ingest backlog-rescan を走らせ、過去記事を吸い上げる
• 月次 / 四半期で定常的に棚卸し（cron 化は要検討）

関連スキル

/wiki-ingest は 新しい post → Wiki への流入 を扱う。既存 Wiki ページの老朽化 を扱うのは別レーンの /wiki-decay:

• 週次 cron (.github/workflows/wiki-decay-report.yml) が section 別閾値で stale 候補を Issue 起票
• /wiki-decay refresh <section>/<slug> で wiki-fact-checker agent を起動して claim 再検証
• 詳細は .claude/skills/wiki-decay/SKILL.md

注意事項

• Wiki ページは日本語で記述する
• 記事の内容を丸ごとコピーしない — 要約・統合して知識として再構成する
• 1つの Wiki ページが長くなりすぎないようにする（目安: 200行以内）
• hugo --gc でビルドが通ることを確認する