鐵人系列要接近尾聲了，我要寫一個篇章來為這三十篇做收尾
寫到這裡，我認為知識庫這個主題已經寫完了，接下來除了引入新工具、新用法之外，這個知識庫已沒有太多優化的空間。
意即，對於如何建置、調校與設定，我已沒有什麼要說的，成果我都放在 RambleWiki 公開站，有興趣的可以去看。
那麼收尾要怎麼收呢？
我認為我需要一段篇章來展示知識庫實際能產生的效用，因為到目前為止我對知識庫的所有介紹
僅僅停留在「我覺得很好用」這種文字敘述的層面
最後這個篇章，我要來向自己以及對 LLM Wiki 有興趣的讀者展示，實際上它能對真實目標帶來怎樣的效益。
重點將會放在為 LLM Wiki 提供一個真實的證據，來證明它的影響力。
說是這樣說，但我也不確定怎樣的證據能夠「證明」⋯⋯怎樣算有利證據？不知道
改說點實在的好了：我新弄了一個 LLM Wiki 的模板，打算讓有興趣的人能夠直接從 GitHub 上取用，就是說直接拿模板來開一份自己的知識庫。
然後在最後幾篇文章，我要來教大家怎麼做這件事，像是模板取用之後怎麼設定、設定之後怎麼操作、操作之後怎麼產出之類的。
希望可以達成知識複用、各種潛在知識複利影響的效果
讓 AI 更好地參與到使用者的工作中，並且不須擔心上下文導致的幻覺，或是堪比雜務的無限複製貼上。
這件事已經跟這個系列開始時：上班族、沒做過知識庫、AI 熟悉度 2 分 的方向不一樣了
寫到第二十六篇，必須坦承 LLM Wiki 做到後面還是會有一些技術門檻
沒辦法真的給「完全沒概念」的人實做，不同於當初想取代的 Notion、Evernote
所以這些老牌筆記軟體還是有存在必要，這讓我稍微感覺做了白工。
雖然我認為筆記軟體要有接近 LLM Wiki 的效果還要很久，畢竟筆記軟體不可能自行研發 AI ，就算研發，能力肯定也不比大廠如：OpenAI、Anthropic 這樣
所以可以說一般的筆記軟體要做到像是 LLM Wiki 如此「親AI」短期內是有困難。
總之，我想說的是系列文章的方向不一樣了，但 LLM Wiki 還是有其獨特性，希望大家接著用接著看，也許能再把這個概念推到更高的地方
最後這個篇章現在是這樣打算：
為什麼大家需要這個模板？
如果你已經在用 AI 處理資料，並且有以下問題，那麼這個模板是給你的：
每個 session 都失憶：每次要討論都要重新提供上下文，複製貼上複製貼上，貼到花都謝了，啊罵都復活。
需要 AI 操作文檔，但是 AI 產出不穩定：我提供的模板應用了很多程式領域管理 AI 的方式，例如：WORM（Write Once Read Many，寫一次、讀很多次），屬於 Harness Engineering 的各種 skills、specs、scripts 的應用。都是在解決知識庫的問題中無意撞到並且用到的，在程式領域都是老套路了，我拿來改善 AI 處理純 Markdown 文檔。
「找到資訊」變麻煩：最重要的一項，當你的文檔量已經大到一個程度，「找到資訊」開始變得麻煩。單純字串搜尋要不是搜不到、要不就是搜到太多東西，或者根本就不知道要下什麼關鍵字才搜的到。
我認為第三項也是 LLM Wiki 的初衷，當我們把找到資訊變成一件成本很低的行為，我們就能更好地讓累積起來的知識進行複用，甚至用多領域的知識去讓產出質變，以此漸漸拉開自己與周圍其他人的差距。
這需要時間，而且無法估量潛在的效益，但是最厲害的地方也在這裡：
建立個人知識庫的潛在效益大到無法估量。
要使用這個模板，你可能要：
如果三項你都有，那麼這套模板對你來說學習成本很低，建議你留個心決定要不要用。
文章規劃可能是這樣：
27 篇教大家怎麼做設定與導入。
28 篇挑一個最近在苦惱的問題，輸入一大堆資料進去知識庫，以此展示知識庫真實的影響。
29 篇再挑另一個問題，或者延續28篇，一切以實際內容為主，因為工作量常常會爆在意想不到的地方。
30 篇寫一下完賽感想，這兩個月寫文章、搞研究的時間真的很長，講一下心路歷程之類的。
這個模板不是我前幾篇分享的 RambleWiki 公開站，而是任何人都可以自由取用的 GitHub 模板
做這個東西沒錢賺，長江後浪推前浪
依照 AI 演化的速度，LLM Wiki 也有可能馬上被後浪淹沒，但管理知識與使用 Agent 的思維不會被淹沒
它們會留在文檔裡、會留在腦袋裡
所以如果願意嘗試這套模板的人，仍會有收穫，如果有任何建議或是意見歡迎隨時跟我說～
Ciao！
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