# 如何将他人文档整理为 LLM Wiki 笔记

> 流程：源材料 → `raw/` 学习笔记（含代码 + 通俗解释） → `wiki/` 知识页。
>
> 以 STM32 学习笔记和 FreeRTOS 笔记为例。

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## 1. 源材料分析

### 1.1 识别源类型

| 类型 | 处理方式 | 工具 |
|------|---------|------|
| DOCX 教程 | `pandoc` 转 MD，提取图片 | pandoc + --extract-media |
| PDF 手册 | `markitdown` 或直接 OCR | markitdown skill |
| 视频教程 | 已有配套讲义则直接处理，无讲义需先转录 | — |
| 网页/博客 | `webfetch` 抓取 | webfetch tool |

### 1.2 评估教学内容

拿到文档后先扫描目录结构，理解其教学法：

- 按什么顺序讲解？（外设逐个？还是功能分类？）
- 代码风格是什么？（寄存器？标准库？HAL？）
- 有什么独特的教学方法？（例如尚硅谷的"三步进化法"：裸地址 → 结构体 → 位宏定义）

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## 2. 文档转换与图片提取

### 2.1 DOCX → Markdown

```powershell
# 提取到 temp 目录，保留所有图片
pandoc "源文档.docx" -t markdown --wrap=none `
  --extract-media="C:\temp\docx_media" `
  -o "C:\temp\docx_media\笔记.md"
```

这会生成：
- `.md` 文件（含图片引用路径）
- `media/` 目录（含所有 PNG、EMF 等图片）

### 2.2 阅读并理解转换后的文档

用 Read tool 逐段阅读 MD 文件，在 read 时注意：

- **图片上下文**：每张图片前后文字说明该图片内容
- **章节结构**：编号标题（1.、1.1、2.等）反映原文档组织方式
- **代码块**：注意代码风格和教学顺序

```markdown
# 读取文档的前 200 行了解结构
Read offset=1 limit=200

# 跳读找到关键章节
Read offset=N limit=50
```

### 2.3 图片筛选（核心步骤）

**不要盲目全部复制到仓库！** 大多数 DOCX 图片是 IDE 截图、安装步骤图等无长期参考价值的内容。

筛选策略：

1. **用 API 视觉模型逐张验证**（可调用兼容 OpenAI API 的 VLM）

```powershell
# 调用视觉 API 识别图片内容
$b64 = [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes($path))
$body = @{
  model = "qwen3.5-9b-uncensored-nothink"  # 非推理模型，content 直接出结果
  messages = @(@{ role = "user"; content = @(
    @{ type = "text"; text = "图中内容是什么？用一句话回答" }
    @{ type = "image_url"; image_url = @{ url = "data:image/png;base64,$b64" } }
  )})
  max_tokens = 100
}
$r = Invoke-RestMethod -Uri "https://api.example.com/v1/chat/completions" ...
$r.choices[0].message.content
```

2. **只保留以下类型图片**：
   - 寄存器位域图（Register bit-field diagram）
   - 外设框图（Peripheral block diagram）
   - 时序图（Timing diagram）
   - 电路原理图（Schematic）
   - 协议帧格式图（Protocol frame format）

3. **删除以下类型**：
   - IDE 安装/配置截图（Keil, CubeMX, VS Code）
   - 项目创建步骤截图
   - 驱动安装截图
   - 内存映射表（Memory map）
   - 2x2 像素小图标

4. **重命名**：`image1.png` → `rcc_register_description.png`

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## 3. 笔记架构设计

### 3.1 目录结构

```
raw/{source-category}/
  {topic}/                          # 每个主题一个目录
    01-第一篇章.md
    02-第二篇章.md
    assets/                         # 该主题的图片资源
      gpio_pin_structure.png
      usart_block.png
```

### 3.2 笔记粒度

| 粒度 | 适用场景 | 示例 |
|------|---------|------|
| 单篇完整笔记 | 内容单一的文档 | `01-环境搭建与工程模板.md` |
| 分篇笔记 | 内容多的文档，按外设拆分 | `02-GPIO详解.md` ~ `17-FSMC与LCD显示.md` |

### 3.3 多源融合策略

当有多个教程源（寄存器教程 + 标准库教程 + HAL 教程）时：

```
# 在每个笔记中按"三层代码"结构组织
## 寄存器方式（尚硅谷风格）
~~~c
// 裸地址操作 → 结构体宏定义
RCC->APB2ENR |= RCC_APB2ENR_IOPAEN;
~~~

## 标准库方式（江协科技风格）
~~~c
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);
~~~

## HAL 库方式
~~~c
HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_RESET);
~~~
```

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## 4. 讲解正文撰写规范

### 4.1 每个外设笔记应包含

1. **基本概念**：该外设是什么、有什么用
2. **工作原理**：结合框图/时序图讲解
3. **寄存器详解**：关键寄存器位域说明（表格形式）
4. **代码实战**：三层代码 + 逐行注释
5. **核心函数速查**：表格汇总

### 4.2 位操作注释规范

寄存器操作的每行代码必须标注操作符含义：

```c
REG |= BITMASK;       // |= 按位或: 保持其他位不变，只将目标位置1
REG &= ~BITMASK;      // &= ~ 按位与+取反: 保留其他位，只将目标位清0
REG ^= BITMASK;       // ^= 按位异或: 翻转目标位
x << N;               // << 左移N位
~x;                   // ~ 按位取反
REG & BITMASK         // & 按位与: 测试特定位是否为1
while (条件);          // 轮询等待硬件标志位
```

示例：

```c
// 使能 GPIOD 时钟（APB2ENR 寄存器第 5 位置 1）
RCC->APB2ENR |= RCC_APB2ENR_IOPDEN;   // |= 按位或: 保持其他时钟位不变
                                        // 只将 IOPDEN(IOPD 时钟使能位) 置 1

// 配置 PD13 为推挽输出 50MHz
GPIOD->CRH &= ~GPIO_CRH_CNF13;        // &= ~ 按位与+取反: 清除 CNF13 位域
GPIOD->CRH |= GPIO_CRH_MODE13;        // |= 按位或: 设置 MODE13=11 (50MHz)
                                        // MODE[1:0]=11 + CNF[1:0]=00
                                        // = 推挽输出、最高速度
```

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## 5. 图片管理

### 5.1 获取图片

```powershell
# pandoc 提取
pandoc source.docx --extract-media=./media -o output.md

# 或手动复制（如果已有图片文件）
Copy-Item source/*.png assets/
```

### 5.2 大图压缩后再传 API

> **问题**：pandoc 提取的 PNG 经常 >200KB（最大可达 1.7MB），直接 base64 传入视觉 API 会导致超时（connection timeout 或空响应）。
>
> **解决**：先压缩到宽度 800px、质量 80%，体积可缩小 10~50 倍。

```powershell
# 压缩图片到 800px 宽、质量 80%，存入 temp
Add-Type -AssemblyName System.Drawing

function Compress-Image {
  param($srcPath, $destPath, $maxWidth = 800, $quality = 80)
  $img = [System.Drawing.Image]::FromFile($srcPath)
  $ratio = [Math]::Min(1.0, $maxWidth / $img.Width)
  $w = [int]($img.Width * $ratio)
  $h = [int]($img.Height * $ratio)
  $bmp = New-Object System.Drawing.Bitmap($w, $h)
  $g = [System.Drawing.Graphics]::FromImage($bmp)
  $g.DrawImage($img, 0, 0, $w, $h)
  $g.Dispose()
  $encParams = New-Object System.Drawing.Imaging.EncoderParameters(1)
  $encParams.Param[0] = New-Object System.Drawing.Imaging.EncoderParameter(
    [System.Drawing.Imaging.Encoder]::Quality, [int64]$quality)
  $codec = [System.Drawing.Imaging.ImageCodecInfo]::GetImageEncoders() |
    Where-Object { $_.MimeType -eq 'image/jpeg' }
  $bmp.Save($destPath, $codec, $encParams)
  $bmp.Dispose(); $img.Dispose()
}

# 使用示例：压缩原图后传给 API 验证
Compress-Image "原始大图.png" "C:\temp\压缩小图.jpg" 800 80
```

### 5.3 验证与筛选

压缩后调用视觉 API 验证每张图片是否与其文件名匹配：

```powershell
function Test-Img {
  param($path, $question)
  # 大图先压缩
  if ((Get-Item $path).Length -gt 150KB) {
    $compressed = Join-Path $env:TEMP "tmp_$(Get-Random).jpg"
    Compress-Image $path $compressed 800 80
    $sendPath = $compressed
  } else {
    $sendPath = $path
  }
  $b64 = [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes($sendPath))
  $body = @{ model = "qwen3.5-9b-uncensored-nothink"
    messages = @(@{ role = "user"; content = @(
      @{ type = "text"; text = $question }
      @{ type = "image_url"; image_url = @{ url = "data:image/jpeg;base64,$b64" } }
    )})
    max_tokens = 60 } | ConvertTo-Json -Depth 10
  $r = Invoke-RestMethod -Uri "https://api.1808366.xyz/v1/chat/completions" ...
  if ($compressed) { Remove-Item $compressed -Force }
  return $r.choices[0].message.content
}

foreach ($f in $allImages) {
  $result = Test-Img $f "图中内容是什么？一句话回答"
  if ($result -match "超时|空|null") { Write-Warning "$f 仍需手动检查" }
  Write-Host "$f => $result"
}
```

### 5.4 常见图片尺寸参考

| 图片宽度 | 高度 | 文件大小 | 典型内容 | 是否需要压缩 |
|---------|------|---------|---------|------------|
| 960×154 | 窄长 | ~43KB | 寄存器位域图 | 否 |
| 700×250 | 适中 | ~14KB | 小结构图 | 否 |
| 2500×1500 | 大 | ~260KB | 完整框图 | 是 |
| 1200×1700 | 大 | ~400KB | 波形图 | 是 |
| 1800×1600 | 大 | ~1.7MB | 复杂框图 | 必须压缩 |

### 5.5 命名约定

- 全部小写英文
- 蛇形命名（snake_case）
- 前缀表示所属：`{外设}_{内容}.png`
- 如：`gpio_pin_structure.png`, `usart_block_diagram.png`, `i2c_start_stop.png`

### 5.6 引用

在笔记中使用相对路径引用：

```markdown
![GPIO 引脚结构图](assets/gpio_pin_structure.png)
*来源：STM32 参考手册*
```

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## 6. 仓库提交规范

### 6.1 提交类型

| 前缀 | 场景 |
|------|------|
| `ingest` | 导入新资料 + 同步更新 wiki |
| `wiki` | 纯知识页整理（不伴随导入） |
| `raw` | 仅涉及原始资料资产，不改 wiki |
| `lint` | 知识库健康检查与修复 |
| `docs` | 仓库说明文档与协作规则更新 |

### 6.2 每次 ingest 必须

1. 创建或更新 `wiki/index.md`
2. 追加 `wiki/log.md`
3. 最终提交使用 `ingest: 简短摘要`

### 6.3 每次操作后

```powershell
git add .
git commit -m "<类型>: <摘要>"
```

---

## 7. 大文件与图片处理策略

### 7.1 仓库 vs Temp

| 位置 | 用途 |
|------|------|
| `assets/` | 最终选定的高质量图片（精选后≤50张） |
| `C:\Users\<你>\AppData\Local\Temp\opencode\` | 原始提取的全部图片（按需保留） |

### 7.2 不提交的文件

- EMF 格式图片（矢量图，Markdown 不直接支持）
- IDE 安装/配置截图
- 2x2 像素小图标
- 超过 1MB 的非必要大图

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## 8. 代码整合规范

### 8.1 核心原则

**不要把整个代码项目复制到笔记中**。而是：

1. 读 `freertos_demo.c`（或 `main.c`）提取核心示例
2. 只保留关键代码段，删除重复的模板代码（任务配置、启动调度器等重复部分只保留一次）
3. 每段代码必须有**通俗解释**（可以举生活中的例子）
4. 复杂概念必须配**通俗类比**，确保小白能看懂

### 8.2 代码项目组织

原始代码项目（文件夹）整体复制到 `code/` 子目录，笔记中通过相对路径引用：
```
raw/Joplin/嵌入式+Linux/FreeRTOS学习笔记/
├── code/
│   ├── 09_消息队列/          ← 完整工程代码
│   ├── 10_二值信号量/
│   └── ...
├── 07-消息队列与队列集.md    ← 只嵌入核心代码段
└── 08-信号量与互斥信号量.md
```

### 8.3 嵌入式代码注意事项

1. 统一用 `vTaskDelay()` 而不是 `HAL_Delay()`（主动让出 CPU）
2. 用 `portMAX_DELAY` 表示"无限等待"
3. 每个重要 API 函数旁标注通俗解释注释
4. 需要 `#include` 的头文件要写清楚
5. 关键配置项（`configUSE_XXX`）要说明含义

## 9. 完整工作流速查

```mermaid
flowchart TD
    A[拿到源文档 DOCX/PDF/网页] --> B[pandoc 转 MD + 提取图片]
    B --> C[阅读 MD 理解教学结构与风格]
    C --> D[设计笔记架构<br/>拆分外设/概念]
    D --> E[通读配套代码]
    E --> F[提取核心代码段<br/>删除重复模板]
    F --> G[撰写讲解正文<br/>代码 + 通俗解释]
    G --> H[API 视觉模型验证图片]
    H --> I[精选+重命名图片到 assets/]
    I --> J[整体复制代码项目到 code/]

    J --> K[创建 raw/ 学习笔记]

    K --> L[从 raw 笔记提炼 wiki 知识页]
    L --> M[更新 wiki/index.md + log.md]
    M --> N[git commit<br/>ingest/raw/wiki]
```

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## 10. 注意事项

1. **不要覆盖原始文档** — `raw/` 目录只读不改
2. **不要全部图片都提交** — 精选有用的，其余放 temp
3. **不要猜测图片内容** — 用 API 视觉模型验证
4. **不要省略位操作注释** — 每行 `|=`、`&=~`、`<<` 都要解释
5. **不要混用提交意图** — 一次提交只做一件事
6. **不要直接复制整个代码项目** — 只提取核心代码段嵌入笔记
7. **每个复杂概念都要有通俗类比** — 用生活中的例子解释，确保小白能懂
8. **先 raw 再 wiki** — 所有原始资料先进 `raw/` 的对应分类，再提炼到 `wiki/`