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name: wiki-core
description: Long-term research memory for Claude Code. Persists academic knowledge (papers, syntheses, notes) across sessions in a Qdrant vector index. Use to query existing knowledge before a new PRISMA review, ingest papers and syntheses after a review, and retrieve evidence during pilot study design. Integrates with prisma-review and educational-pilot-design. Trigger whenever the user wants to save, search or consult the research knowledge base.
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# Wiki Core — Research Memory

**Percorsi e interprete:** risolvi `<PLUGIN_ROOT>` dalla posizione di questa skill installata (`skills/<nome>/SKILL.md`, due directory sopra). Sostituisci i segnaposto con path assoluti reali e usa `python` dal venv attivo su Windows/Linux. I dati restano nella cartella review; vedi [setup e modelli](../../docs/models-and-setup.md).


> I comandi usano il path assoluto del plugin e `python` del venv attivo su entrambi i sistemi. Non richiedono la radice del repository come directory corrente.

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## Architettura

Due layer, un unico indice vettoriale Qdrant:

| Layer | Path (relativo al workspace) | Contenuto |
|---|---|---|
| **Conoscenza di progetto** | `wiki-works/ricerca/` | Paper, sintesi, note per specifici progetti PRISMA |
| **Conoscenza distillata** | `wiki/concepts/`, `wiki/synthesis/` | Conoscenza cross-progetto, promossa autonomamente |

**Workspace** = directory assoluta configurata in `wiki/wiki.config.json → "workspace"`.
Tutti i comandi ricevono questo path via `--workspace`.

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## Comandi di riferimento

```bash
# Interroga la memoria
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" query --workspace "<W>" --q "<domanda>" --k 5

# Ingest (pages già scritte come .tmp)
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" ingest --workspace "<W>" --pages "<f1.tmp,f2.tmp,...>" --log "<etichetta>"

# Ingest PDF (estrae testo — poi segui §ingest per creare le pagine strutturate)
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" ingest-pdf --workspace "<W>" --file "<percorso-o-url>"

# Lint (trova duplicati, link rotti)
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" lint --workspace "<W>" --full

# Rebuild indice da zero (dopo import massivo o corruzione)
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" rebuild --workspace "<W>"

# Dashboard web opzionale (http://localhost:7331)
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" serve --workspace "<W>" --no-auth
```

`<W>` = path assoluto al wiki workspace (es. `C:/Users/nome/Documents/wiki-data`).

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## §query — Interrogare la memoria

1. Esegui: `python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" query --workspace "<W>" --q "<domanda>" --k 5`
2. Leggi le pagine restituite
3. Sintetizza con riferimenti `[titolo-pagina](path)`
4. Se la sintesi supera 300 token, aggiunge inferenza non letterale e attinge da ≥2 fonti → salva come nuova pagina via §ingest, poi valuta §promotion

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## §ingest — Salvare conoscenza

**Fase A — Scrivi le pagine come file `.tmp` sotto il workspace dati:**

I path della tabella e quelli di `--pages` sono relativi a `<W>`, non alla directory review. Usa il suffisso `.md.tmp`.

| Tipo pagina | Path |
|---|---|
| Paper singolo / entità | `wiki-works/ricerca/entities/<slug>.md.tmp` |
| Sintesi di più paper | `wiki-works/ricerca/synthesis/<slug>.md.tmp` |
| Concetto / framework | `wiki-works/ricerca/concepts/<slug>.md.tmp` |

**Fase B — Ingest:**
```bash
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" ingest --workspace "<W>" --pages "<p1.tmp,p2.tmp,...>" --log "ingest | <titolo>"
```

`ingest` usa upsert — è sempre sicuro rieseguirlo su pagine già esistenti.

**Fase C — Report:** fonti usate, pagine create, conflitti rilevati.
Dopo l'ingest, valuta §promotion per ogni pagina nuova.

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## §pdf-inbox — Ingest da PDF

```bash
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" ingest-pdf --workspace "<W>" --file "<percorso>"
```

1. Estrae testo via pdfplumber
2. Salva il testo grezzo in `wiki-works/ricerca/raw/YYYY-MM-DD-slug.md`
3. **Scrivi le pagine strutturate `.tmp` e chiama §ingest** — `ingest-pdf` estrae solo il testo, non crea pagine automaticamente

> ⚠️ `process-raw` reindicizza solo file già in `raw/` — non crea pagine strutturate. Usa sempre il workflow §ingest completo per nuova conoscenza.

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## §promotion — Quando promuovere a `wiki/`

Promuovi una pagina da `wiki-works/ricerca/` a `wiki/` quando vale tutte e tre:
- Rilevante in ≥2 progetti o contesti di ricerca diversi
- Recuperata in ≥3 query distinte
- Contiene inferenza che va oltre una singola fonte

Come promuovere:
1. Scrivi la pagina distillata come `.tmp` in `wiki/concepts/<slug>.md.tmp` o `wiki/synthesis/<slug>.md.tmp`
2. Chiama §ingest sul file `.tmp`
3. Mantieni l'originale in `wiki-works/ricerca/` se contiene dettagli specifici della fonte

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## §lint — Manutenzione

```bash
python "<PLUGIN_ROOT>/wiki/scripts/wiki.py" lint --workspace "<W>" --full
```

Output include `semantic_duplicates`:
- similarità ≥ 0.90 → merge: leggi entrambe, scrivi `.tmp` unificata, chiama ingest, elimina originali
- 0.75 ≤ similarità < 0.90 → mostra le prime 2 righe di ciascuna, chiedi all'utente se unire

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## Integrazione con il workflow PRISMA

| Momento | Azione | Riferimento |
|---|---|---|
| Prima di PRISMA Fase 1 | Query per conoscenza pre-esistente | `prisma-review` § 1.0 |
| Dopo PRISMA Fase 4 | Ingest paper inclusi come entity pages | `prisma-review` § Export wiki — A |
| Dopo PRISMA Fase 6 | Ingest sintesi | `prisma-review` § Export wiki — B |
| Durante `educational-pilot-design` | Query per evidenze cross-progetto | wiki query + `hybrid_rag.py` per RAG locale |

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## Configurazione workspace

Copia il template `<PLUGIN_ROOT>/wiki/wiki.config.json` nella directory dati e modifica `<W>/wiki.config.json`:
- `"workspace"` → path assoluto alla directory dati wiki (es. `C:/Users/nome/Documents/wiki-data`)
- `"projects.ricerca.path"` → sottocartella conoscenza ricerca (default: `wiki-works/ricerca`)
- `"qdrant.path"` → sottocartella indice vettoriale (default: `memory/qdrant`)

Tutti i path in `wiki.config.json` sono **relativi a `workspace`**.