add

concepts/wiki-maintenance-loop.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
 title: Wiki Maintenance Loop
 created: 2026-06-28
-updated: 2026-06-28
+updated: 2026-06-29
 type: concept
 tags: [workflow, maintenance, wiki, agent]
-sources: [raw/articles/karpathy-llm-wiki-2026.md, raw/articles/hermes-research-llm-wiki-skill-2026.md, raw/articles/nashsu-llm-wiki-2026.md, raw/articles/tokium-self-evolving-ai-researcher-2026.md]
+sources: [raw/articles/karpathy-llm-wiki-2026.md, raw/articles/hermes-research-llm-wiki-skill-2026.md, raw/articles/nashsu-llm-wiki-2026.md, raw/articles/tokium-self-evolving-ai-researcher-2026.md, raw/articles/loop-engineering-anthropic-playbook-2026.md]
 confidence: medium
 ---
 
@@ -25,3 +25,5 @@ Hermes の `llm-wiki` skill では、毎回 `SCHEMA.md`、`index.md`、recent `l
 [[llm-wiki-app]] はこの loop をアプリ側の persistent ingest queue、folder auto-watch、source cleanup、graph/search、MCP/API に拡張している。つまり maintenance loop は単なる checklist ではなく、agent procedure と product feature のどちらにもなりうる。
 
 TOKIUM の [[ai-research-automation]] 事例は、wiki ではなく技術動向の報告作成でも同じ考え方が使えることを示している。検索語や巡回先を固定せず、採用された情報源を評価して候補を昇格・降格させることで、収集対象そのものを手入れの対象にしている。
+
+[[loop-engineering]] の観点では、この maintenance loop は「発見 → handoff → 検証 → 永続化 → scheduling」を持つ小さな自走ループでもある。特に Discord link ingest では、良さそうなリンクを全部入れるのではなく、interest profile、重複検出、raw hash、index/log/state 更新を通じて、次回の判断材料を残すことが品質維持の中心になる。