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收藏資料很容易，在需要時重新找到卻不一定。研究工具時看過的官方文件、自己記下的設定步驟，還有幾篇值得參考的文章，當下都覺得之後會用到。真正遇到問題時，可能只記得「之前看過」，得先猜檔名或標題，再一份份翻出來比較。
LLM Wiki Cloud（簡稱 LWC）把這些資料整理成可以閱讀與查詢的 Wiki。你可以依主題建立專案，加入文件、筆記或網頁內容，執行整理流程後，瀏覽來源與相關知識條目，也可以直接帶著問題搜尋，再沿結果回看引用與來源，不必先想起資料原本放在哪裡。
假設你正在評估某個開發工具能不能升級，手上有官方說明、安裝筆記和一篇談版本限制的文章。把相關資料整理進同一個專案之後，就能從「有哪些環境與版本條件要先確認？」這個問題開始找依據。來源沒有交代的部分，仍然需要查證，不能因為有一段流暢的回答，就當成所有條件都已經確認。
我現在使用的 Bot，就是以 LWC 作為知識庫的輔助，讓平常累積的文件與筆記，也能成為 Bot 協助我處理問題時的參考。
LWC 也能用自己的文字描述專案的整理與搜尋偏好，讓系統知道你特別在意哪些細節。對使用 AI agent 的人，還可以透過 MCP 連線，讓支援的 client 在授權範圍內查詢專案知識。MCP 是讓 AI 使用外部工具與資料的通訊協定；接上之後，可以要求 agent 先查指定專案，再用找到的依據回答，而不必每開一段對話就重新貼上整份背景文件。
我把資料如何整理、搜尋與引用、偏好設定，以及 agent 連線的流程放在 LLM Wiki Cloud 完整介紹，並補上圖解。目前服務仍採受邀測試，登入頁提供「試用 Demo」，可以先用準備好的資料體驗搜尋與閱讀，再決定是否參與測試。不必一開始就搬進所有收藏，先挑一組你確實會再用到的資料，比較容易看出這樣的整理方式是否適合自己。