Wiki リンク
ファイルを処理（リンク追加） は LLM に概念と wiki リンクを提案させます。既定では原文を保持して別の _processed.md に出力します。概念ファイルには保存フォルダーの指定が必要です。バッチを広げる前に確認してください。
概要
ノートの意味からリンク候補を探すタスクです。実行ごとに語が変わったり、まだファイルのない概念を指したりします。リンクは移動先であり、概念の同一性や説明の正しさの証明ではありません。
仕組み
処理
ノートを分割して指定 provider/model に送り、応答を結合して処理結果を書き込みます。設定したフォルダーに概念ノートを作成／更新できます。進捗で部分失敗と実際の出力先を確認します。
例
原文：
機械学習モデルはニューラルネットワークを使い、例からパターンを学習します。
出力例：
[[機械学習]]モデルは[[ニューラルネットワーク]]を使い、例からパターンを学習します。
例示であり、実際の語は入力、モデル、プロンプトで変わります。
使い方
基本：現在のノート
Markdown のコピーを開き、ファイルを処理（リンク追加） を実行します。既定の隣接 _processed.md を確認してください。カスタム接尾辞、出力フォルダー、原文移動によって動作は変わります。
バッチ：複数ノート
フォルダーを処理（リンク追加） でフォルダーと範囲を確認し、小さく試します。全フォルダータスク共通の上書き／スキップ設定はありません。バッチ処理を読んでから再実行します。
選択：指定した語
語を自分で選ぶ場合は Create wiki link and generate note from selection を使います。別アクションであり、ファイル全体のリンク追加を選択範囲だけにする指示ではありません。概念ファイルと本文を確認します。
リンク方法を選ぶ
内容から候補を発見するならモデル補助、既存タイトルへの再現可能な照合を優先するなら決定的なタイトル一致を使います。他プラグインは現行文書で評価し、日時付きベンチマークのない性能／機能順位は主張しません。
機能
同義語の抑制
replaceSynonymsDuringConceptExtraction は同義・重複概念を避ける指示を追加します。既定で無効の真偽値で、数値の類似度閾値ではありません。略語と近い語は自分で確認します。
リンクの整合性
リネーム時の更新は Obsidian の設定と操作に依存します。対象削除後の未解決リンクは、リンクのない言及とは異なります。フォルダー間で同名ノートがあれば basename の曖昧さを確認します。
単独抽出
原文を変更せず概念ファイルが欲しい場合は 概念を抽出（現在のファイル）。最小テンプレートやバックリンク設定はリンク追加と異なります。概念ノートを参照してください。
概念ノート生成
自動作成
概念出力を有効化しパスを指定すると、タイトルと Linked From リンクを持つファイルを作成できます。調査済み説明、関連概念節、任意 frontmatter テンプレートは自動生成しません。本文が必要ならタイトル生成を別途使います。
設定
概念フォルダー、処理後フォルダー、接尾辞、原文移動を検索します。初期の概念パスは空。試行時は原文集合と出力先を区別します。
詳細設定
文脈とプロンプト
chunkWordCount は概算分割サイズです。分野指定とカスタムプロンプトは候補を絞れますが、文／段落の文脈セレクター、最低出現回数、汎用概念テンプレート変数はありません。
実務上の確認
- 原文と出力の引用、式、コードを照合。
- 新しい語に概念ノートが必要か判断。
- 固定サンプルでプロンプトを評価してから拡大。
- 原文移動や既存出力への再実行前にバックアップ。
性能
時間と費用はモデル、サービス、入力、出力、再試行で変わります。固定秒数や100ノートあたりの費用は約束しません。代表例と実使用量を測ってから範囲を増やします。
トラブルシューティング
リンクが増えない
要求の結果、応答、対象ノート、実出力を確認します。有用なリンクを保証する最小語数はありません。
リンクが多すぎる
プロンプトや分野を絞って確認します。同義語抑制は語彙を強制する仕組みではありません。
リネームでリンクが切れる
Obsidian の更新設定と元からの曖昧さを確認し、対象を意図的に復元／修正します。LLM 再実行は決定的なリンク修復ではありません。