一、为什么要做双向链接
MDMS 的元定位是「面向搜索引擎和 AI 引擎出版的智能体协作内容引擎」。这意味着内容之间的关联不是装饰，是知识本身的一部分——和 Karpathy LLM Wiki 的 wiki 范式同源，和 Wikipedia / Tolkien Gateway 的内链密度同源，也和 PageRank 的核心信号同源。
v2.0.3 起，MDMS 支持在 Markdown 中直接写 [[文章标题]]，生成站点时自动转为超链接，并在被引用的文章底部生成反向索引面板。
二、最简单的用法
在 Markdown 文章里直接写：
本文讨论的话题在 [[搜索引擎优化指南]] 中有更详细的展开。
另见 [[内容运营策略]] 和 [[流量分析方法论]]。
生成后效果：
[[搜索引擎优化指南]]自动变成超链接，跳转到该文章- 「搜索引擎优化指南」这篇文章的底部会自动出现「被以下文章引用」面板，列出本文标题
- 鼠标悬停时显示虚线下划线变实线 + 浅蓝背景
三、匹配规则
generator 在解析 [[xxx]] 时按以下顺序查找匹配文章：
- 先按 H1（一级标题）匹配——这是最常见的情况
- 再按 frontmatter 里的 title 字段匹配
- 都找不到则保持原文不变（不会报错、不会破坏文章）
大小写敏感。[[搜索引擎优化指南]] 不会匹配「搜索引擎优化指南 - 完整版」。
四、自动保护规则
generator 自带保护机制，以下情况里的 [[xxx]] 不会被替换：
<pre>代码块内<code>行内代码内
所以你可以在文档里安全地写「Markdown 里写 `[[文章标题]]` 表示双向链接」而不会被错误转换。
五、反向索引面板
当文章 A 用 [[B]] 引用了文章 B，B 的底部会自动出现：
被引用（1 篇文章提到了本文）
┌──────────────────────────────────┐
│ 文章 A 的标题 │
│ ...原文中 [[B]] 前后各 30 字的上下文... │
└──────────────────────────────────┘
这个面板由 generator 在每次构建时实时生成，不需要任何手动维护。引用关系变化时，反向面板自动更新。
六、SEO 价值
双向链接对搜索引擎友好度有三个直接贡献：
- 内链密度提升：每个
[[xxx]]都是一条精准内链，比 InternalLink 关键词替换规则更准确（基于显式作者意图，不是字符串匹配） - 反向索引面板=自动内链生成器：被引用越多的文章，底部内链越多，搜索引擎得到的「这页很重要」的信号越强
- 结构化关联可被知识图谱抓取：未来 3D 知识图谱和 PageRank 算法启用时，所有
[[xxx]]关系直接复用
七、和智能体协作的关系
[[ ]] 是 LLM Wiki 范式的标准引用语法（Karpathy 2026-04 Gist）。智能体在写新文章时引用其他文章统一用这个格式，对人和对智能体都是同一份语法、同一个语义。
未来 Markdown 编辑器（v2.0.4 CodeMirror）上线后，输入 [[ 会触发自动补全弹窗，列出所有现有文章供选择。后端 API（GET /api/articles/list）已就绪，等编辑器接入。
八、不会做的事
为了保持 MD 第一公民原则，以下扩展暂不计划：
- 不支持
[[标题|显示文字]]别名语法——因为这会让 MD 不再是 LLM 的可读真相，智能体读到[[A|B]]会困惑「这到底链到哪里」 - 不支持
[[#锚点]]——MDMS 文章是完整页面单位，不需要段落级深链 - 不自动创建占位页——找不到匹配文章时保持原文，由作者决定是否创建对应文章
九、技术实现位置
- 解析逻辑：
generator/generator.go的resolveWikiLinks()函数 - 反向索引：
Generator.BackLinks字段（内存 map，构建时生成） - 模板渲染：
templates/site/article.html第 56 行的{{if .BackLinks}}块 - 样式：
static/css/article.css末尾的.wiki-link块 - API（供未来编辑器使用）：
GET /api/articles/list
设计原则：generator 内存索引，不入库，不持久化。每次构建实时重算。这符合 MDMS「MD 文件是数据真相，数据库只存元数据」的第七正交原则。