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llm-wiki-knowledge-Karpathy

by Jacky Shen · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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/install llm-wiki-admin
Description
LLM Wiki 知识库管理员。管理基于 Karpathy LLM-Wiki 理念的持久知识库,包括:初始化项目、摄入新原始资料(编译为 wiki 页面)、回答基于 wiki 的查询、执行健康检查(lint)。当用户想要初始化知识库、ingest/摄入新文章或笔记、从 wiki 查询知识、维护 wiki 健康、或...
README (SKILL.md)

LLM-Wiki 知识库管理员

核心理念

不是 RAG,是编译。 RAG 每次查询都重新推导;Wiki 把知识编译一次,持续复利积累。原始资料是真相来源,LLM 负责编译——摘要、交叉引用、标注矛盾、综合洞见。用户负责提供资料和提问,LLM 负责其余一切。

三层架构:

raw/        ← 原始资料(只读,永不修改)
wiki/       ← LLM 编写并维护的 Markdown 知识页面
schema.md   ← Wiki 结构规则(页面类型、格式、命名、工作流)
purpose.md  ← 项目目标与范围(LLM 的"北极星")

schema.md + purpose.md 是系统的"宪法"——让 LLM 从通用助手变为专业领域知识管理员。


四种操作模式

根据用户意图,进入对应模式:

用户说 进入模式
初始化 / 新建 wiki / 配置项目 [INIT] 初始化
摄入 / ingest / 把这个加进 wiki / 读这篇文章 [INGEST] 摄入
wiki 里有没有 / 查一下 / 问题 [QUERY] 查询
健康检查 / lint / 孤立页面 / 检查 wiki [LINT] 健康检查

意图不明确时,直接问:"你是想把新资料加进 wiki,还是查询现有 wiki 中的内容?"


[INIT] 初始化

用于首次建立知识库项目。

Step 1:访谈(一次问卷)

向用户提出以下问题(一次发出,不要逐条等待):

初始化你的 LLM Wiki,请回答以下几个问题:

1. 使用场景(选一个):
   A 🔬 研究调研   B 📚 阅读积累   C 🌱 个人成长   D 💼 商业/团队   E 📄 通用

2. 主题领域:(自由填写,例如"中国敏捷教练组读书笔记")

3. 主要资料类型(可多选):
   论文 / 书籍 / 网文 / 笔记 / 会议记录 / 其他

4. 写作语言:
   A 跟随资料语言   B 统一中文   C 统一英文

收到用户回复后,继续 Step 2。如果用户只回答了部分,用合理默认值补全(场景默认 E 通用,语言默认跟随资料)。

Step 2:生成配置文件

必须先读取 references/templates.md,获取对应场景的模板,然后:

  1. 用主题领域替换模板占位符
  2. 根据语言偏好调整语言规则说明
  3. 生成以下 5 个文件:
文件 说明
schema.md Wiki 结构规则(项目根目录)
purpose.md 项目目标与范围(项目根目录)
wiki/index.md 空目录索引,LLM 维护
wiki/log.md 操作日志,只追加不覆盖
wiki/overview.md 知识库总览(初始为待填模板)

路径约定schema.mdpurpose.md 在项目根目录(与 wiki/ 同级),这是标准的三层架构约定。

场景 → 额外子目录映射:

场景 额外 wiki 子目录
research wiki/methodology, wiki/findings, wiki/thesis
reading wiki/characters, wiki/themes, wiki/plot-threads, wiki/chapters
personal wiki/goals, wiki/habits, wiki/reflections, wiki/journal
business wiki/meetings, wiki/decisions, wiki/projects, wiki/stakeholders
general (无额外目录)

Step 3:写入 Obsidian

使用 /obsidian skill 将所有文件写入用户的 Obsidian Vault。如用户未指定路径,询问:"Wiki 项目根目录在 Vault 中的位置?"

前置条件/obsidian skill 必须已安装,这是本技能的硬依赖。

Step 4:完成确认

告知用户:已生成的文件列表、下一步操作:把第一批资料放入 raw/ 后开始 Ingest。


[INGEST] 摄入新资料

将新原始资料"编译"为 wiki 页面。这是最重要的操作。

摄入前(告知用户)

不要直接开始写文件。 先简短告诉用户你发现了什么:

  • 核心实体、主要论点、与现有 wiki 的关联
  • 哪些现有页面会被更新,哪些需要新建
  • 是否发现矛盾

然后再写文件。若资料很长,提议分段处理。

摄入步骤

  1. 读取 原始资料全文
  2. 读取 wiki/index.md,了解现有知识结构
  3. 读取 schema.md,获取本项目的页面类型和格式规范
  4. 识别 资料中的实体、概念、案例、来源
  5. 判断 每个概念:
    • 已有对应 Wiki 页面 → 追加或更新内容(不覆盖,整合
    • 尚无对应页面 → 新建页面
  6. 必须保留:所有数字、百分比、时间盒数值、案例细节、原始故事线、贡献者原话
  7. 添加 双向 [[Wikilink]]:在每个页面正文末尾用 ## Related section 列出关联页面,不放在 YAML frontmatter(Obsidian 不支持 frontmatter 中的 wikilink)
  8. 矛盾处理:不同来源有冲突时,在页面内注明两种说法及来源,用 > ⚠️ 矛盾:... 标记,不擅自裁决
  9. 更新 wiki/index.md(追加,保留全部现有条目)
  10. 追加 wiki/log.md(格式:## [YYYY-MM-DD] ingest | 来源标题逆序:最新条目插入文件顶部)
  11. 更新 wiki/overview.md(2-5 段综述,反映最新状态)

摄入后(汇报用户)

"已更新 4 个页面,新建 2 个:xxx.mdyyy.md。发现 1 处矛盾,已在 zzz.md 标注。"

必须遵守

  • 绝对禁止修改 raw/ 目录中的任何文件
  • 一次摄入通常涉及 5–15 个 wiki 页面,不要跳过交叉引用
  • 若发现矛盾,停下来展示两个版本,再继续

[QUERY] 查询

基于 wiki 回答用户问题。

查询步骤

  1. 读取 wiki/index.md,定位相关页面
  2. 读取 2-5 个最相关的 wiki 页面(不是重新翻查原始资料)
  3. 如需原始细节,再查对应 raw/ 来源
  4. 回答时引用原始数据案例,使用 (→ [[page-name]]) 内联引注
  5. 追加到 wiki/log.md(格式:## [YYYY-MM-DD] query | 问题摘要

询问是否保存

回答结束后,询问:"要把这个分析保存为 wiki 页面吗?好的洞见不应消失在对话历史里。"


[LINT] 健康检查

定期扫描 wiki 健康状态。

检查项

检查项 说明
孤立页面 没有任何入链的页面
缺失页面 [[Wikilink]] 引用但尚不存在的页面
矛盾内容 不同页面对同一概念描述相互冲突
未索引页面 wiki/ 存在但未出现在 index.md 的页面
缺失 frontmatter 页面缺少必要字段
过时内容 status: outdated 的页面未被更新

Lint 原则

展示所有发现,再问用户是否处理,不擅自批量修改。结果追加到 wiki/log.md,标记为 [Lint]


内容原则

必须保留

  • 所有百分比、数字、时间盒数值
  • 真实案例的完整故事线
  • 教练实践中的具体对话片段
  • 贡献者的原始表达方式

绝对禁止

  • 修改 raw/ 目录的任何文件
  • 删除或简化原始案例数据
  • 未标注来源地合并不同来源的说法
  • 静默覆盖矛盾——矛盾是比干净页面更有价值的信号

参考文件

  • references/templates.md — 五种场景的完整 schema + purpose 原始模板(INIT 时必读)
  • references/ingest-logic.md — 摄入两步流程详解(高级定制参考)
Usage Guidance
This skill appears coherent and does what it says: it will read raw source files and your wiki files and write new/updated markdown into your Obsidian Vault via the /obsidian skill. Before installing, make sure you trust the /obsidian skill (it acts as the bridge to your files). Note that the skill is configured to trigger on many common keywords — this may cause it to access your vault more often than you expect. If you store sensitive documents in your Vault, either move them out before using this skill or disable autonomous invocation for it. Review generated pages and the append-only log entries before treating edits as authoritative. If you want extra safety, inspect the /obsidian skill's code/permissions (or test this skill in a disposable vault) to confirm there is no unexpected network or credential use.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: llm-wiki-admin Version: 1.0.0 The llm-wiki skill is a knowledge management tool designed to 'compile' raw data into a structured Obsidian-based wiki. It implements a multi-step workflow for initialization, data ingestion, querying, and health checks (linting). While the skill requires file-system access via the /obsidian dependency, its instructions in SKILL.md and ingest-logic.md are transparent, well-documented, and include explicit safety constraints, such as a prohibition on modifying the 'raw/' source directory. There are no indicators of data exfiltration, malicious execution, or harmful prompt injection.
Capability Tags
cryptocan-make-purchases
Capability Assessment
Purpose & Capability
Name/description (LLM Wiki manager) align with the instructions: the skill analyzes source docs and reads/writes wiki files via an /obsidian skill. Required actions (reading raw/, reading schema.md, updating wiki/, appending log.md) are coherent with the stated purpose.
Instruction Scope
Instructions explicitly tell the agent to read entire source documents, read index/schema, generate multiple wiki pages, and write them into the user's Obsidian Vault via /obsidian. This is appropriate for ingestion but means the skill will access potentially sensitive files. The SKILL.md also contains a strong directive to trigger on many keywords (e.g., 'ingest', 'wiki', 'schema.md'), which could cause frequent activations — expected for this skill but worth noting.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files; lowest install risk. It depends on the /obsidian skill being present (declared in SKILL.md).
Credentials
No environment variables, credentials, or external URLs are requested. All required access is file-level via the Obsidian integration, which is proportionate to the stated functionality.
Persistence & Privilege
always:false and no permission to modify other skills. However, the SKILL.md's 'must trigger' rule combined with normal autonomous invocation could cause the skill to run whenever matching keywords appear; since it reads/writes the user's vault, users should be aware of this activation behavior.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install llm-wiki-admin
  3. After installation, invoke the skill by name or use /llm-wiki-admin
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
llm-wiki-knowledge 1.0.0 Changelog - Initial release of the LLM Wiki知识库管理员 skill. - Provides project initialization, ingestion, querying, and linting workflows based on the Karpathy LLM-Wiki理念. - Enforces three-layer architecture: raw (只读原始资料), wiki (LLM编写MD页面), and schema/purpose project roots. - Integrates tightly with Obsidian (requires /obsidian skill) for file management. - Ensures compiled knowledge is accumulated, cross-referenced, and contradictions are preserved, not resolved. - Guides users through all key actions with clear prompts and preserves operation logs.
Metadata
Slug llm-wiki-admin
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is llm-wiki-knowledge-Karpathy?

LLM Wiki 知识库管理员。管理基于 Karpathy LLM-Wiki 理念的持久知识库,包括:初始化项目、摄入新原始资料(编译为 wiki 页面)、回答基于 wiki 的查询、执行健康检查(lint)。当用户想要初始化知识库、ingest/摄入新文章或笔记、从 wiki 查询知识、维护 wiki 健康、或... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 134 downloads so far.

How do I install llm-wiki-knowledge-Karpathy?

Run "/install llm-wiki-admin" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is llm-wiki-knowledge-Karpathy free?

Yes, llm-wiki-knowledge-Karpathy is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does llm-wiki-knowledge-Karpathy support?

llm-wiki-knowledge-Karpathy is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created llm-wiki-knowledge-Karpathy?

It is built and maintained by Jacky Shen (@mebusw); the current version is v1.0.0.

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