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fengsusky

使用 LLM 动态构建和维护知识库

作者 FengSuSky · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install llm-wiki-cn
功能描述
用于构建、维护、查询、归档和体检一个由 LLM 持续维护的 Markdown / Obsidian 知识 Wiki。使用场景包括:初始化个人知识库;把 source/ 下按来源分组的原始资料导入 wiki/;整理文章、论文、书摘、访谈、会议记录;维护资料页、实体页、概念页、综合页、对比页、查询归档页;更新 ind...
使用说明 (SKILL.md)

LLM Wiki

目标

维护一个可积累、可链接、可演化的 Markdown / Obsidian Wiki。每次导入或回答问题时,不只是生成摘要,而是把新知识编译进已有页面:更新实体、概念、综合判断、对比和查询归档,让 Wiki 随使用持续增值。

默认三层结构

source/          # 原始资料层:事实来源,默认只读
wiki/            # 知识编译层:LLM 维护的结构化 Wiki
schema/SKILL.md  # 约定层:本 skill / schema

Knowledge 根目录

Knowledge/ 根目录只放少量结构性入口和工具文件,不放普通知识页。

推荐根目录内容:

Knowledge/
  source/
  wiki/
  schema/
  verify_wiki.py   # 可选:兼容性 wrapper,委托到 schema/scripts/verify_wiki.py
  README.md        # 可选:极简入口

根目录不建议放:

  • 单篇资料摘要;
  • 概念页;
  • 综合页;
  • 主题地图;
  • 临时整理报告。

如需根目录入口,可创建极简 Knowledge/README.md,只链接:

  • [[Knowledge/wiki/README]]
  • [[Knowledge/wiki/index]]
  • [[Knowledge/wiki/综合/Knowledge Wiki主题地图]]
  • [[Knowledge/wiki/log]]
  • [[Knowledge/source]]

原则:根目录负责“入口”,wiki/ 负责“知识”。

source/

  • 原始资料默认只读,不改写正文。
  • 保留原始标题、作者、URL、日期、剪藏元数据、图片引用等。
  • 如需重命名原始资料或补元数据,先征求用户确认。

wiki/

默认目录使用中文:

wiki/
  index.md      # 主索引,保留英文文件名
  log.md        # 操作日志,保留英文文件名
  README.md     # Wiki 说明,保留英文文件名
  资料/
  实体/
  概念/
  综合/
  对比/
  查询/

约定:

  • index.mdlog.mdREADME.mdschema/SKILL.md 等约定文件外,目录名和文件名尽可能使用中文。
  • 术语型专名可保留英文或中英混排,例如 AI Agent.mdOpenClaw.mdClaude Code.mdHarness Engineering.md
  • 不创建英文复数目录,如 sources/concepts/entities/;若发现历史残留且为空,清理;若有内容,迁移到中文目录并更新链接。
  • 文件名应可读、可点击、可长期维护,避免 source-*concept-*synthesis-* 这类机器前缀。

页面类型

资料页:wiki/资料/

用于单篇来源的摘要和定位。应包含:

  • 来源信息:原始文件、URL、作者、日期。
  • 一句话摘要。
  • 这篇资料解决的问题:必须从原文中提取独特问题,禁止跨页复用通用描述
  • 关键结构 / 章节线索。
  • 可沉淀的知识点:必须是从原文抽取的具体判断,禁止使用"若文章讨论 X,应优先连接到 Y"这类通用指引
  • 相关概念 / 实体 / 综合页。
  • 后续精读任务。

实体页:wiki/实体/

人物、组织、产品、项目、工具等。实体页承接事实和背景,不承载过长论证。

  • 实体页只为"知识对象"建档:人物、组织、产品、项目、工具等只有在其本身是分析对象或承接可复用事实时才进入实体页;不要仅因某人是资料作者而创建实体页,也不要在实体页维护文章作者清单。作者信息保留在资料页来源信息或 source 元数据中。

推荐结构:定位 → 关键信息(结构化事实表) → 核心能力/产品特征 → 在知识库中的作用 → 相关来源 → 相关页面

概念页:wiki/概念/

方法、模式、理论、问题意识、框架等。概念页应优先复用和更新,避免同义重复。

推荐结构:定义 → 核心理解/判断 → 与相邻概念的关系 → 相关来源 → 相关页面

反模板规则

  • 每个概念页的"与相邻概念的关系"必须逐一写明具体关联,禁止使用"它把分散在多篇来源中的观点汇聚为可复用概念"等通用模板段落
  • 每个概念页至少应包含:清晰定义、2+ 条独特核心判断、与 2+ 个相关概念的关系说明。

综合页:wiki/综合/

跨来源形成的判断、框架、主题综述、案例矩阵、架构分析等。

每个综合页至少应包含:核心判断、多来源综合(非单来源复述)、与 3+ 篇资料页的交叉引用。

对比页:wiki/对比/

用于区分容易混淆的概念、产品、范式、方案,如 Reasoner与Agent.md

推荐结构:

  1. 一句话结论;
  2. 对比对象定义;
  3. 对比表;
  4. 判断方法 / 使用场景;
  5. 常见误区;
  6. 与知识库主线的关系;
  7. 相关来源;
  8. 相关页面。

最低质量要求:

  • 对比表中的列名不能使用泛泛的 A / B,必须写清具体对象;
  • 必须说明“什么时候选 A,什么时候选 B”;
  • 必须链接至少 2 个概念页或综合页;
  • 禁止复用通用段落,例如“当讨论模型能力时,先判断……”这类可套用到任何对比页的文字。

主题地图页:wiki/综合/

主题地图页属于综合页的一种,用于组织 Wiki 的长期阅读路径和主题主线,不放在 Knowledge/ 根目录。

推荐位置:

  • wiki/综合/Knowledge Wiki主题地图.md
  • 或按专题命名,如 wiki/综合/Agent工程主题地图.md

主题地图应包含:

  • 当前 Wiki 的核心问题;
  • 3-9 条主题主线;
  • 每条主线的推荐阅读顺序;
  • 入口概念页、关键综合页、核心资料页、相关对比页;
  • 页面类型使用说明;
  • 后续整理优先级。

index.md 的分工:

  • index.md 保留全量入口和页面清单;
  • 主题地图负责知识结构、阅读路径和主题导航;
  • 不要让 index.md 承担过多解释性内容,避免变成长文。

查询页:wiki/查询/

把有长期价值的问答归档成可复用页面。查询页应回答明确问题,并链接回相关资料、概念和综合页。

核心工作流

初始化 Wiki

  1. 扫描 source/ 的目录、文件类型和来源分组。
  2. 创建或更新 wiki/index.mdwiki/log.mdwiki/README.md
  3. 为首批资料创建资料页。
  4. 抽取实体、概念、综合和对比页面。
  5. 更新索引和日志。
  6. 检查断链、乱码、重复目录和空目录。

导入资料

  1. 先读 wiki/index.md 定位已有相关页。
  2. 阅读新来源,提取摘要、关键结构、实体、概念和可复用判断。
  3. 创建或更新资料页。
  4. 更新已有实体页、概念页、综合页;优先更新,不轻易新建重复概念。
  5. 标注关系:支持、补充、修正、矛盾、待验证。
  6. 更新 wiki/index.mdwiki/log.md
  7. 运行断链与乱码检查。

专题批次导入

当一次导入同一主题下 5 篇以上资料时,不应只创建多个资料页,还应建立专题结构。

步骤:

  1. 判断是否已有对应综合页或主题地图入口;
  2. 为每篇来源创建资料页;
  3. 建立或更新一个专题综合页,例如:
    • Claude Code源码架构地图
    • Agent时代创业方法论
  4. 抽取共用概念和实体,避免每篇资料重复建概念;
  5. index.md 中分组呈现;
  6. 在主题地图中补充该专题的阅读路径;
  7. log.md 中按专题批次记录,而不是逐篇流水账。

基于 Wiki 回答问题

  1. 先读 wiki/index.md
  2. 再读取相关页面,不要默认全文扫描整个 Wiki。
  3. 回答时引用 Wiki 页面链接。
  4. 如果回答有长期价值,归档到 wiki/查询/ 或更新综合页。
  5. 更新 wiki/log.md

Wiki 层重整 / 主题重构

适用场景:当 source/ 已经导入较多资料,wiki/ 页面数量变多,用户希望提升可导航性、主题聚合度和长期维护性。

步骤:

  1. 先运行体检脚本或等价检查,确认:
    • source 覆盖率;
    • 断链;
    • index 覆盖;
    • UTF-8 异常;
    • 薄页 / 模板残留。
  2. 读取 wiki/index.mdwiki/README.mdwiki/log.md 和已有综合页。
  3. 判断当前 Wiki 的主题主线,而不是按来源目录机械整理。
  4. 如页面数量较多,应创建或更新主题地图页,例如:wiki/综合/Knowledge Wiki主题地图.md
  5. 明确 index.md 与主题地图的分工:
    • index.md:全量目录;
    • 主题地图:阅读路径、主题主线、知识架构。
  6. 优先重构:
    • 薄弱对比页;
    • 薄概念页;
    • 缺少主线归属的综合页;
    • index 中难以导航的长列表。
  7. 更新 README.mdindex.mdlog.md
  8. 最后重新运行断链、覆盖、索引和编码检查。

充实已有页面

  1. 读取目标页面和相关来源。
  2. 如果来源信息不足以支撑完整概念,可搜索外部信息补充(标注来源)。
  3. 补充后更新页面的 updated 日期。
  4. 检查双向链接完整性。

页面质量体检

定期检查薄页和模板残留。页面通过断链检查不代表知识质量合格。

薄页识别

以下页面应优先复查:

  • 概念页少于 800 字符;
  • 实体页少于 800 字符;
  • 综合页少于 1200 字符;
  • 对比页少于 1000 字符;
  • 资料页只有摘要,没有“解决的问题”和“可沉淀知识点”。

薄页不一定必须扩写,但需要判断:

  • 是否只是临时占位;
  • 是否应合并到已有页面;
  • 是否应升级为完整概念页;
  • 是否只需要从 index 或主题地图中降低优先级。

模板残留检查

重点搜索:

  • “它回答了一个长期问题”;
  • “若文章讨论”;
  • “为什么重要”但内容泛泛;
  • “待补充”;
  • “TODO”;
  • A / B 占位列名;
  • 通用“如何使用这个对比”段落。

发现模板残留时,优先基于原始资料和相关页面重写为具体判断;不要只删除标题。

体检脚本

当前 Knowledge Wiki 的可发布体检脚本位于:

python3 Knowledge/schema/scripts/verify_wiki.py

为了兼容既有命令,本 vault 也保留根目录 wrapper:

python3 Knowledge/verify_wiki.py

发布 skill 时,应将 Knowledge/schema/scripts/verify_wiki.py 作为 skill 包内的 scripts/verify_wiki.pySKILL.md 一起打包;根目录 wrapper 只属于当前 vault 的便利入口。

每次批量导入、重构、重命名或主题地图更新后,都应运行。

合格标准:

  • Sources without ziliao: 0
  • Broken wikilinks: 0
  • Pages not in index.md: 0
  • UTF-8 issues: 0

如果脚本结果与人工判断冲突,以人工检查为准,但必须在 wiki/log.md 中记录原因。

不要为了通过脚本而机械创建低质量资料页;资料页仍应满足资料页最低质量标准。

index.md 规范

wiki/index.md 是导航入口。建议结构:

# Knowledge Wiki Index

## 快速入口

## 资料

## 实体

## 概念

## 综合

## 对比

## 查询

每条记录尽量包含:

- [[Knowledge/wiki/概念/上下文工程]] — 一句话说明;状态:evolving。

log.md 规范

wiki/log.md 是按日期维护的阶段性时间线,不做过细流水账。更新原则:

  • 按日期合并:同一天的导入、重构、查询、维护尽量合并到 ## YYYY-MM-DD|主题概览 下,用 ### 按主题分组。
  • 记录阶段性结果:保留关键来源、关键新增/更新页面、核心结论、重要维护决策;不要为每个小操作都追加独立条目。
  • 细节另建记录页:大批量映射、长体检清单、图片迁移表、复杂实验日志等放在对应综合页或 wiki/查询/ 中,log.md 只链接摘要。
  • 当天多次更新时改写当天段落:优先编辑/合并当天已有段落,而不是继续追加碎片条目。
  • 保留后续方向:末尾可维护“当前待办 / 后续方向”,但保持短清单。

推荐格式:

## YYYY-MM-DD|主题概览

### 主题一

- 导入/更新范围:...
- 新增/更新:[[Knowledge/wiki/...]]、[[Knowledge/wiki/...]]
- 关键结论:...

### 主题二

- ...

## 当前待办 / 后续方向

- [ ] ...

常见主题:

  • 初始化与结构调整。
  • 资料专题导入。
  • 概念/综合页深化。
  • 查询归档。
  • 体检与维护。
  • Schema / skill 规则更新。

Frontmatter 建议

资料页:

---
type: source
tags: [source-summary]
source_file: "[[Knowledge/source/...]]"
source_name:
author:
url:
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: initialized
---

实体页:

---
type: entity
tags: [entity]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: evolving
---

概念页:

---
type: concept
tags: [concept]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: evolving
---

综合页:

---
type: synthesis
tags: [synthesis]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: evolving
---

对比页:

---
type: comparison
tags: [comparison]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: evolving
---

查询页:

---
type: query
tags: [query]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
status: archived
---

外部搜索边界

默认优先使用 Knowledge/source/Knowledge/wiki/ 内部资料,不主动用外部搜索替代已有来源。

可以使用外部搜索的情况:

  • 用户明确要求查最新;
  • 概念页需要补充标准定义或官方文档;
  • 资料中的事实具有时效性,且会影响结论;
  • 需要核对产品、模型、公司、论文或法规的最新状态。

使用外部搜索时:

  • 优先使用官方来源、论文、原始公告;
  • 在页面中标注外部来源链接;
  • 区分“来源原文观点”和“外部验证后的事实”;
  • 不要把未经验证的网络信息混入稳定结论。

链接规则

  • 使用 Obsidian Wiki 链接:[[Knowledge/wiki/概念/上下文工程]]
  • 链接到 vault 文件时使用相对 vault 根路径,不使用绝对路径。
  • 重命名文件后必须批量更新所有 [[...]]
  • 响应用户时也尽量使用可点击 wikilink。
  • 双向链接原则:当概念 A 引用概念 B 时,B 的页面也应包含对 A 的反向引用。边界模糊的概念对(如 Harness/环境、Vibe Coding/Agentic coding)应在各自页面中互相说明关系。

编码安全规则

中文内容必须按 UTF-8 写入。当前 Windows / PowerShell 环境中,直接用 PowerShell here-string、Add-ContentSet-Content 写中文容易产生问号乱码。

优先使用:

  • apply_patch 修改 Markdown;
  • 或创建 .py 脚本文件,再用 Path.write_text(..., encoding="utf-8") 写入;
  • 或用 Python read_text(..., encoding="utf-8") 验证文件内容。

避免:

  • 在 PowerShell 命令字符串中直接写大段中文;
  • 用终端显示结果判断文件是否乱码。

每次批量写入后检查:

  • 连续问号;
  • Unicode 替换字符;
  • 典型 mojibake 标记;
  • 断链。

图片与附件

  • source/ 中的外部图片默认不批量下载,除非用户要求或该图对长期理解很关键。
  • 如需本地化图片,下载到 vault 附件位置,并把 Markdown 改为 Obsidian 图片嵌入:![[image.png]]
  • 原始资料层默认只读;图片本地化或改写原始资料前应确认。

安全原则

  • 不覆盖用户原始资料。
  • 不删除非空目录,除非确认内容已迁移或用户明确要求。
  • 批量移动、重命名前先制定映射;执行后检查断链。
  • 用户明确偏好优先于本 schema,例如目录命名、报告是否保留、README 是否保留英文名。
安全使用建议
This skill appears coherent and focused on maintaining a local Markdown/Obsidian wiki. Before installing: (1) review the vault you will point it at and back it up — the instructions explicitly update files (index.md, log.md, wiki pages); (2) ensure you are comfortable with the agent having read/write access to those files; (3) be aware the SKILL.md allows optional external web lookups to supplement sources (no credentials requested), so if you want to prevent network access disable it at the agent level; (4) you can run scripts/verify_wiki.py locally to see what problems it would report before letting the agent make changes. There are no requests for secrets or unusual installs in this package.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: llm-wiki-cn Version: 1.0.1 The skill bundle is designed for building and maintaining a structured Markdown/Obsidian knowledge base (Wiki) using an AI agent. SKILL.md contains detailed instructions for the agent to organize content into specific categories (entities, concepts, sources) and maintain quality standards. The included Python script, scripts/verify_wiki.py, is a local utility that audits the Wiki for broken links, missing index entries, and encoding issues without performing any network requests or unauthorized file access. No malicious intent, data exfiltration, or harmful execution patterns were detected.
能力评估
Purpose & Capability
The skill name/description match the SKILL.md instructions and the included Python verifier: both are focused on scanning and maintaining a Knowledge-style wiki (source/, wiki/, schema/). There are no unexplained environment variables, binaries, or external services requested.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to read and update files under a Knowledge root (source/, wiki/, schema/), run quality checks, import and restructure material, and — when sources are insufficient — optionally search external information (with source attribution). Reading and editing vault files is expected for this purpose, but users should note the agent will access and modify repository files and may use network lookups if enabled.
Install Mechanism
No install spec is provided and the skill is instruction-first. The only code is a small Python script packaged for local verification; nothing is downloaded or executed automatically by an installer.
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths. The operations described (filesystem scanning, wikilink resolution, content edits) do not require extra secrets, so requested access is proportionate.
Persistence & Privilege
always is false and there is no mechanism attempting to force persistent installation or modify other skills. The skill expects the agent to read and edit files in the user's vault (normal for this use case).
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install llm-wiki-cn
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /llm-wiki-cn 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
llm-wiki-cn 1.0.1 - 新增 scripts/verify_wiki.py 体检脚本,支持批量检查资料覆盖、断链、索引缺失和编码错误。 - SKILL.md 增加了主题地图页规范、专题批次导入建议和反模板/薄页质量标准。 - 明确根目录推荐结构,建议用 verify_wiki.py 作为兼容性入口。 - 强化资料页/概念页/对比页最低质量要求,补充更多反模板和双向链接规范。
v1.0.0
llm-wiki-cn 1.0.0 初始版本发布 - 提供一套由大模型维护的 Markdown/Obsidian 中文知识 Wiki 工作流规范 - 定义三层结构:原始资料(source/)、知识编译层(wiki/)、约定层(schema/) - 详细规范各类型页面(资料、实体、概念、综合、对比、查询)的创建和更新流程 - 说明 index.md 和 log.md 的结构、维护和记录原则 - 约定中文优先的文件/目录命名,无英文复数目录,重命名需同步链接 - 强调编码安全和避免中文乱码,给出图片、附件本地化和安全操作守则
元数据
Slug llm-wiki-cn
版本 1.0.1
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

使用 LLM 动态构建和维护知识库 是什么?

用于构建、维护、查询、归档和体检一个由 LLM 持续维护的 Markdown / Obsidian 知识 Wiki。使用场景包括:初始化个人知识库;把 source/ 下按来源分组的原始资料导入 wiki/;整理文章、论文、书摘、访谈、会议记录;维护资料页、实体页、概念页、综合页、对比页、查询归档页;更新 ind... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 109 次。

如何安装 使用 LLM 动态构建和维护知识库?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install llm-wiki-cn」即可一键安装,无需额外配置。

使用 LLM 动态构建和维护知识库 是免费的吗?

是的,使用 LLM 动态构建和维护知识库 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

使用 LLM 动态构建和维护知识库 支持哪些平台?

使用 LLM 动态构建和维护知识库 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 使用 LLM 动态构建和维护知识库?

由 FengSuSky(@fengsusky)开发并维护,当前版本 v1.0.1。

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