sdyckjq-lab/llm-wiki-skill

何を解決するか

llm-wiki は断片的な情報を構造的で相互接続された知識ベースに変換します。一度知識を「コンパイル」して継続的に維持することで、AIがクエリごとに元のドキュメントから情報を再導出する必要がなくなります。

動作方法

このプロジェクトはモノレポとして動作し、2つの主要なインターフェースを提供します：

1. スキルモード：Claude Code、Codex、OpenClaw、HermesなどのAI CLIエージェントにインストール可能な一連の指示とツール。エージェントはシェルコマンドとファイル操作を通じて知識ベースを直接管理します。
2. エージェントワークベンチ：現在開発者向けのローカル開発環境で、チャット中心のインターフェースとインタラクティブな知識グラフを提供します。

PDF、Markdown、HTML、X、YouTube、WeChatからのウェブコンテンツなど、さまざまな入力を [[双方向リンク]] を使用して構造化されたWiki形式に変換します。データ品質を確保するために「分析してから生成する」2段階プロセスを採用し、SHA256による重複排除で重複エントリを防止します。

対象ユーザー

多様なデジタルソースから永続的で構造化された個人知識ベースを構築したいAI CLIエージェントユーザー、およびインタラクティブな知識グラフ可視化に興味を持つ開発者。

特徴

• インタラクティブな知識グラフ：「デジタルランドスケープ」風の独自の外観を持つ自己完結型HTMLグラフを生成し、オフラインでノード、コミュニティ、関係性を探索可能にします。
• マルチプラットフォーム対応：Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermesへのインストールが簡単です。
• 構造化Wikiの生成：エンティティページ、トピックページ、資料要約を自動生成し、信頼度ラベル（例：EXTRACTED、INFERRED）を付与します。
• 会話の結晶化：価値あるAIチャット出力を知識ベースに永続的なページとして保存できます。
• Obsidian互換性：すべてのコンテンツはローカルのMarkdownファイルとして保存されるため、Obsidianと完全に互換性があります。