ussumant/llm-wiki-compiler

解決する課題

LLM Wiki Compilerは、散在する生データ（markdownファイル、コードベース、外部ブックマークなど）を構造化されたトピックベースのwikiに統合することで、AIエージェントのコンテキストウィンドウのコストと断片化を削減します。エージェントが毎回のセッションで何百もの生ファイルを再読み込みする代わりに、統合されたインデックスと特定のトピック記事を読み取ることで、トークン使用量を最大90%削減できます。

仕組み

このツールはClaude CodeおよびCodexのプラグインとして動作し、「ナレッジベース」パターンを実装しています。特定のパイプラインに従います：

1. インジェスト：ローカルディレクトリ、コードリポジトリ（README、APIコントラクト、ADRをスキャン）、またはXのブックマークなどの外部サービスから生のソースを収集します。
2. コンパイル：LLMがこれらのソースを、元のソースへのバックリンクを含むトピックベースのmarkdown記事のセットにコンパイルします。
3. 消費：AIエージェントはセッションの開始時にコンパイル済みのwiki（INDEX.mdから開始）を読み取り、プロジェクトの統合的な理解を獲得します。
4. メンテナンス：ソースの変更に応じてwikiが段階的に更新され、ユーザーは知識グラフを視覚化したり、矛盾や孤立をチェックするためにwikiを「lint」できます。

対象者

広範なドキュメント、複雑なコードベース、または断片化された研究ノートを持つ大規模プロジェクトを管理する、AIエージェント（Claude CodeやCodexなど）を使用する開発者およびナレッジワーカー。

ハイライト

• コードベースモード：リポジトリからプロジェクトアーキテクチャ、APIコントラクト、意思決定記録を自動的に検出し、技術wikiを作成します。
• コンテキスト削減：生ファイルの読み取りを統合された記事に置き換えることで、トークンコストを大幅に削減します。
• ナレッジグラフ：トピックと概念のインタラクティブなキャンバスベースの視覚化が含まれています。
• 外部統合：X (Twitter) からのブックマークの取得をサポートし、ReadwiseやSlackなどの他のコネクタを追加するためのフレームワークを提供します。
• 二層ストレージ：プロジェクト間の研究用のグローバルwikiと、プロジェクト固有の知識用のローカルwikiの両方をサポートします。