sdyckjq-lab/llm-wiki-skill

해결하는 문제

llm-wiki는 분산된 정보를 구조적이고 상호 연결된 지식 기반으로 변환합니다. 지식을 한 번만 '컴파일'하고 지속적으로 유지함으로써, AI가 쿼리마다 원시 문서에서 정보를 다시 도출할 필요가 없게 됩니다.

작동 방식

이 프로젝트는 두 가지 주요 인터페이스를 갖춘 모노레포로 작동합니다:

1. 스킬 모드: Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes와 같은 AI CLI 에이전트에 설치 가능한 지침과 도구 세트입니다. 에이전트는 쉘 명령어와 파일 작업을 통해 지식 기반을 직접 관리합니다.
2. 에이전트 워크벤치: 현재 개발자를 위한 로컬 개발 환경으로, 채팅 중심 인터페이스와 상호작용 가능한 지식 그래프를 제공합니다.

PDF, Markdown, HTML, X, YouTube, WeChat에서의 웹 콘텐츠 등 다양한 입력을 [[양방향 링크]]를 사용하여 구조화된 위키 형식으로 변환합니다. 데이터 품질을 보장하기 위해 '분석 후 생성'이라는 두 단계 프로세스를 사용하며, SHA256 중복 제거를 통해 중복 항목을 방지합니다.

대상 사용자

다양한 디지털 소스에서 지속적이고 구조화된 개인 지식 기반을 구축하고자 하는 AI CLI 에이전트 사용자 및 상호작용 가능한 지식 그래프 시각화에 관심 있는 개발자.

주요 기능

• 상호작용 가능한 지식 그래프: '디지털 랜드스케이프' 스타일의 자체 포함형 HTML 그래프를 생성하여 오프라인에서 노드, 커뮤니티, 관계를 탐색할 수 있습니다.
• 다중 플랫폼 지원: Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes에 쉽게 설치 가능합니다.
• 구조화된 위키 생성: 엔티티 페이지, 주제 페이지, 자료 요약을 자동 생성하며 신뢰도 레이블(예: EXTRACTED, INFERRED)을 부여합니다.
• 대화의 결정화: 유용한 AI 채팅 출력물을 지식 기반에 영구적인 페이지로 저장할 수 있습니다.
• Obsidian 호환성: 모든 콘텐츠는 로컬 Markdown 파일로 저장되어 Obsidian과 완전히 호환됩니다.