sdyckjq-lab/llm-wiki-skill

解決的問題

llm-wiki 將碎片化資訊轉換為結構化且相互連結的知識庫。透過一次「編譯」知識並持續維護，避免AI每次查詢時都需從原始文件重新推導資訊的需要。

工作原理

此專案以單體倉儲（monorepo）形式運作，包含兩個主要介面：

1. 技能模式：一組可安裝至AI CLI代理（如Claude Code、Codex、OpenClaw或Hermes）的指令與工具。代理透過shell命令與檔案操作直接管理知識庫。
2. 代理工作台：一個本地開發環境（目前面向開發者），提供以聊天為中心的介面與互動式知識圖譜。

它將各種輸入（PDF、Markdown、HTML，以及來自X、YouTube和微信的網頁內容）處理為使用 [[雙向連結]] 的結構化Wiki格式。採用「分析後生成」的兩階段流程以確保資料品質，並使用SHA256去重機制防止重複條目。

適用對象

希望從多種數位來源建構持久、結構化個人知識庫的AI CLI代理使用者，以及對互動式知識圖譜可視化感興趣的開發者。

主要亮點

• 互動式知識圖譜：生成具有「數位景觀」美學的自包含HTML圖譜，支援離線探索節點、社群與關係。
• 多平台支援：可輕鬆安裝至Claude Code、Codex、OpenClaw和Hermes。
• 結構化Wiki生成：自動建立實體頁面、主題頁面與材料摘要，並附上置信度標籤（如EXTRACTED、INFERRED）。
• 對話結晶化：允許使用者將有意義的AI聊天輸出直接儲存為知識庫中的永久頁面。
• Obsidian相容性：所有內容以本地Markdown檔案儲存，完全相容Obsidian。