ussumant/llm-wiki-compiler

解決的問題

LLM Wiki Compiler 透過將分散的原始資料（例如 markdown 檔案、程式碼庫和外部書籤）整合為結構化、基於主題的 wiki，來降低 AI 代理程式的上下文視窗成本與碎片化問題。代理程式不再需要在每次對話中重新閱讀數百個原始檔案，而是閱讀綜合索引與特定主題文章，這可以減少高達 90% 的 token 使用量。

運作方式

該工具作為 Claude Code 與 Codex 的外掛程式運作，實作了「知識庫」模式。它遵循特定的流程：

1. 擷取：從本地目錄、程式碼儲存庫（掃描 README、API 契約和 ADR）或 X 書籤等外部服務收集原始來源。
2. 編譯：LLM 將這些來源編譯成一組基於主題的 markdown 文章，並帶有指向原始來源的反向連結。
3. 使用：AI 代理程式在對話開始時閱讀編譯好的 wiki（從 INDEX.md 開始），以獲得對專案的綜合理解。
4. 維護：隨著來源變更，wiki 會以增量方式更新，使用者可以視覺化知識圖譜或對 wiki 進行「lint」檢查以找出矛盾與孤兒節點。

適用對象

使用 AI 代理程式（如 Claude Code 或 Codex）的開發者與知識工作者，他們管理著具有大量文件、複雜程式碼庫或碎片化研究筆記的大型專案。

亮點

• 程式碼庫模式：自動從儲存庫發現專案架構、API 契約與決策記錄，以建立技術 wiki。
• 降低上下文：透過用綜合文章取代原始檔案讀取，大幅降低 token 成本。
• 知識圖譜：包含基於畫布的主題與概念互動式視覺化。
• 外部整合：支援從 X (Twitter) 擷取書籤，並提供一個框架來新增其他連接器，如 Readwise 或 Slack。
• 雙層儲存：同時支援用於跨專案研究的全域 wiki 與用於專案特定知識的本地 wiki。