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WikiLLM
利用 LLM 构建个人知识库的系统。WikiLLM 将原始素材"编译"成结构化、交叉链接的高质量中文 Wiki,可在 Obsidian 中查看。
项目概述
WikiLLM 的工作流包括:
- 数据摄入:源文档(文章、论文、代码库、数据集、图像)被索引到
raw/目录 - Wiki 编译:LLM 增量地"编译"原始数据成 markdown 文件的 wiki,包含摘要、反向链接、分类概念和相互链接的文章
- IDE:Obsidian 用作前端查看原始数据、编译后的 wiki 和可视化
- 问答:LLM 可以通过研究相关数据来回答针对 wiki 的复杂问题
- 输出:结果渲染为 markdown 文件、Marp 幻灯片或 matplotlib 图像,可在 Obsidian 中查看
- Linting:LLM"健康检查"发现不一致、填补缺失数据、建议新文章候选
- 额外工具:诸如 wiki 上的朴素搜索引擎等额外工具
核心原则
- LLM 编写和维护所有 wiki 数据;手动编辑很少见
- 用户探索和查询被归档回 wiki 以增强它
- 系统专注于 markdown 文件和 Obsidian 兼容格式
- 图像被下载到本地 以便 LLM 轻松引用
目录结构
wikillm/
├── raw/ # 源文档和未处理数据
├── wiki/ # LLM 编译的 markdown wiki
│ ├── concepts/ # 核心概念文章
│ ├── practices/ # 实践指南文章
│ ├── visual/ # 可视化内容
│ ├── queries/ # 查询存档
│ ├── assets/ # 图像和资源文件
│ ├── INDEX.md # 首页索引
│ └── Glossary.md # 术语表
├── skills/ # Claude Code 技能
├── CLAUDE.md # 项目特定的 Claude 指令
└── README.md # 本文件
当前内容
本 wiki 当前包含关于 Harness 工程的综合知识库,基于以下来源编译:
- OpenAI - Harness Engineering:在智能体优先的世界中利用 Codex
- Anthropic - Harness design for long-running application development
- Martin Fowler - Harness engineering for coding agent users
- LangChain - Improving Deep Agents with harness engineering
- NxCode - Harness Engineering: The Complete Guide
- MiniMax - MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution
- Mitchell Hashimoto - My AI Adoption Journey
快速开始
在 Obsidian 中查看
- 下载并安装 Obsidian
- 在 Obsidian 中打开本仓库作为 vault
- 从
wiki/INDEX.md开始探索
使用技能
本项目包含 Claude Code 技能用于生成 wiki:
# 在 Claude Code 中
/skills wiki 编译
详细说明请参阅 skills/SKILL.md。
许可证
MIT License - 详见 LICENSE 文件。