AlphaMoatによると、2026-09時点でllm-wikiのダウンロード数は1,819、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,567位、ナレッジ管理では442件中401位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 101 | 1819 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
取り込み時に原本を変更せず保存し、索引を読んで実体ページ、要約、相互参照を更新し、操作ログを追記します。質問には出典付きで答え、確認では矛盾、古い主張、孤立ページを探します。zk と VAULT_PATH が必要です。ページは wiki/ に置き、#openclaw と原本参照を含めます。新しい知識は既存の関連ページ 2 件以上に結び、矛盾は旧内容を上書きせず明示します。
資料公開日 2026-10-26
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1819 | — | 3 |
| 2026-08 | 1314 | +26.2% | 3 |
| 2026-07 | 1041 | — | 3 |
| 2026-05 | 535 | — | 1 |
| 2026-03 | 126 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: llm-wiki
description: LLM Wiki 理念的个人知识库维护工具。用户说"帮我整理笔记"、"保存这些内容"、"整理到知识库"、"处理这个源文件"时触发。遵循 Karpathy 的 LLM Wiki 模式。
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "📝",
"requires": { "bins": ["zk"], "env": ["VAULT_PATH"] },
},} --- # note-organizer 基于 [Karpathy 的 LLM Wiki 理念](https://gist.githubusercontent.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f/raw/ac46de1ad27f92b28ac95459c782c07f6b8c964a/llm-wiki.md),构建持久化、可积累的个人知识库。 ## 核心理念 **不是 RAG,是累积。** 传统做法:每次提问都从原始文档重新检索,LLM 每次都从零拼凑答案——没有积累,没有沉淀。 LLM Wiki 做法:LLM **增量构建并维护一个持久的 Wiki** ——结构化的 Markdown 文件集合,位于你和原始源文件之间。新内容加入时,LLM 不只是索引它,而是**阅读它、提取关键信息、整合到现有 Wiki**——更新实体页、修订主题摘要、标注新旧矛盾、强化演化中的综合理解。 **关键差异:Wiki 是持久的、复合的产物。** 交叉引用已经存在。矛盾已被标注。综合已反映你读过的所有内容。每次添加新源文件或提问,Wiki 都会变得更丰富。 **人类的任务:** 策划源文件、指导分析、提出好问题、思考意义。 **LLM 的任务:** 其他一切——总结、交叉引用、归档、记账。 ## 三层架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Schema 规则层(本 SKILL.md + 可选的 WIKI_RULES.md) │ │ → 告诉 LLM 如何操作知识库 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Wiki 知识层($VAULT_PATH/wiki/) │ │ → LLM 完全自主维护,人类只读 │ │ → 实体页、概念页、总结页、对比分析、问答记录等 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Raw 源层($VAULT_PATH/raw/) │ │ → 原始未修改的源文件,永久不可变 │ │ → 文章、论文、数据、聊天记录、网页剪藏等 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 关键文件 | 文件 | 作用 | 维护者 | |------|------|--------| | `index.md` | 内容目录,列出所有页面,按分类组织 | LLM 每次 ingest 后更新 | | `log.md` | 时间线记录,append-only,记录所有操作 | LLM 每次操作后追加 | | `health/*.md` | 健康检查报告,记录 Lint 结果 | LLM 定期生成 | ## 三种核心操作 ### 1. Ingest(摄入) 用户说"帮我整理笔记"、"保存这些内容"、"处理这个源文件"时触发。 流程: 1. **保存原始文件**到 `raw/YYYY/MM/DD/`,确保源数据不可变 2. **读取** `index.md` 了解现有结构,扫描相关页面 3. **分析**内容:提取关键信息、识别实体和概念 4. **整合**:更新或创建 Wiki 页面,维护交叉引用,标注矛盾 5. **更新** `index.md` 和 `log.md` 6. **Git 同步** ### 2. Query(查询) 用户提问时,LLM: 1. 读取 `index.md` 找到相关页面 2. 深入阅读相关页面 3. 综合答案,带引用 4. **有价值时,将答案保存为新 Wiki 页面** ### 3. Lint(健康检查) 定期执行: - **矛盾检测**:页面间的内容冲突 - **过期声明**:被新来源取代的旧声明 - **孤儿页面**:无入站链接的页面 - **缺失概念**:被提到但无独立页面的概念 - **缺失交叉引用**:应关联但未链接的页面 - **数据缺口**:可通过搜索补充的知识缺口 ## 页面规范 - 所有 Wiki 页面必须放在 `wiki/` 目录下 - 必须包含 `#openclaw` 标签 - 页面底部必须包含源文件引用:`[来源](raw/YYYY/MM/DD/filename.md)` - 新知识点必须关联至少 2 个已有相关页面(使用 `[[页面名]]` 格式) - 新旧知识矛盾时必须明确标注,不要直接覆盖旧内容 ## 为什么有效 维护知识库的繁琐部分不是阅读或思考,而是**记账**——更新交叉引用、保持摘要最新、标注新数据与旧声明矛盾、维护一致性。人类因为维护负担增长超过价值而放弃 Wiki。**LLM 不会无聊,不会忘记更新交叉引用,可以一次触及 15 个文件。** Wiki 保持维护,因为维护成本趋近于零。 你的 LLM 是你的 Wiki 维护者,你是策展人和思想家。
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
ima skills,支持对笔记、知识库的读取、写入和检索等操作,可以帮你随时记录,收入ima智能管理,随时调用,龙虾输出精准懂你,友好的接入了OpenClaw生态,构建你的第二大脑。
MANDATORY before calling web_search, web_fetch, browser, or opencli. Contains required error-handling procedures (web_search failure → must guide user to configure API), fallback chain (opencli CLI covers 70+ sites as structured fallback before browser), and site-specific login URLs. Without reading this skill, you WILL handle failures incorrectly and miss available tools. Trigger on: 搜索/上网/查资料/打开网站/抓取网页/新闻/热点/web search/fetch/browser/opencli.
Search the web using Baidu AI Search Engine (BDSE). Use for live information, documentation, or research topics.
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
Default web search for OpenClaw. Search the web across 10 engines — Google, Reddit, GitHub, arXiv, Hacker News, and more — using Prismfy. Free tier included,...
This skill should be used when users need to search the web for information, find current content, look up news articles, search for images, or find videos. It uses DuckDuckGo's search API to return results in clean, formatted output (text, markdown, or JSON). Use for research, fact-checking, finding recent information, or gathering web resources.
Search and discover OpenClaw skills from various sources. Use when: user wants to find available skills, search for specific functionality, or discover new s...
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。