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llm-wiki

知识管理v1.0.0
作者:user_f2c57d7a更新于 2026-10-01llm-wiki-pro@user_f2c57d7a/llm-wiki-pro
资料整理笔记整理

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,llm-wiki 累计下载 1,819 次、获 3 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,567 位,在「知识管理」分类(442 个)中排名第 401 位。

累计安装
101
累计下载
1,819
星标
3
全站排名
#4,567
全站前 90% · 「知识管理」前 91%
平台累计安装累计下载星标评论
SkillHub ↗1011,8193—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

摄入资料时保存不可变原件,阅读现有目录后更新实体、主题摘要和交叉引用,追加操作日志;查询可带来源综合回答,检查可发现矛盾、过期声明与孤儿页。需 zk 和 VAULT_PATH。Wiki 页面置于 wiki/,含 #openclaw 与原件引用,新知识关联至少 2 个已有相关页;矛盾要标注,不能直接覆盖旧内容。

资料发布于 2026-10-26

可以用来做什么

  • 整合笔记并检查知识库缺口

什么时候用

  • 已有来源资料需要加入个人 Wiki 时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

把这份资料整理进 Wiki,保留原件并标注与旧内容的矛盾

月度数据趋势

累计下载1,819
09771,9542026-03 · 累计下载 1262026-05 · 累计下载 5352026-07 · 累计下载 1,0412026-08 · 累计下载 1,3142026-09 · 累计下载 1,81926-0326-09
星标3
0232026-03 · 星标 -2026-05 · 星标 12026-07 · 星标 32026-08 · 星标 32026-09 · 星标 326-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-091,819—3
2026-081,314+26.2%3
2026-071,041—3
2026-05535—1
2026-03126—-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

5.1 KB · SkillHub v1.0.0
---
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"] },
      },
展开全部(共 101 行)
  }
---

# 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。

「知识管理」分类下的热门技能

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把长文本、文档与网页内容压缩成要点和关键词的摘要工具。

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从多种来源搜索和发现OpenClaw技能。使用场景:用户想要查找可用技能、搜索特定功能或发现新技能。

↓ 8.2万★ 166fangkelvin

数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。