llm-wiki
個人知識ベース構築システム（Karpathy llm-wiki手法に基づく）です。AIがあなたの知識ベースを継続的に構築・維持し、複数の情報源（ウェブページ、Twitter、WeChat公式アカウント、Xiaohongshu、知乎、YouTube、PDF、ローカルファイル）に対応して、自動的に構造化されたwikiに整理します。 このスキルは、ユーザーが「知識ベース」「wiki」「llm-wiki」を明確に言及した場合、または既に初期化された知識ベースに対して取り込み、検索、ヘルスチェックなどの操作を実行する場合に起動します。「この記事を要約して」といった単なる要約リクエストでは起動しません。必ず知識ベース関連の明確な意図が必要です。
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个人知识库构建系统（基于 Karpathy llm-wiki 方法论）。让 AI 持续构建和维护你的知识库， 支持多种素材源（网页、推特、公众号、小红书、知乎、YouTube、PDF、本地文件）， 自动整理为结构化的 wiki。 触发条件：用户明确提到"知识库"、"wiki"、"llm-wiki"，或要求对已初始化的知识库执行 消化、查询、健康检查等操作。不要在用户只是要求"总结这篇文章"时触发——必须是明确的 知识库相关意图。
SKILL.md 本文
llm-wiki — 個人知識ベース構築システム
断片化された情報を、継続的に蓄積され、相互にリンクされた知識ベースに変換します。素材を提供するだけで、AI がすべての整理作業を行います。
このスキルは何をするか
llm-wiki は継続的に成長する個人知識ベースの構築をサポートします。従来のノートソフトではなく、AI があなたの代わりに保守する wiki システムです：
- 素材（リンク、ファイル、テキスト）を提供すると、AI がコア知識を抽出し、相互にリンクされた wiki ページに整理します
- 知識ベースは使用するたびにより豊かになり、毎回最初からやり直すことはありません
- すべてのコンテンツはローカル Markdown ファイルです。Obsidian や任意のエディタで閲覧できます
中核理念
従来の方法（RAG/チャット履歴）の問題点：質問するたびに、AI は元のファイルをはじめから読み直す必要があり、蓄積がありません。知識ベースの価値は知識が一度コンパイルされ、その後継続的に保守されることにあり、毎回再導出されることではありません。
クイックスタート
ユーザーに説明するのはこの 2 ステップだけで十分です：
- 初期化：「知識ベースを初期化してください」と言う
- 素材を追加：リンクやファ
...
詳細情報
- 作者
- sdyckjq-lab
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/4/28
Source: https://github.com/sdyckjq-lab/llm-wiki-skill / ライセンス: 未指定