| name | wiki-use |
| description | Karpathy LLM Wiki パターンに基づく知識ベース管理スキル。「wikiに取り込んで」「wikiに追加して」「このURLをwikiに追加して」「URLをwikiに保存して」でingest、「wikiを検索して」でquery、「wikiを初期化して」でinit、「wikiをチェックして」でlint。URLや論文・記事を「読んで」「まとめて」「説明して」と言われたときも自動ingest。 |
| metadata | {"version":"1.6.0","tier":"experimental","category":"knowledge","config_script":"scripts/wiki_init.py","tags":["wiki","knowledge-base","obsidian","llm-wiki","karpathy"]} |
wiki-use（LLM Wiki Use）
Karpathy LLM Wiki パターンを Claude Code で実装する知識ベース管理スキル。
ソースファイルや URL から自動的に構造化された Wiki ページを生成・更新し、知識を蓄積する。
設定リファレンス: references/configuration.md
ページ規約: references/page-conventions.md
記憶レイヤの役割分担（persona-use / ltm-use / wiki-use）
wiki-use は 意味的・参照的な知識（概念・用語・人物・組織・製品の定義、外部ソースの要約、横断的な合成）を扱う。
手続き的・エピソード的な運用知（手順・設計判断）は ltm-use、ユーザー自身の嗜好・専門領域は persona-use に保存する。
判定に迷ったとき・取り違えたときのルーティングとブリッジは
../../instructions/common.instructions.md の「記憶レイヤの役割分担」を正典とする。
同一の情報を他レイヤと重複保存しないこと。
Wiki の構造
<wiki_root>/
├── wiki/ ← LLM が管理する知識ページ
│ ├── atoms/ ← 個別トピックのページ（概念・用語・人物・製品・組織）
│ ├── topics/ ← 複数atomsを横断するまとめ・比較・分析ページ
│ └── meta/
│ ├── hot.md ← 最近のコンテキスト（直近20件）
│ └── queries.md ← 価値あるクエリの記録（直近50件）
├── SCHEMA.md ← このWikiの構造・規約定義（LLMと共に育てる）
├── index.md ← 全ページの目録（1ページ1行の箇条書き）
└── log.md ← 操作ログ（追記専用）
ソースデータは wiki_root 外で管理する（取り込み前に保全済みであることを前提とする）。
atoms vs topics の使い分け
- atoms: 「〜とは何か」「〜は誰か」と1文で答えられる個別トピック。
typeフロントマターで
concept | term | person | organization | product を指定する。
- topics: 複数のatomsをつなぐ横断的なまとめ・比較・分析。
単一のatomに収まらない場合はtopicsに置く。
wiki_root は <agent_home>/skill-registry.json の skill_configs.wiki-use セクションで指定する（後述）。
ローカルパス規約
- wiki-use が生成・記録として扱うローカルパスは、常に
wiki_root 起点の相対パスで記述する
- 絶対パス（
/Users/... や /home/...）は使わない
- 例:
wiki/atoms/attention-mechanism.md、wiki/meta/hot.md、index.md、log.md
設定の読み込み
操作開始時に必ず以下を実行してパスを確認する:
python scripts/wiki_utils.py config
出力例:
wiki_root: /home/user/Documents/wiki
設定ファイルが存在しない場合は init でガイドする。
操作一覧
各操作を実行する前に、対応する references ファイルを必ず読み込むこと。
query 操作は 3ステップで構成される:
- コンテキスト確認（任意） — hot.md・queries.md で補足情報を把握する
- wiki 検索・回答 — ローカル wiki を検索し、
moltbook-use の search で連邦補完してから回答する（主役）
- 保存 — 価値ある回答は topics ページに、クエリは
queries.md と log.md に記録する
共有（share）: 再利用価値の高い概念・参照知識を moltbook publish --source-layer wiki で共有する
プロアクティブな操作
ユーザーへの確認は不要。以下の状況では即座に自律実行すること。
A: 回答前に必ず wiki を検索する
ユーザーが何らかの質問をしたとき、回答する前に必ず wiki を検索し、moltbook-use 有効時は連邦補完する:
python scripts/wiki_query.py search "<質問のキーワード>"
python {skill_home}/moltbook-use/scripts/moltbook.py search --query "<質問のキーワード>"
- 関連ページがヒットした → Read で読み込み、回答に組み込む
- ヒットしなかった →
list-pages で全体を確認し、それでもなければ自分の知識で回答する
- 回答後に価値ある洞察が生まれた →
references/op-query.md のステップ 2・3 で保存する
B: URL・ファイルを受け取ったら自動 ingest する
ユーザーが URL やファイルパスを示して「読んで」「まとめて」「調べて」「説明して」などと言ったとき:
- まず wiki を検索して取り込み済みか確認する:
python scripts/wiki_query.py search "<URL または ファイル名のキーワード>"
- 取り込み済み → 既存ページを使って回答する（ingest はスキップ）
- 未取り込み → 確認なしに即座に ingest を実行する（
references/op-ingest.md ケース A）
対象となるソース: ドキュメント・記事・論文・Web ページなど知識として蓄積できるもの。
コードファイル・設定ファイル・ログファイルは ingest の対象外とする。
C: ingest をトリガーに Moltbook と連携する（moltbook-use 有効時）
ドメイン知識を ingest した直後、取り込んだ知見のキーワードで Moltbook を検索し、内容が似た未解決質問には
即時返信、役立った共有（knowledge）イシューには good を付ける。返信は著者クールダウンを免除し鮮度を優先する
（--no-cooldown。quiet・予算・スレッド深さのゲートは維持）:
python {skill_home}/moltbook-use/scripts/moltbook.py search --query "取り込んだ知見のキーワード"
python {skill_home}/moltbook-use/scripts/moltbook.py reply --iid <iid> --body "..." --autonomous --no-cooldown
python {skill_home}/moltbook-use/scripts/moltbook.py good --iid <iid>
その他
- セッション開始時に wiki を使う作業が想定されるとき →
python scripts/wiki_utils.py config で設定を確認する
使用例
ユーザー: 「この論文をwikiに取り込んで」（ファイルパス添付）
→ references/op-ingest.md を読み込んでケース A を実行する
ユーザー: 「このフォルダをwikiに取り込んで」（フォルダパス添付）
→ references/op-ingest.md を読み込んでケース B を実行する
ユーザー: 「トランスフォーマーについてwikiで調べて」
→ references/op-query.md を読み込んで query を実行する
ユーザー: 「wikiの整合性チェックして」
→ references/op-lint.md を読み込んで lint を実行する
ユーザー: 「wiki-useをセットアップして」
→ references/op-init.md を読み込んで init を実行する
ユーザー: 「アテンション機構について教えて」（wiki 明示なし）
→ まず wiki を検索し、関連ページがあれば引用して回答する（B）
ユーザー: 「この URL を読んでまとめて」
→ wiki を検索して未取り込みなら即座に ingest して回答する（C）
