| name | llm-wiki-skill |
| description | 个人 AI 知识库系统的工作流路由器。把碎片化素材（网页/X/公众号/小红书/知乎/YouTube/PDF/本地文件）整理成结构化、互链的 wiki。当用户说「初始化知识库」「采集」「消化」「批量消化」「问知识库」「综合报告」「lint 检查」「知识库状态」「生成图谱」时触发。 |
llm-wiki: 个人 AI 知识库系统
核心理念
"把碎片化信息变成持续积累、互相链接的知识库" —— 把 AI 当编译器，一次性把素材编译成结构化百科，而不是每次查询都重新翻找。
项目目录约定
ai-wiki/
├── raw/ # 原始素材按来源分类
│ ├── webpage/ x/ wechat/ xiaohongshu/ zhihu/ youtube/ pdf/ local/
│ └── _inbox.md # 待处理队列（init 创建）
└── wiki/ # 整理产出
├── entities/<分类>/ # 实体页，按 7 个域分子目录（见下「分类目录约定」）
├── topics/ # 主题页（聚合多个实体，扁平不分类）
├── sources/<分类>/ # 来源摘要，同 7 个域 +「通用工程实践」
├── _meta.json # 元信息（语言/版本/上次 lint）
└── index.md # 总入口
分类目录约定
entities/ 与 sources/ 下按域分子目录（侧边栏据此折叠分组）。新建文件时按主题归入对应子目录；跨多个域取主归属一个目录，其余关联靠 related_entities / 关系图谱体现。topics/ 不分子目录。
实体与来源共用 7 个 AI 域：
Agent架构与范式 — Agent 范式/协议/多 Agent（ReAct、MCP、自进化…）Agent记忆与评测 — 记忆系统与记忆/Agent 评测基准（Memory、Mem0、LOCOMO…）RAG与知识库 — 检索增强、知识库、重排/切分（RAG、GraphRAG、HyDE…）Harness与AI工程化 — Harness、AI 工程化方法论、AI-Friendly 架构Claude-Code与编码工具 — Claude Code / Cursor 等编码工具与源码解析、Prompt 体系Skill与鉴权 — Skill 体系、Agent 鉴权/凭证基础设施-模型-平台 — 推理框架、模型、Agent 平台/公司/人物（vLLM、DeepSeek、OpenClaw…）
来源额外有 通用工程实践：非 AI 主题的后端/数据库/系统设计文章（MySQL、缓存、排行榜、BI 等）。
工作流路由器
根据用户意图派发到 workflows/<name>.md，先读对应文件再执行：
处理模式
按素材字符数分两档：
- 完整处理（>1000 字）：抽实体 → 写实体页 → 写来源摘要 → 链接修复
- 简化处理（≤1000 字）：仅写来源摘要，提及实体用
[[link]] 但不单独建页
质量约束（强制，由 lint 校验）
- 文件名必须与
[[wikilink]] 内的名字完全一致（包括大小写、连字符）
- 实体页 ≥ 1000 字，无占位符（
TODO / XXX / 待补充 / TBD）
- 每篇 source 摘要含 ≥ 2 段 100 字以上的原文摘录 + "实践内容"段（代码/prompt/教程原样保留）
- frontmatter
sources: [] 字段非空（实体页/主题页）
- 主题页 ≥ 5 个核心要点
自动联动
- 每次 ingest / batch-ingest 结束前强制调用
lint，输出问题清单后再决定是否完成
- lint 通过后同步首页：跑
scripts/sync-index.sh 刷新 index.md 状态区与 _meta.json.stats（机械计数，勿手改），并在 index.md 的「最近更新」追加本次条目（叙述，手动写）。详见各 workflow 末步
- 出现 3+ 可对比实体（同 type 同 tag）→ 自动建对比小节到主题页
- 同主题来源数 ≥ 5 → 自动建主题页
wiki/topics/<topic>.md
模板与脚本
多语言
_meta.json 中 lang: zh | en，默认 zh。模板正文使用对应语言。
