modoojunko/my-wiki-skill

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# my-wiki 个人知识库 AI Agent Skill，基于 Karpathy "知识编译"方法论。 ## 核心理念 > 知识被编译一次，持续维护；而不是每次查询都从原始文档重新推导。你给素材（链接、文件、文本），AI 提取关键知识并整理成互相链接的 wiki 页面。知识库随着每次使用越来越丰富，所有内容都是本地 markdown 文件。 ## 支持平台 | 平台 | Skill 安装路径 | |------|---------------| | **WorkBuddy** | `~/.workbuddy/skills/my-wiki/` | | **Claude Code** | `~/.claude/skills/my-wiki/` | | **OpenCode** | `~/.config/opencode/skills/my-wiki/` | | **OpenClaw** | `~/.openclaw/skills/my-wiki/` | 所有平台共享同一套脚本和模板，Python 脚本跨平台兼容（Windows/Linux/macOS）。 ## 安装 ### Windows（PowerShell） ```powershell cd my-wiki-skill .\install.ps1 ``` ### Linux / macOS ```bash cd my-wiki-skill chmod +x install.sh ./install.sh ``` 安装脚本会提示选择目标平台（WorkBuddy / Claude Code / OpenCode / OpenClaw / 自定义）。 ### 手动安装将整个 `my-wiki-skill/` 目录复制到对应平台的 Skill 目录即可。 ## 使用安装后，在任意支持的平台中使用自然语言操作知识库： ``` "帮我初始化一个知识库" # 创建知识库 "帮我消化这篇：https://..." # 添加网页素材 "消化这个文件：xxx.pdf" # 添加本地文件 "关于 AI Agent 有什么" # 查询知识库 "深度分析知识编译" # 跨素材综合报告 "检查知识库" # 健康检查 "知识库状态" # 查看统计 "画个知识图谱" # 生成关联图 ``` ## 工作流一览 | 工作流 | 说明 | 实现方式 | |--------|------|----------| | init | 初始化知识库 | Python 脚本 | | ingest | 消化素材（URL/文件/文本） | 脚本去重+保存 → AI 提取 → 脚本校验 | | query | 查询知识库 | Python 脚本搜索 + AI 综合回答 | | digest | 深度综合分析 | AI 跨素材综合 | | lint | 健康检查 | 脚本结构检查 + AI 语义检查 | | status | 状态统计 | Python 脚本 | | graph | 知识图谱 | 脚本生成 Mermaid + 聊天内联渲染 + 可选 HTML | ## 目录结构 ``` my-wiki-skill/ ├── SKILL.md # 核心 Skill 文件 ├── scripts/ │ ├── init.py # 知识库初始化 │ ├── ingest_prepare.py # Ingest 前置（去重+保存） │ ├── validate_page.py # 页面格式校验 │ ├── lint.py # 结构化 Lint │ ├── search.py # 全文搜索（替代 Grep） │ ├── status.py # 状态统计 │ └── graph.py # 知识图谱生成 ├── templates/ │ ├── schema-template.md # 知识库配置规范 │ ├── entity-template.md # 实体页模板 │ ├── topic-template.md # 主题页模板 │ ├── source-template.md # 素材摘要页模板 │ ├── index-template.md # 索引模板 │ └── log-template.md # 日志模板 ├── install.ps1 # Windows 安装脚本 ├── install.sh # Linux/macOS 安装脚本 ├── wiki-config.json # 多知识库配置（init 后自动生成） ├── references/ │ └── source-patterns/ # 素材来源经验积累 └── README.md ``` ## 知识库目录结构初始化后的知识库目录： ``` my-wiki/ ├── raw/ # 原始素材（只写一次，不可变） │ ├── articles/ # 网页文章 │ ├── tweets/ # X/Twitter │ ├── wechat/ # 微信公众号 │ ├── xiaohongshu/ # 小红书 │ ├── zhihu/ # 知乎 │ ├── pdfs/ # PDF │ ├── notes/ # 笔记/文本 │ └── assets/ # 图片等附件 ├── wiki/ # 知识库主体 │ ├── entities/ # 实体页（人物/组织/概念） │ ├── topics/ # 主题页（研究领域） │ ├── sources/ # 素材摘要页 │ ├── comparisons/ # 对比分析页 │ └── synthesis/ # 综合分析页 ├── index.md # 内容索引 ├── log.md # 操作日志 ├── .wiki-schema.md # 配置规范 └── .wiki-registry.json # 去重注册表 ``` ### 知识图谱默认在 AI 聊天中输出 Mermaid 代码块（WorkBuddy/VS Code 可直接渲染）。需要交互式浏览时，使用 `--format html` 生成带搜索、图例的暗色主题 HTML 页面。 ## 与 llm-wiki-skill 的区别 | 维度 | llm-wiki-skill | my-wiki | |------|---------------|---------| | 确定性操作 | 纯 prompt 描述 | Python 脚本执行 | | URL 去重 | 无 | .wiki-registry.json 自动去重 | | 页面格式校验 | 靠 AI 自觉 | validate_page.py 强制校验 | | Lint | AI 自查（不可靠） | 脚本结构检查 + AI 语义检查 | | 平台 | 三平台适配 | 4 平台 + 自定义路径 | | 脚本语言 | bash | Python（全平台兼容） | | 外部依赖 | baoyu/bun/npm/uv | 零依赖（纯 stdlib） | | SKILL.md | 656 行 | ~300 行 | ## 设计决策 ### 为什么 Prompt + 脚本混合？纯 prompt 驱动的问题：AI 可能跳步、遗漏、格式不一致。确定性操作（目录创建、文件校验、去重检查）交给 Python 脚本更可靠，AI 专注于知识提取和理解。 ### 为什么不做向量搜索？ Python 全文搜索对中小型知识库（< 500 页）够用，零外部依赖，且跨平台兼容（不依赖系统 Grep 命令）。语义搜索可以后续扩展。 ### 多知识库管理通过 SKILL 目录下的 `wiki-config.json` 管理多个知识库路径，支持命名切换。`init` 时自动写入，前置检查按 `current` 字段定位知识库。旧版 `~/.my-wiki-path` 作为向后兼容 fallback。 ### 为什么多平台？知识库是纯 markdown 文件，不应该绑定在某个 AI 工具里。用 Claude Code 也能查询在 WorkBuddy 里建的知识库，反之亦然。 ## License MIT

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소프트웨어 개발자

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소프트웨어 개발자

用户提到"知识库"、"wiki"、"消化素材"、"整理到知识库"，或对已初始化的知识库执行查询、健康检查、统计、lint、去重等操作。

원문 언어: 중국어

2026-04-07

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