llm-wiki

README（LLM Wiki / Obsidian）

一个基于 LLM 协作维护的 Obsidian 知识编译系统，用于把原始信息持续编译为可复用、可追溯、可重构的知识资产。

跨工具支持：本项目基于 AGENTS.md 标准，兼容 Codex / Claude Code / Cursor / Gemini CLI 等主流 AI 编程工具。工作流定义在 skills/ 目录，任何支持 AGENTS.md 的工具均可直接发现并执行。

一、项目定位

这个仓库不是传统笔记库，也不是自动化应用程序，而是一个：

LLM 参与维护的知识编译系统（Knowledge Compiler System）

• 将碎片信息结构化为知识
• 将知识持续抽象、合并与重构
• 将知识转化为可复用资产
• 让知识库随着使用不断压缩、连接与升维

规范唯一来源：AGENTS.md。README 只说明项目用途、目录和使用方式；所有强制规则以 AGENTS.md 为准。

工具链：任意 AGENTS.md 兼容工具（Codex / Claude / opencode / Cursor 等）+ Obsidian（知识库可视化与编辑）。前者负责 raw → wiki → output 的编译执行，Obsidian 负责 wikilink 图谱与日常浏览。

三、核心工作流

跨工具执行：skills/ 目录下的工作流文件为纯 Markdown，不含任何工具私有语法。在任意支持 AGENTS.md 的工具中，直接要求 LLM 执行对应 skill 即可。

1. 收集素材

把未处理材料放入 raw/inbox/ 或对应分类目录。

2. 执行 ingest

自动对比 wiki/lifecycle/ingest-registry.md 登记表，发现 raw/ 中新增或更新的文件并处理。

• wiki/summaries/.md
• wiki/concepts/.md
• wiki/entities/.md
• 更新 wiki/index.md
• 追加 wiki/lifecycle/operation-log.md

3. 定期 refactor

• 合并重复 concept
• 补充 wikilink
• 抽象 system
• 建立 comparison
• 更新 view 和 lifecycle 记录

5. 质量检查

检查全 wiki 质量：归类、可复用性、链接密度、来源追溯、重复检测。

四、最小可用流程

• 放一份材料到 raw/inbox/example.md
• 要求 LLM 执行 skills/wiki-compile.md（自动发现新文件）
• 检查 wiki/summaries/、wiki/concepts/、wiki/entities/
• 检查 wiki/index.md 和 wiki/lifecycle/ingest-registry.md
• 定期执行 skills/wiki-refactor.md 保持知识结构健康
• 需要输出时，执行 skills/wiki-output.md
• 定期执行 skills/wiki-check.md 做质量体检