LLM Wiki MVP

这是一个通过 OpenSkills 分发的 LLM Wiki 仓库，提供 5 个可直接安装和使用的本地 skill：task-start、task-close、ingest、query、lint。

Quick Start

推荐先安装 skill，再让 agent 按 skill 工作；不要先手工阅读 schema/ 再自行摸索流程。

git clone https://github.com/seenbefore/llm-wiki-mvp
openskills install -g -y https://github.com/seenbefore/llm-wiki-mvp
openskills list
npx openskills read ingest

执行上面的命令后：

• skill 会被安装到用户级全局位置，而不是当前项目的 .claude/skills/ 或 .agents/skills/
• openskills list 应显示 task-start、task-close、ingest、query、lint 为 global
• agent 之后可在任意项目中通过 npx openskills read <skill-name> 加载这些 skill

不要省略 -g；openskills install 默认是项目安装。

Updating A Private Knowledge Repo

如果你把这个公共仓库作为产品功能源，同时维护一个私人知识仓库用于实际沉淀内容，推荐结构是：

• 公共产品仓库：开发和发布 skills/、schema/、README 等功能。
• 私人知识仓库：保存个人的 raw/、wiki/、.obsidian/、logs/ 内容，并定期合并公共功能更新。

在私人仓库中添加公共仓库作为只读上游：

cd E:\path\to\your-private-llm-wiki
git remote add upstream https://github.com/seenbefore/llm-wiki-mvp.git
git remote set-url --push upstream DISABLED

之后每次更新公共功能：

cd E:\path\to\your-private-llm-wiki
git fetch upstream
git merge upstream/master
git push private master

如果合并时出现冲突，通常按这个原则处理：

• skills/、schema/、产品 README：优先采用公共仓库版本，再补充你的私人说明。
• raw/、wiki/、.obsidian/、logs/：优先保留私人仓库版本。

不要从私人知识仓库推送到 upstream；私人仓库只推自己的 private remote。

How To Use

Wiki Root Config

在任意项目工作区中使用这些 skill 前，先在用户目录写入本机 wiki 仓库根路径配置。配置文件固定为：

%USERPROFILE%\.config\llm-wiki-mvp\config.json

内容示例：

{
  "root": "E:\\code\\llm-wiki-mvp"
}

root 必须指向 llm-wiki-mvp 仓库根目录，不是 wiki/ 子目录。Windows PowerShell 创建示例：

$configDir = Join-Path $env:USERPROFILE '.config\llm-wiki-mvp'
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $configDir | Out-Null
$config = @{ root = 'E:\code\llm-wiki-mvp' } | ConvertTo-Json
Set-Content -Encoding UTF8 (Join-Path $configDir 'config.json') $config

快速验证：

$config = Get-Content (Join-Path $env:USERPROFILE '.config\llm-wiki-mvp\config.json') -Raw | ConvertFrom-Json
Test-Path (Join-Path $config.root 'schema/AGENTS.md')
Test-Path (Join-Path $config.root 'wiki')

旧环境变量 LLM_WIKI_ROOT 已弃用；即使存在，skill 也不应把它作为路径来源。

1. Task Start

先读取 skill：

npx openskills read task-start

然后在重要任务开始前让 agent 做任务启动，例如：

• task-start local：我要开始一个新任务，主题是 AI 工具整合
• task-start local：我要做 DGX Spark 本地模型部署，请先查 wiki
• task-start web：为这个任务生成一份给 ChatGPT 网页版使用的上下文包

task-start 会只读 wiki/，输出相关页面、已有上下文、可复用结论、当前缺口和本次建议上下文包；启动阶段不写入仓库。

task-start 有两种模式：

• web：输出可直接复制到 ChatGPT 网页版或其他网页 AI 的 Markdown 上下文包，输出后停止，不执行本地任务。
• local：输出给当前本地 agent / Codex 会话使用的任务启动上下文；若用户任务本身是执行型，启动后可以继续进入计划、实现或验证。

2. Task Close

先读取 skill：

npx openskills read task-close

然后在重要任务结束时让 agent 做任务收尾，例如：

• task-close local：判断这次本地任务是否值得沉淀到 LLM-wiki
• task-close local：把本次 AI 工具整合讨论整理成 raw task note
• task-close web：生成一段给 ChatGPT 网页版使用的可沉淀笔记整理提示词
• task-close web：下面是 ChatGPT 网页输出的沉淀笔记，请保存为 raw task note

task-close 默认只写入 raw/task-notes/YYYY-MM-DD-<task-slug>.md，作为后续 ingest 的原始资料；它不直接改 wiki/。

task-close 有两种模式：

• web：面向网页 AI 的跨工具回流。可以生成给 ChatGPT 网页版使用的沉淀提示词，也可以接收网页 AI 返回的沉淀笔记并保存到 raw/task-notes/。
• local：面向当前本地 agent / Codex 会话的任务收尾，保留目标、变更、验证、决策、踩坑和后续事项。

网页 AI 的输出不是事实源；回流内容必须先进入 raw/task-notes/，再用 ingest 编译进 wiki/。

ChatGPT Web Bridge

如果你同时使用 ChatGPT Plus 网页版和本地 LLM Wiki，推荐用这条闭环：

1. 本地运行 task-start web，生成给 ChatGPT 网页版的任务上下文包。
2. 把上下文包复制到 ChatGPT 网页版，做方案讨论、写作或复杂推理。
3. 结束时运行 task-close web 生成沉淀提示词，要求 ChatGPT 输出可沉淀 Markdown 笔记。
4. 把网页返回的笔记交给 task-close web，保存到 raw/task-notes/。
5. 对该 raw task note 运行 ingest，编译进 wiki/。

默认不要把 ChatGPT Memory 或 Projects 当作长期事实源；本地 Wiki / 仓库才是事实源。

3. Ingest

先读取 skill：

npx openskills read ingest

然后让 agent 使用 ingest 处理一个或一组 raw/ 来源，例如：

• ingest raw/articles/2026-04-07-karpathy-llm-wiki.md
• ingest raw/articles/

默认目标是先生成或更新 wiki/sources/ 页面，再按需要更新主题页、概念页、实体页，并同步 wiki/index.md 与 logs/log.md。

4. Query

先读取 skill：

npx openskills read query

然后直接基于现有 wiki 提问，例如：

• LLM Wiki 和 RAG 的核心区别是什么？
• 当前仓库里的 Obsidian 链接规范是什么？

query 会优先从 wiki/index.md 和现有 wiki 页面回答，而不是默认回到 raw/。

5. Lint

先读取 skill：

npx openskills read lint

然后让 agent 对全库或局部页面做巡检，例如：

• lint 全库
• lint wiki/concepts/
• lint 最近更新过的页面

lint 默认检查孤儿页、无来源结论、索引遗漏、错链、frontmatter 问题、未标记冲突，以及不符合 Obsidian 规范的双链。

Repo Structure

• raw/：原始资料，只读层。
• wiki/：知识中间层，由 Agent 增量维护。
• schema/：工作流、模板和约束规则。
• logs/：摄入、问答沉淀和巡检日志。
• skills/：仓库内的 skill 源定义。

Notes

• 这 5 个 skill 的源定义位于 skills/task-start/、skills/task-close/、skills/ingest/、skills/query/、skills/lint/。
• skill 应通过 openskills install -g -y https://github.com/seenbefore/llm-wiki-mvp 全局安装；不要使用默认的项目安装。
• 若某个项目需要生成本地 AGENTS.md 暴露全局 skill，可在该项目中按需运行 openskills sync；这不是安装 skill。
• 如果你直接把仓库作为 Obsidian vault 打开，wiki/ 是日常浏览主区域。
• 文件名优先使用 kebab-case，正文优先使用 [[文件名|显示文本]]。
• 如果一个页面长期会以多个名字被引用，把这些名字写进 YAML aliases，不要直接依赖裸显示标题。
• 若在其他项目工作区中调用已安装的 task-start/task-close/ingest/query/lint，需要读写本机某份 llm-wiki-mvp 克隆，请设置用户配置文件 %USERPROFILE%\.config\llm-wiki-mvp\config.json；详见各 skill 内「Wiki 根路径（用户配置文件）」一节。