用 llmwiki 把原始笔记编译成可按引用溯源的知识库

检索增强的工作流每次回答都要重读同样的原始文件。llmwiki——npm 包名为 llm-wiki-compiler，一个 2k 星标的 MIT 项目——把这部分工作搬到编译时：资料变成持久的 wiki 页面，累积引用、来源、审查状态和检索元数据，agent 拿到的是稳定证据包，而不是每次从零重建知识。

为什么这个 Skill 重要

这个项目实现的是 Andrej Karpathy 描述的 LLM Wiki 模式。两阶段 LLM 流水线先从资料中提取概念，再生成类型化页面：concept（概念）、entity（实体）、comparison（对比）、overview（总览）。输出可按引用溯源——段落和论断引用来源文件与行号范围，llmwiki lint 校验这些链接。

在默认的概念-查询布局之外，Configurable Lifecycle Profiles（.llmwiki/profile.json）可以声明实体的 schema（数据结构）、类型化关系、生命周期状态、工作流和检索策略——由运行时强制执行，而不是停留在提示词约定层面。内置的 autosci 和 newsroom 模板分别演示了科研与编辑场景。npm 包还附带一个 agent skill（skills/llmwiki/SKILL.md）和一个 MCP 服务器，agent 可以直接驱动 ingest、compile、query 和 lint。

安装

npm install -g llm-wiki-compiler

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...

README 要求 Node.js 24 或更新版本。默认提供方是 Anthropic；OpenAI 兼容服务、Ollama、GitHub Copilot、Codex CLI 本地登录等其他提供方路径在其配置文档中说明。

实战：从一个笔记目录到可查询的知识库

quickstart 编译单个来源并打开查看器：

llmwiki quickstart ./notes.md
llmwiki query "what are the key ideas?"
llmwiki view --open

之后知识库按增量生长：

llmwiki ingest https://example.com/article
llmwiki compile
llmwiki query "How does X relate to Y?" --save
llmwiki context "brief another agent on X" --json
llmwiki lint

ingest 把来源复制进 sources/，compile 只处理有变化的部分——未变更的资料不会再次经过 LLM。--save 把回答作为已存查询写进 wiki，成为未来的上下文。context 生成带引用的证据包，可以直接交给另一个 agent；lint 校验结构、引用、链接、元数据与新鲜度。

技巧

• 让高风险输出先过审查：llmwiki compile --review 或审查策略配置会把生成的页面暂存为候选，等人工批准——README 把「先审查再写入」列为第一条安全性质。
• 默认编译从每个来源提取 3–8 个概念；llmwiki compile --no-pages-limit（1.5 新增）取消上限，让来源产出它撑得起的页面数。
• 导出目标包括 Open Knowledge Format（README 说明这是 Google Cloud 发起的格式）、JSON、JSON-LD、GraphML、Marp 幻灯片和 llms.txt；导入的 OKF 包默认先进入审查队列。
• 提供方没有嵌入接口时会退回到词法检索，查询与上下文工作流仍然可用。
• llmwiki serve --root <project> 把知识库暴露给支持 MCP 的 agent；只读工具不需要提供方凭据。

何时不用这个 Skill

README 自己画了边界：它不是通用静态站点生成器，不是重量级本体数据库，也不替代针对快速变化原始日志的临时搜索。编译需要 LLM 提供方——只有只读功能无需凭据即可使用。另外 README 说明原生 Windows 验证仍未完成，并建议在受支持的 Linux 环境中处理不可信项目。

查看 排行榜 了解更多 skill。