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LLM Wiki 知识库系统

LLM Wiki 知识库系统

知识管理 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_fb9c3efc/llm-wiki-clean。

技能介绍

解决的问题

个人知识常散落在文章、笔记、PDF 和剪藏里。LLM 能读取单篇内容,却缺少一套持续维护机制,导致知识随时间重复、矛盾、失去引用。这个技能把“素材—摘要—实体/概念—分析”组织成可遍历的 Obsidian 知识库。

如何工作

  • 初始化:提供 vault 绝对路径后,创建 SCHEMA.md、raw/、wiki/、index.md 和 log.md。
  • Ingest:读取文章、文件或目录,提炼核心观点、实体、概念、案例和建议,生成素材摘要页,并更新实体/概念页。
  • 链接:用 [[双中括号]] 建立双向关系,让查询可以沿相关页面继续深入。
  • Query:从索引定位相关页面,读取多层上下文,输出带引用回答,必要时沉淀为分析页。
  • Lint:检查矛盾、孤儿页、缺失页、过时内容、交叉引用和索引一致性,输出修复建议。

适用边界

技能依赖 Obsidian vault 路径,首次必须明确配置;raw/ 保持只读,不修改原始素材。它适合管理个人/团队笔记、资料沉淀和知识问答,但不替代搜索引擎、数据库或自动内容生产流程。

使用场景

  • 收集行业文章和笔记后,把素材消化进 Obsidian Wiki,并维护实体、概念页面和索引。
  • 针对已有知识库提问,让模型沿 `[[双中括号]]` 链接读取上下文并给出带引用回答。
  • 定期执行健康检查,排查 Wiki 里的矛盾、孤儿页、缺失页、过时内容和索引不一致。
  • 把一篇长文或目录中的多篇 `.md` 文件录入,生成素材摘要并关联相关概念。

适合人员

  • 维护 Obsidian 个人知识库的工程师,希望把零散笔记整理成可查询的结构化 Wiki。
  • 做技术调研的开发者,需要把论文、文章和产品资料沉淀为实体与概念页。
  • 管理团队共享笔记的知识管理员,希望定期检查条目冲突、断链和索引不一致。
  • 使用 LLM 工作流的研究者,想基于已有素材进行带引用的问答并回写分析页。