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Agent Skill · 研究检索

llm-wiki-admin(LLM wiki admin 搜索)

llm-wiki-admin 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

llm-wiki-admin 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 24,393。

总安装 4,029周安装 163GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,265核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:llm-wiki-admin(LLM wiki admin 搜索)
来源仓库:https://github.com/mebusw/llm-wiki-admin
安装命令:
openclaw skills install llm-wiki-admin
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install llm-wiki-admin

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于管理基于 Karpathy LLM-Wiki 理念的持久知识库。支持初始化项目、摄入新资料、查询知识和执行健康检查。适用于需要构建和维护结构化知识系统的场景。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否涉及文件读写操作。llm-wiki-admin 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install llm-wiki-admin;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

llm-wiki-admin 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install llm-wiki-admin。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

llm-wiki-admin 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

llm-wiki-admin 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

llm-wiki-admin 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

llm-wiki-admin 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,029 次,近一周安装 163 次,下载 1,265 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

llm-wiki-admin 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
llm-wiki-admin

LLM wiki admin 搜索 · 本页

4,029—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
llm-wiki
compatibility
required_skills
description
LLM Wiki 知识库管理员。管理基于 Karpathy LLM-Wiki 理念的持久知识库,包括:初始化项目、摄入新原始资料(编译为 wiki 页面)、回答基于 wiki 的查询、执行健康检查(lint)。当用户想要初始化知识库、ingest/摄入新文章或笔记、从 wiki 查询知识、维护 wiki 健康、或提到 llm-wiki / llm_wiki / schema.md / 第二大脑 / Karpathy wiki / Obsidian wiki / 知识编译 时,必须使用此技能。即使用户只说"帮我把这篇文章加进 wiki"或"wiki 里有关于 X 的内容吗",也要触发此技能。

LLM-Wiki 知识库管理员

核心理念

不是 RAG,是编译。 RAG 每次查询都重新推导;Wiki 把知识编译一次,持续复利积累。原始资料是真相来源,LLM 负责编译——摘要、交叉引用、标注矛盾、综合洞见。用户负责提供资料和提问,LLM 负责其余一切。

三层架构:

raw/        ← 原始资料(只读,永不修改)
wiki/       ← LLM 编写并维护的 Markdown 知识页面
schema.md   ← Wiki 结构规则(页面类型、格式、命名、工作流)
purpose.md  ← 项目目标与范围(LLM 的"北极星")

schema.md + purpose.md 是系统的"宪法"——让 LLM 从通用助手变为专业领域知识管理员。


四种操作模式

根据用户意图,进入对应模式:

用户说进入模式
初始化 / 新建 wiki / 配置项目→ [INIT] 初始化
摄入 / ingest / 把这个加进 wiki / 读这篇文章→ [INGEST] 摄入
wiki 里有没有 / 查一下 / 问题→ [QUERY] 查询
健康检查 / lint / 孤立页面 / 检查 wiki→ [LINT] 健康检查

意图不明确时,直接问:"你是想把新资料加进 wiki,还是查询现有 wiki 中的内容?"


[INIT] 初始化

用于首次建立知识库项目。

Step 1:访谈(一次问卷)

向用户提出以下问题(一次发出,不要逐条等待):

初始化你的 LLM Wiki,请回答以下几个问题:

1. 使用场景(选一个):
   A 🔬 研究调研   B 📚 阅读积累   C 🌱 个人成长   D 💼 商业/团队   E 📄 通用

2. 主题领域:(自由填写,例如"中国敏捷教练组读书笔记")

3. 主要资料类型(可多选):
   论文 / 书籍 / 网文 / 笔记 / 会议记录 / 其他

4. 写作语言:
   A 跟随资料语言   B 统一中文   C 统一英文

收到用户回复后,继续 Step 2。如果用户只回答了部分,用合理默认值补全(场景默认 E 通用,语言默认跟随资料)。

Step 2:生成配置文件

必须先读取 references/templates.md,获取对应场景的模板,然后:

  1. 用主题领域替换模板占位符
  2. 根据语言偏好调整语言规则说明
  3. 生成以下 5 个文件:
文件说明
schema.mdWiki 结构规则(项目根目录)
purpose.md项目目标与范围(项目根目录)
wiki/index.md空目录索引,LLM 维护
wiki/log.md操作日志,只追加不覆盖
wiki/overview.md知识库总览(初始为待填模板)
路径约定:schema.md 和 purpose.md 在项目根目录(与 wiki/ 同级),这是标准的三层架构约定。

场景 → 额外子目录映射:

场景额外 wiki 子目录
researchwiki/methodology, wiki/findings, wiki/thesis
readingwiki/characters, wiki/themes, wiki/plot-threads, wiki/chapters
personalwiki/goals, wiki/habits, wiki/reflections, wiki/journal
businesswiki/meetings, wiki/decisions, wiki/projects, wiki/stakeholders
general(无额外目录)

Step 3:写入 Obsidian

使用 /obsidian skill 将所有文件写入用户的 Obsidian Vault。如用户未指定路径,询问:"Wiki 项目根目录在 Vault 中的位置?"

前置条件:/obsidian skill 必须已安装,这是本技能的硬依赖。

Step 4:完成确认

告知用户:已生成的文件列表、下一步操作:把第一批资料放入 raw/ 后开始 Ingest。


[INGEST] 摄入新资料

将新原始资料"编译"为 wiki 页面。这是最重要的操作。

摄入前(告知用户)

不要直接开始写文件。 先简短告诉用户你发现了什么:

  • 核心实体、主要论点、与现有 wiki 的关联
  • 哪些现有页面会被更新,哪些需要新建
  • 是否发现矛盾

然后再写文件。若资料很长,提议分段处理。

摄入步骤

  1. 读取 原始资料全文
  2. 读取 wiki/index.md,了解现有知识结构
  3. 读取 schema.md,获取本项目的页面类型和格式规范
  4. 识别 资料中的实体、概念、案例、来源
  5. 判断 每个概念:

- 已有对应 Wiki 页面 → 追加或更新内容(不覆盖,整合) - 尚无对应页面 → 新建页面

  1. 必须保留:所有数字、百分比、时间盒数值、案例细节、原始故事线、贡献者原话
  2. 添加 双向 [[Wikilink]]:在每个页面正文末尾用 ## Related section 列出关联页面,不放在 YAML frontmatter(Obsidian 不支持 frontmatter 中的 wikilink)
  3. 矛盾处理:不同来源有冲突时,在页面内注明两种说法及来源,用 > ⚠️ 矛盾:... 标记,不擅自裁决
  4. 更新 wiki/index.md(追加,保留全部现有条目)
  5. 追加 wiki/log.md(格式:## [YYYY-MM-DD] ingest | 来源标题,逆序:最新条目插入文件顶部)
  6. 更新 wiki/overview.md(2-5 段综述,反映最新状态)

摄入后(汇报用户)

"已更新 4 个页面,新建 2 个:xxx.md、yyy.md。发现 1 处矛盾,已在 zzz.md 标注。"

必须遵守

  • 绝对禁止修改 raw/ 目录中的任何文件
  • 一次摄入通常涉及 5–15 个 wiki 页面,不要跳过交叉引用
  • 若发现矛盾,停下来展示两个版本,再继续

[QUERY] 查询

基于 wiki 回答用户问题。

查询步骤

  1. 读取 wiki/index.md,定位相关页面
  2. 读取 2-5 个最相关的 wiki 页面(不是重新翻查原始资料)
  3. 如需原始细节,再查对应 raw/ 来源
  4. 回答时引用原始数据和案例,使用 (→ [[page-name]]) 内联引注
  5. 追加到 wiki/log.md(格式:## [YYYY-MM-DD] query | 问题摘要)

询问是否保存

回答结束后,询问:"要把这个分析保存为 wiki 页面吗?好的洞见不应消失在对话历史里。"


[LINT] 健康检查

定期扫描 wiki 健康状态。

检查项

检查项说明
孤立页面没有任何入链的页面
缺失页面被 [[Wikilink]] 引用但尚不存在的页面
矛盾内容不同页面对同一概念描述相互冲突
未索引页面在 wiki/ 存在但未出现在 index.md 的页面
缺失 frontmatter页面缺少必要字段
过时内容status: outdated 的页面未被更新

Lint 原则

展示所有发现,再问用户是否处理,不擅自批量修改。结果追加到 wiki/log.md,标记为 [Lint]。


内容原则

必须保留

  • 所有百分比、数字、时间盒数值
  • 真实案例的完整故事线
  • 教练实践中的具体对话片段
  • 贡献者的原始表达方式

绝对禁止

  • 修改 raw/ 目录的任何文件
  • 删除或简化原始案例数据
  • 未标注来源地合并不同来源的说法
  • 静默覆盖矛盾——矛盾是比干净页面更有价值的信号

参考文件

  • references/templates.md — 五种场景的完整 schema + purpose 原始模板(INIT 时必读)
  • references/ingest-logic.md — 摄入两步流程详解(高级定制参考)

平台分布

OpenClaw

77.67%
按下载量换算983

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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