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Agent Skill · 开发

llm-wiki-simple(LLM wiki simple 开发)

llm-wiki-simple 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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-simple 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,919。

总安装 4,234周安装 180GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,483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
1.0.1

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-simple(LLM wiki simple 开发)
来源仓库:https://github.com/wwl52/llm-wiki-simple
安装命令:
openclaw skills install llm-wiki-simple
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-simple

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

自动扫描原始资料,分类整理并格式化生成结构化个人知识库,支持分类、更新和索引管理。

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-simple;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

llm-wiki-simple 怎么安装?

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

llm-wiki-simple 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-simple 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

llm-wiki-simple 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-simple 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,234 次,近一周安装 180 次,下载 1,483 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-simple 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
llm-wiki-simple

LLM wiki simple 开发 · 本页

4,234—需要联网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

LLM Wiki — 个人知识库自动构建

将原始资料(文章/笔记/论文)通过 LLM 理解、提炼、重组,生成结构化的个人知识库。

⚠️ 核心理念:这不是文件搬运,而是 LLM 驱动的知识加工。原始资料是"原材料",Wiki 是"精炼产品"。

触发条件

用户输入以下任一指令时触发:

  • 执行 LLM Wiki 自动构建流程
  • 初始化 LLM Wiki
  • 扫描 Raw 目录

首次使用

如果检测到项目根目录不存在 00_Raw/、01_Wiki/、02_System/ 三个目录,需先创建以下结构并向用户说明:

项目根目录/
├── 00_Raw/              # 原始资料目录(只读,不修改)
│   ├── Articles/        # 文章
│   ├── Notes/           # 笔记
│   ├── Papers/          # 论文
│   └── CodeSnippets/    # 代码片段
├── 01_Wiki/             # 结构化 Wiki 目录(可读写)
│   ├── AI/              # AI/LLM/大模型相关
│   ├── Code/            # 编程/代码/架构相关
│   ├── Concepts/        # 算法/原理/数据结构等
│   └── Tools/           # 工具/CLI/DevOps相关
└── 02_System/
    ├── Schema.md        # Wiki 页面格式规范
    └── CLAUDE.md        # 自动化构建规则

向用户说明:

  • 00_Raw/:存放原始资料,AI 只读不修改
  • 01_Wiki/:LLM 理解后重新撰写的结构化知识库,非原始文件搬运
  • 02_System/:系统配置文件,定义格式规范和分类规则
💡 建议:使用 Obsidian 打开项目根目录查看,支持双向链接和知识图谱可视化,体验更佳。

自动构建流程

1. 扫描

遍历 00_Raw/ 下所有 .md、.txt、.pdf 文件。

  • .pdf 文件:使用 read 工具读取文本内容;如含图表/公式,使用 look_at 工具辅助提取

2. 理解(LLM 核心步骤)

不是复制内容,而是理解后重新撰写:

  • 提炼定义:用一句话概括该技术/概念的本质
  • 归纳要点:从原始资料中提取关键原理、使用场景、优缺点、常见误区
  • 整理细节:梳理技术细节、参数说明、最佳实践
  • 提取代码:从原始资料中提取或补全可运行的代码示例
  • 建立关联:分析内容,自动添加 [[双向链接]] 到 Wiki 中已有页面

3. 分类规则

分类关键词
AI/LLM、GPT、Claude、大模型、RAG、Agent、Transformer、Embedding、微调、Prompt工程
Code/Python、Java、JavaScript、前端、后端、API、数据库、架构、设计模式
Concepts/算法、数据结构、网络、操作系统、HTTP、TCP、编译器、原理、理论
Tools/Git、Docker、Nginx、Linux、K8s、命令、CLI、CI/CD、AI工具、效率工具、部署、监控、插件

规则:

  • 每个源文件只能归入一个分类目录,不可重复
  • 多关键词匹配时,按上表顺序取第一个
  • 无法分类时,询问用户:

1. 是否需要新建分类文件夹(如 01_Wiki/Other/) 2. 或保存到最接近的现有分类目录下

4. 生成

按以下格式重新组织内容(严格遵守):

# 标题(文件名即页面标题)

## 定义
一句话清晰定义该技术/概念。

## 核心要点
- 关键原理(核心机制/工作原理)
- 使用场景(何时使用/适用场景)
- 优缺点(优势/局限)
- 常见误区(易错点/注意事项)

## 技术细节
- 关键参数/配置说明
- 实现思路/算法步骤
- 性能优化/最佳实践

## 代码示例(如有)
\`\`\`语言
简洁可运行的示例代码

## 关联页面
[[相关概念1]] [[相关技术2]]

## 来源
00_Raw/xxx.md

5. 写入

写入 01_Wiki/{分类}/,文件名与原始文件一致(扩展名统一为 .md)。

6. 索引

更新 01_Wiki/Index.md,按分类列出所有页面,添加双向链接。

7. 去重

同名页面覆盖更新,保留手动修改的关联页面部分。

8. 报告

输出构建摘要(新增/更新/跳过数量)。

特殊处理

  • 空文件或无法提取内容的文件:跳过,记录到 02_System/build.log
  • 分类无法确定:询问用户,不擅自放入 Uncategorized
  • 页面已存在:比较内容,如有变更则更新

代码风格

  • 语言:中文为主,技术术语保留英文原文
  • 链接:使用 Obsidian 双向链接语法 [[页面名]]
  • 代码块:必须标明语言
  • 标题层级:仅使用 #(页面标题)和 ##(章节)
  • 列表:使用 - 无序列表

禁止行为

  • ❌ 修改 00_Raw/ 下任何原始文件
  • ❌ 删除已有 Wiki 页面(仅允许更新)
  • ❌ 生成不符合 Schema 结构的页面
  • ❌ 在 Wiki 页面中包含 API 密钥、敏感信息
  • ❌ 使用 # ## 之外的标题层级
  • ❌ 直接搬运原始文件内容而不经过 LLM 理解提炼

平台分布

OpenClaw

84.93%
按下载量换算1,260

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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