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Agent Skill · 研究检索

wiki-knowledge-base(维基知识库)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

wiki-knowledge-base 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 33,257。

总安装 2,376周安装 101GitHub Stars 公开资料未说明下载 832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:wiki-knowledge-base(维基知识库)
来源仓库:https://github.com/alexfly123lee-creator/wiki-knowledge-base
安装命令:
openclaw skills install wiki-knowledge-base
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 wiki-knowledge-base

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。

wiki-knowledge-base 用于构建和维护基于 Markdown 的本地知识维基,支持 RAG 工作流增强。适合知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查等场景。支持双链接笔记系统和嵌入模型集成,便于知识组织与检索。使用时需注意数据来源、更新频率及召回阈值设置,避免误判未命中内容。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 wiki-knowledge-base;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

    它需要调用外部服务,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

wiki-knowledge-base 怎么安装?

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

wiki-knowledge-base 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。

wiki-knowledge-base 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

wiki-knowledge-base 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。

wiki-knowledge-base 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,376 次,近一周安装 101 次,下载 832 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。

wiki-knowledge-base 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

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
wiki-knowledge-base

维基知识库 · 本页

2,376—调用外部服务MIT-0有提醒

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
wiki-knowledge-base
description
Build and maintain a local Markdown-based knowledge wiki with Obsidian-style double-links. Inspired by Karpathy's "let's build" approach. Use when the user wants to create a personal knowledge base, wiki, or structured information repository from research articles, competitive analysis, or domain knowledge. Triggers on phrases like "build a wiki", "knowledge base", "knowledge graph", "organize research", "wiki maintenance", "wiki lint", or when working in a directory with wiki/concepts/entities structure.

Wiki Knowledge Base

Build a local, Obsidian-compatible knowledge wiki from raw research materials. Uses a concept-entity-comparison-source architecture with double-link ([[slug]]) networking.

Directory Structure

<project-root>/
├── raw/                  # Immutable source materials (read-only)
│   └── articles/         # Web articles, reports (Obsidian Web Clipper → Markdown)
├── wiki/                 # LLM-maintained knowledge pages
│   ├── index.md          # Master directory (update after every operation)
│   ├── log.md            # Append-only operation log
│   ├── concepts/         # Abstract concepts (AI Agent, MCP Protocol, ...)
│   ├── entities/         # Concrete products/companies/tools (Smithery, Cursor, ...)
│   ├── comparisons/      # Cross-entity analysis tables
│   └── sources/          # Structured summaries of raw/ materials
└── outputs/              # Generated reports, lint results

Page Format

Every wiki page requires YAML frontmatter:

---
title: Page Title
type: concept | entity | source-summary | comparison
sources:
  - raw/articles/filename.md
related:
  - "[[related-slug]]"
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
confidence: high | medium | low
---

Naming Conventions

  • File names: kebab-case (ai-agent.md, mcp-model-context-protocol.md)
  • Double-links: must use slug format [[slug]], never Chinese text or PascalCase
  • Source references: plain text path to raw/ files in frontmatter

Four Page Types

TypePurposeExample
conceptAbstract domain knowledge, definitions, frameworksAI Agent, MCP Protocol, Coding Agent
entitySpecific products, companies, tools with facts/dataSmithery, Cursor, Claude Code
comparisonSide-by-side analysis tablesMCP Platform Comparison
source-summaryStructured summary of a raw article提炼 key findings from raw/

Concept vs Entity: concept = "what is X?" (category), entity = "what is Y specifically?" (instance). This avoids duplication—define once, link everywhere.

Three-layer distillation: raw/ (full articles, 10k+ words) → wiki/sources/ (summaries, ~500 words) → wiki/concepts/ + wiki/entities/ (structured knowledge).

Workflow: Ingest

When new materials arrive in raw/:

  1. Read new files in raw/
  2. Discuss key findings with user
  3. Create wiki/sources/<slug>.md summary with proper frontmatter
  4. Create or update related concept/entity pages, extracting information from the source
  5. Update wiki/index.md with new entries
  6. Append operation to wiki/log.md

Workflow: Query

When answering questions from the wiki:

  1. Read wiki/index.md to locate relevant pages
  2. Read related concept/entity/comparison pages
  3. Synthesize answer using [[slug]] citations
  4. If answer has lasting value, propose saving as a new wiki page

Workflow: Lint

Run health checks periodically (or when asked):

  1. Contradiction detection: Find conflicting claims across pages (e.g., different numbers for same metric)
  2. Orphan detection: Find pages with no inbound [[double-link]] from other pages (index.md doesn't count)
  3. Dangling links: Find [[links]] pointing to non-existent files
  4. Ambiguous links: Find links using Chinese/PascalCase instead of slug format
  5. Missing concepts: Find entities mentioned in text but without their own page
  6. Content quality: Flag pages with confidence: low or thin content (<100 words)
  7. Source coverage: Check that concept/entity pages link back to their source summaries

Fix strategy:

  • Dangling links: sed batch-replace to correct slug format
  • Ambiguous links: replace with correct slug, or remove [] if too generic (e.g., [[AI]] → plain text)
  • Orphan source pages: add [[source-slug]] in corresponding concept/entity page body
  • Contradictions: verify against source pages, unify to source-of-truth data

Save lint report to outputs/lint-YYYY-MM-DD.md.

Workflow: Git

After every operation batch:

git add -A && git commit -m "<type>: <description>"

Commit message format: <type>: <description> where type is ingest, lint, fix, create.

平台分布

OpenClaw

85.46%
按下载量换算711

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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