personal-knowledge-wiki
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用于构建和维护个人 LLM 知识库(Karpathy LLM wiki 范式)。当用户想建立品牌资料库、整理行业语料、沉淀历史爆款、建立对标账号档案、让 AI 创作时引用私有资料、把零散资料整理成结构化知识时使用。涉及用 Schema 指导 LLM 读写结构化 Markdown wiki、四阶段工作流(摄入/抽取/组织/维护)、wiki 与内容创作技能的联动。凡是"让 AI 记住我的私有资料/品牌资产/行业经验"的需求都应触发本技能——即使用户只说"帮我整理这些资料"也要触发。
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In this repository15 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- baijiahao-article-uploadSkill
- bilibili-uploadSkill
- content-toolkitSkill
- douyin-upload-promptSkill
- douyin-uploadSkill
- growth-content-opsSkill
- growth-content-strategySkill
- growth-content-writingSkill
- kuaishou-uploadSkill
- multi-platform-publish-orchestratorSkill
- tencent-uploadSkill
- wechatmp-article-uploadSkill
- xiaohongshu-uploadSkill
- zhihu-article-uploadSkill
The file
Files
个人 LLM 知识库(Karpathy LLM wiki 范式)
解决内容创作的地基层问题——让 AI 记住你的私有资料,创作时能引用,而不是每次都从零开始猜。
本技能是横切地基:增长三件套(growth-content-strategy / growth-content-writing / growth-content-ops)和内容工具包(content-toolkit)都可以"挂载" wiki 作为知识增强源。它不解决"写什么/怎么写/怎么发",而是解决"AI 怎么知道我的品牌、我的行业、我的历史爆款"。
核心范式:LLM Wiki(不是 RAG)
本技能实现的是 Andrej Karpathy 提出的 LLM wiki 范式,核心理念一句话:
Obsidian 是 IDE,LLM 是程序员,Wiki 是代码库。
与传统 RAG 的根本区别
| 维度 | 传统 RAG | LLM Wiki(本技能) |
| 知识形态 | 向量数据库里的 embedding | 人可读的 Markdown 文件 |
| 检索方式 | 每次查询从零计算相似度 | LLM 持续"编译"成结构化 wiki,查询时直接读 |
| 维护方式 | 重新嵌入整批文档 | LLM 增量更新单个页面 + 交叉引用 |
| 可读性 | 只有机器能读 | 人可以用 Obsidian/任意编辑器浏览、编辑 |
| 基础设施 | 向量库 + embedding 模型 + 检索服务 | 零基础设施,只要能读写 Markdown |
| 适合场景 | 海量文档的模糊检索 | 个人/团队级结构化知识沉淀(本项目的场景) |
为什么本项目选 wiki 而非 RAG:本仓库定位是"模型无关的 prompt 资产"——不引入向量库、embedding 模型、本地推理等重基础设施。LLM wiki 让任何 Agent 都能用原生文件读写能力维护知识库,完美契合这一理念。
三层架构
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 浏览层:Obsidian / 任意 Markdown 编辑器 │
│ (人读、人改、双链跳转) │
└───────────────────┬─────────────────────────┘
│ 读写 Markdown 文件
┌───────────────────┴─────────────────────────┐
│ 编译维护层:LLM(你正在对话的这个 Agent) │
│ (按 Schema 抽取、组织、维护、去重) │
└───────────────────┬─────────────────────────┘
│ 遵循
┌───────────────────┴─────────────────────────┐
│ 规范层:Schema 文件 │
│ (定义每类页面该有哪些字段、什么格式) │
└─────────────────────────────────────────────┘核心心法
1. Wiki 是"编译"出来的,不是"存"进去的
不要把原始资料直接堆进 wiki。原始资料进 inbox/,LLM 读完后按 Schema 抽取结构化条目,写入对应页面。就像源代码(原始资料)要编译成可执行程序(结构化 wiki)才能用。
2. 持续维护,不是一次性生成
wiki 的价值在于持续积累。每次有新资料进来,不只是加一条,而是:
- 更新相关的交叉引用(双向链接)
- 刷新受影响页面的摘要
- 检测与现有内容的冲突,合并或标注
- 保持首页索引与实际页面一致
3. Schema 是契约
每类知识库页面都有 Schema(字段定义)。LLM 写入时必须符合 Schema,这样:
- 页面结构统一,LLM 后续读取时能稳定定位字段
- 人能快速浏览
- 可以做 lint 自检(字段缺失、引用失效)
与内容创作技能的联动(关键)
wiki 不是孤岛,它是创作链路的知识源。下面是各技能如何"挂载" wiki:
| 创作技能 | 挂载哪个 wiki | 怎么用 |
growth-content-strategy(选题定位) | industry-wiki/(行业语料)、benchmarks-wiki/(对标档) | 选题时引用行业痛点;定位时参考已沉淀的对标账号 |
growth-content-writing(写文案) | templates-wiki/(模板库)、brand-wiki/(品牌资料)、hits-wiki/(历史爆款) | 先按 goal 选验证效果最好的模板(已验证 > 待验证 > 已淘汰)作结构底座;引用品牌话术、产品卖点 |
growth-content-ops(优化运营) | hits-wiki/(历史爆款) | 优化时对照历史爆款的共性规律 |
content-toolkit(单点工具) | benchmarks-wiki/、hits-wiki/ | 竞品拆解结论沉淀进 wiki;深度分析时引用历史规律 |
联动约定(详见 references/wiki-maintenance.md 的"与创作技能联动"一节):
- 创作时主动声明"本次挂载 X-wiki",列出读取了哪些页面
- 产出中引用了 wiki 内容时,标注来源页面(
[[页面名]]) - 创作产出的新结论(如新爆款拆解)要回流写回 wiki
执行流程(根据意图路由)
- 先判断用户处于哪个阶段:
- 不了解范式 / 第一次建 wiki → 先读本 SKILL.md 的"核心范式"和"三层架构",再读
references/wiki-maintenance.md的四阶段工作流 - 已有 wiki、要加内容 → 读
references/wiki-maintenance.md的"摄入→抽取"流程 - 要内容创作专用的 Schema 模板 → 读
references/wiki-schema-templates.md
- 不了解范式 / 第一次建 wiki → 先读本 SKILL.md 的"核心范式"和"三层架构",再读
- 按需读取参考文件:
- 建库 / 维护 / lint →
references/wiki-maintenance.md(四阶段:摄入/抽取/组织/维护 + lint 清单) - 要品牌/行业/爆款/对标/模板五类模板 →
references/wiki-schema-templates.md(开箱即用的 Schema + 示例条目)
- 建库 / 维护 / lint →
- 执行时遵循 Schema:写入任何页面前,先确认(或与用户确认)该用哪个 Schema;没有现成 Schema 时,先和用户一起定义 Schema 再写。
- 每次写入后做最小维护:更新交叉引用 + 刷新受影响摘要(不必每次全量 lint,但新增页面必须接上双链)。
输出原则
- 先定 Schema 再写内容:没有 Schema 的 wiki 会很快退化成垃圾堆。
- 编译而非堆砌:原始资料进 inbox,结构化条目进 wiki,不要混在一起。
- 持续维护:每次写入都顺手更新交叉引用;定期(用户主动要求时)跑一次完整 lint。
- 人可读优先:所有页面用 Markdown 写,人能用 Obsidian 直接浏览和编辑,不依赖任何特殊工具。
- 来源可追溯:每个条目标注资料来源(URL / 文件 / 对话),方便后续核对。
与本仓库其他技能的关系
- 本技能不产出"内容",产出的是"知识库"。要写文案/选题/优化,去增长三件套。
- 本技能是地基:当三件套或
content-toolkit需要"引用我的私有资料"时,会路由到这里先建/查 wiki。 - 沉淀闭环:
content-toolkit/competitor-pattern-mining拆出的竞品框架、growth-content-strategy/benchmark-analysis拆出的账号维度,都应该回流到本技能维护的benchmarks-wiki/和hits-wiki/。
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- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

