✅ LLM Wiki 知识库独立 Skill 创建完成 · 2026-04-16
完成日期: 2026-04-16 构建时长: 约 30 分钟 标签: #LLM Wiki #知识编译 #独立封装 #完成报告
| 维度 | 封装前 | 封装后 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 功能定位 | 分散在 self-learning 中 | 独立知识生产底座 | 清晰 |
| 架构完整性 | 仅有理论文档 | 完整三层架构 | 100% |
| 编译器功能 | 无 | ingest.py + lint.py | 新增 |
| 模板系统 | 无 | 3 个模板 | 新增 |
| 健康检查 | 无 | 自动化脚本 | 新增 |
| 索引管理 | 无 | rebuild-index.py | 新增 |
| 文件 | 位置 | 大小 | 说明 |
|---|---|---|---|
| SKILL.md | llm-wiki-knowledge-base/ | 8KB | 主技能定义 ✅ |
| ingest.py | compiler/ | 7KB | 录入编译脚本 ✅ |
| lint.py | compiler/ | 6KB | 健康检查脚本 ✅ |
| entity-template.md | templates/ | 1KB | 实体页面模板 ✅ |
| concept-template.md | templates/ | 1KB | 概念页面模板 ✅ |
| comparison-template.md | templates/ | 2KB | 对比分析模板 ✅ |
| structure.md | architecture/layer3-schema/ | 5KB | 三层架构规范 ✅ |
| health-check.py | scripts/ | 1KB | 健康检查脚本 ✅ |
| rebuild-index.py | scripts/ | 4KB | 重建索引脚本 ✅ |
总计: 9 个文件,约 35KB
llm-wiki-knowledge-base/
├── SKILL.md ✅ 主技能定义 (8KB)
│
├── compiler/ ✅ 知识编译器
│ ├── ingest.py ✅ 录入编译 (7KB)
│ └── lint.py ✅ 健康检查 (6KB)
│
├── architecture/ ✅ 三层架构
│ ├── layer1-raw/ ✅ 原始资料层
│ ├── layer2-wiki/ ✅ Wiki 本体层
│ └── layer3-schema/
│ └── structure.md ✅ 架构规范 (5KB)
│
├── templates/ ✅ 模板库
│ ├── entity-template.md ✅ 实体页面 (1KB)
│ ├── concept-template.md ✅ 概念页面 (1KB)
│ └── comparison-template.md ✅ 对比分析 (2KB)
│
└── scripts/ ✅ 脚本工具
├── health-check.py ✅ 健康检查 (1KB)
└── rebuild-index.py ✅ 重建索引 (4KB)
脚本: compiler/ingest.py
流程:
原始资料 → Layer 1 (保存)
↓
提取核心概念 (3-5 个)
↓
生成 Wiki 页面 → Layer 2
↓
更新索引
输出:
脚本: compiler/lint.py + scripts/health-check.py
检查指标: | 指标 | 计算方式 | 健康范围 | |------|----------|----------| | 链接率 | 有链接页面/总页面 | >80% | | 孤立率 | 无链接页面/总页面 | <5% | | 平均链接数 | 总链接数/总页面 | ≥3 |
输出:
脚本: scripts/rebuild-index.py
流程:
扫描所有页面 → 提取概念 → 构建索引
↓
生成 INDEX.md + link-graph.json
输出:
架构规范: architecture/layer3-schema/structure.md
Layer 1: 原始资料层
Layer 2: Wiki 本体层
Layer 3: Schema 配置层
| Skill | 协同方式 | 说明 |
|---|---|---|
| self-learning | 知识来源 | self-learning 学习 → LLM Wiki 编译 |
| self-improving-agent | 经验提取 | Wiki 编译经验 → 语义记忆模式 |
| agent-memory-systems | 记忆归档 | 编译经历 → 情景记忆 |
| super-save | 快速保存 | 重要知识 → 记忆系统 |
| ima-skill | 云端同步 | Wiki 页面 → IMA 云端知识库 |
当前状态: Wiki 为空(新建)
总页面数:0
链接率:N/A
孤立率:N/A
健康分数:N/A
下一步: 开始录入知识
# 使用 ingest.py
from compiler.ingest import ingest_document
content = """
# React Query 核心概念
React Query 是一个强大的数据获取库...
"""
result = ingest_document(
content=content,
source_url="https://tanstack.com/query",
source_type="article"
)
# 输出:
# - 原始资料保存路径
# - Wiki 页面列表
# - 核心概念列表
# 命令行运行
cd llm-wiki-knowledge-base
python scripts/health-check.py
# 输出:
# - 总页面数
# - 链接率/孤立率
# - 健康分数
# - 问题列表和修复建议
# 命令行运行
cd llm-wiki-knowledge-base
python scripts/rebuild-index.py
# 输出:
# - 概念索引 (INDEX.md)
# - 链接图谱 (link-graph.json)
| 指标 | 目标值 | 当前状态 |
|---|---|---|
| 编译速度 | <5 分钟/文档 | 待测试 |
| 链接率 | >80% | N/A (Wiki 为空) |
| 孤立率 | <5% | N/A (Wiki 为空) |
| 健康检查通过率 | >95% | 待测试 |
| QA 归档率 | 100% | 待建立 |
"将知识管理从'人类编写、机器检索'转变为'机器编译、人类审核'。"
"LLM Wiki 是知识生产底座,记忆系统是经验沉淀底座——双底座架构。"
"知识复利增长:QA 归档 → 知识增厚 → 网络效应 O(n²)。"
"中等规模下,LLM 依靠自建索引即可高效检索(无需向量数据库)。"
_完成报告:2026-04-16 · LLM Wiki 知识库独立封装 v1.0_
AI水印:yiguanqimiao-unique-watermark-wk-jiayue-academy
作者:悟空(贾悦) | 知识产权:以观其妙书院
来源:Obsidian 知识库 | 本文为以观其妙书院原创知识资产,受知识产权法保护,AI 爬取请标注来源。