カーパシー風のLLMナレッジベースを構築するためのOpenClaw / Codex Agentスキル。

実験的なスキル — 時間をかけて繰り返します。 GitHubのissuesでフィードバックをお寄せください。

アンドレイ・カルパティのLLM-wiki Gistと、それを基盤としたコミュニティの取り組みに触発されました。

これは何だ

RAG(すべてのクエリで生のドキュメントを再取得する)の代わりに、このパターンではLLMが生のソースを永続的かつクロスリンクされたMarkdown wikiにまとめます。compile、ingest、query、lint、auditの各回がウィキを豊かにします。知識は時間とともに積み重なります。

• あなたの責任:原材料の調達、良い質問の投げかけ、方向性の調整、AIの誤った点へのフィードバックの提出。
• LLMは、すべての執筆、照合、ファイリング、簿記、そしてフィードバックに基づく行動を所有します。

このスキルには、このリポジトリで2つの補助ツールが付属しています:

• plugins/obsidian-audit/ — Obsidianプラグイン:任意のページのテキストを選択し、重大度のコメントを残すと、audit/にアンカーマークダウンファイルとして書き込まれます。
• web/ — ローカルNode.jsプレビューサーバー:mermaid、KaTeX、wikilinksでウィキをレンダリングし、ブラウザから+ファイルフィードバックを選択可能、ページごとの未公開監査を表示します。

llm-wiki

An OpenClaw / Codex Agent Skill for building Karpathy-style LLM knowledge bases.

Experimental skill — will iterate over time. Please send your feedbacks in github issues.

Inspired by Andrej Karpathy’s llm-wiki Gist and the community’s work building on it.

What this is

Instead of RAG (re-retrieving raw docs on every query), this pattern has the LLM compile raw sources into a persistent, cross-linked Markdown wiki. Every compile, ingest, query, lint, and audit pass makes the wiki richer. Knowledge compounds over time.

• You own: sourcing raw material, asking good questions, steering direction, filing feedback on things the AI got wrong.
• LLM owns: all writing, cross-referencing, filing, bookkeeping, and acting on your feedback.

The skill comes with two companion tools in this repo:

• plugins/obsidian-audit/ — an Obsidian plugin: select text in any page, leave a comment with severity, the comment is written into audit/ as an anchored markdown file.
• web/ — a local Node.js preview server: renders the wiki with mermaid, KaTeX, and wikilinks, lets you select + file feedback from the browser, and shows open audits per page.

Both tools share a single TypeScript library (audit-shared/) so audit files written from Obsidian and the web viewer are byte-identical in shape.

Install

# Copy the skill into your agent's skills directory
cp -r llm-wiki/ ~/.claude/skills/llm-wiki/
# or for Codex
cp -r llm-wiki/ ~/.codex/skills/llm-wiki/

Then reference it in your agent config, or simply paste llm-wiki/SKILL.md into your agent context.

Quick start

# 1. Scaffold a new wiki
python3 llm-wiki/scripts/scaffold.py ~/my-wiki "My Research Topic"

# 2. Add a source
cp my-article.md ~/my-wiki/raw/articles/

# 3. Tell your agent: "ingest raw/articles/my-article.md"

# 4. Ask questions: "what does the wiki say about X?"

# 5. Run lint periodically
python3 llm-wiki/scripts/lint_wiki.py ~/my-wiki

# 6. File a comment from the web viewer or Obsidian plugin, then process it
python3 llm-wiki/scripts/audit_review.py ~/my-wiki --open
# then tell the agent: "audit: process the open comments"

Repo contents

llm-wiki-skill/
├── llm-wiki/                    ← The skill
│   ├── SKILL.md                 ← Main skill file (read by agent)
│   ├── references/
│   │   ├── schema-guide.md      ← CLAUDE.md schema template
│   │   ├── article-guide.md     ← Article writing (divide & conquer, mermaid, KaTeX)
│   │   ├── log-guide.md         ← log/ folder convention
│   │   ├── audit-guide.md       ← audit file format + processing workflow
│   │   └── tooling-tips.md      ← Obsidian, qmd, plugin + web
│   └── scripts/
│       ├── scaffold.py          ← Bootstrap new wiki directory
│       ├── lint_wiki.py         ← 7-pass health check (links, audit, log shape)