コーディングエージェントのスキル。 ソースドキュメントをraw/に入力し、エージェントに取り込むよう指示します。エージェントはそれらを読み取り、知識を抽出し、永続的な相互リンクのウィキを構築します。新しいソースが増えるたびにウィキはより豊かになります。あなたは決してそれを書かないでください。

ほとんどの知識ツールは、自分のノートを検索させてくれます。このツールは、あなたが収集したすべてを読み、時間とともに積み重ねていく構造化されたウィキを作成します。すでに構築された相互参照、すでにフラグを立てた矛盾点、すでに完成した統合です。

関連プロジェクト

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• Open-AI-Design-Agent — 自律型AI設計エージェント — wikiエージェントと組み合わせて研究+ビジュアル出力を行える
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• Awesome-Jev-by-TypeSafe — エージェント知識ワークフローのためのタイプ付き意味検索、引用チェック、信頼度意識型ルーティング

インストール

必要条件: Claude Code、Codex、Gemini CLI、または設定ファイルを読み取るエージェント。

エージェント内で開く — APIキーやPythonの設定は不要です:

使用法

すべてのエージェントは自然言語と略語のトリガーを理解しています:

平易な英語も同様に:

LLM Wiki Agent

A coding agent skill. Drop source documents into raw/ and tell the agent to ingest them — it reads them, extracts knowledge, and builds a persistent interlinked wiki. Every new source makes the wiki richer. You never write it.

Most knowledge tools make you search your own notes. This one reads everything you’ve collected and writes a structured wiki that compounds over time — cross-references already built, contradictions already flagged, synthesis already done.

ingest raw/papers/attention-is-all-you-need.md

wiki/
├── index.md          catalog of all pages — updated on every ingest
├── log.md            append-only record of every operation
├── overview.md       living synthesis across all sources
├── sources/          one summary page per source document
├── entities/         people, companies, projects — auto-created
├── concepts/         ideas, frameworks, methods — auto-created
└── syntheses/        query answers filed back as wiki pages
graph/
├── graph.json        persistent node/edge data (SHA256-cached)
└── graph.html        interactive vis.js visualization — open in any browser

Related Projects

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Install

Requires: Claude Code, Codex, Gemini CLI, or any agent that reads a config file.

git clone https://github.com/SamurAIGPT/llm-wiki-agent.git
cd llm-wiki-agent

Open in your agent — no API key or Python setup needed:

claude      # reads CLAUDE.md + .claude/commands/ (slash commands available)
codex       # reads AGENTS.md
opencode    # reads AGENTS.md
gemini      # reads GEMINI.md

Usage

All agents understand natural language and shorthand triggers:

ingest raw/papers/my-paper.md              # ingest a markdown source
ingest report.pdf                          # auto-converts to .md, then ingests
ingest slides.pptx notes.docx              # batch, mixed formats
query: what are the main themes?           # synthesize answer from wiki pages
lint                                       # find orphans, contradictions, gaps
build graph                                # build graph.html from all wikilinks

Plain English works too: