wang-junjian/wikillm

概要

利用 LLM 构建个人知识库的系统。WikiLLM 将原始素材"编译"成结构化、交叉链接的高质量中文 Wiki，可在 Obsidian 中查看。 1. ：源文档（文章、论文、代码库、数据集、图像）被索引到 raw/ 目录 2. ：LLM 增量地"编译"原始数据成 markdown 文件的 wiki，包含摘要、反向链接、分类概念和相互链接的文章 3. ：Obsidian 用作前端查看原始数据、编译后的 wiki 和可视化 4. ：LLM 可以通过研究相关数据来回答针对 wiki 的复杂问题 5. ：结果渲染为 markdown 文件、Marp 幻灯片或 matplotlib 图像，可在 Obsidian 中查看 6. ：LLM"健康检查"发现不一致、填补缺失数据、建议新文章候选 7. ：诸如 wiki 上的朴素搜索引擎等额外工具 - Externalization in LLM Agents: 智能体记忆/技能/协议/Harness工程统一综述 - Meta-Harness: 模型Harness的端到端优化 - Anthropic: 托管智能体的架构设计：脑手分离 - Anthropic: 长生命周期应用的Harness设计 - OpenAI: 智能体优先世界中的Codex Harness工程 - OpenAI: 英文原版Harness工程指南 - MiniMax M2.7 模型自我进化发布公告 - RedHat: AI辅助开发的结构化Harness工作流 - Mitchell Hashimoto (HashiCorp创始人)的AI应用落地历程 - NxCode: Harness工程完整指南 2026 - LangChain: 基于Harness工程优化深度智能体 - Martin Fowler: 编码智能体用户的Harness工程实践 - Martin Fowler: Harness工程早期思考笔记 1. 下载并安装 Obsidian 2. 在 Obsidian 中打开本仓库作为 vault 3. 从 wiki/INDEX.md 开始探索 - Markdown 渲染，支持 GFM 格式 - Obsidian 风格 wiki 链接解析（[[Page|Label]]） - 侧边栏导航，按分类组织页面 - 图片资源支持 - 响应式设计

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