Навык программистского агента. Загрузите исходные документы в raw/ и скажите агенту принять их — он читает их, извлекает знания и создаёт устойчивую взаимосвязанную вики. Каждый новый источник делает вики богаче. Вы никогда не пишете его.

Большинство инструментов знаний заставляют вас искать собственные заметки. Этот читает всё, что вы собрал, и пишет структурированную вики, которая со временем накапливается — перекрёстные ссылки уже созданы, противоречия отмечены, синтез уже выполнен.

Связанные проекты

• Open-Generative-AI — Добавьте генерацию изображений и видео на основе ИИ в конвейер вашей базы знаний
• Open-AI-Design-Agent — автономный агент для дизайна ИИ — в паре с вики-агентом для исследований + визуального вывода
• AI-Voice-Agent — самостоятельный голосовой агент ИИ для голосовых разговоров в реальном времени, торговых звонков и поддержки клиентов
• awesome-jev-by-typesafe — типизированный семантический поиск, проверка цитирования и маршрутизация с учётом доверия для рабочих процессов знаний агентов

Установка

Требуется: Claude Code, Codex, Gemini CLI или любой агент, который читает конфигурационный файл.

Откройте в вашем агенте — не требуется ключ API или настройка Python:

Использование

Все агенты понимают естественный язык и сокращение триггеров:

Простой английский тоже работает:

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

• Open-Generative-AI — Add AI image & video generation to your knowledge base pipeline
• Open-AI-Design-Agent — Autonomous AI design agent — pair with wiki agent for research + visual output
• AI-Voice-Agent — Self-hosted AI voice agent for real-time voice conversations, sales calls, and customer support
• awesome-jev-by-typesafe — typed semantic retrieval, citation checks, and confidence-aware routing for agent knowledge workflows

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: