
你的LLM编译知识库。你只需阅读并提出问题。实现Karpathy的LLM知识库愿景——原始源代码入内,Obsidian维基出。作者:AlphaLab-USTC
概览
你的LLM编译知识库。你只需阅读并提出问题。实现Karpathy的LLM知识库愿景——原始源代码入内,Obsidian维基出。作者:AlphaLab-USTC 好的综述论文不仅仅是列出参考文献——它们会追踪思想的演变过程,并将领域组织成一个连贯的结构。AutoWiki 也会自动做到这一点。 直接提交论文。LLM识别(概念突破),围绕它们聚集论文,构建一个映射该领域结构的层级文件树,并通过来源间的时间链接撰写深度分析。你会得到一个在Obsidian中维护的调查级知识图谱——而不是一个零散笔记的文件夹。 将项目根打开为Obsidian vault,然后在Claude Code / OpenClaw中: Claude 代码或 OpenClaw + Obsidian + Python 3.12+ 三种操作:(PDF →分析页面)、(提问→综合→写回)、(25+次自动检查)。 我们基于80篇论文,13个里程碑,2小时,构建了一个真正的维基。
概述(AI 翻译)
自动维基
你的LLM会汇编一个知识库。你只需要阅读并提出问题。 实现Karpathy的LLM知识库愿景——原始源代码入,Obsidian维基出。 作者:AlphaLab-USTC
英语 ·中文
理念
好的综述论文不仅仅是列出参考文献——它们识别里程碑,追踪思想的发展过程,并将领域组织成连贯的结构。AutoWiki 自动做到同样的事。
提交论文。LLM识别**里程碑节点*(概念突破),围绕它们聚集论文,构建一个与该领域结构相符的层级文件树,并通过源之间的时间链接进行深入分析。你会得到Obsidian中维护的调查级知识图谱——而不是一个零散笔记的文件夹。
🚀 快速启动
1.克隆与安装
2.添加技能
在Claude代码或OpenClaw中,只需询问:
3.初始化你的维基
4.开始使用
将项目根打开为Obsidian vault,然后在Claude Code / OpenClaw中:
前提条件: Claude Code 或 OpenClaw + Obsidian + Python 3.12+
工作原理
| 层 | 角色 | 谁拥有它 |
|---|
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
AutoWiki
Your LLM Compiles a Knowledge Base. You Just Read and Ask. Implementing Karpathy’s LLM Knowledge Base vision — raw sources in, Obsidian wiki out. By AlphaLab-USTC
English · 中文
The Idea
Good survey papers don’t just list references — they identify milestones, trace how ideas evolved, and organize the field into a coherent structure. AutoWiki does the same thing, automatically.
Drop papers in. The LLM identifies milestone nodes (conceptual breakthroughs), clusters papers around them, builds a hierarchical file tree that mirrors the field’s structure, and writes deep analysis with temporal links between sources. You get a survey-quality knowledge graph maintained in Obsidian — not a folder of disconnected notes.
You drop PDFs LLM compiles You browse in Obsidian
───────────── ────────────────────────── ──────────────────────────────────
raw/new/ → Identify milestones kb/topics/ (milestone nodes)
Cluster papers kb/sources/ (deep analysis pages)
Trace temporal evolution kb/journal/ (cognitive timeline)
Write cross-linked wiki index.md (survey-style tree)
🚀 Quick Start
1. Clone & Install
git clone https://github.com/AlphaLab-USTC/AutoWiki-skill.git
pip install PyMuPDF
2. Add as Skill
In Claude Code or OpenClaw, just ask:
> "Add /absolute/path/to/AutoWiki-skill/skills to my global skillSources"
3. Initialize Your Wiki
cd your-wiki-project
mkdir -p raw/new raw/compiled kb/{sources,topics,journal} output
touch kb/index.md kb/log.md
4. Start Using
推荐工具
换一个关键词,或者移除筛选条件。
安装
npx skillfish add alphalab-ustc/autowiki-skill