一个基于 LLM 构建和维护个人知识库的完整解决方案，包含 Obsidian 插件和 Claude Code Skill 两个组件。
这个项目包含两个独立但互补的组件：
位置: obsidian-llm-wiki/
Obsidian 插件，提供统一的 Wiki 管理界面，通过 ACP（Agent Communication Protocol）与 Claude Code 或 Cursor 通信。
功能特性:
- 🚀 一键初始化 Wiki 结构（
/init） - 📥 智能摄入源文件（
/ingest）- 自动生成摘要、概念页、实体页 - ❓ 基于 Wiki 的问答（
/query）- 回答可沉淀为知识 - 🩺 健康检查（
/lint）- 自动发现并修复矛盾、孤立页面 - 📊 历史库扫描（
/scan）- 轻量级旧笔记索引 - 📱 统一界面 - Wiki 状态面板 + Chat 面板一体化
目录结构:
Vault/
├── raw/ # 输入源（LLM 只读）
├── wiki/ # LLM 维护的知识库
├── drafts/ # 人类专属想法
├── legacy/ # 旧笔记存档
├── CLAUDE.md # LLM 操作规范（Schema）
├── index.md # Wiki 主索引
└── log.md # 操作日志
快速开始:
- 安装插件到 Obsidian
- 在 Chat 面板输入
/init初始化 - 把文章放入
raw/目录 - 使用
/ingest raw/xxx.md开始编译
更多详情: 插件文档
位置: skills/llm-wiki/
Claude Code 的 Skill，用于在任何目录初始化 LLM Wiki 知识库，无需 Obsidian 插件。
两种工作模式:
Mode 1: Init（初始化） 在目标目录生成完整的 wiki 骨架：
- 创建
drafts/,raw/,wiki/,legacy/目录 - 生成
CLAUDE.md（操作规范） - 生成
README.md（项目说明） - 生成
index.md,log.md,legacy-index.md
Mode 2: Operate（日常操作） 在已有 wiki 上执行：
- Ingest - 摄入源文件到 wiki（创建摘要、更新概念/实体页、加交叉引用）
- Query - 提问查询（基于 wiki 回答，可沉淀新页面）
- Lint - 健康检查（发现矛盾、孤立页面、缺失来源）
- Legacy Scan - 扫描历史库（生成轻量索引）
适用场景:
- 不用 Obsidian，直接在任何文件夹中维护 wiki
- 已有 wiki 骨架，需要执行日常操作
- 用户说"我要创建 wiki"、"帮我摄入这篇文章"、"扫描历史库"等
核心原则:
raw/是不可变的（LLM 只读，不修改）wiki/是 LLM 的（人类只看不改）- 知识必须可追溯（每段内容标注来源）
- 矛盾必须显式标注（用
[!warning]） - 只记归档的 query 到 log（未归档的不留痕）
更多详情: Skill 文档
| 场景 | 推荐工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 我是 Obsidian 用户 | 插件 | 统一界面，操作顺滑，支持文件选择器 |
| 我不用 Obsidian | Skill | 在任何目录直接用，无需安装 |
| 我想快速试试 | Skill | 零配置，一条指令初始化 |
| 已有 wiki，需要维护 | 两者皆可 | 插件适合日常，skill 适合批量处理 |
传统 RAG：你上传文档 → LLM 每次提问时检索片段 → 从头拼凑答案。知识不积累，每次都在重新发现。
Wiki 方式：你提供源文件 → LLM 一次性读取、提炼、整合到 wiki 中 → 更新实体页、概念页、交叉引用 → 知识持续复利增长。
你负责：筛选内容源、提出好问题、把控方向。 LLM 负责：总结、交叉引用、归档、维护一致性。
- 打开
obsidian-llm-wiki/目录 - 将
manifest.json,main.js,styles.css放入 Obsidian 的插件文件夹 - 在 Obsidian 中启用插件
- 确保已安装 Claude Code 或 Cursor
Skill 文件在 skills/llm-wiki/，按照 Claude Code 的 skill 安装流程添加到本地 skills 目录即可。
- 插件文档 - 插件功能、安装、使用方法
- Skill 文档 - Skill 工作模式、操作流程、使用示例
- CLAUDE.md Schema - LLM 操作规范（这是真正的"核心逻辑"）
- llm-wiki 模式理论 - 设计理念和完整背景
欢迎提交 Issue 和 PR！
这个项目本身就是用 AI 构建的。从设计到编码到调试，全程在 Cursor 里完成。构建过程中踩的每一个坑，都变成了更好的 prompt 设计。