Was macht llm-wissensdatenbank?
Erstellen und pflegen Sie LLM-kompilierte Wissensdatenbanken mit einem versionierten Schema, einer strukturierten Lernschicht und klaren Markdown-Workflows.
Unterstützte Plattformen: Claude Code, Cursor, Codex
Übersicht
Dieses Skill ermöglicht es Ihnen, Wissensdatenbanken zu erstellen, die speziell für die Verwendung mit Large Language Models (LLMs) optimiert sind. Es verwendet ein versioniertes Schema, um Änderungen nachvollziehbar zu machen, und eine strukturierte Lernschicht, die es erlaubt, neues Wissen schrittweise zu integrieren.
Hauptfunktionen
- Versioniertes Schema: Jeder Eintrag in der Wissensdatenbank hat eine Version, die es ermöglicht, Änderungen zu verfolgen und bei Bedarf zurückzusetzen.
- Strukturierte Lernschicht: Neue Informationen werden in einer eigenen Schicht gespeichert, die später in die Hauptdatenbank übernommen werden kann.
- Markdown-Workflows: Alle Arbeitsabläufe sind als klare Markdown-Dokumente beschrieben, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen gelesen werden können.
Erste Schritte
- Installation: Klonen Sie das Repository und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten.
- Initialisierung: Führen Sie
npm run initaus, um die Datenbank zu initialisieren. - Einträge hinzufügen: Nutzen Sie den Befehl
add-entry, um neue Wissenseinträge hinzuzufügen. - Versionierung: Verwenden Sie den Befehl
version-update, um Änderungen an bestehenden Einträgen zu versionieren.
Konfiguration
Die Konfiguration erfolgt über eine config.yml-Datei. Hier können Sie unter anderem folgende Einstellungen vornehmen:
database:
path: ./knowledge-base
schema_version: "1.0"
learning_layer:
enabled: true
storage: ./learning-layer
Beispiele
Eintrag hinzufügen
add-entry --title "Einführung in KI" --content "KI ist ein Bereich der Informatik..." --version "1.0"
Version aktualisieren
version-update --id 123 --new-version "1.1"
Lizenz
MIT