SnowWarri0r/llm-wiki-kit

Habilidad de agente reutilizable para construir un wiki personal de estudio de LLM (estilo Karpathy LLM-wiki): disciplina de ingesta de artículos/libros, plantillas de páginas personalizadas, patrones de figuras y anti-patrones.

¿Qué es llm-wiki-kit?

SnowWarri0r/llm-wiki-kit es una habilidad para agentes de IA diseñada para ayudar a desarrolladores y entusiastas a construir un wiki personal de estudio sobre Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), siguiendo el estilo del famoso LLM-wiki de Andrej Karpathy. Esta habilidad proporciona una disciplina estructurada para la ingesta de artículos académicos y libros, permitiendo extraer, organizar y resumir información clave de manera eficiente. Incluye plantillas de páginas personalizadas que facilitan la creación de notas de estudio coherentes y bien formateadas, así como patrones para la inclusión y descripción de figuras, diagramas y otros elementos visuales. También documenta anti-patrones comunes que se deben evitar al construir y mantener este tipo de wiki, ayudando a los usuarios a mantener un repositorio de conocimiento limpio y útil. Es compatible con agentes como Claude Code, Cursor y Codex, y su uso principal es como habilidad reutilizable en flujos de trabajo de ingeniería de conocimiento o aprendizaje automatizado.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add SnowWarri0r/llm-wiki-kit

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¿Qué hace llm-wiki-kit?

Habilidad de agente reutilizable para construir un wiki personal de estudio de LLM (estilo Karpathy LLM-wiki): disciplina de ingesta de artículos/libros, plantillas de páginas personalizadas, patrones de figuras y anti-patrones.

Descripción general

Esta habilidad proporciona un conjunto de herramientas y directrices para que un agente de IA pueda ayudar a un desarrollador a crear y mantener un wiki de estudio sobre LLMs. El flujo de trabajo incluye la ingesta disciplinada de papers y libros, la generación de páginas con plantillas predefinidas, y la aplicación de patrones para figuras y visualizaciones, así como la identificación de anti-patrones para evitar errores comunes.

Características principales

  • Ingesta de papers/libros: Protocolo estructurado para extraer resúmenes, conceptos clave, referencias y figuras de documentos académicos.
  • Plantillas de páginas: Modelos predefinidos para crear páginas de concepto, modelo, arquitectura, benchmark, etc.
  • Patrones de figuras: Guías para insertar, etiquetar y describir figuras técnicas de manera consistente.
  • Anti-patrones: Lista de prácticas no recomendadas para mantener la calidad y coherencia del wiki.

Plataformas compatibles

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex (OpenAI)
  • Otros agentes compatibles con habilidades markdown

Uso básico

  1. Clonar o incluir este repositorio como sub-módulo en tu proyecto de wiki.
  2. Configurar el agente para que cargue la habilidad desde el archivo SKILL.md.
  3. Seguir las instrucciones de las secciones siguientes para ingestar contenido y crear páginas.

Ejemplo de comando

$ ingest_paper --url https://arxiv.org/abs/2301.XXXXX --output ./wiki/papers/attention-is-all-you-need.md

Estructura de directorios sugerida

wiki/
├── index.md
├── concepts/
├── models/
├── papers/
├── figures/
└── templates/

Plantilla de página de concepto

---
title: Nombre del Concepto
tags: [LLM, arquitectura, atención]
fecha: YYYY-MM-DD
---

# Nombre del Concepto

## Definición

Breve definición del concepto.

## Contexto

Explicación de por qué es importante en el estudio de LLMs.

## Detalles técnicos

- Punto 1
- Punto 2

## Figura

![Diagrama del concepto](./figures/concepto-diagrama.png)

*Descripción de la figura.*

## Referencias

- [Paper original](URL)
- [Blog post relacionado](URL)

Anti-patrones comunes

  1. No versionar figuras: Guardar imágenes sin control de cambios puede llevar a inconsistencias.
  2. Copiar sin resumir: Ingerir párrafos completos sin sintetizar reduce el valor del wiki.
  3. Ignorar metadatos: No incluir fecha, autor o tags hace que el wiki sea difícil de navegar.
  4. Enlaces rotos: Revisar periódicamente que todos los enlaces funcionen.

Contribuciones

Las sugerencias y mejoras son bienvenidas. Abre un issue o pull request en el repositorio.

Licencia

MIT

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