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wiki

Wiki LLM — base de connaissances markdown persistante qui s'enrichit au fil des sessions (modèle Karpathy)

Qu'est-ce que wiki ?

Wiki est une compétence pour agents IA (compatible avec Claude Code, Cursor, Codex et autres) qui implémente une base de connaissances markdown persistante et auto-maintenue, s'inspirant du concept de LLM Wiki d'Andrej Karpathy. Elle permet à l'agent d'ingérer, interroger, lister, lire, supprimer et « linter » des pages de documentation au format markdown enrichies de métadonnées YAML. Les pages sont organisées par catégories (architecture, décision, pattern, débogage, environnement, journal de session) et peuvent être reliées entre elles via la syntaxe `[[nom-de-page]]`. Le stockage repose uniquement sur des fichiers locaux dans `.omc/wiki/` — pas de vecteurs ni de base vectorielle, ce qui garantit une transparence et un contrôle total. À la fin de chaque session, l'agent peut capturer automatiquement les découvertes importantes dans des pages de type « journal de session ». La compétence inclut également un routage de modèle (haiku, sonnet, opus, fable) pour adapter l'exécution des opérations à la complexité de la tâche, et une configuration via `.omc-config.json` pour l'auto-capture et les préférences utilisateur.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode/tree/main/skills/wiki

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Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait wiki ?

Base de connaissances markdown persistante et auto-maintenue pour le projet et les connaissances de session. Inspiré du concept de LLM Wiki de Karpathy.

Opérations

Ingérer

Traite des connaissances en pages wiki. Une seule ingestion peut toucher plusieurs pages.

wiki_ingest({ title: "Architecture d'authentification", content: "...", tags: ["auth", "architecture"], category: "architecture" })

Interroger

Recherche dans toutes les pages wiki par mots-clés et étiquettes. Renvoie les pages correspondantes avec des extraits — VOUS (le LLM) synthétisez les réponses avec des citations issues des résultats.

wiki_query({ query: "authentification", tags: ["auth"], category: "architecture" })

Linter

Exécute des contrôles de santé sur le wiki. Détecte les pages orphelines, le contenu obsolète, les références croisées cassées, les pages surdimensionnées et les contradictions structurelles.

wiki_lint()

Ajout rapide

Ajoute une page rapidement (plus simple qu'ingérer).

wiki_add({ title: "Titre de la page", content: "...", tags: ["tag1"], category: "decision" })

Lister / Lire / Supprimer

wiki_list()           # Affiche toutes les pages (lit index.md)
wiki_read({ page: "architecture-auth" })  # Lit une page spécifique
wiki_delete({ page: "page-obsolete" })    # Supprime une page

Journal

Consulte l'historique des opérations du wiki en lisant .omc/wiki/log.md.

Catégories

Les pages sont organisées par catégorie : architecture, decision, pattern, debugging, environment, session-log

Stockage

  • Pages : .omc/wiki/*.md (markdown avec préambule YAML)
  • Index : .omc/wiki/index.md (catalogue maintenu automatiquement)
  • Journal : .omc/wiki/log.md (chronique des opérations en mode append-only)

Références croisées

Utilisez la syntaxe de lien wiki [[nom-de-page]] pour créer des références croisées entre les pages.

Capture automatique

En fin de session, les découvertes significatives sont automatiquement capturées sous forme de pages de journal de session. Configurez via wiki.autoCapture dans .omc-config.json (activé par défaut).

Contraintes strictes

  • PAS de plongements vectoriels — la recherche utilise uniquement la correspondance par mots-clés + étiquettes
  • Les pages wiki sont ignorées par git par défaut (.omc/wiki/ est propre au projet)

Routage de modèle

  • haiku — consultations rapides, inspection légère, travail sur une documentation étroite
  • sonnet — implémentation standard, débogage et révision
  • opus — architecture, analyse approfondie, planification par consensus et révision à haut risque
  • fable — Claude Fable 5 (au-dessus d'Opus) ; passez-le explicitement sur l'appel Tâche ou épinglez-le par agent avec agents.<name>.model
  • Le modèle de session choisi avec /model s'applique uniquement à la boucle principale. Les agents délégués exécutent leur niveau épinglé, sauf si l'appel Tâche passe model explicitement ou si l'agent est écrasé via agents.<name>.model. Pour déléguer du travail à Fable, utilisez l'une de ces deux surfaces ; le choix de Fable dans /model seul ne modifie pas la délégation.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

agent-doc-discipline

Writing-time discipline for documents agents consume (the five surfaces, specs, tickets, .omc/skills/) — every rule checkable and carrying a why, steps before reference, one meaning in one home, no restating what the environment already says. Mandatory at drydock seed generation and the launch C5 sediment pass; opt-in for any other agent-facing doc edit. The companion of minimal-code-discipline: that one disciplines code, this one disciplines papers.

ai-slop-cleaner

Clean AI-generated code slop with a regression-safe, deletion-first workflow and optional reviewer-only mode

ask

Process-first advisor routing for Claude, Codex, Gemini, Antigravity, Grok, or Cursor via `omc ask`, with artifact capture and no raw CLI assembly

ask-navigator

Shipyard

autopilot

Full autonomous execution from idea to working code

autoresearch

Stateful single-mission improvement loop with strict evaluator contract, markdown decision logs, and max-runtime stop behavior

cancel

Cancel any active OMC mode (autopilot, ralph, ultragoal, swarm, ultrapilot, pipeline, team) and clean up retired legacy state

configure-notifications

Configure notification integrations (Telegram, Discord, Slack) via natural language

debug

Diagnose the current OMC session or repo state using logs, traces, state, and focused reproduction

deepinit

Deep codebase initialization with hierarchical AGENTS.md documentation

deep-interview

Socratic deep interview with mathematical ambiguity gating before explicit execution approval

drydock

Lay the keel of the shipyard harness in any repo — the 4-pillar shared environment (Context, Rules, Tools, Standards) across 5 surfaces (CLAUDE.md, skills, design-system, mcp/cli, shared context) so that every human and agent inherits the same design language and anyone can ship. Run once per repo; re-run with --check to audit drift.

execute

Carry an approved task through to working, verified code

external-context

Invoke parallel document-specialist agents for external web searches and documentation lookup

graph

Deterministic orchestration graph runtime - declarative DAG pipelines with journal-based crash recovery

harbor

Harbor intake for external work — the captain only handles unresolved decisions. Sweeps incoming issues and PRs, verifies every claim before disposition, reuses every decision already made, and hands the maintainer a docket whose pending items each carry one question with options, recommendation, impact and evidence. Agent-autonomous for facts and for actions covered by standing authorization; signed for every new judgment. Never merges.

hud

Configure HUD display options (layout, presets, display elements)

launch

Shipyard

loft

Loft the shape before cutting steel — answer a design question that prose cannot settle by building a throwaway artifact: a pure logic module in a clickable shell, or structurally different UI variants behind one route. The captain reacts to the artifact; the answer folds into the decision; the artifact never docks. Use when a design question stalls in words, when a navigator map carries a loft ticket, or when a spec discussion reaches

minimal-code-discipline

YAGNI-ladder coding discipline for writing changes — existence-first, reuse before writing, dependency ladder, shortest correct diff, with non-negotiables that must never be minimized away

Skills associés