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Wiki

지속형 마크다운 지식 베이스로, 프로젝트 및 세션 지식을 세션 간에 축적하고 유지합니다 (Karpathy 모델).

Wiki란 무엇인가요?

이 스킬은 LLM이 프로젝트와 세션 지식을 지속적으로 관리할 수 있는 마크다운 기반의 위키 시스템입니다. Karpathy의 LLM Wiki 개념에서 영감을 받아, 수동 정리 없이도 LLM이 자동으로 지식을 수집하고 색인하며 교차 참조할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능으로는 지식 페이지 수집(ingest), 키워드+태그 기반 검색(query), 위키 상태 점검(lint), 빠른 추가(add), 목록 조회/읽기/삭제(list/read/delete), 세션 종료 시 자동 캡처 등이 있습니다. 페이지는 `.omc/wiki/` 디렉토리에 YAML 머리말이 포함된 마크다운 파일로 저장되며, `[[page-name]]` 구문을 통해 페이지 간 교차 참조를 지원합니다. 벡터 임베딩을 사용하지 않고 키워드와 태그 매칭만으로 검색하므로 가볍고 빠르며, 프로젝트별로 로컬 관리되며 git에서 무시됩니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 LLM 기반 도구에서 사용할 수 있습니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

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문서

위키(Wiki)

프로젝트 및 세션 지식을 위한 지속형, 자체 유지 마크다운 지식 베이스입니다. Karpathy의 LLM Wiki 개념에서 영감을 받았습니다.

작업(Operations)

수집(Ingest)

지식을 위키 페이지로 처리합니다. 한 번의 수집으로 여러 페이지를 다룰 수 있습니다.

wiki_ingest({ title: "인증 아키텍처", content: "...", tags: ["auth", "architecture"], category: "architecture" })

검색(Query)

키워드와 태그로 모든 위키 페이지를 검색합니다. 일치하는 페이지와 스니펫을 반환하며, LLM이 결과에서 인용하여 답변을 합성합니다.

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

점검(Lint)

위키의 상태를 검사합니다. 고아 페이지, 오래된 콘텐츠, 끊어진 상호 참조, 지나치게 큰 페이지, 구조적 모순을 감지합니다.

wiki_lint()

빠른 추가(Quick Add)

단일 페이지를 빠르게 추가합니다(수집보다 간단).

wiki_add({ title: "페이지 제목", content: "...", tags: ["tag1"], category: "decision" })

목록 / 읽기 / 삭제

wiki_list()           # 모든 페이지 보기 (index.md 읽기)
wiki_read({ page: "auth-architecture" })  # 특정 페이지 읽기
wiki_delete({ page: "outdated-page" })    # 페이지 삭제

로그(Log)

.omc/wiki/log.md를 읽어 위키 작업 내역을 확인합니다.

카테고리(Categories)

페이지는 다음 카테고리로 구성됩니다: architecture, decision, pattern, debugging, environment, session-log

저장소(Storage)

  • 페이지: .omc/wiki/*.md (YAML 머리말이 포함된 마크다운)
  • 색인: .omc/wiki/index.md (자동 유지 관리 목록)
  • 로그: .omc/wiki/log.md (추가 전용 작업 기록)

상호 참조(Cross-References)

[[page-name]] 위키-링크 구문을 사용하여 페이지 간 상호 참조를 만듭니다.

자동 캡처(Auto-Capture)

세션 종료 시 중요한 발견이 자동으로 session-log 페이지로 캡처됩니다. .omc-config.json의 wiki.autoCapture로 설정합니다 (기본값: 활성화).

하드 제약 사항(Hard Constraints)

  • 벡터 임베딩 사용 안 함 — 질의는 키워드 + 태그 일치만 사용
  • 위키 페이지는 기본적으로 git에서 무시됨 (.omc/wiki/는 프로젝트 로컬)

모델 라우팅(Model Routing)

  • haiku — 빠른 조회, 가벼운 검사, 좁은 범위의 문서 작업
  • sonnet — 표준 구현, 디버깅, 리뷰
  • opus — 아키텍처, 심층 분석, 합의 계획, 고위험 리뷰
  • fable — Claude Fable 5 (Opus 이상)입니다. Task 호출 시 명시적으로 전달하거나 agents.<name>.model로 에이전트별로 고정할 수 있습니다.
  • /model로 선택된 세션 모델은 메인 루프에만 적용됩니다. 위임된 에이전트는 Task 호출이 model을 명시적으로 전달하거나 agents.<name>.model을 통해 에이전트가 재정의되지 않는 한 고정된 티어로 실행됩니다. 위임된 작업을 Fable에서 실행하려면 이 두 가지 방법 중 하나를 사용하십시오. /model에서 Fable을 선택하는 것만으로는 위임이 변경되지 않습니다.

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

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