llm-wiki-builder 是做什麼的？
將原始素材預先編譯為結構化、相互連結、具備來源追溯的 Markdown 知識維基 — 實作 Karpathy LLM Wiki 模式、無需 RAG 的代理技能。
概述
此技能實作 Karpathy 的 LLM Wiki 模式，在 AI 代理開始工作之前，先將原始素材（如文件、程式碼、技術文章）預處理成結構化的 Markdown 知識庫。
與需要即時檢索的 RAG（檢索增強生成）不同，LLM Wiki 模式：
- 離線預編譯：一次性將素材轉換為靜態知識庫
- 互連性：文件之間自動產生交叉連結
- 來源追溯：每個知識點都保留原始來源的引用
- 低延遲：無需在推理階段進行向量檢索
適用平台
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- 其他支援 Markdown 知識庫的 AI 代理
快速開始
- 將原始素材放入
raw/目錄 - 執行編譯腳本：
python build_wiki.py
- 產生的知識庫會輸出到
wiki/目錄
目錄結構
project/
├── raw/ # 原始素材（Markdown、文字檔案）
│ ├── topic1.md
│ └── topic2/
├── wiki/ # 輸出的結構化知識庫
│ ├── index.md # 主索引頁
│ ├── topic1.md
│ └── topic2.md
└── build_wiki.py # 編譯腳本
設定
可透過環境變數或設定檔進行自訂：
| 環境變數 | 說明 | 預設值 |
|---|---|---|
RAW_DIR | 原始素材目錄路徑 | ./raw |
WIKI_DIR | 知識庫輸出目錄路徑 | ./wiki |
範例
假設 raw/ 目錄內有以下素材：
# 在 raw/overview.md
這是一個關於系統架構的概述。
編譯後，wiki/overview.md 可能會產出：
# 系統架構概述
> 來源：`raw/overview.md`
這是一個關於系統架構的概述。
---
**相關主題**：
- [系統設計](system-design.md)
進階功能
- 自訂連結策略：透過 plugins/ 目錄擴充連結生成邏輯
- 批次處理：支援大量檔案的批次處理模式
- 差異建置：只重新編譯有變更的檔案
授權條款
MIT 授權