llm-wiki-skills
一套基于本地Markdown文件构建和维护个人知识库的Agent技能集。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：llm-wiki-skills。 它的用途是：一套基于本地Markdown文件构建和维护个人知识库的Agent技能集。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/llm-wiki-skills/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请阅读‘人工智能发展简史.pdf’这份文件，提取关键事件和人物，并整合到我们关于‘AI历史’的维基笔记中，记得用双链关联相关的技术概念页。” 它会自动解析PDF内容，在你的维基文件夹中创建或更新“AI历史.md”页面，插入提取的信息，并智能地链接到已有的“机器学习.md”、“神经网络.md”等页面。当你后续问：“符号AI和连接主义的主要分歧是什么？”时，它会从这些互相关联的页面中综合信息，给出带有出处的回答。
介绍
这套技能集旨在解决个人知识管理中的信息碎片化和维护难题。用户常常收集了大量资料，却难以有效整理、关联和长期更新，导致知识库逐渐过时或混乱。
它通过一组结构化的指令，引导AI代理（如Claude、Gemini）直接在你的本地文件系统上工作。你可以将任何文本源（文章、笔记、对话记录）交给AI，它会自动读取、分析，并整合到你的Markdown维基中，创建新的页面或更新现有页面，并使用维基链接（wikilink）建立页面间的关联。当你有疑问时，可以直接向AI提问，它会检索整个维基库，并给出带有引用来源的回答。
它非常适合那些习惯使用Markdown、Obsidian、Logseq等工具进行知识管理，但苦于手动维护成本过高，希望利用AI自动化处理信息摄入、整理和查询的笔记爱好者、研究者、写作者和终身学习者。
与许多需要云端服务或复杂后端的RAG（检索增强生成）工具不同，这套技能完全基于本地文件系统，数据主权完全归用户所有。它不是一个独立应用，而是一套让现有AI代理获得“维基维护”能力的指令集，强调渐进式、持续性的知识编译，而非一次性检索，使得知识库能像滚雪球一样随时间不断丰富和深化。
核心特点
核心区别在于其“纯本地、无依赖”的架构和“编译型知识库”的理念。它不依赖任何后端服务或API，所有数据都是你硬盘上的Markdown文件；它鼓励AI将新信息“编译”进现有知识网络，持续丰富上下文，而非每次从头开始检索。
注意事项
不适合需要实时同步、团队协作或处理非文本、结构化数据（如数据库）的场景。
常见问题
需要安装额外的软件吗？
不需要额外软件，核心是给AI用的指令集，但需要AI代理（如Claude Desktop）支持文件系统访问（如通过MCP）。
数据安全吗？会上传到云端吗？
数据完全存储在本地Markdown文件中，AI处理过程取决于你所用的代理，但技能本身不涉及任何云端同步或传输。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/llm-wiki-skills/raw/index.md 读取 llm-wiki-skills 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/llm-wiki-skills/raw/index.md（查看排版版本）