Wikisage Skill#

基于 Karpathy llm-wiki 模式的持久化 Wiki。 LLM 负责写和维护所有内容，用户负责来源、探索方向和提问。 纯本地 markdown 文件，用 index.md 导航，无需向量数据库。

📍 路径约定（环境变量驱动）#

本 skill 所有路径都基于环境变量，无硬编码：

变量默认值作用WIKI_ROOT``$HOME/.openclaw/workspace/wikiWiki markdown 根目录MCPORTER_CONFIG``$HOME/.openclaw/workspace/config/mcporter.jsonmcporter 配置文件（可选）WIKI_SKILL_DIR``$HOME/.openclaw/workspace/skills/wikisageSkill 自身目录（脚本位置）

首次部署时，在 shell/agent 环境里 export 一下这三个变量即可（或用默认值）。 下文示例用 $WIKI_ROOT 这种写法代替绝对路径。

🛠 执行通道：Obsidian MCP（首选，强烈推荐）#

本 skill 围绕 Obsidian filesystem MCP server 设计。 没装 MCP 也能跑（走 read/ write/ edit fallback），但装了会更稳：allowed-dir 边界兜底、错误更规范、LLM 不会意外写到 wiki 外面。

所有 wiki 文件读写优先走 Obsidian filesystem MCP，而不是通用 read/ write 工具。

操作MCP 调用读文件mcporter call obsidian.read_text_file path=<abs path>写/覆盖文件mcporter call obsidian.write_file path=<abs> content=<str>列目录mcporter call obsidian.list_directory path=<abs>搜文件名mcporter call obsidian.search_files path=<abs> pattern=<glob>改文件mcporter call obsidian.edit_file path=<abs> edits=...看边界mcporter call obsidian.list_allowed_directories

所有调用都需要 --config $MCPORTER_CONFIG （mcporter 有双 config 坑：会同时读 ~/.claude.json 和项目 config，不带 --config 只会看到 claude.json 里的 server）

Fallback：MCP 不可用时（daemon 挂了、server 不 healthy），用通用 read/ write/ edit/ exec grep 兜底，但要在回复里告诉用户"MCP 离线，走 fallback"。

全文搜索不走 MCP：MCP 的 search 只匹配文件名。找内容用：

• qmd-search（workspace 集合，BM25，快但索引可能滞后）
• exec grep -rn "关键词" $WIKI_ROOT/

---

触发条件#

用户说执行"加进 wiki" / "ingest" / "摄入这篇"→ ingest 流程"查 wiki" / "wiki 里有没有" / "从 wiki 查"→ query 流程"整理 wiki" / "wiki 健康检查" / "lint"→ lint 流程涉及 客户、历史决策、账号信息 的技术问题→ 先本地查 wiki，再回答通用技术问题（无特定上下文）→ 直接 MCP → LLM回答完有价值的技术问题后→ 询问"要把这些存进 wiki 吗？"

三层架构#

text

$WIKI_ROOT/
├── raw/                  原始文档（只读，用户放入，LLM 不修改）
├── pages/                LLM 生成并维护的 markdown 文件集
│   ├── aws/              AWS 服务、架构、合规
│   ├── ai/               AI/LLM 技术
│   ├── clients/          客户信息（账号、联系人、项目）
│   ├── projects/         具体项目
│   └── ops/              运维、kubectl、DevOps
├── index.md              所有页面目录（标题 + 一行描述 + 路径），每次 ingest 后更新
├── log.md                操作日志（append-only，格式：## [YYYY-MM-DD] ingest | 标题）
└── .ingest-cache.json    SHA256 去重缓存（dedup.py 维护，不进 Obsidian vault）

只有一个 wiki 目录： $WIKI_ROOT（即 Obsidian MCP 的 allowed dir）

Query 流程#

详见 scripts/query.md

核心逻辑：

1. obsidian.read_text_file 读 $WIKI_ROOT/index.md，找相关页面
2. obsidian.read_text_file 读相关页面全文，综合回答，标注来源 > 参考：[[页面名]]
3. 答案本身有价值 → 询问用户是否存回 wiki

Ingest 流程#

详见 scripts/ingest.md

核心逻辑： 0. dedup.py check 去重（来源是文件/URL 时）→ DUPLICATE 就停

1. obsidian.read_text_file 读 index.md，判断是否已有相关页面
2. obsidian.write_file / obsidian.edit_file 新建 or 更新页面（一次 ingest 可能触碰 5-15 个页面）
3. obsidian.edit_file 更新 index.md
4. obsidian.edit_file 追加 log.md（ ## [YYYY-MM-DD] ingest | 来源标题）
5. dedup.py record 记录 SHA256 缓存（来源是文件/URL 时）

Lint 流程#

详见 scripts/lint.md

检查：孤儿页面、缺失概念页、index.md 不一致、矛盾内容、过时内容 （lint.py 脚本走 Python filesystem 直接读，不经过 MCP；LLM Layer 2 整改时走 MCP）

页面模板#

markdown

# 页面标题

**最后更新：** YYYY-MM-DD
**来源数量：** N
**分类：** aws/security
**置信度：** EXTRACTED  <!-- 整页默认值；段落内可局部覆盖 -->

## 概述

## 核心内容

<!-- 置信度可以在段落/句子级别用 inline tag 标注： -->
<!-- [EXTRACTED] 原文直接扒的事实 -->
<!-- [INFERRED]  基于来源推理的结论 -->
<!-- [AMBIGUOUS] 来源本身表述模糊 -->
<!-- [UNVERIFIED] AI 自己补的常识/背景，未经来源验证 -->

## 相关页面
- [[相关页面名]]

## 来源
- [[原始文档页面名]]
- [外部链接](https://...)

置信度标签规则（强制）#

Tag含义什么时候用EXTRACTED从来源原文直接扒的事实定价、API 参数、官方原话INFERRED基于来源推理/组合得出"所以月成本约 $80"（来源只给了单价）AMBIGUOUS来源本身说得不清楚文档自相矛盾或写得模糊UNVERIFIEDAI 补的背景常识，没来源写页面时为了通顺加的常识性描述

原则：

• 整页默认置信度写在 frontmatter， 不要省略
• 页面内如果混合了不同置信度的内容， 必须在段落开头/句尾用 inline tag 标注
• Query 时如果引用了 INFERRED / UNVERIFIED 的内容， 必须在回答里明说（"这条是推断的"）

log.md 格式#

每条记录格式： ## [YYYY-MM-DD] {操作} | {标题}

text

## [2026-04-09] ingest | Karpathy llm-wiki 模式
## [2026-04-09] query | S3 Files POSIX 访问方案
## [2026-04-09] lint | 全库健康检查

可用 grep "^## \[" $WIKI_ROOT/log.md | tail -10 查最近操作。