从 0 到 1 搭建你自己的本地 LLM Wiki。

build-your-llm-wiki 是一个面向 OpenClaw / Claude Code 用户的 starter kit。它的目标不是帮你再多存一堆链接，而是把公众号文章、博客文章、长文网页逐步沉淀成一个可检索、可升级、可长期复用的本地知识系统。

大多数“先收藏一下”的流程，最后停在了链接，或者停在一次性的摘要。这套仓库想解决的是更强的一条链路：

• 保留可回溯的原始归档
• 在 daily / memory / 总日志里留下痕迹
• 判断一篇材料该不该升级成实体、概念、对比、综述、主题总结或洞察
• 让整个知识系统始终可导航，而不是慢慢烂成文件夹堆

当你喂进一个 URL，这套 starter kit 可以自动：

• 抽取公众号、博客和长文网页正文
• 写 raw 原始归档并跑 lint
• 写 memory/、daily 和总日志
• 跑六目录升级检查
• 生成知识页初稿
• 在知识层变化时更新 index / 导航页

node /path/to/article-archivist/scripts/bootstrap.js [workspace-dir] [--vault /path/to/obsidian/vault]

如果用户还没安装 Obsidian，bootstrap 会尝试自动安装、把 CLI 路径写进 shell、并自动启动 Obsidian。

如果 Obsidian 已经装了，但 CLI 还没开启，脚本会明确打印下一步引导，提示用户去：

• 设置 -> 通用 -> 高级
• 开启 允许外部应用与 Obsidian 通信
• 必要时重启 Obsidian
• 重新加载 shell 后再执行 node scripts/doctor.js

如果自动安装失败，starter kit 不会卡死，而是自动回退到 plain filesystem mode 继续初始化。

node /path/to/article-archivist/scripts/doctor.js

node /path/to/article-archivist/scripts/ensure_wechat_extractor.js

这一步会：

• 检查是否已安装 skillhub
• 必要时安装 SkillHub CLI
• 安装 wechat-article-extractor-skill
• 让 extract_wechat.js 优先使用已安装提取器，而不是只依赖仓内 fallback

node /path/to/article-archivist/scripts/run_ingest.js <url> [--workspace /path/to/workspace]

日常使用时，你只需要记住这一个入口：

node /path/to/article-archivist/scripts/run_ingest.js <url>

Beta，但已经可真实使用。

当前更适合：

• 内部用户
• 熟人试装
• 已经熟悉 AI workflow 的用户
• 想搭本地优先知识库，而不是只想存链接的人

当前还不承诺：

• 完全零学习成本的陌生用户上手体验
• 所有网站都完美稳定的正文抽取
• 每一篇生成知识页都已经达到最终成稿质量

• bootstrap.js：初始化目录和默认骨架
• doctor.js：检查依赖与配置状态
• run_ingest.js：统一日常归档入口
• fetch_article.js：内容抓取路由
• fetch_generic_web.js：普通网页正文抽取
• archive_article.js：workspace 级查重、raw、图片、lint
• write_memory_log.js：写 memory/、日记、总日志
• check_upgrade_targets.js：六目录检查与升级判断
• upgrade_knowledge.js：生成实体 / 概念 / 对比 / 综述 / 洞察初稿
• update_index.js：知识层变动时更新导航
• regression_test.js：多 URL 回归测试
• ensure_wechat_extractor.js：检查 SkillHub CLI 并安装 wechat-article-extractor-skill
• extract_wechat.js：微信主链
• extract_wechat_fallback.py：微信 fallback

至少用 3 类链接各试一篇：

1. 微信公众号文章（先跑 ensure_wechat_extractor.js）
2. 公司 / 产品博客
3. 普通技术长文网页

跑默认回归：

node /path/to/article-archivist/scripts/regression_test.js

• 初始化骨架
• 自检
• 统一归档入口
• 微信 / 普通网页双入口
• raw / memory / 中英双日志
• 六目录检查
• 升级候选判断
• 知识页初稿生成
• 索引自动更新
• workspace 私有状态与去重隔离
• 默认 beta 回归集合

• 更强的普通网页正文抽取
• 更像知识页语言的初稿压缩
• 更多站点的回归稳定性
• 更顺滑的陌生用户试装体验

最推荐的方式不是等“完美版”，而是：

1. 先找 1-3 个熟人试装
2. 让他们各喂 3 类链接
3. 回收安装卡点、抽取异常和知识页粗糙感
4. 再继续磨平说明与体验

• 搭建说明：references/setup.md
• 决策树：references/workflow-tree.md
• 坑点：references/gotchas.md
• 护栏：references/guardrails.md
• Beta 试装说明：references/beta-trial-guide.md
• Beta 发布口径：references/beta-release-note.md
• skill 状态：state/README.md