LLM WIKI - 智能项目知识库构建工具

为项目建立持久的知识记忆，告别重复检索，让 LLM 基于结构化 wiki 高效工作。

🎯 解决的痛点

传统方式的问题

1. 记忆不可见：LLM 对项目的理解存储在临时上下文中，用户无法查看和验证
2. 重复检索：每次提问或修改代码都需要重新检索整个项目，效率低下
3. 知识丢失：关闭项目后再次打开，之前的分析成果全部丢失，需要重新检索
4. Token 浪费：反复检索整个项目导致大量不必要的 token 消耗

LLM WIKI 的解决方案

在项目开始时一次性检索分析，将知识结构化沉淀为持久的 wiki 文档。后续所有交互都基于这个 wiki 进行：

• 首次分析：建立完整的项目知识图谱
• 后续请求：LLM 只需读取 wiki，无需重复检索整个项目
• 增量更新：代码变更时仅同步更新受影响的 wiki 页面
• 永久保存：知识沉淀为 Markdown 文件，可版本控制、可分享

传统方式：每次请求 → 检索整个项目 → 分析 → 响应 → 知识丢失
LLM WIKI： 首次分析 → 构建 wiki → 后续请求 → 查询 wiki → 响应 → 知识累积

✨ 核心特点

• � 项目记忆：为项目建立持久的知识记忆，避免重复检索
• ⚡ 高效推理：LLM 基于 wiki 快速响应，无需每次检索整个项目
• 📚 知识沉淀：分析结果结构化存储，越积越厚
• 🔗 智能关联：自动建立模块、概念、版本之间的交叉引用
• 📊 可视化架构：用 Mermaid 图表直观呈现项目结构
• 🔄 增量更新：代码变更时仅同步更新受影响的 wiki 页面

🎯 适用场景

场景	示例
项目记忆初始化	"帮我分析整个项目" - 一次性建立完整记忆
模块深度分析	"分析一下用户认证模块" - 深入了解特定模块
增量记忆更新	代码变更后自动同步相关 wiki 页面
知识查询	"项目的认证流程是怎样的？" - 基于记忆快速回答
代码构建	"帮我修改登录模块" - LLM 基于 wiki 进行代码构建
记忆体检	"检查一下 wiki" - 验证记忆完整性

📁 Wiki 目录结构

project/
└── wiki/
    ├── index.md              # 全部页面目录索引
    ├── log.md                # 操作日志记录
    ├── overview/
    │   └── project-overview.md  # 项目概览
    ├── modules/              # 功能模块详细分析
    │   ├── module-a.md
    │   └── module-b.md
    ├── concepts/             # 核心概念与设计模式
    │   ├── concept-a.md
    │   └── concept-b.md
    └── versions/             # 版本变更记录
        └── vX.Y.Z-changelog.md

🔧 使用方式

快速开始

1. 加载技能：在支持 LLM 技能扩展的 IDE 或平台中加载此技能
2. 打开项目：在工作区中打开你的项目目录
3. 初始化知识库：输入指令 帮我分析整个项目，LLM 会自动执行「首次分析协议」，遍历项目结构并创建完整的 wiki 知识库
4. 开始使用：后续的所有提问、代码修改请求都将基于 wiki 进行

日常交互指令

指令示例	功能说明
帮我分析整个项目	首次分析，建立完整的项目知识图谱
分析一下用户认证模块	深入分析特定模块，更新对应 wiki 页面
项目的认证流程是怎样的？	基于 wiki 快速回答问题，新发现自动写入 wiki
帮我修改登录模块	LLM 基于 wiki 进行代码构建
检查一下 wiki	验证 wiki 完整性，检查交叉引用和过时内容

工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    项目初始化                                │
│  输入："帮我分析整个项目"                                    │
│  执行：探索项目结构 → 识别模块 → 创建 wiki 知识库              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                           ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    日常交互                                  │
│  提问/修改请求 → 查询 wiki → 回答/构建 → 更新 wiki            │
│                    ↑                                        │
│           代码变更 → 增量更新受影响页面                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心工作机制

1. 首次分析：LLM 遍历项目结构，识别模块和核心概念，生成结构化的 wiki 文档
2. 增量学习：每次回答问题或修改代码后，新发现的知识自动追加到 wiki
3. 智能检索：回答问题前自动查询 wiki，避免重复分析
4. 同步更新：代码变更时自动检测并更新受影响的 wiki 页面

适用平台

此技能可在任何支持 LLM 扩展的开发环境中使用，包括但不限于：

• Trae IDE
• VS Code（配合 LLM 插件）
• JetBrains 系列 IDE
• 其他支持技能扩展的 AI 编程助手

输出产物

执行后会在项目根目录生成 wiki/ 目录，包含：

• index.md - 所有页面的目录索引
• log.md - 操作日志记录
• overview/project-overview.md - 项目概览
• modules/*.md - 各功能模块详细分析
• concepts/*.md - 核心概念与设计模式
• versions/*.md - 版本变更记录（可选）

📋 交付质量标准

• ✅ 每个核心模块都有对应的 modules/ 页面
• ✅ 每个模块页面包含架构图、核心函数表、数据结构
• ✅ 模块 ↔ 概念 ↔ 版本之间至少有 2 处交叉引用
• ✅ 每个页面都有 Mermaid 图表
• ✅ index.md 列出所有页面
• ✅ 核心函数标注文件路径和行号

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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