dsh-llm-wiki

August 26, 2026 · View on GitHub

Karpathy LLM Wiki 模式的 DeepSeek Harness 知识库系统：模型写 wiki、管线维护、记忆体召回、质量闭环。

基于 Karpathy 的 LLM Wiki 理念的 Obsidian 知识库自动化方案。整套系统由 1 个极简插件 + 2 个技能 + 1 个管线脚本 + 1 个向量代理服务 组成，刻意保持低代码、零第三方插件依赖。

架构

写：wiki-write SKILL → 模型会话内写 Obsidian wiki 页面（frontmatter/wikilink 规范）
管：llm-wiki-pipeline.mjs（lint/索引/记忆体同步/usage/rate，零依赖，幂等）
     ├─ systemd timer 每日 03:00 自动运行
     └─ 插件 session/disposed 事件触发（60s 防重入）
记：mnemon 记忆体 223 条 wiki 精华（向量语义召回）
读：wiki-search SKILL（rg + read 检索原文）
馈：--rate 质量反馈 / --usage 召回热度回写 queried_count
向：embed-proxy.mjs（Ollama 兼容代理 → SiliconFlow /v1/embeddings，可选）

组件	文件	部署位置
生命周期插件	plugin/dsh-llm-wiki.mjs	~/.dsh/profiles/web/（cordis.patch.yml 挂载）
检索技能	skills/wiki-search/SKILL.md	~/.agents/skills/wiki-search/
写入技能	skills/wiki-write/SKILL.md	~/.agents/skills/wiki-write/
管线	scripts/llm-wiki-pipeline.mjs	~/bin/
向量代理	scripts/embed-proxy.mjs	~/bin/ + systemd 服务
定时	systemd/llm-wiki-pipeline.timer	~/.config/systemd/user/

依赖

dsh >= 0.1.1-rc.2（web profile）
Node.js >= 22.19（管线用 node:sqlite）
ripgrep（wiki-search 检索）
mnemon CLI + dsh-mnemon 插件（记忆体）
Obsidian vault（wiki 页面），目录结构见 wiki 结构
SiliconFlow API key（可选，用于向量召回；复用 ~/.modlens/config.json 或环境变量 EMBED_KEY）

安装

方式 A：bundle 包（推荐，含插件）

dsh plugin --profile web add github:iwtown/dsh-llm-wiki

然后安装 SKILL / 管线 / systemd 服务（install.sh 只做这一步也行）：

git clone https://github.com/iwtown/dsh-llm-wiki.git
cd dsh-llm-wiki && ./install.sh
systemctl --user restart dsh-web   # 让插件生效

方式 B：install.sh 全量本地部署（插件为 profile 本地文件，零 npm/零 node_modules，最反脆弱）

git clone https://github.com/iwtown/dsh-llm-wiki.git
cd dsh-llm-wiki && ./install.sh
systemctl --user restart dsh-web

install.sh 会把各组件复制到标准位置并启用 systemd 服务。然后：

配置 vault 路径：默认 /mnt/d/DB/Obsidian/LLM-Wiki（管线可用环境变量 LLM_WIKI_VAULT 覆盖；插件在 cordis.patch.yml 的 config.vault 覆盖；SKILL 文件中的路径需按本机修改）
首次记忆体同步：node ~/bin/llm-wiki-pipeline.mjs --sync（把 wiki 精华导入 mnemon）
可选向量：确认 embed-proxy 服务运行后 mnemon embed --all 补齐向量

使用

写入知识：直接说"把这个记到知识库"，模型按 wiki-write 技能写入对应分类
检索知识：问"之前怎么做的"，模型按 wiki-search 技能检索并引用原文
手动管线：node ~/bin/llm-wiki-pipeline.mjs --all
质量反馈：node ~/bin/llm-wiki-pipeline.mjs --rate wiki/决策/xxx.md --rating useful|outdated

配置（环境变量）

变量	默认	说明
LLM_WIKI_VAULT	/mnt/d/DB/Obsidian/LLM-Wiki	vault 路径
LLM_WIKI_STATE	~/.dsh/llm-wiki/pipeline-state.json	管线增量状态文件
EMBED_KEY	读 ~/.modlens/config.json	SiliconFlow API key
EMBED_MODEL	BAAI/bge-m3	向量模型

wiki 结构

LLM-Wiki/
├── schema.md        # 运行时守则（插件注入到系统提示）
├── log.md           # 操作日志（管线追加）
├── raw/             # 原始源（会话/剪藏，只读）
└── wiki/            # 编译层（12 分类：决策/发现/概念/项目/流程/命令/规则/提示/记忆/基因/引用/索引）
    ├── index.md     # 管线重建的导航（插件注入到系统提示）
    └── <分类>/      # 页面：frontmatter（title/type/created/related/quality_score）+ wikilink >= 2

设计原则

反脆弱：检索/写入用 SKILL + DSH 原生工具（零插件故障面）；只有"必须进程内"的注入与事件钩子才进插件（~90 行）
幂等：管线 mtime 增量检测，重复运行无副作用
闭环：使用数据（recall 命中）→ queried_count → quality_score → 影响召回
本地优先：wiki 与记忆体全本地，向量可选云端

License

MIT