mcpField
L
llm-wiki-starter

llm-wiki-starter

github.com/eleven-net-cn生産性96119 回インストール11 週間前に更新
リポジトリ

llm-wiki-starter について

llm-wiki-starterは、AI CLIを通じて基本ツールとObsidianを整え、テンプレートから新しいLLM Wikiのナレッジベースを作成します。ローカルのナレッジベースを構築する人向けで、段階実行や一部工程のみの実行に対応します。

主な機能

  1. 01インストール前にツールを検出
  2. 02基本ツールとAgent Skillsの導入
  3. 03公式テンプレートからVaultを作成
  4. 04Obsidianとプラグインの設定
  5. 05工程選択とBashモードに対応

活用シーン

  1. 01LLM Wiki用のツールとObsidianを準備
  2. 02既存Wikiの隣に新しいVaultを作成
  3. 03ツールのみ導入、または既存Vaultを設定

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/eleven-net-cn/llm-wiki-starter --skill llm-wiki-starter

インストール後、Claude Code で/llm-wiki-starterを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

assets/
plugin-manifest.json
references/
01-detect-tools.md
02-install-base.md
03-install-skills.md
04-install-obsidian.md
05-create-wiki.md
06-install-plugins.md
07-finalize.md

詳細

llm-wiki-starter

ユーザーを LLM Wiki ナレッジベースの構築プロセス全体にわたって案内します。すでにインストールされているものを検出し、OS とパッケージマネージャーの組み合わせに応じて不足しているものをインストールし、公式テンプレートから Vault を作成して、Obsidian を設定します。

ユーザーはすでにこのスキルを呼び出すための AI CLI を実行しています。別の AI エージェントをインストールするよう促してはいけません。

使用するタイミング

  • 自然言語:ユーザーが 创建 llm-wiki 知识库、创建知识库、create llm wiki、scaffold llm wiki、set up knowledge base と言った場合。
  • 明示的なコマンド:/llm-wiki-starter(--bash、--name <wiki-name>、--lang <en|zh>、--dir <path>、--only-tools、--only-wiki、--only-obsidian を指定できます。各パラメーターの詳細については、以下のパラメーターリファレンスを参照してください)。

明示的なコマンドにパラメーターが指定されている場合、対応する対話型プロンプトは省略します。

全体の原則(すべてのステージに適用)

  1. インストール前に検出します。 各ステップで、対象が存在するか確認 → ✓ スキップ / ↓ インストール / ⚠ 失敗を表示します。再インストールはしません。
  2. 失敗しても処理を止めません。 個別の項目で失敗した場合は「手動インストール」リストに記録して続行します。最後にリスト全体を表示します。
  3. OS とシェルに従います。 uname -s で検出します(macOS / Linux / Windows(Git Bash 経由))。ネイティブの Windows cmd/PowerShell で実行されていて(uname がない場合)は、winget/choco/scoop を直接使用します。bash を前提にしてはいけません。
  4. ホスト CLI のネイティブな対話機能を使用します。 Claude Code の場合は AskUserQuestion を使用します。Codex やその他の CLI の場合は、それぞれのネイティブなプロンプト機能を使用します。UI の形式を固定してはいけません。
  5. ツールの処理は冪等ですが、Wiki の作成は冪等ではありません。 再実行時にはインストール済みのツールを検出してスキップします。ただし、ステージ 4(Wiki の作成)はこのワークフローの目的であるため、実行するたびに必ず新しい Wiki の名前 / 言語 / ディレクトリを尋ね、新しい Vault を作成します。以前に作成した Wiki(例:~/Documents/CODE/my-wiki)が存在していても、ステージ 4 をスキップしてはいけません。ユーザーに新しい名前を尋ね、その隣に新しい Vault を作成します。
  6. ログイン / API キー / トークン / 追加の AI CLI について尋ねてはいけません。 ユーザーはすでに AI CLI を実行しています。AI ツールには手を加えないでください。
  7. Windows の改行コード。 ユーザーがコミットするファイルを書くときは、LF(Unix)の改行コードを使用します。
  8. 説明するのではなく、実行します。 これから行うことを事前に告げてはいけません。どのステージにいるかを繰り返してはいけません。「X を確認する必要があります」/「Y について質問します」/「ステージ N に進みます」/「後でお知らせします」と言わず、そのまま質問、コマンドの実行、ファイルの作成を行います。ユーザーに必要なのは、各結果につき簡潔な 1 行(✓ <name>、⚠ <name>: <reason>)だけであり、逐一の説明ではありません。
  9. 項目はまとめず、個別に報告します。 「✓ kepano/obsidian-skills をインストールしました」+「✓ axtonliu/visual-skills をインストールしました」とします。「両方の Agent Skills をインストールしました」とまとめてはいけません。項目のリストは 1 項目につき 1 行で報告します。
  10. 警告は各項目につき 1 回だけ表示します。 検出時に警告し、最後にもう一度警告してはいけません。ユーザーの対応が必要な事項は、実行の途中ではなく最終まとめでのみ伝えます。

ワークフロー(6 ステージ)

ステージを順番に実行します。各ステージの前に、該当するリファレンスファイルを読みます。リファレンスファイルは省略してはいけません。正確なコマンドが記載されています。

#ステージリファレンス
0開始時の確認(OS 検出、計画、確認)SKILL.md(このファイル、以下のセクション)
1基本ツール(Node / Git / jq / curl)references/02-install-base.md
2Agent Skills(kepano + axtonliu)references/03-install-skills.md
3Obsidian アプリ + Web Clipperreferences/04-install-obsidian.md
4テンプレートから Wiki を作成references/05-create-wiki.md
5Obsidian プラグイン + Minimal テーマreferences/06-install-plugins.md
6最終処理(git、まとめ)references/07-finalize.md

各ステージで共通の検出ルールについては、references/01-detect-tools.md を参照してください。

ステージ 0:エントリーの調整

  1. uname -s を実行して OS を検出します。OS = macos / linux / windows として記録します。

  2. パラメータのヒント(パラメータなしで /llm-wiki-starter のみが呼び出された場合に限る):ほかの処理より先に、利用可能なフラグを列挙した簡潔な行を 1 行だけ表示し、ユーザーが確認できるようにします。パワーユーザーが最もよく使うため、--bash を最初に記載します。

    Parameters (optional): --bash  --name <wiki-name>  --lang <en|zh>  --dir <path>  --only-tools  --only-wiki  --only-obsidian
    No params given — continuing interactively.
    

    次の場合は、このヒントを省略します。(a)ユーザーが何らかのパラメータを渡した場合、または(b)自然言語で呼び出された場合(スラッシュコマンドではない)。

  3. /llm-wiki-starter で渡された CLI パラメータを解析し、以降のステージで使用できるように記憶します。不明なフラグがある場合は、Unknown parameter: <flag>. Valid: --bash, --name, --lang, --dir, --only-tools, --only-wiki, --only-obsidian. Ignoring. を 1 行だけ表示して続行します。3 つの --only-* フラグは相互排他です。複数指定された場合は最後のものを使用し、Conflicting --only-* flags; using <last> と警告します。

  4. --bash が渡された場合:bash モードに切り替えて処理を終了します。 ほかの参照ファイルは読み込まず、6 ステージの SOP も実行しないでください。代わりに、上流の install.sh を bash にパイプする単一の bash コマンドを実行し、ほかのパラメータも渡します。

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/eleven-net-cn/llm-wiki-starter/main/install.sh \
      | bash -s -- --yes <forwarded params>
    

    install.sh が解釈できるパラメータのみを渡します:--name、--lang、--dir、--only-tools、--only-wiki、--only-obsidian。install.sh が非対話型で実行されるよう、必ず --yes を追加します。

    例:/llm-wiki-starter --bash --name foo --lang zh → curl ... | bash -s -- --yes --name foo --lang zh を実行します。

    install.sh の終了後、終了ステータス(成功/失敗)を 1 行だけ伝えます。install.sh 自体が概要を出力するため、Skill 形式の概要を追加しないでください。

  5. 直接ステージ 1 に進みます。「続行しますか?」など、確認を求めないでください。Wiki の作成依頼そのものが確認にあたります。全体原則 #8(説明せず実行する)は、トリガーによる呼び出しにも適用されます。

注意:ユーザーが以前この Skill を実行していて、ディスク上に既存の Wiki があっても、今回の実行の目的は新しい Wiki の作成です。ステージ 4 では新しい名前/ディレクトリを指定するよう促します。以前の Wiki があることを「作業はすでに完了している」と解釈しないでください。

パラメータリファレンス

2 つのインストール方法の整合性を保つため、名前は install.sh と同じにしています。表示順は、推奨順(よく使われるものから)です。

フラグデフォルト動作
--bash(無効)6 ステージの SOP をスキップします。上流の install.sh を 1 回のシェル呼び出しで(非対話型、--yes)実行し、ほかのフラグも渡します。AI のトークン消費を最小限に抑えます。AI が読み込むのは SKILL.md のステージ 0、手順 4 のみで、ほかの参照ファイルは読み込みません。
--name <wiki-name>(プロンプト)Wiki のディレクトリ名です。名前が重複した場合は再入力を求めます。
--lang <en|zh>en(またはプロンプト)テンプレートの言語オーバーレイです。
--dir <path>$(pwd)(またはプロンプト)親ディレクトリです。Wiki は <dir>/<name> に作成されます。
--only-tools(無効)ステージ 1~3 のみを実行します(基本ツール/Agent Skills/Obsidian アプリ)。ステージ 4~6 はスキップされ、Wiki は作成されません。
--only-wiki(無効)ステージ 1~3 をスキップします(ツールはすでにインストール済みとみなします)。ステージ 4(Wiki の作成)+ステージ 5(プラグイン/テーマ)+ステージ 6(完了処理)を実行します。
--only-obsidian(無効)ステージ 1~4 をスキップします。ステージ 5 のみを実行し(既存の保管庫にプラグイン+テーマをインストール)、簡潔なステージ 6 の概要を表示します。CLAUDE.md を含む保管庫を指す --dir が必要です。

続いてステージ 1 に進みます(または、有効な --only-* フラグに応じて先のステージに進みます)。

Canvas に関する制約(テンプレートにすでに反映済み)

テンプレートの AGENTS.md では、新しい保管庫内で今後実行される AI セッションに対し、.canvas の作成には json-canvas(kepano/obsidian-skills に含まれるもの)ではなく obsidian-canvas-creator(axtonliu/visual-skills)を使うよう指示しています。これは AI 間の連携用で、すでに AGENTS.md を通じて保管庫に反映されるため、ユーザー向けの完了時の概要で繰り返す必要はありません。

コメント