gknowledge

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将 Karpathy 的 LLM Wiki 打造成原生 GNOME 应用。
导入文档，即可获得一个由大模型持续更新的关联 Wiki。
原生 GNOME 应用。默认离线，磁盘上采用纯 Markdown 格式，并兼容 Obsidian。
自由选择大脑：本地模型、任意兼容 OpenAI 的端点，或你自己的 ChatGPT 套餐。

_{离线引擎对 6 篇 AI 论文的实际输出（data/demo/papers），无需 API 密钥。 使用 make demo-svg 重新生成。}

## 安装

一行命令，适用于 Ubuntu 24.04+ 和 Debian 13+。 该命令会添加经过签名的 gknowledge APT 仓库，因此可通过 apt upgrade 获取更新（其他发行版采用按用户安装的方式）：

curl -fsSL https://github.com/openapi/gknowledge/releases/latest/download/install.sh | bash

也可以自行添加 APT 仓库。 apt 还会一并安装 GTK 4、Libadwaita 和 PyGObject：

sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/gknowledge.gpg https://openapi.github.io/gknowledge/gknowledge.gpg
sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/gknowledge.sources https://openapi.github.io/gknowledge/gknowledge.sources
sudo apt update && sudo apt install gknowledge

任何发行版均可通过 Flatpak 安装（GNOME 运行时来自 Flathub）：

flatpak install --user https://openapi.github.io/gknowledge/io.github.openapi.Gknowledge.flatpakref

两个仓库的说明见 openapi.github.io/gknowledge。

然后从应用网格中打开 gknowledge。移除方法：sudo apt remove gknowledge（或 flatpak uninstall io.github.openapi.Gknowledge）。

其他发行版、源码安装和发行版构建

• Fedora、Arch 及其他发行版： 使用包管理器安装 PyGObject、GTK 4 和 Libadwaita，然后运行上面的一行安装命令。该命令会将应用安装到 ~/.local，无需 root 权限。
• 从源码安装： git clone https://github.com/openapi/gknowledge && cd gknowledge && make install。
• 单独下载文件： 每个版本的 .deb 和 Flatpak 包都在 Releases 页面上，例如，下载 gknowledge_all.deb 后运行 sudo apt install ./gknowledge_all.deb。

为什么选择 gknowledge

如果你用过 LLM Wiki、Tolaria、OpenKnowledge、Reor 或 Khoj，就已经熟悉这一流程：导入来源，让模型构建并维护一个 wiki，然后针对它提问。 gknowledge 以真正的 GNOME 应用的形式实现了同样的功能。

• 原生应用，不是网页视图。 使用 GTK 4 和 Libadwaita 构建，遵循 GNOME HIG。没有 Electron、Tauri 或浏览器引擎。
• 无需账号即可使用。 内置的启发式引擎可离线导入内容并回答问题。需要更好的综合能力时，再添加模型。
• 数据由你掌控。 内容采用带 YAML frontmatter 的 Markdown 格式，并配有易读的 SQLite 索引。可在 Obsidian 或任何编辑器中打开该文件夹。
• 有引用、可审核、渐进更新。 每个生成的页面都会记录其来源，回答会引用页面，审核队列则让你始终掌控全局。

熟悉的工作流

你从……了解到	功能	在 gknowledge 中的实现
Karpathy's LLM Wiki、LLM Wiki	导入：读取新来源，更新涉及的页面	已完成：包含来源追溯信息的两步提取
Reor、Khoj	提问：根据笔记回答问题并附上引用	已完成：词法搜索与图扩展、引用、已保存的回答
LLM Wiki、OpenKnowledge	index.md 和 log.md、[[wikilinks]]、兼容 Obsidian 的知识库	已完成
LLM Wiki、Tolaria	审核 AI 的修改，然后再应用	审核队列已完成，Git diff 计划中
Karpathy's LLM Wiki、OpenKnowledge	检查：孤立页面、矛盾、过时页面	计划中
LLM Wiki	知识图谱、聚类、缺口	计划中
Tolaria、OpenKnowledge、LLM Wiki	供 Agent 读取和写入 wiki 的 MCP 服务	已完成：gknowledge-mcp
LLM Wiki	网页剪藏工具、文件夹监视、深度研究	计划中

日期请参阅 ROADMAP.md，待办事项请参阅 TODO.md。

Karpathy 的 LLM Wiki，原生运行于 GNOME

2026 年 4 月，Andrej Karpathy 介绍了 LLM Wiki 模式：LLM 不再针对每个问题重新阅读原始文档，而是构建并维护一个随时间不断积累的持久化 Wiki。gknowledge 将其实现为一款桌面应用。

我们保留了什么

• 三层结构：不可变的 sources/、生成的 knowledge/ Wiki，以及用于告知引擎如何工作的设置。
• 两种操作：摄取（读取来源并更新相关页面）和查询（基于 Wiki 给出带引文的回答）。Lint 即将推出。
• 用 index.md 作为目录，用 log.md 记录只追加、不修改的历史。
• 使用带有 [[wikilinks]] 和 YAML frontmatter 的纯 Markdown，因此可以在 Obsidian 中打开该文件夹。
• 人负责整理，模型负责维护。

我们做了哪些改动和新增

• 做成原生应用，而非概念文件。 使用 GTK 4 和 Libadwaita，在一个窗口中整合来源、Wiki、助手和审核功能。
• 完全无需模型也能运行。 离线引擎可以摄取内容并回答问题；模型则能让效果更好。
• 自带大脑。 使用你的 ChatGPT 套餐（通过 Sign in with ChatGPT）、Ollama，或任何兼容 OpenAI 的端点。
• 两步摄取，并记录来源。 先分析，再生成页面；每个页面都会记录其来源。
• 没有空页面，也没有重复项。 只有存在实际内容时才会创建页面；不同来源中的名称会合并（例如“Kasparov”和“Garry Kasparov”）；次要人物名称会先作为提及保留，直到第二个来源引用他们。
• 审核队列，用于处理模型不确定的内容。
• MCP 服务，让 Claude Code、Codex 或 Cursor 能够搜索、阅读并扩展同一个 Wiki。

在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中使用你的 Wiki

gknowledge 附带 MCP 服务。将任何 Agent 指向一个项目文件夹：

claude mcp add gknowledge -- gknowledge-mcp ~/Knowledge/my-project     # Claude Code
codex mcp add gknowledge -- gknowledge-mcp ~/Knowledge/my-project      # Codex CLI

对于 Cursor 或其他客户端，将以下内容添加到 MCP 配置中：

{ "mcpServers": { "gknowledge": { "command": "gknowledge-mcp", "args": ["/home/you/Knowledge/my-project"] } } }

工具	Agent 可以执行的操作
search_wiki	按关键词查找页面
read_page	阅读页面及其来源和反向链接
list_pages	按类型列出页面
ask	获取带引文的回答，并可选择将其保存回 Wiki
add_source	导入并摄取文件
recent_activity	查看近期变更

从源码试用

sudo apt install python3-gi gir1.2-gtk-4.0 gir1.2-adw-1   # Ubuntu / Debian
git clone https://github.com/openapi/gknowledge && cd gknowledge
make start      # opens a demo project with six AI papers already ingested

make start 还会在你编辑源码时重启应用，这是开发 gknowledge 最快捷的方式。日常使用时，可通过 make install 安装。

自带大脑

提供方	需求	说明
离线（默认）	无	使用启发式提取和抽取式回答。完全私密。
ChatGPT 套餐	Plus 或 Pro 账户	依次打开 Preferences、Provider，选择 Sign in with ChatGPT。用量计入你自己的套餐，无需 API 密钥。
Ollama / LM Studio / vLLM	本地服务	使用你设备上任何兼容 OpenAI 的端点。
兼容 OpenAI 的云服务	API 密钥	OpenAI、OpenRouter、Together 等。

除非你选择非离线提供方，否则不会向任何地方发送任何内容。

对比

	gknowledge	LLM Wiki	Tolaria	OpenKnowledge	Reor（已归档）	Khoj
原生 GNOME / GTK 4	是	Tauri	Tauri	Electron	Electron	Web + Electron
离线运行，无需密钥	是	需要模型	AI 可选	由 Agent 驱动	本地模型	可自托管
纯 Markdown 知识库	是	是	是	是	是	可读取你的知识库
Linux 打包格式	.deb、Flatpak	.deb、AppImage	AppImage、.deb	.deb、.rpm	AppImage	pip、Docker
许可证	MIT	GPL-3.0	AGPL-3.0	GPL-3.0	AGPL-3.0	AGPL-3.0

各项目的详细信息和历史记录见 DISTRIBUTING.md。

gknowledge 是……的替代选择

gknowledge 处于 大模型驱动的知识库、本地优先的笔记工具 和 文档 RAG 系统 的交汇处。如果你用过下面的任何工具，就已经了解这类问题的概貌——gknowledge 以一款原生 GNOME/GTK 应用的形式解决这一问题，本地优先、不绑定特定提供商，并且完全离线可用（得益于内置的启发式提取引擎，无需 API 密钥）。

LLM wiki / 自动知识库构建工具（最接近的同类项目，其中有几个已在 NOTES.md 中研究）：

• LLM Wiki（nashsu/llm_wiki） — Tauri 桌面应用，实现了 Karpathy 的增量式“LLM 构建并维护 wiki”模式
• Tolaria — 文件优先、Git 优先的 Markdown 知识库，支持 AI 辅助编辑
• WeKnora（Tencent） — 企业级 RAG + Agent + 自动 wiki 框架
• OpenKnowledge（Inkeep） — 所见即所得的 Markdown 编辑器，集成了用于 LLM wiki 的 Agent/MCP 功能
• Reor — 本地优先的 AI 笔记工具，可自动关联相关笔记
• Khoj — 可自托管的 AI“第二大脑”，用于处理你的文档

并非同类产品：Google NotebookLM 提供了类似的带引用笔记本体验，但它是闭源的，且只能通过云端使用。

文档 RAG /“与你的知识对话”引擎：

• AnythingLLM、Onyx（原名 Danswer）、Quivr、PrivateGPT、GPT4All、Cherry Studio、Verba（Weaviate）

本地优先 / 网络化思维笔记工具（gknowledge 通过自动摄取和来源追溯功能与它们互为补充）：

• Obsidian（+ Smart Connections / Copilot 插件）、Logseq、SiYuan、Trilium Notes、Zettlr、Foam、Dendron、Joplin、Notion、Tana、Capacities、Heptabase、RemNote

AI 功能日益丰富的文档 / 参考资料管理工具：

• Zotero、Paperless-ngx

gknowledge 有何不同

• 原生适配 GNOME，而非 Electron/Tauri 或 Web 优先 — 基于 GTK 4 + Libadwaita，遵循 HIG，并适配 Flatpak。
• 离线优先且不绑定特定提供商 — 内置本地启发式引擎；OpenAI 兼容端点（OpenAI、Ollama、LM Studio、vLLM、OpenRouter 等）均为可选项，可替换，并按项目配置。
• 格式透明，数据归用户所有 — 知识以纯 Markdown 和 YAML frontmatter（兼容 Obsidian）保存，并附带易读的 SQLite 索引；不会有任何内容被同步服务锁定。
• 增量处理，而非无状态 RAG — 来源只需摄取一次，便会进入持久化、交叉链接的知识空间，并保留来源信息；而不是每次提问时都从头检索。
• 人在回路 — 生成的内容会有明确标记，审核队列让你始终掌握编辑控制权。

项目文档

• ROADMAP.md — 里程碑以及我们借鉴同类项目的功能
• TODO.md — 可执行的待办事项
• DISTRIBUTING.md — 同类项目的定位与发行研究（意大利语）
• CONTRIBUTING.md — 如何参与贡献
• docs/DESIGN.md — 最初的产品与设计文档
• CHANGELOG.md — 各版本的变更内容

许可证

MIT。欢迎贡献，详见 CONTRIBUTING.md。

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