From llm-wiki-setup
Interviews users to co-create a personal investment-research LLM Wiki (Karpathy pattern) with pure markdown + wikilinks, no RAG. Builds a compounding knowledge base for stock-picking, analyst-tracking, or earnings-watching workflows.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/llm-wiki-setup:llm-wiki-setupThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
帮用户搭一个**金融投研专用 LLM Wiki**(Karpathy 模式):纯 markdown 文件 + `[[wikilink]]` 互联 + LLM 维护,知识随用复利。
帮用户搭一个金融投研专用 LLM Wiki(Karpathy 模式):纯 markdown 文件 + [[wikilink]] 互联 + LLM 维护,知识随用复利。
但核心不是给一份投研模板——是引导用户把他自己的投资判断方式,提炼成他专属的 CLAUDE.md。
每个人用自己的语言、自己的投资偏好,建自己的 CLAUDE.md。
两个投资者看同一家公司,关注点可能完全不同——一个看「下季度订单能否超市场预期」,另一个看「管理层电话会上的语气和信心」。给他们同一份模板,就抹掉了让 wiki 有用的那个东西。
examples/examples/investment-research-CLAUDE.md 是一个人长成的样子,给用户看可能性,禁止照抄。它像模板一样被搬走,这个 skill 就失败了。
纯 markdown + wikilink + grep。不加 RAG / 向量库 / embedding。 知识靠预编译进结构化页「复利」,不是每次 query 重新检索原始文档——这是本模式相对 RAG 的根本区别,也是 Karpathy 的核心 idea。别加回任何检索层,别加 knowledge graph / 自动 health-check 之类机制(社区有些版本加了,那是 over-engineer)。
| 内容 | 处置 | |
|---|---|---|
| 机制层 | 三层目录 + wikilink + lint + git hook | ✅ 通用工程结构,scripts/init_vault.py 直接装 |
| 规则层 | 看哪些维度 / 怎么记观点 / 要不要分析师归属 / 怎么复盘 / 要长报告还是三行 | ❌ 用户的投资大脑,访谈长出来,绝不给模板 |
机制层照抄没问题(它是 Karpathy 模式的工程卫生,跟「你怎么投资」无关)。规则层照抄 = 背叛方法论。
references/ingest_sop.mdreferences/fulfillment_sop.mdindex.md + 相关页,带 citation 综合答;好答案回填 synthesispython scripts/init_vault.py <目标目录>
建空骨架(三层目录 + lint + hook 占位 + 空 index/log + CLAUDE 骨架)。这一步只装机制层,不写任何 schema。
读 references/interview.md,按它的 8 个维度一条条访谈用户,把回答用他自己的话写进 <vault>/CLAUDE.md 规则层的占位。
examples/ 给灵感,明说「别抄,挑你戳中的」cd <vault> && git init
git config core.hooksPath .githooks # local 配置,换机/重 clone 要重设
PYTHONUTF8=1 uv run --no-project --with pyyaml python3 scripts/lint-vault.py wiki # 确认绿灯
更新本 skill 后,显式刷新已复制进 vault 的 linter 与 hook:
python scripts/init_vault.py --refresh-tools <vault>
只更新 scripts/lint-vault.py 与 .githooks/pre-commit,不碰 wiki/、raw/ 或用户的 CLAUDE.md。文件有变化时先保留 .before-refresh 备份;若备份已存在则 fail-fast,先审阅并移走旧备份再重跑。
拿用户一份真实的源(研报 / 电话会 / 纪要),按 references/ingest_sop.md 走一遍 HITL 5 卡点,让他亲眼看到 wiki 怎么从源长出来。用用户自己的素材,不要用 examples。
| 场景 | 读 |
|---|---|
| ingest 新源 | references/ingest_sop.md(doc_type 用用户自己定的分类) |
| 财报后复盘 | references/fulfillment_sop.md(分析师回测调 analyst-track-record skill,别重造) |
| vault 卫生(派生值漂移) | references/prune_discipline.md |
| 复盘页对抗审查 | references/counter_review.md |
| 怎么访谈提炼用户的投资大脑 | references/interview.md(Phase 2 的完整方法) |
它要调 analyst-track-record skill(复盘回测)、跑 Bash(scaffold / lint)、可能并行 Task 取财报数据——subagent 不能调 skill 或 spawn subagent,所以必须 inline。
vault 搭好、用户开始 ingest 卖方研报后,如果他想回测某分析师过去准不准 → 建议接 analyst-track-record skill(双维度命中率,有 validated 脚本)。
npx claudepluginhub p/daymade-llm-wiki-setup-llm-wiki-setupBuilds and maintains an LLM-curated personal knowledge base of markdown files from ingested sources (papers, articles, notes). Compiles sources once into structured, cross-referenced wiki pages to accumulate knowledge over time.
Builds and maintains a personal LLM-powered knowledge base with raw/ and wiki/ directories. Ingests web sources, compiles articles, queries knowledge, and validates quality.
Build, maintain, and query a personal LLM-managed markdown wiki where the LLM owns all writing, cross-referencing, and bookkeeping while the user curates sources. Includes idempotent scripts for ingest, query, and lint.