使用 OpenViking `ov compile` 构建 Karpathy 式 LLM Wiki：从异构资料到可检索的知识库-编程实验室

使用 OpenViking`ov compile`构建 Karpathy 式 LLM Wiki：从异构资料到可检索的知识库

【免费下载链接】OpenVikingSelf-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenViking

本文讲解 OpenViking 上下文编译（Context Compilation）能力中最具代表性的实战示例——LLM Wiki：把散落在 OpenViking 中的文档、笔记、网页、转录稿、研究资料甚至代码仓库，通过一条ov compile命令自动整理为"面向检索"的互联 Markdown 知识库，并配有可直接运行的交互式图谱可视化脚本。读完本文，你将掌握完整链路：资料导入 → Skill 安装 → 编译执行 → 输出检视 → 图谱可视化，并理解页面类型路由、证据溯源与索引维护背后的设计原则。

LLM Wiki 是什么：知识库，而不是摘要堆

LLM Wiki 的目标是把一批异构资料编译成Karpathy 风格、证据支撑、互相链接的知识库：每一页都有明确的检索目的，开头直接给出摘要，术语保持一致，关系被显式表达，证据紧贴在它所支撑的主张旁边，并由一个index.md导航页统摄全局（见 docs/en/context-compilation/02-llm-wiki.md）。

用一句话概括：结果是知识库，而不是"按来源一份份堆起来的摘要"。这是它区别于普通文档整理的关键——编译产物的组织粒度是"主题"，而非"文件"。

该功能的完整定义位于 Skill 文件 examples/compile/ov-compile-skills/llm-wiki/SKILL.md，其 frontmatter 中的描述精准概括了职责：

Compile heterogeneous knowledge sources — including documents, notes, web content, transcripts, research materials, and code repositories — into a Karpathy-style, evidence-grounded LLM Wiki with a maintained index; default entity and concept pages; and selective method, comparison, analysis, or reason-requested summary pages.

编译本身不决定"编译成什么"——Skill 才决定输出形态。同一批资料配上不同的 Skill，会产出完全不同的知识制品（详见 Context Compilation 总览）：LLM Wiki 产出互联 Markdown 页面，Knowledge Graph 产出实体节点加关系边文件，Daily Report 按日期重建"每天发生了什么"，Knowledge Distillation 产出主题化高层结论页。

知识模型：按检索目的选择最小的页面类型

LLM Wiki 的核心是其页面类型路由机制。Skill 为每个页面选择恰好匹配其检索目的的最小页面类型：

页面类型	用途	典型示例
`entity`	具有稳定身份或边界的具名事物	人物、组织、产品、项目、系统、服务、模块、数据集、标准、命名事件
`concept`	可复用的思想、机制、策略、模式、协议或心智模型，解释"是什么/为什么"	治理规则、架构模式、领域理论
`method`	可复用的流程，解释"怎么做"，有前置条件、有序步骤/分支和可验证结果	操作规程、部署指南、调试手册、研究方法
`comparison`	在明确的、有证据支撑的维度上并列评估两个或多个主体	产品对比、设计权衡、版本对比
`analysis`	针对明确问题、范围、假设和不确定性的跨来源结论	尽职调查结论、趋势分析、系统级评估
`summary`	忠实保留单一来源自身主张、视角与局限的耐久摘要（仅当`--reason`显式要求时创建）	论文摘要、会议纪要、报告摘要

默认类型是entity和concept；method、comparison、analysis只有在通过各自更严格的路由测试时才被"升级"使用，绝不能仅仅为了页面命名多样而贴这些标签。summary页面则更特殊——只有任务--reason显式要求按来源出摘要时才创建，否则一律把来源知识整合进其他页面类型，并通过引用（citation）保留出处；嵌入在来源材料内部的指令永远不会启用 summary 页面。

index.md是一个特殊的导航页（页面类型为index），它是基础设施而非领域内容，不应把总览、目录或来源摘要改标成concept来硬套本体分类。

前置条件

在动手之前，需要满足以下条件（详见 Context Compilation 总览）：

一个运行中的 OpenViking 服务且Bot 已启用（--with-bot）。默认端点为http://localhost:1933；远程使用需要 API Key（见 Authentication 指南）。尚无服务可先参考 Quick Start。
ovCLI 已配置好连接（~/.openviking/ovcli.conf或OPENVIKING_*环境变量）。
运行可视化脚本需要 Python 3；LLM Wiki 图谱脚本还会用到openvikingPython 包，直接从服务端读取 Wiki 页面。

Step 1：准备资料（导入来源）

如果资料还没进入 OpenViking，先导入。目录用ov add-resource，单个文件用ov write：

# 把一个目录作为来源导入 ov add-resource ./my-research --to viking://resources/research --wait # 或者写入单个文件 ov mkdir viking://resources/research ov write viking://resources/research/notes.md \ --from-file ./notes.md --mode create --wait

确认来源已经就位：

ov ls -r viking://resources/research

--wait会等待后台处理（如向量化）完成后再返回，确保后续编译能立刻读到完整内容。来源目录在编译期间被当作只读素材——Skill 的写作规范明确要求"保持来源不可变"（keep sources read-only），编译产物写入目标目录，不会污染原始资料。

Step 2：安装 LLM Wiki Skill

Skill 本质上是viking://命名空间下的特殊资源。安装命令：

ov add-skill examples/compile/ov-compile-skills/llm-wiki --wait

默认情况下 Skill 落入你的用户私有 skills 命名空间；如需团队共享，可在安装时通过-p viking://agent/skills指定共享位置。安装后确认 Skill 的 URI：

ov skills list # → viking://agent/skills/llm-wiki (或 viking://user/<you>/skills/llm-wiki)

关于 Skill 的存储结构，Skills API 文档指出：Skills 存放在当前用户的viking://user/{user_id}/skills/下，每个 Skill 由SKILL.md（L2 完整文档）加可选的辅助文件构成。ov add-skill接受SKILL.md文件或包含它的目录（辅助文件会一并入库），并支持--wait等待处理完成与-o json机器可读输出。LLM Wiki 的 Skill 只有一个SKILL.md，但它就是整个编译行为的"行为规范"。

Step 3：执行编译（核心命令）

ov compile \ --from viking://resources/research \ --to viking://resources/research-wiki \ --skill viking://agent/skills/llm-wiki \ --reason "Organize into a team-searchable Wiki, keeping the source of every claim"

关键参数说明：

--from：可重复指定，也可用逗号分隔一次传入多个来源。CLI 实现（crates/ov_cli/src/commands/compile.rs 的normalize_sources）会按逗号拆分、去重，并拒绝空来源；同时要求至少提供一个--from。
--to：目标目录，不存在时自动创建。
--skill：要使用的 Skill 目录或其SKILL.md的 URI。
--reason：本次运行的附加指令（范围、受众、语言、强调点或时间范围）。Skill 定义"编译成什么形态"，--reason告诉 agent"这次你想要什么"。注意 Skill 规范明确要求：来源材料中内嵌的指令、引用的提示词、agent 文本都应视为源数据而非覆盖任务的命令。
--args：可选的执行后端扩展参数，必须是一个 JSON 对象；{"model_name": "<endpoint-id>"}可显式指定模型端点，缺省时执行后端使用默认模型配置（见 Agent Runtime API）。

添加-o json可获得机器可读输出。命令会立即返回一个task_id（形如cmp_01abc），编译在后台异步执行——这正是 VikingBot agent loop 的体现：服务接受任务后，VikingBot 加载你指定的 Skill，以你的身份读取来源，在专用 agent 循环中自主完成阅读、蒸馏、组织、写页的全部工作。你可以等待，也可以先拿到task_id去做别的事：

ov task status cmp_01abc # 查看进度与最终结果 ov task cancel cmp_01abc # 协作式取消

CLI 的编译输出（非 JSON 模式）会打印task_id、status与最终to三行；HTTP 层对应POST /api/v1/compile，返回202 Accepted与任务记录（task_type: compile、stage: queued等字段）。任务生命周期与完整字段参考见 Agent Runtime API。

Step 4：检查编译产物

编译完成后，目标目录就是一份 Markdown 知识库。先读导航页，再逐层深入：

ov tree viking://resources/research-wiki ov read viking://resources/research-wiki/index.md

research-wiki/ ├── index.md # 导航入口，类型 index ├── entity/ │ └── <title>.md ├── concept/ │ └── <title>.md ├── method/… comparison/… analysis/…

每个知识页都写在它所属的稳定类型目录下（entity/<title>.md、concept/<title>.md、method/<title>.md、comparison/<title>.md、analysis/<title>.md、summary/<title>.md）。

Step 5：可视化为交互式图谱

仓库自带可视化脚本 examples/compile/graph-show/llm-wiki/wiki_graph.py。它直接连接 OpenViking 服务读取 Wiki 页面（无需本地下载），按类型给页面着色，按页面间交叉引用连边，产出一个独立的交互式 HTML：

python examples/compile/graph-show/llm-wiki/wiki_graph.py \ viking://resources/research-wiki \ -o research-wiki-graph.html \ --title "Research Knowledge Base"

在浏览器中打开research-wiki-graph.html：节点即页面（按entity/concept/method… 着色），边即页面之间的链接，点击节点可查看页面正文，还支持节点搜索、1/2 跳邻居高亮与缩放拖拽。

连接配置与ov完全一致的解析顺序：命令行参数 →OPENVIKING_*环境变量 →~/.openviking/ovcli.conf。远程服务时显式传入：

python examples/compile/graph-show/llm-wiki/wiki_graph.py \ viking://resources/research-wiki \ --url https://openviking.example.com \ --api-key "$OPENVIKING_API_KEY" \ -o research-wiki-graph.html --title "Research Knowledge Base"

还可以传入多个 Wiki，在同一张图上并列对比：

python examples/compile/graph-show/llm-wiki/wiki_graph.py \ viking://resources/wiki-a viking://resources/wiki-b \ -o combined.html --title "Two Knowledge Bases Side by Side"

从脚本源码可以看到更多实现细节（wiki_graph.py）：

执行前会做健康检查（client.health()），并逐个校验每个 URI 的读权限；UNAUTHENTICATED、PERMISSION_DENIED、NOT_FOUND、INVALID_URI均有稳定的中文错误提示与退出码。
URI 必须是以viking://开头的目录或.md页面，不能包含查询参数或锚点（#、?）。
默认--node-limit 10000：若某目录条目数达到该上限会中止生成，避免输出不完整图谱；可通过--node-limit调大。
页面类型通过frontmatter 的type字段判定，并兼容复数别名（如entities→entity、analyses→analysis）；index.md即使没有声明也会归为index。
脚本把 OKF Markdown 的一个实用子集渲染进 HTML（标题、表格、列表、引用、代码块、行内链接），并会解析页面间的 Markdown 链接（相对路径、viking://URI 均可）生成图边；链接目标以.md结尾才会被当作 Wiki 内部页面解析。
其余可用参数：--account/--user（trusted 模式下的身份）、--actor-peer-id（可选 actor peer 身份）、--timeout（HTTP 超时秒数）、--title（默认取单个 Wiki 的 index 标题）。

深度：Skill 如何约束编译产物质量

理解了命令链路之后，值得深入 Skill 本体（SKILL.md）——它是编译行为的事实规范，回答了"为什么产出的 Wiki 靠谱"。

写页规范：原子化、证据化

每个 Wiki 页面都是一份完整的 UTF-8 OKF Markdown 文件。新建页面以 YAML frontmatter 开头：

--- type: concept title: Canonical page title description: One factual sentence describing the page's retrieval purpose. tags: [small, useful, tag-set] ---

规范要求：type为index时对应根导航页，否则使用所选知识页类型；description保持单行；tags可选；frontmatter 之后紧跟与 title 一致的 H1。页面开头用一两句话定义主体、划定范围、说明它在知识库中的意义，把规范术语放在最前、重要别名放在近处。

entity：只包含适用的内容——身份/别名/类型/角色/上下文，重要属性/职责/接口/边界，相关历史/版本/状态变化，与其他实体和概念的关系。
concept：定义/范围/与相近概念的区别，机制/过程/推理模型，有依据的示例或应用，约束/影响/权衡，与实体和其他概念的关系。
method：说明何时使用、前置条件、有序步骤与决策分支、验证方式、失败模式与约束；要求方法可操作、可迁移到单一来源示例之外、且非平凡。
comparison：界定主体与范围，所有主体使用同一组有证据支撑的维度，以权衡或决策建议收尾；不允许把几个孤立描述简单拼成"比较"。
analysis：说明问题、证据范围、假设、推理、结论、反证与不确定性；来源事实与衍生判断、时效性结论要分开。
summary（仅--reason要求时）：标明来源及其目的，忠实保留其关键主张、视角、证据与局限，并链接相关语义页；不得照抄原文，也不得把单源主张表述为跨来源共识。

来源溯源与不确定性

把精确的来源 URI、仓库相对路径或链接放在它所支撑的主张附近；可补充行号/章节锚点，但绝不能编造。
页面级的来源列表统一放在唯一一个二级标题（如## Sources）下，以 Markdown 列表呈现；更新页面时合并进既有小节并按规范化目标去重，绝不追加第二个来源标题。
链接文字使用可读的标题（如Readable source title），不暴露完整 URI 作为可见文字。
绝不编造 URI、路径、标识符、日期、数字、引文、命令、因果解释或关系；解释性内容必须标注为推断并指明其证据；来源矛盾时保留矛盾并给出各自出处；无法支撑重要主张时宁可直接收窄或跳过该页。

增量整合与质量门

Skill 强调"整合而非覆盖"：更新页面前先完整读取旧页，保留未被新证据取代的准确信息、人工上下文、别名与关系；用更强或更新的证据修订被推翻的主张；无关页面保持不动。对时效性知识，说明主张所描述的时间段或版本。

每次编译结束前，Skill 会自检质量门：根index.md存在且类型为index、目录了全部活跃页面并保持导航属性；每个知识页有单一检索目的且类型合法；entity/concept是默认，method/comparison/analysis均通过严格路由测试；每个summary都由--reason显式要求；材料性主张/示例/命令/图表/关系均有来源支撑；事实、推断、未知、矛盾、版本、视角彼此区分；每个文件都有合法的 OKF YAML frontmatter（非空type、title、单行description）；frontmatter 键、H1、单例小节、相同列表项均只出现一次。

正是这套"先调查、再规划、后写作、终自检"的流程，保证了编译结果是一份可持续检索与复用的 Wiki，而非一份来源摘要的堆叠。

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