My Wiki 是一个本地优先、由 AI Agent 驱动的知识管理应用。它既可以作为 Agent Skill 在聊天中使用，也提供可视化知识宇宙、知识维护和 Viki 问答的网页前端。
网页、PDF、扫描件、图片、Office 文档、聊天记录和官方资料里有大量有价值的信息，但它们通常散落在不同位置，很难持续整理，更难在以后准确复用。
My Wiki 让本地 AI Agent 负责知识的完整生命周期：保存原始资料，提取可读正文，蒸馏原子 Wiki，建立关系与证据链接，回答问题，维护知识健康，并通过网页把知识呈现为可以探索和操作的知识宇宙。
默认不需要云数据库、向量数据库、Obsidian 或付费 API。知识以 Markdown、原始文件、快照和图片保存在你控制的本地文件夹中。
My Wiki 由两个相互配合的使用界面组成，共享同一个本地知识库：
| AI Agent Skill | 知识宇宙网页前端 | |
|---|---|---|
| 适合场景 | 在 Codex、Claude Code、OpenCode 等客户端中直接聊天 | 浏览、比较、维护和可视化操作知识 |
| 主要交互 | 用自然语言让 Agent 入库、维护、检索和回答 | 用鼠标探索图谱、上传资料、处理队列、询问 Viki |
| 知识范围 | Wiki、raw 原始证据、图片、快照和本地文件 | 知识宇宙、知识星系、Wiki 星球与原文证据层 |
| Agent 能力 | 使用当前 Agent 客户端执行完整工作流 | 调用已登录的本地 Codex、OpenCode 或 Claude CLI |
| 数据位置 | 你指定的本地知识库目录 | 同一个本地知识库目录 |
你可以只使用其中一种，也可以在聊天和网页之间随时切换。两种方式读写的是同一套知识，不需要同步两份数据。
安装后，在 Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等支持 Skill 的 Agent 中直接说人话：
在 D:\Knowledge\Personal 创建一个 My Wiki 知识库并设为默认。
把这篇文章入库：https://example.com/article
把这个 PDF 和其中的重要图片保存到知识库。
维护知识库。
根据本地知识回答这个问题，并展示相关证据图片。
Agent 会自动定位知识库，保存 raw 原始证据和附件，创建或更新原子 Wiki，维护双向关系，并优先用 Wiki 回答、再回到 raw 核实重要结论。你不需要记忆一套 CLI。
对 Agent 说：
打开知识宇宙。
打开 My Wiki 前端。
打开知识图谱。
Agent 会启动本地网页应用。你可以：
- 在知识宇宙中观察多个知识星系及其交会；
- 进入知识星系，查看三维 Wiki 星球关系网络；
- 打开 Wiki 页面，继续进入它背后的 raw 原文证据层；
- 搜索 Wiki、关系和来源，而不破坏当前图谱层级；
- 输入网页链接，或上传文件、文件夹和 Markdown + 图片 ZIP 图文包；
- 查看 Inbox 与
needs-followup，并批量调用 Agent 蒸馏 Wiki、建立链接和完成维护； - 使用常驻知识伙伴 Viki 基于 Wiki、raw 证据和相关图片进行问答；
- 在 Viki 中独立选择 Agent CLI 与宠物形态，并调整聊天窗口大小；
- 导出一个知识星系，或预览并导入别人分享的
.mywiki知识包。
网页前端只监听 127.0.0.1。日常通过 Agent 入库或维护时不会自动启动它；只有你明确要求打开知识宇宙、前端或 Dashboard 时才会启动。
网页 / PDF / 扫描件 / 图片 / Office 文档 / 外部平台
|
v
raw 证据层
原文、快照、原件、图片、元数据
|
AI Agent
蒸馏、关联、核实、维护、修复
|
v
原子 Wiki 页面
概念、方法、API、实体、流程
|
+--------------+--------------+
v v
有依据的知识问答 知识宇宙网页
My Wiki 不是给每份文档生成一段摘要。一份资料可以更新多个长期 Wiki，一个 Wiki 也可以综合多份原始证据。只有 Wiki 已建立、raw 与 Wiki 的双向证据关系闭合、后续事项处理完成，一份 raw 才会被标记为 processed。
这种结构让知识可以被反复使用：今天保存的资料可以更新已有 Wiki，明天的新问题可以复用这些 Wiki，重要结论仍然能一路回到原文、图片或 PDF 核实。
- 知识宇宙：整个知识库的全局视图，展示多个知识星系以及它们通过共同 Wiki 形成的联系。
- 知识星系：一组成体系、可以独立理解和复用的知识集合，例如 FlexSim、Agent 开发或项目经验。
- Wiki 星球：一篇原子 Wiki，表达一个概念、方法、实体、流程或可长期复用的结论。
- 原文证据层：支撑某篇 Wiki 的网页、Markdown、PDF、图片和其他 raw 来源。
图谱不是额外维护的一套数据库。它直接从 Wiki 与 raw 的关系生成，知识发生变化时，运行中的前端会自动刷新。
知识星系可以导出为单个 .mywiki 知识包。它不是只有几篇摘要，而是一套带证据的知识集合，包含：
- 这个星系的 Wiki Markdown；
- Wiki 关联的 raw Markdown；
- 可用的来源 URL；
- 相关图片与图像索引；
- raw 明确引用的网页快照、PDF 和其他原始文件。
接收方可以先预览重复项、重命名和冲突，再确认导入自己的知识宇宙。即使原始资料没有 URL，例如本地 PDF，知识包仍然可以保留完整证据。
你既可以在网页中导入和导出，也可以直接告诉 Agent：
把“FlexSim”知识星系导出成知识包。
预览导入这个 flexsim.mywiki 知识包。
确认导入，并把星系名改成“仿真工程”。
这使 My Wiki 不只是个人资料整理工具，也可以成为可传播、可验证、可继续维护的知识生态基础。
- 本地优先：Markdown、原件、网页快照和图片都在你控制的目录中。
- Agent 自动维护：短指令即可完成入库、蒸馏、链接、检查和修复。
- 结论可追溯：Wiki 结论回链 raw，重要信息可以核实到原文与图片。
- 面向复用而非堆积：资料被整理成原子 Wiki 和关系，而不是只进入一个搜索黑盒。
- 网页应用可操作：不仅看图谱，还能添加资料、处理维护队列、问 Viki、导入和导出知识星系。
- 支持多种本地文档：文本 PDF、扫描 PDF、图片、DOCX、PPTX、XLSX、文件夹批次和 ZIP 图文包。
- 失败不会伪装成功：空内容、低置信度或不完整解析会锁定为
needs-followup，不会被当成已读资料。 - 开放且可迁移：知识可以移动、备份、用任意 Markdown 编辑器打开，也可以以后接入 Obsidian 或 RAG。
- 零成本起步：只需要 Node.js 和一个已经可用的本地 Agent 客户端。
My Wiki 重点解决知识进入检索之前的整理层：把原始资料变成可读、有关系、能核实、可维护的长期知识。
| My Wiki | 传统 RAG | LLM + Obsidian | |
|---|---|---|---|
| 开始使用 | 安装 Skill，同时获得 Agent 工作流与网页应用 | 搭建切片、Embedding、召回、存储和服务 | 安装编辑器和插件，再设计提示词与笔记规范 |
| 主要存储 | Markdown、原始文件、快照和本地图片 | 向量索引加外部原文存储 | Markdown Vault |
| 谁来整理 | Agent 维护 raw、原子 Wiki、关系和健康状态 | 流水线索引文本切片，可读知识通常另做 | 通常由用户手工整理，LLM 提供辅助 |
| 可追溯性 | Wiki 与 raw 双向链接并可自动检查 | 取决于检索元数据和应用设计 | 可以做到，但依赖用户习惯 |
| 网页能力 | 内置知识宇宙、录入、维护、Viki 和知识包交换 | 通常需要单独开发应用 | 主要是编辑器内的笔记浏览与插件能力 |
| 分享单元 | 带 Wiki、raw、图片和原件的知识星系 | 索引或应用特定的数据包 | 文件夹或整个 Vault |
| 更适合 | 个人、团队和项目知识的长期管理与复用 | 大规模语义检索和生产服务 | 人工写作、链接和浏览笔记 |
My Wiki 不排斥 RAG 或 Obsidian。你可以用 Obsidian 打开同一个知识库，也可以在规模真正需要时，把已经整理干净的 Markdown 证据层交给 RAG。
需要 Node.js 18+ 和 npm。安装和更新使用同一条命令：
npx my-wiki-skill@latest国内网络可以使用：
npx --registry=https://registry.npmmirror.com my-wiki-skill@latest也可以直接让 Agent 安装：
帮我安装 My Wiki：npx my-wiki-skill@latest
安装器会自动探测常见 Agent Skill 目录：
| Agent 客户端 | 默认 Skill 目录 | 安装支持 |
|---|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills |
自动探测或 --target claude |
| Codex | ~/.codex/skills |
自动探测或 --target codex |
| OpenCode | ~/.config/opencode/skills |
自动探测或 --target opencode |
| OpenClaw | ~/.openclaw/workspace/skills |
自动探测或 --target openclaw |
| Hermes Agent | ~/.hermes/skills |
自动探测或 --target hermes |
其他兼容 SKILL.md 的 Agent |
由宿主决定 | 使用 --dir <Skill目录> |
安装完成后，新开或刷新 Agent 会话，然后创建知识库、开始入库，或直接说“打开知识宇宙”。
知识库可以放在电脑任意位置，与 Skill 安装目录和源码仓库完全分离：
my-vault/
raw/
sources/ 原始证据的 Markdown 转写
assets/ 每篇来源独立保存的图片与图像索引
snapshots/ 网页快照、PDF、Office 文档和其他原件
wiki/ 可长期复用的原子 Wiki 页面
templates/ 当前知识库使用的 Markdown 模板
.my-wiki/ 本地缓存、运行状态、导入导出记录
网页与 Agent 使用相同的本地解析质量门槛。文本 PDF 会逐页提取，扫描件和图片会本地 OCR，DOCX、PPTX、XLSX 会转换为结构化 Markdown；原文件始终保留在 raw/snapshots/。
公开仓库和 npm 包不包含你的知识库、本地 MCP 凭据、运行日志或工作区专用 Agent 规则。知识库是否备份、同步、加密或始终留在一台电脑上，由你决定。
- Obsidian：可以作为同一套 Markdown 知识库的人工编辑器，但 My Wiki 不依赖它。
- Firecrawl MCP：增强动态或难抓取网页的入库能力；完整托管爬取可能需要 Firecrawl 认证。
- IMA 和其他外部平台：先把得到授权的资料迁移到本地 raw，再走同一套维护流程。
- RAG：未来需要 Embedding 和生产级检索时再接入，不必放弃已有的 raw 与 Wiki。
My Wiki 源码使用 MIT License。Dashboard 内置宠物资源保留各自的作者和许可说明，详见 宠物资源说明。