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name: llm-wiki description: Use quando estiver construindo ou mantendo uma base de conhecimento pessoal persistente (segundo cérebro) no Obsidian, onde um LLM ingere fontes de forma incremental, atualiza páginas de entidades/conceitos, mantém referências cruzadas e mantém uma síntese atualizada. Gatilhos incluem "segundo cérebro", "wiki no Obsidian", "gestão de conhecimento pessoal", "ingerir este paper/artigo/livro", "construir um wiki de pesquisa", "conhecimento acumulado", "Memex", ou sempre que o usuário quiser que o conhecimento se acumule entre sessões em vez de ser redescoberto por RAG a cada consulta. context: fork version: 1.0.0 license: MIT tags: [knowledge-management, obsidian, second-brain, pkm, rag-alternative, wiki, karpathy, memex] agents:

• claude-code

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LLM Wiki — Segundo Cérebro para Claude Code + Obsidian

Inspirado no padrão LLM Wiki de Andrej Karpathy (gist). Esta skill transforma o Claude Code em um mantenedor disciplinado de wiki que constrói e mantém incrementalmente um vault Obsidian persistente e interligado à medida que você alimenta fontes. O conhecimento se acumula — referências cruzadas, contradições e sínteses já estão lá quando você consulta.

Princípio central

A maioria dos fluxos de trabalho LLM+docs é RAG: recupere fragmentos no momento da consulta, sintetize do zero, esqueça. O wiki é acumulativo: as fontes são lidas uma vez, integradas em uma base de conhecimento markdown persistente e mantidas atualizadas. Você curada e pergunta; o LLM lê, arquiva, faz referências cruzadas e mantém.

O Obsidian é a IDE. O LLM é o programador. O wiki é a base de código.

Quando usar

• Pessoal: rastrear objetivos, saúde, psicologia, diário, autodesenvolvimento
• Pesquisa: análises aprofundadas ao longo de semanas sobre um tema — papers, artigos, relatórios, tese em evolução
• Companheiro de livro: arquive capítulos à medida que lê; construa um companheiro estilo fan-wiki para personagens, temas, linhas de enredo
• Negócios/equipe: wiki interno alimentado por Slack, notas de reunião, chamadas — LLM faz a manutenção que ninguém quer fazer
• Análise competitiva, due diligence, planejamento de viagens, notas de curso, hobbies profundos

NÃO use quando: você precisa de Q&A pontual sobre um documento fixo (use RAG), não planeja adicionar fontes ao longo do tempo, ou não quer o Obsidian no fluxo.

Arquitetura (três camadas)

vault/
├── raw/                    # Camada 1 — IMUTÁVEL fonte da verdade
│   ├── <arquivos de fonte> # Artigos, papers, PDFs, imagens, dados
│   └── assets/             # Imagens baixadas de artigos clonados
├── wiki/                   # Camada 2 — base de conhecimento do LLM
│   ├── index.md            # Catálogo de conteúdo (LLM atualiza a cada ingestão)
│   ├── log.md              # Linha do tempo append-only (## [AAAA-MM-DD] <op> | <título>)
│   ├── entities/           # Páginas de Pessoa/Org/Local
│   ├── concepts/           # Ideias, teorias, frameworks
│   ├── sources/            # Uma página de resumo por fonte ingerida
│   ├── comparisons/        # Páginas de análise entre fontes
│   └── synthesis/          # Sínteses de alto nível, teses, visões gerais
├── CLAUDE.md               # Esquema + convenções (Claude Code)
└── AGENTS.md               # Mesmo conteúdo, para outros agentes

• Camada 1 (raw/) — você é o dono. O LLM apenas lê; nunca escreve.
• Camada 2 (wiki/) — o LLM é o dono. Ele cria, atualiza e faz referências cruzadas de páginas. Você a lê.
• Camada 3 (CLAUDE.md / AGENTS.md) — o esquema. Convenções, fluxos de trabalho, regras de frontmatter. Co-evoluído por você e o LLM.

Três operações principais

1. Ingestão — LLM lê uma fonte, discute os insights com você, escreve um resumo da fonte, atualiza 10-15 páginas relevantes, atualiza o índice, adiciona ao log. Veja references/ingest-workflow.md.
2. Consulta — LLM lê index.md primeiro, aprofunda nas páginas relevantes, sintetiza com citações. Boas respostas são arquivadas de volta no wiki para que as explorações se acumulem. Veja references/query-workflow.md.
3. Lint — Verificação de saúde: contradições, afirmações desatualizadas, páginas órfãs, referências cruzadas ausentes, conceitos mencionados mas sem página própria, lacunas de dados a preencher com busca na web. Veja references/lint-workflow.md.

Início rápido

# 1. Inicializar um vault (no diretório do vault do Obsidian)
python scripts/init_vault.py --path ~/vaults/research --topic "LLM interpretability"

# 2. Coloque uma fonte em raw/, depois ingira
/wiki-ingest ~/vaults/research/raw/anthropic-monosemanticity.pdf

# 3. Faça perguntas (respostas podem ser arquivadas de volta no wiki)
/wiki-query "como a monossemanticidade se compara à interpretabilidade mecanicista?"

# 4. Verificação periódica de saúde
/wiki-lint

# 5. Veja a linha do tempo
/wiki-log --last 10

Slash commands (este plugin inclui)

Comando	Propósito
/wiki-init	Inicializar um novo vault com arquivos de esquema + estrutura inicial
/wiki-ingest <caminho>	Ler uma fonte, discutir, atualizar o wiki, registrar
/wiki-query <pergunta>	Pesquisar no wiki, sintetizar resposta, oferecer arquivamento
/wiki-lint	Executar verificação de saúde — contradições, órfãos, afirmações desatualizadas, lacunas
/wiki-log	Mostrar entradas de log recentes (usa ferramentas unix em log.md)

Sub-agentes (este plugin inclui)

Agente	Quando é despachado
wiki-ingestor	Fluxo de ingestão delegado — lê a fonte, propõe atualizações, aplica após sua aprovação
wiki-linter	Executa o fluxo de trabalho de verificação de saúde de forma independente, relata achados
wiki-librarian	Responde consultas usando busca index-first, sintetiza com citações

Ferramentas Python (scripts/)

Todas as ferramentas usam apenas biblioteca padrão (sem instalações pip). Execute com python scripts/<tool>.py --help.

Script	Propósito
init_vault.py	Criar estrutura de pastas + semear CLAUDE.md, AGENTS.md, index.md, log.md
ingest_source.py	Auxiliar: extrair texto/frontmatter de um arquivo fonte, pronto para revisão do LLM
update_index.py	Regenerar index.md a partir do frontmatter das páginas do wiki (categoria, data, contagem de fontes)
append_log.py	Adicionar uma entrada de log padronizada ## [AAAA-MM-DD] <op> | <título>
wiki_search.py	Busca BM25 sobre páginas do wiki (fallback autônomo quando index.md não é suficiente)
lint_wiki.py	Encontrar órfãos (sem links de entrada), páginas desatualizadas, referências cruzadas ausentes, links quebrados
graph_analyzer.py	Computar estatísticas do grafo de links — hubs, órfãos, clusters, componentes desconectados
export_marp.py	Renderizar uma página do wiki (ou subárvore) para um slide deck Marp

Compatibilidade entre ferramentas

O esquema do vault fica em CLAUDE.md (Claude Code) ou AGENTS.md (outros agentes). O mesmo conteúdo funciona em ambos. Este plugin inclui ambos os templates.

CLAUDE.md       → Claude Code
AGENTS.md       → outros agentes CLI

Os scripts são Python puro stdlib → executam de forma idêntica em qualquer lugar. Apenas o arquivo de carregamento muda por ferramenta.

Configuração do Obsidian (recomendada)

• Obsidian Web Clipper — extensão de navegador; converte artigos da web para markdown e os deposita em raw/
• Baixar imagens localmente — Configurações → Arquivos e links → Caminho da pasta de anexos = raw/assets/. Configurações → Atalhos de teclado → vincule "Baixar anexos do arquivo atual" a Ctrl+Shift+D
• Visão de grafo — veja hubs/órfãos; essencial para detectar problemas estruturais
• Plugin Marp — slide decks baseados em Markdown diretamente das páginas do wiki
• Plugin Dataview — tabelas/listas dinâmicas sobre frontmatter das páginas (tags, datas, contagens de fontes)
• Git — o vault é um repositório markdown simples; versione-o

Guia completo de configuração: references/obsidian-setup.md

Por que isso funciona (vs. RAG simples)

RAG Simples	LLM Wiki
Redescobre o conhecimento a cada consulta	O conhecimento se acumula
Referências cruzadas recomputadas toda vez	Referências cruzadas pré-escritas e mantidas
Contradições surgem apenas se você perguntar	Contradições sinalizadas durante a ingestão
Explorações desaparecem no histórico de chat	Boas respostas arquivadas como novas páginas
Escala por infraestrutura de embeddings	Escala por markdown + index.md + busca local opcional

Em ~100 fontes / centenas de páginas, index.md + busca no sistema de arquivos é suficiente. Além disso, adicione uma ferramenta de busca local como qmd ou use scripts/wiki_search.py.

Skills relacionadas (encadeiam via context: fork)

Esta skill está marcada com context: fork para que outras skills possam encadeá-la:

• para-memory-files — memória pelo método PARA; complementar como memória pessoal de longo prazo que alimenta fontes no wiki
• obsidian-vault (mattpocock) — auxiliar leve do Obsidian; esta skill é a camada de wiki mantida no topo
• rag-design — quando o wiki ultrapassa ~500 páginas, use rag-design para adicionar uma camada de recuperação
• mcp-design — expor o wiki como uma ferramenta MCP
• agent-communication — para manutenção multi-agente do wiki (ingestor + linter + librarian)

Documentos de referência

• references/wiki-schema.md — layout completo do vault, frontmatter de páginas, convenções de nomes
• references/page-formats.md — templates de entidade, conceito, fonte, comparação, síntese
• references/ingest-workflow.md — o fluxo de ingestão detalhado que o agente wiki-ingestor segue
• references/query-workflow.md — padrões de consulta, formato de citação, arquivamento de respostas
• references/lint-workflow.md — heurísticas de verificação de saúde
• references/obsidian-setup.md — plugins do Obsidian, atalhos de teclado, configuração do vault
• references/cross-tool-setup.md — configuração por ferramenta
• references/memex-principles.md — o Memex de Bush, por que o LLM muda a matemática de manutenção

Templates (assets/)

• CLAUDE.md.template, AGENTS.md.template — carregadores de esquema por ferramenta
• index.md.template, log.md.template — índice e log iniciais
• page-templates/ — entidade, conceito, resumo de fonte, comparação, síntese
• example-vault/ — pequeno exemplo trabalhado que você pode estudar ou copiar

Regra de ferro

O LLM nunca edita arquivos em raw/. Jamais. As fontes são imutáveis. Todas as escritas do LLM vão para wiki/. Se você precisar corrigir uma fonte, faça isso em raw/ você mesmo — depois reingestione.