llm-wiki - LLM Wiki: своя база знаний из документов

Когда звать

• Когда накопилась гора документов, статей и заметок, а найти в них нужное и увидеть связи уже не получается.
• Когда хочешь, чтобы агент отвечал по твоим материалам и называл страницу, откуда взял ответ.

Что это

LLM Wiki - открытая программа для компьютера (macOS, Windows, Linux), которая превращает твои документы в личную вики. Ты загружаешь PDF, файлы Word и Excel, книги, веб-страницы, картинки, а языковая модель сама читает их и пишет из них страницы: про людей, понятия, темы. Страницы связаны ссылками, из ссылок строится граф знаний, и на нём видно, какие темы связаны и где в знаниях дыры.

Идея взята у Андрея Карпаты (его заметка llm-wiki.md): вместо того чтобы каждый раз искать ответ в сырых документах заново, модель один раз собирает из них вики и потом поддерживает её в актуальном виде. Программу сделал и ведёт разработчик Yong Su (на GitHub - nashsu). У репозитория около 20 тысяч звёзд, последний выпуск 0.6.12 вышел 27-28 сентября 2026 года, то есть проект живой.

К программе есть отдельный скилл llm-wiki для Claude Code и Codex. Он учит агента ходить в твою вики: искать, читать страницы, смотреть граф и просить программу заново перечитать новые файлы.

Зачем он мне

Этот инструмент есть в списке урока про скиллы. Смысл простой: у тебя есть свои материалы - конспекты, исследования, документы по проекту, - и ты хочешь, чтобы агент отвечал по ним, а не по общему интернету. Ты складываешь всё в LLM Wiki, программа раскладывает это по полочкам, а в Claude Code пишешь «что в моей вики сказано про возврат оплаты» - и агент находит нужные страницы и называет их, чтобы ты мог проверить.

Как поставить

Ставится в два шага: сначала программа, потом скилл для агента. Команды сверены с README обоих репозиториев на 28 сентября 2026 года.

Шаг 1. Программа. Скачай установщик со страницы релизов: для Mac - файл .dmg (только для Mac на чипах Apple, M1 и новее), для Windows - .msi или .exe, для Linux - .deb, .rpm или .AppImage.

После запуска: создай проект, в настройках укажи модель и ключ (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, локальная Ollama и другие), в разделе источников загрузи документы. Программа сама начнёт собирать вики.

Шаг 2. Включи доступ для агента. В программе открой настройки, раздел API + MCP: включи локальный доступ и нажми создание нового ключа доступа (токена). Этот ключ агент будет показывать программе при каждом запросе. Его можно положить в переменную окружения LLM_WIKI_API_TOKEN.

Шаг 3. Скилл в Claude Code или Codex - одна команда в терминале:

npx skills add https://github.com/nashsu/llm_wiki_skill.git --skill llm-wiki

Вариант без npx для Claude Code: скачать репозиторий скилла и положить папку в ~/.claude/skills/llm-wiki. Скилл - это три файла с текстом, ничего собирать не надо.

Для Codex та же команда npx skills add, в README автор прямо пишет, что скилл ставится в Claude Code и Codex.

Как пользоваться

Программа LLM Wiki должна быть открыта: агент разговаривает с ней, пока она запущена. Дальше просто пиши агенту обычными словами, обязательно называя вики:

• «Что в моей вики сказано про настройку оплаты?»
• «Найди в LLM Wiki всё про конкурентов и дай ссылки на страницы.»
• «Покажи, с чем в моей вики связана тема “подписка”.»
• «Я добавил новые файлы в источники - пересканируй вики.»

Скилл нарочно не срабатывает на «поищи в моих заметках»: автор сделал так, чтобы агент не путал LLM Wiki с Obsidian или Notion. Говори «моя вики» или «LLM Wiki».

Безопасность

Мы прочитали SKILL.md и остальные файлы скилла, а в программе - README, код локального сервера MCP, модуль прав агента, проверку обновлений и список адресов, куда программа обращается.

Скилл:

• Это только текст: три файла с описанием, скриптов, хуков и установщиков внутри нет.
• Агент по этим инструкциям отправляет запросы curl только на твой компьютер, на адрес 127.0.0.1:19828 - это сама программа LLM Wiki. Во внешний интернет скилл не ходит.
• Всё, кроме одной команды, только читает. Единственное, что меняет, - просьба программе перечитать папку с источниками.
• В скилле прямо написано не показывать ключ доступа в ответах и не вставлять его в адрес запроса.

Программа:

• Твои документы отправляются в ту модель, которую ты выбрал в настройках (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek и так далее), - без этого вики не собрать. Если документы секретные, выбирай локальную модель через Ollama.
• Поиск в интернете для «глубокого исследования» идёт через Tavily, SerpApi или SearXNG - только если ты сам включил и дал ключ.
• Программа раз в какое-то время спрашивает у GitHub, не вышла ли новая версия. Сама себя не обновляет. Сбора статистики в коде мы не нашли.
• Ключи к моделям хранятся в настройках программы у тебя на компьютере.
• Встроенный чат-агент программы умеет запускать команды в терминале, но каждую команду вне папки проекта ты подтверждаешь сам.
• Локальный доступ для агентов работает только на твоём компьютере и по ключу. В настройках есть галочка «пускать без ключа» - не включай её: тогда твою вики сможет прочитать любая программа на компьютере.
• В README есть и сборка из исходников (npm install, npm run tauri build) - обычному пользователю она не нужна, хватит готового установщика.

Вывод: скилл безопасен - это текст, который ходит только в программу на твоём же компьютере. Программа открытая и ведёт себя честно, но помни главное: документы, которые ты загружаешь, уходят в выбранную тобой модель. Секретное - только с локальной моделью.

Вопросы и ответы

Это скилл или программа? И то, и другое. Главное - программа LLM Wiki, она собирает вики. Скилл лишь подключает к ней Claude Code или Codex. Без запущенной программы скилл ничего не найдёт.

Сколько стоит? Программа бесплатная, лицензия GPL-3.0. Платишь только модели, которую подключил, за разбор документов. С локальной моделью через Ollama - бесплатно.

Есть ли подключение через MCP? Да, в программе есть свой сервер MCP, готовый адрес для подключения показывается в настройках, раздел API + MCP. Скилл проще: ему хватает curl.

Можно ли подключить подписку Claude вместо ключа? В коде программы есть подключение через установленный Claude Code и Codex как через модель. Насколько это удобно в работе, мы не проверяли.

Автор и источник

Программа открытая, чужая, лицензия GPL-3.0. Автор - Yong Su (nashsu). Описание и команды сверены с README программы nashsu/llm_wiki, репозиторием скилла nashsu/llm_wiki_skill и страницей релизов (выпуск 0.6.12) на 28 сентября 2026 года.