منصوبے کے بارے میں

LLM Wiki Agent کوڈنگ ایجنٹس کے لیے ایک اسکل ہے جو ذاتی نالج بیس بناتی اور برقرار رکھتی ہے۔ آپ ماخذ دستاویزات کو raw/ ڈائریکٹری میں رکھتے ہیں اور ایجنٹ سے انہیں ingest کرنے کو کہتے ہیں؛ یہ مواد پڑھتا ہے، علم نکالتا ہے، اور ایک مستقل، باہم منسلک مارک ڈاؤن ویکی لکھتا ہے۔ ہر نیا ماخذ موجودہ ڈھانچے میں اضافہ کرتا ہے بجائے اس کے کہ ہر سوال پر دوبارہ اخذ کیا جائے۔ سپورٹ شدہ ایجنٹس میں Claude Code، Codex، OpenCode اور Gemini CLI شامل ہیں، ہر ایک اپنی اسکیما فائل پڑھتا ہے (CLAUDE.md، AGENTS.md یا GEMINI.md)۔ ایجنٹ سے چلنے والے ورک فلو کے لیے کسی API کلید یا Python سیٹ اپ کی ضرورت نہیں ہے۔ Claude Code اضافی طور پر سلیش کمانڈز جیسے /wiki-ingest، /wiki-query، /wiki-lint اور /wiki-graph فراہم کرتا ہے؛ دیگر ایجنٹس مساوی قدرتی زبان کے محرکات استعمال کرتے ہیں۔ تیار کردہ ویکی میں ایک انڈیکس، ایک صرف اضافہ کرنے والا لاگ، ایک زندہ جائزہ ترکیب، فی ماخذ خلاصہ صفحات، اور خودکار طور پر بنائے گئے entity اور تصوراتی صفحات شامل ہوتے ہیں۔ ایک graph ڈائریکٹری مستقل نوڈ/ایج ڈیٹا کے ساتھ ساتھ ایک خود ساختہ vis.js HTML ویژولائزیشن رکھتی ہے۔ گراف دو مراحل میں بنایا جاتا ہے: ویکی لنکس کی متعین پارسنگ، پھر ایجنٹ سے اخذ کردہ مضمر تعلقات جن پر اعتماد کا نشان لگایا جاتا ہے۔ کمیونٹی ڈیٹیکشن متعلقہ موضوعات کو کلسٹر کرتی ہے، اور کیشنگ صرف تبدیل شدہ صفحات تک دوبارہ پروسیسنگ کو محدود کرتی ہے۔ Ingest کئی فارمیٹس کو سپورٹ کرتا ہے جن میں markdown، PDF، DOCX، PPTX، XLSX، HTML، CSV، JSON، EPUB اور آڈیو فائلیں شامل ہیں، غیر مارک ڈاؤن فائلیں markitdown کے ذریعے خودکار طور پر تبدیل ہو جاتی ہیں۔ اختیاری ٹولنگ اعلیٰ وفاداری والی arXiv اور پیچیدہ PDF تبدیلی فراہم کرتی ہے۔ سوالات کے جوابات ترکیبی صفحات کے طور پر واپس فائل کیے جا سکتے ہیں، اور lint رپورٹس یتیم صفحات، ٹوٹے ہوئے لنکس، غائب entity صفحات اور ingest کے وقت نشان زد تضادات کو ظاہر کرتی ہیں۔ دستاویزی استعمال کے معاملات میں تحقیق سے باخبر رہنا، باب بہ باب کتاب پڑھنا، ذاتی نالج مینجمنٹ، ٹیم اور کاروباری انٹیلیجنس، اور مسابقتی تجزیہ شامل ہیں۔ ویکی سادہ مارک ڈاؤن ہے اور Obsidian میں براؤز کی جا سکتی ہے، بشمول vault symlink پیٹرن کے ذریعے۔ سب کچھ مقامی طور پر چلتا ہے بغیر کسی سرور یا ڈیٹا بیس کے۔ MIT لائسنس کے تحت۔