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开源AI工作流
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Agent工作流

开源AI工作流

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:llm-wiki
⭐ 6 Stars 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
workflowagenticai-agentbyokkarpathyknowledge-base
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:开源AI工作流 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

开源AI工作流 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 6
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Agent工作流
Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

开源AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:npm 全局安装
npm install -g llm-wiki

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx llm-wiki --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install llm-wiki

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/ddsyasas/llm-wiki
cd llm-wiki
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
llm-wiki --help

# 基本用法
llm-wiki [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const llm_wiki = require('llm-wiki');

const result = await llm_wiki.run(options);
console.log(result);
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# llm-wiki 配置说明
# 查看配置选项
llm-wiki --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export LLM_WIKI_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 55/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="apps/web/public/logo-hero.svg" alt="LLM Wiki" width="600"> </p>

LLM Wiki

<p align="center"> <strong>A personal Wikipedia an LLM maintains for you.</strong><br> Drop in articles, papers, notes, PDFs, or URLs — an agent compiles them into a cross-linked markdown wiki you fully own. Knowledge compounds: each new source makes every page richer, not just one new page longer. </p>

<p align="center"> Open source · Local-first · Bring-your-own-key · MIT · v1.2.3 </p>

<p align="center"> <a href="https://llmwiki.cc"><img src="https://img.shields.io/badge/site-llmwiki.cc-991b1b" alt="llmwiki.cc"></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/@syasas/llm-wiki"><img src="https://img.shields.io/npm/v/@syasas/llm-wiki?color=991b1b&label=npm" alt="npm version"></a> <a href="https://github.com/ddsyasas/llm-wiki/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue" alt="MIT License"></a> <a href="https://github.com/ddsyasas/llm-wiki/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/ddsyasas/llm-wiki?color=991b1b" alt="latest release"></a> <a href="https://github.com/ddsyasas/llm-wiki/blob/main/CONTRIBUTING.md"><img src="https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen" alt="PRs welcome"></a> </p>

This is a from-scratch implementation of Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern, released April 2026.

---

What's in v1.2

Recent patches: - v1.2.3 (2026-05-27)free OpenRouter models added to the Settings → Models dropdown (Llama 3.3 70B, Nemotron Super 120B, DeepSeek V4 Flash, Gemma 4 31B). Settings banner explains rate-limit + data-retention tradeoffs. First-run wizard gained a one-click "Use free models by default" toggle so the cost-to-first-ingest is zero. (release) - v1.2.2 (2026-05-26) — CLI now prints an update-available banner on llm-wiki start when a newer version is on npm. Cached on disk, refreshed in the background, silenced by NO_UPDATE_NOTIFIER=1 or --quiet. (release) - v1.2.1 (2026-05-26) — fixes two regressions from the v1.2.0 Ollama refactor: the Sources/Query pages crashed the moment text was typed/pasted, and PDF ingest failed with Cannot read properties of undefined (reading '0'). PDFs now ride OpenRouter's type: "file" contract; settings types match runtime. (release · known-issues thread)

Workflow features

  • Sources page — Add via paste, drag-and-drop, or URL. Auto-detects format. Cost preview before every ingest. Per-source detail view shows the raw text, contributing wiki pages, and metadata.
  • Wiki landing — Cards grouped by type (Overviews → Concepts → Entities → Comparisons → Sources). Search/filter sidebar. Click any card → page view with backlinks + source lineage + inline edit.
  • 3D Graph view (new in v1.0) — Force-directed graph of every page and every [[wikilink]]. Same engine as Obsidian's 3D Graph plugin, but colored by page type (not free-form tag), so the structure of your knowledge is visible at a glance. Click-to-focus reveals neighbors; drag/scroll to orbit; URL-state for deep links. Spec: docs/12-graph-view.md.
  • Chats — Multi-turn conversations saved as .md files in folders. Per-message "Save as wiki page" + whole-chat "Ingest → wiki" buttons close the loop from exploratory thinking back into the permanent layer.
  • Schema editor — Edit the CLAUDE.md contract the LLM reads on every operation. Split-pane preview, auto-backup to .llm-wiki/schema-history/.
  • Log timeline/log shows every ingest / edit / lint / schema-save in chronological order. Wikilinks inside log entries are clickable.
  • Multiple wikis — keep separate wikis for separate topics (e.g. "Physics", "ML research", "Personal KB"). Switch from the active-wiki chip in the header, the Cmd+K palette, or Settings → Wikis (full CRUD). Switching is in-place — you stay on whatever page you're on, the data refreshes around you. Spec: docs/13-multi-wiki.md.
  • Wiki health dashboard at /dashboard (new in v1.x) — cross-wiki overview: per-wiki page / source / chat counts, cumulative LLM spend, last-touched timestamps, sortable by recency. Roll-up totals at the top. One-click switch into any wiki.

Prerequisites

ToolMinimumHow to get it
**Node.js**20.x[nodejs.org](https://nodejs.org) or nvm install 20 (recommended)
**LLM provider**one of:Pick **either** an OpenRouter key OR a local Ollama install (or both — mix per-slot)
↳ OpenRouter (cloud)[openrouter.ai/keys](https://openrouter.ai/keys) — pay-as-you-go, ~$5 lasts most users 2-4 weeks at default models. Best quality (frontier Claude / GPT / Gemini).
↳ Ollama (local)[ollama.com/download](https://ollama.com/download) + ollama pull llama3 (or similar). Free per query, runs on your machine. See in-app /local-models page for full install + hardware requirements per model.
**pnpm** *(source path only)*8.xnpm install -g pnpm

Check with node --version before you start. At least one LLM provider is required — without either an OpenRouter key or a running Ollama, ingest / query / chat / lint all fail. If you only use Ollama, no OpenRouter key is needed.

Install + run

Three paths. Pick one.

Hosted — try without installing

The hosted version lives at llmwiki.cc. No install, no Node, no OpenRouter account required to look around — sign up, click around, start ingesting. Currently in waitlist: hosted product launches as paid tiers when the waitlist signals demand. Join the list on the site if you want an email when it goes live.

For everyone who'd rather run it themselves (the local-first promise this project was built on stays untouched), the two install paths below are the canonical way:

`llm-wiki: command not found` after install

The package installed fine — npm just put the binary somewhere your shell isn't looking. Common on WSL Ubuntu when Node was installed via apt with a non-standard npm prefix. Diagnostic:

```bash

Per-OS install notes

macOS — verified end-to-end. Works out of the box with Node from nodejs.org or nvm. Xcode Command Line Tools are usually already present; if npm install complains: xcode-select --install.

Linux (Ubuntu / Debian / Fedora / Arch / WSL) — verified end-to-end. If npm install -g fails on the native deps (better-sqlite3, keytar), install build tools first:

```bash

Probe install + OpenRouter connectivity

llm-wiki doctor

Building a publishable tarball

Want to package the app as a standalone npm tarball you can host yourself (or publish under your own scope)? After pnpm install:

```bash pnpm --filter @llm-wiki/web build:publish # produces apps/web/dist-publish/ cd apps/web/dist-publish npm pack # ~28MB tarball, fully self-contained

Uninstalling

The app is a Next.js server plus a SQLite metadata cache. To remove it:

```bash

Screenshots

Home page — per-wiki stats, primary action cards, and footer chips for navigation

Home — per-wiki page / source / chat counts, cumulative LLM spend (click → cross-wiki dashboard), and the four primary actions. Footer chips reach every meta-surface (About, Help, Developers, Dashboard).

Settings + multi-wiki

Settings General — topic, approval gate, default folder /settings — one-line wiki topic (the LLM reads this on every operation), optional approval gate for ingest, theme picker, default models per operation slot.

Settings Costs — per-model cumulative usage breakdown /settings → Costs — cumulative tokens + spend per (model, operation) pair. The Cost (recorded) column populates as new LLM calls land; historical rows get backfilled from the pricing table on next startup.

Active wiki dropdown in the header Header chip → dropdown with the active wiki (topic + folder path), plus quick links to Create / Manage. Same actions are reachable from ⌘K ("Switch to…" group) and /dashboard (per-wiki cards with Switch buttons).

---

Settings

Five model slots tunable per-operation: ingest / query / chat / lint / vision. Per-slot provider picker (new in v1.2): choose OpenRouter (cloud, BYOK, pay-as-you-go) or Ollama (Local) (your own machine, free) per slot — mix and match. Curated model dropdowns for each provider plus a custom-slug field for anything else. If any slot uses Ollama, a heads-up banner appears with a link to the /local-models setup guide. Light / dark / auto theme. OpenRouter key stored in OS keychain when available.

---

Remove the global config (OpenRouter key file-fallback + recent-wiki list)

rm -rf ~/.llm-wiki/ # macOS / Linux / WSL Remove-Item -Recurse -Force $HOME\.llm-wiki # Windows PowerShell

Optionally delete the wiki folder itself (it's just markdown — you may want to keep it)

rm -rf ~/llm-wiki-default ```

If you used the OS keychain for your API key (the default), also delete the llm-wiki / openrouter-api-key entry from Keychain Access (macOS) / GNOME Keyring (Linux) / Credential Manager (Windows).

If you used Ollama and want to free disk space, also remove the downloaded models: ollama list to see them, ollama rm <name> per model, or uninstall Ollama itself (brew uninstall ollama on macOS) to remove everything in ~/.ollama/.

Your wiki folder is plain markdown — keep it, open in Obsidian / VS Code / vim, sync with git or iCloud, archive it. The app leaving doesn't take your knowledge with it.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-24

该项目提供了一种开源的AI工作流解决方案,具有本地优先的知识库管理功能,值得关注。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:llm-wiki 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

llm-wiki 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Open source local-first knowledge base maintained by an LLM agent. Implements An。⭐6 · TypeScript 主要应用场景包括:用于维护和管理知识库,实现本地优先的知识管理。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,开源AI工作流 是一款质量良好的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 开源AI工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 llm-wiki
原始描述 开源AI工作流:Open source local-first knowledge base maintained by an LLM agent. Implements An。⭐6 · TypeScript
Topics workflowagenticai-agentbyokkarpathyknowledge-base
GitHub https://github.com/ddsyasas/llm-wiki
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/ddsyasas/llm-wiki

收录时间:2026-05-24 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。