前言¶
用 Agent 或脚本往 Wiki 里不断写 Markdown 时，常见问题是：页面散落在目录里，模型一次只能读有限上下文，很难知道「库里到底有什么」；事后也很难回答「这条结论是什么时候、从哪次操作写进去的」。只靠文件夹浏览或全文搜索，成本高，也不利于增量协作。
下面介绍 SkillHub 社区 Skill create-index（坐标 @user_6c29a21a/create-index，版本 1.0.0）。它是一套面向 LLM Wiki 的索引与日志规范及操作指引：用 index.md 做内容导向的全局目录，用 log.md 记录摄入、查询、编辑等操作上下文，让模型和人类都能导航、发现并追溯知识。
这是什么¶
create-index 由社区发布者 user_6c29a21a 维护，分类为 knowledge-management，来源标注为 community。官方简介说明：该 Skill 用于构建和维护智能知识库索引，通过生成和管理 index.md（内容索引）与 log.md（操作日志）两个核心文件，帮助 LLM 与用户组织、发现和追溯知识。标签 requires_api_key=false，安装与使用不依赖额外 API Key。
Skill 本体以通用 SKILL.md 形式交付（安装包内主要为 SKILL.md 与 README.md），供 Agent 在维护 Wiki 时按文档中的结构、字段与流程执行；文档中还包含索引/日志示例、协同读写流程说明，以及可选的 Python / Shell 解析示例（作为参考实现，而非单独的可执行脚本包）。
核心功能¶
结合官方 SKILL.md 与 README.md，可核实的能力包括：
-
index.md（内容索引）
- 承担知识库「目录」：分类组织、一行摘要、元数据（如tags、status、updated等）。
- 支持导航（目标明确时缩小范围）、发现（浏览分类与标签）、概览（评估覆盖与结构）。
- 设计原则包括适度分层分类、每条条目一行摘要、元数据字段保持一致。 -
log.md（操作日志）
- 记录 INGEST、QUERY、EDIT、LINT、SYNTHESIZE 等操作类型，带时间戳、会话 ID、标签与触发查询、来源、处理过程等字段。
- 用于可追溯性、调试与增量学习的证据链；文档给出结构化条目格式，并示例用grep、awk等 Unix 工具做统计与筛选。 -
两者协同
- 写入：摄入或修改页面时，同步更新页面文件、index.md条目，并向log.md追加记录。
- 读取：先读index.md建立全局认知，必要时查log.md了解时效与历史，再加载具体页面。
- 进阶：文档描述分层索引（根索引 + 分类索引）、标签词汇表、关系图谱，以及大型 Wiki 的一致性检查思路。 -
README 中的启用约定
- 可将规则写入SOUL.md或AGENTS.md：读取文档时按本 Skill 维护索引；检索资料时先查已有index.md再补充检索。
安装与启用¶
官方 SkillHub 页面给出的安装方式是：让 AI 参照 SkillHub 安装说明 安装 @user_6c29a21a/create-index。
若本机已安装 skillhub CLI，可先确认版本，再安装到当前 Agent 的 skills 目录（安装时必须使用 --dir，否则默认落在 ./skills/ 且 Agent 可能无法识别）：
command -v skillhub && skillhub --version
skillhub install @user_6c29a21a/create-index --dir ~/.cursor/skills/
在 Cursor 中，skills 目录一般为 ~/.cursor/skills/；Claude Code 为 ~/.claude/skills/；Codex 为 ~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/（以 SkillHub 安装文档 为准）。安装后按所用客户端要求重启或刷新 Agent，使 Skill 被加载。
未安装 CLI 时，可按安装文档执行一键脚本（完整安装或仅 CLI）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
典型用法¶
1. 在 Wiki 根目录建立双文件¶
在 Wiki 项目根（文档示例为 example-wiki/）维护：
index.md：按概念、实体、来源、综合页、待处理等分类，用表格列出页面链接、一行摘要、标签与状态。log.md：按日期分节，每条以### HH:MM:SS UTC | 操作类型 | session:... | tags:[...]开头，并填写触发查询、摄入来源、输出结果等。
文档给出的 index.md 表格行 速查格式：
| [页面标题](路径) | 一行摘要 | 标签1, 标签2 | 状态 |
log.md 条目 头部示例：
### 10:23:45 UTC | INGEST | session:2026-04-07-001 | tags:[ml,transformer,architecture]
**触发查询**: "请总结一下 Transformer 架构的核心组件和工作原理"
**摄入来源**: ./sources/papers/attention-all-you-need.md
**输出结果**: 创建了 ./concepts/nlp/transformer-architecture.md
2. 页面 Front Matter 与索引联动¶
Wiki 页面可使用 YAML front matter，便于扫描生成或手工维护 index.md（字段以 Skill 文档附录为准）：
---
title: 页面标题
summary: 简短摘要
tags: [标签1, 标签2]
status: completed
category: concepts
updated: 2026-04-07
related_pages: [page1.md, page2.md]
---
3. 用日志做检索与审计¶
文档示例：统计每日操作、筛选 INGEST、按标签查会话等，例如：
grep "^###.*INGEST" log.md | head
grep -B 5 "tags:\[.*llm.*\]" log.md | grep "^###.*UTC"
4. 与 Agent 规则结合¶
README.md 建议将下列意图写入 SOUL.md 或 AGENTS.md（大意）：每次读取 Wiki 文档时按 create-index 规范更新索引；对外搜资料时优先基于已有 index.md 定位，再决定是否扩展内容。
适用场景与注意¶
适合谁
- 用 Markdown Wiki 做个人或团队知识库，且主要由 LLM Agent 持续写入、修订的场景。
- 需要在小体积索引里给模型「全库地图」，又需要操作留痕、便于复盘与排错的场景。
- 分类为 knowledge-management、希望统一 index/log 写法而非各项目随意定格式的团队。
限制与注意
- 当前安装包为说明型 Skill，自动化能力依赖 Agent 按
SKILL.md执行，或自行落地文档中的 Python/Shell 示例；并非自带独立 CLI 服务。 index.md在页面数量很大时需分层索引或定期归档，否则单文件过长；log.md会持续增长，文档建议按 30–90 天归档或滚动日志。- 多人协作时，文档建议配合 Git 等版本控制，日志以追加为主以减少冲突。
- SkillHub 抓取数据：评分 100000，下载约 1107 次，安装记录 5 次（统计随平台更新而变化）。
结尾¶
create-index 把 LLM Wiki 的「当前状态」（index.md）与「演进过程」（log.md）拆开又对齐，适合作为 Agent 维护知识库时的共同约定。需要安装或查看详情时，可打开 SkillHub 页面与 API 条目：
- SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_6c29a21a/create-index
- 官方地址：https://api.skillhub.cn/user_6c29a21a/create-index
