Karpathy Query → Wiki 回流 Skill
描述
实现 Karpathy LLM Knowledge Base 的第一阶段：Query → Wiki回流。
当用户发起查询时：
- 使用 M-Flow 搜索相关记忆
- 将结果格式化为 wiki 条目
- 存入 wiki 层供后续 Compile 使用
激活条件
- 用户发起知识查询
- 需要将查询结果回流到 wiki
- session → knowledge pipeline
工作流
用户查询 → M-Flow搜索 → Wiki格式化 → 存入wiki层 → 供Compile使用
Wiki 条目格式
| source | content | tags | timestamp |
|--------|---------|------|-----------|
| session:xxx | 知识内容 | tag1,tag2 | 2026-04-05 |
使用方式
Python API
from karpathy_query_feedback import QueryFeedbackPipeline
pipeline = QueryFeedbackPipeline()
results = await pipeline.query("用户询问的问题")
wiki_entries = pipeline.format_as_wiki(results)
await pipeline.save_to_wiki(wiki_entries)
命令行
python scripts/query_and_save.py "查询内容" --format wiki --output ./wiki/
搜索模式
lexical: BM25 全文搜索（快速、精确）episodic: 向量搜索（语义相似）triplet: 三元组搜索（关系推理）hybrid: 混合搜索（lexical + episodic）
配置
- 使用 M-Flow 作为底层记忆系统
- Wiki 存储路径:
knowledge/wiki/ - 标签体系: 从配置或自动提取
依赖
- m-flow-memory skill (已安装)
- knowledge-distillation skill (用于标签提取)
文件结构
karpathy-query-feedback/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── __init__.py
│ ├── pipeline.py # 核心管道
│ ├── formatter.py # Wiki格式化
│ ├── search.py # 搜索封装
│ └── query_and_save.py # CLI入口
└── docs/
└── README.md