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🦀 ClawHub

Karpathy Query Feedback

by @sora-mury

Execute Karpathy LLM queries by searching memories via M-Flow, formatting results as wiki entries, and saving them for later compilation.

Versionv1.0.0
Downloads794
#database#legal#automation
TERMINAL
clawhub install karpathy-query-feedback

📖 About This Skill

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： 1. 使用 M-Flow 搜索相关记忆 2. 将结果格式化为 wiki 条目 3. 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