Llm Wiki Newsroom

Prüfen · 70
Von der Community indexiert

Self-evolving multi-agent "newsroom" that turns your documents into a cross-linked knowledge wiki — writer ≠ reviewer, local-first, no API keys, a structured alternative to RAG.

Verified installs0
Stars77
Version1.0.0
Qualität77/100 · Stark
Vertrauen70/100 · Nur Sandbox
Audit84/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Agent-Fit

Claude Code + Browser agents + CLI

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom

Wartung

Aktuell

8 Tage seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Permission surface may require sandboxing

GitHub-Qualität

77

77/100 Qualität · 78/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRAG and knowledgeknowledge-basemulti-agentlocal-first

Review-Notizen

Permission surface may require sandboxing · Quality score needs review

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Stark
77

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Nur Sandbox
70

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
84

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

77 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

77 Stars und 14 Forks

Wartung

8 Tage seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

shell or command execution, filesystem or document access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
  • GitHub adoption: 77 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 77 stars, 14 forks; issue activity unavailable in current metadata

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • RAG and knowledge-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Chunk documents

Geeignete Agents

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIBrowser agentsCLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
70/100
Audit
84/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
  • No major risk signals from current metadata
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Permission surface may require sandboxing

Agent-Sicherheit v2

52/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Hoch

Shell- oder Befehlsausführung

Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.

Mittel

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Permission surface may require sandboxing

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install alfadur7-llm-wiki-newsroom

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Llm Wiki Newsroom in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Llm%20Wiki%20Newsroom%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/install
Install command: npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use Llm Wiki Newsroom for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/install, then install with: npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

78/100

RAG and knowledge

Plattformen

Python, Claude Code, Browser agents

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 84/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Companion skill for RAG and knowledge

Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.

78
Bereitschaft
Shortlist
Phase

Rolle im Stack

Ergänzende Skill

Primäre Eignung

RAG and knowledge

Vertrauenslabel

Starke Shortlist

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • RAG and knowledge-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 77/100
  • 6 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • No major risk signals from current metadata

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

70
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Prüfen

77 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Prüfen

77 Stars und 14 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

8 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
  • GitHub adoption: 77 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 77 stars, 14 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

77
GitHub-Stars
77
Aktualität
vor 8 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Alle vergleichen

Übersicht

# LLM Wiki Newsroom

[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)

**A multi-agent AI knowledge base run by a five-role "newsroom" — open-source, local-first, no API keys, no vendor lock-in.** Drop articles, documents, and PDFs into the `raw/` folder, type a single command, and the newsroom — powered by an agent like Claude Code — reads them, extracts entities, concepts, and relationships, and organizes everything into a fully cross-referenced wiki, a structured and persistent alternative to RAG. Unlike most takes on the idea, the agent that *writes* a page is never the one that *reviews* it, and the authoring guidelines evolve themselves over time. Every new document you add also enriches the existing pages. This repo ships with a small example corpus — the debate over what "open source" means for AI — under `wiki/`, but the framework is domain-agnostic.

> Most knowledge tools leave the *finding* to you. This project **makes the AI read and understand** your collected documents first, then organizes them into a wiki — with cross-references between pages, automatic flagging of conflicting claims, and per-topic synthesis built in from the start, so later retrieval is fast.

> **See the output before installing** — the example corpus shipped in this repo is published as a browsable **[GitHub Wiki](https://github.com/alfadur7/llm-wiki-newsroom/wiki)** (no clone needed). It's a rendered static snapshot of the `wiki/` folder; the interactive graph below runs locally.

![The interactive knowledge graph browser — every page a node, every wikilink an edge, auto-grouped into color-coded clusters with relationship-typed links](docs/knowledge-graph.png)

<sub>The interactive knowledge graph (`graph/graph.html`) — every page a node, every wikilink an edge, color-coded by auto-detected cluster, with a live physics layout and filter/search built in. Shown here on a larger private deployment (~2,300 nodes) to convey how it scales; **this repo ships a d

Plattformkompatibilität

pythonFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
22. Juli 2026

Frameworks & Tools

Python

Entscheidungsübersicht

Ergänzende Skill

78
Bereit
Shortlist
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

84
Prüfung nötig
Sicherheit
85/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Llm Wiki Newsroom, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
A practical pick for design or creative work:

Llm Wiki Newsroom: A multi-agent newsroom that transforms documents into a cross-linked wiki using local LLMs, designed for agent runtimes lik...

77 stars

https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Llm Wiki Newsroom:
https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom?ref=x

Install: npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
alfadur7
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird alfadur7 zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/alfadur7-llm-wiki-newsroom?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/alfadur7-llm-wiki-newsroom?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/alfadur7-llm-wiki-newsroom?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/alfadur7-llm-wiki-newsroom?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)

Autor

A

alfadur7

@alfadur7

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
77
Qualitätswert
48/100
Letzter GitHub-Push
14. Aug. 2026
Framework-Hinweise
1
OpenAgentSkill-Aufrufe
6
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

70
  • GitHub-Akzeptanz77 GitHub-StarsPrüfen
  • Star-/Fork-Aktivität77 Stars und 14 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
  • Aktuelle Wartung8 Tage seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surfaceBestanden