Llm Wiki Newsroom
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.
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent 適合
Claude Code + Browser agents + CLI
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 8 日
リスク
要レビュー
Permission surface may require sandboxing
GitHub 品質
77
77/100 品質 · 78/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Permission surface may require sandboxing · Quality score needs review
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
強い本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 77
リポジトリ活動
スター 77、フォーク 14
メンテナンス
最終プッシュから 8 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
shell or command execution, filesystem or document access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- 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
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- RAG and knowledge ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add alfadur7/llm-wiki-newsroom
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 70/100
- 監査
- 84/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Permission surface may require sandboxing
Agent セーフティ v2
52/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Permission surface may require sandboxing
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
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-newsroomAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20Llm%20Wiki%20Newsroom%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20Llm%20Wiki%20Newsroom%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
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 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/install
LLM テキスト形式
/api/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=Llm%20Wiki%20Newsroom&limit=3
Agent プロンプト
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-newsroomRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/alfadur7-llm-wiki-newsroom
LLM テキスト
/api/registry/manifest/alfadur7-llm-wiki-newsroom?format=text
インストール別名
/api/registry/install/alfadur7-llm-wiki-newsroom
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20Llm%20Wiki%20Newsroom%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
RAG and knowledge
プラットフォーム
Python, Claude Code, Browser agents
Agent 判断パネル
Companion skill for RAG and knowledge
本番採用前にこのスキルを候補化し、近い代替と比較してください。
スタック内の役割
補助スキル
主な適合
RAG and knowledge
信頼ラベル
有力候補
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- RAG and knowledge ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 77/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 6 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、RAG and knowledge タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 77
スター/フォーク活動
確認スター 77、フォーク 14; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 8 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- 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
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
強い Agent ワークフロー向けの候補
本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Scrape, clean, and reuse web data
Web data pipeline
A practical workflow for agents that crawl public pages, extract clean content, normalize data, and hand it to downstream research or RAG workflows.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
# LLM Wiki Newsroom
[](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.

<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
プラットフォーム互換性
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月18日
- 公開日
- 2026年7月22日
フレームワークとツール
判断の要約
補助スキル
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
Llm Wiki Newsroom 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
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
任意:インストールコマンド付きの返信
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
掲載元
コミュニティにより登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- alfadur7
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この コミュニティにより登録 掲載は alfadur7 に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alfadur7-llm-wiki-newsroom)作者
alfadur7
@alfadur7
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 77
- 品質スコア
- 48/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月14日
- フレームワークのヒント
- 1
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 6
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 77確認
- スター/フォーク活動スター 77、フォーク 14; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 8 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクnetwork or browser surface合格
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