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将网页资料编译成带回链的知识库页面,并支持基于 MCP 查询内容。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"wiki-compiler" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请抓取这些网页资料,整理为 Obsidian 兼容的 wiki 页面,按主题分组、添加双向链接,并生成一页总览索引: 1. https://example.com/article1 2. https://example.com/article2 3. https://example.com/article3
输出结构化的 wiki 页面集合,包含主题分类、页面间回链和总览索引页。
把以下竞品官网、博客和定价页面编译成知识库,分别提炼产品功能、目标用户、定价策略,并建立竞品之间的关联页面,便于后续查询比较。
得到可查询的竞品 wiki 知识库,每个竞品有独立页面,并带有横向对比关联。
请在当前知识库中查找“向量数据库”的相关页面,汇总核心概念、常见应用场景,并列出与其强关联的页面标题。
返回基于知识库内容的总结,以及相关页面和关联关系提示。
连接 WikiJS 文档库,快速检索并读取页面内容供 AI 使用。