Guide pratique : Implémenter votre Wiki LLM avec Logseq et Claude Code
L'article présente un guide pratique pour mettre en place un Wiki LLM en utilisant Logseq et Claude Code, en s'appuyant sur une architecture basée sur l'intelligence artificielle et le traitement de connaissances personnelles. Il détaille les étapes d'installation, de configuration et de gestion de compétences (skills) pour automatiser l'ingestion et l'organisation des notes. Des précautions relatives à la confidentialité des données sont également soulignées.
- ▪Le guide suppose une compréhension préalable du concept de Wiki LLM et se concentre sur l'implémentation technique.
- ▪Claude Code lit les fichiers du vault Logseq, ce qui signifie que les données transitent par l'API d'Anthropic, soulevant des enjeux de confidentialité.
- ▪Un fichier .claudeignore permet d'exclure des dossiers ou fichiers sensibles de l'ingestion par Claude Code.
- ▪Neuf compétences (skills) doivent être configurées pour permettre à Claude Code de gérer le wiki, l'ingestion, les mises à jour et les requêtes.
- ▪Des plugins Logseq comme Markmap, Mermaid et Git sont recommandés pour enrichir les fonctionnalités et assurer le versioning.
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try { if(localStorage) { let currentUser = localStorage.getItem('current_user'); if (currentUser) { currentUser = JSON.parse(currentUser); if (currentUser.id === 2880966) { document.getElementById('article-show-container').classList.add('current-user-is-article-author'); } } } } catch (e) { console.error(e); } yohann streibel Posted on Apr 30 Guide pratique : Implémenter votre Wiki LLM avec Logseq et Claude Code #ai #programming #rag #productivity Prérequis : Ce guide suppose que vous avez lu Le concept du Wiki LLM qui explique l'architecture et le fonctionnement du système.
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