AI DAILY / 2026-09-12

Awesome-OKF：面向智能体的开放知识格式精选目录

Albertchamberlain/Awesome-OKF

Agent 开发GitHub · 2026-09-07

全文中文翻译 · AI 生成，仅供学习交流

Albertchamberlain/Awesome-OKF

是 Google Cloud 推出的一项开放规范，把知识定义为一个由 Markdown 文件组成的目录，附带 YAML frontmatter（元数据头）和少量约定。没有运行时（runtime），没有 SDK（软件开发工具包）。

与众不同之处

Awesome OKF 把整个 OKF 生态系统收纳进一份经过校验的 YAML 目录（catalog），再把它变成可浏览的列表、可搜索的命令行工具（CLI），以及一个可供 AI 智能体直接查询的 MCP（元模型上下文协议）meta-server：

catalog.yaml
   ┌────────────────┼────────────────┐
   ▼                ▼                 ▼
README.md         CLI tools        MCP server
(human-browsable)  (searchable)   (agent-searchable)

改一条记录，重新生成文档，再从任何地方查询。

🌐 OKF Anything

任何可读的内容 → OKF。

上述每种格式，以及你发明的任何格式，都会收敛成一种中间形态，然后打包成 OKF：

┌────────── EXTRACT ──────────┐   ┌── NORMALIZE ──┐   ┌──── BUNDLE ────┐
│  Markdown · Typora · PDF    │   │  title         │   │  # title       │
│  Obsidian · Notion · Feishu │ → │  url           │ → │  description   │
│  GitHub · JSON · YAML       │   │  description   │   │  resource      │
│  CSV · key-value · OCR      │   │  body / tags   │   │  myokf-ready   │
└─────────────────────────────┘   └────────────────┘   └────────────────┘

Extract（抽取），从任何来源中提取可读文本。平台导出与本地引擎（pymupdf、PaddleOCR）负责干重活；没有任何东西会经过我们的模型。

Normalize（归一化），每种格式都简化为 title / url / description（外加可选的 body、tags）。

Bundle（打包），把中间形态渲染成可被 myokf 校验的 OKF 目录。

--format anything 是它的程序化形态：往里丢任意文本，它会按顺序走完整条解析器链（list → JSON → key-value → URLs → line-per-row），直到某一种格式命中：

python scripts/convert-to-okf.py whatever.txt --format anything -o kb/

MCP 工具 convert_to_okf 表达的是同一个思路，智能体把任意文本交给它，它还回 OKF。

实际效果

用户（或智能体）：> "找一个把 Obsidian vault 转成 OKF 的插件。"

智能体调用：

search_catalog({"query": "Obsidian", "kind": "plugin", "limit": 3})

Awesome-OKF 响应：

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ obsidian-to-okf                                plugin        │
│ Convert Obsidian vaults to OKF — wikilinks become OKF links. │
│ Platform: python  ·  Tags: obsidian, wikilink, markdown      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

这份目录本身就是 OKF。

快速上手

接入你的智能体

把 Awesome OKF 加入任何 MCP 客户端，让你的智能体可以发现 OKF 资源：

pipx install awesome-okf

{"mcpServers": {"awesome-okf": {"command": "awesome-okf-server"}}}

CLI

awesome-okf stats
awesome-okf list --kind plugin
awesome-okf search obsidian
awesome-okf readme

🛠️ 我们的工具

convert-to-okf 🔄

零依赖的 CLI，把你常用平台上的内容转换为 OKF 知识包（knowledge bundle）：

| 📥 输入格式 | ✨ 作用 |
|---|---|
| 📋 Markdown awesome-xx 列表 | 抽取 - Title — Description 项 → OKF 条目 |
| 📊 JSON 数组 | 转换 {title, url, description} 对象 → OKF 条目 |
| 🔗 URL 列表 | 纯文本 URL 集合 → OKF 条目 |
| 🧾 YAML 文件 | {title, url, description} 的列表/映射，需要 pyyaml（可选） |
| 📑 CSV 表格 | title/url/description 列；没有 title 列时以第一列为准 |
| 🗂️ 键值对文本 | 通用 key: value 块，frontmatter、properties 文件、自定义格式 |
| 🐙 GitHub 仓库 | 粘贴仓库 URL，实时抓取元数据 + README → OKF 条目 |
| 📓 Obsidian 仓库 | 本地 vault 目录 → 每个笔记一条目，wikilinks 被解析 |
| 📝 Notion 导出 | Notion「Export → Markdown」目录 → 每个页面一条目 |
| 🦩 飞书文档 | 飞书导出的 Markdown → 每个文档一条目 |
| 🖋️ Typora 笔记 | 纯 .md 文件，指向单个文件或文件夹即可 |
| 📕 PDF 文档 | 通过 pymupdf（可选依赖）抽取文本层；扫描页会打印一份 OCR 配方 |
| 🖼️ 扫描件和图片 | 不内置 OCR，改为打印一份可直接运行的 PaddleOCR 配方 |

每个平台，一条指令

python scripts/convert-to-okf.py README.md -o kb/ -t concept
python scripts/convert-to-okf.py https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog --format github -o kb/
python scripts/convert-to-okf.py my-vault/ --format obsidian -o kb/
python scripts/convert-to-okf.py notion-export/ --format notion -o kb/
python scripts/convert-to-okf.py feishu-doc.md --format feishu -o kb/

结构化数据

python scripts/convert-to-okf.py data.yaml --format yaml -o kb/
# 需要：pip install pyyaml
python scripts/convert-to-okf.py table.csv --format csv -o kb/
python scripts/convert-to-okf.py notes.properties --format kv -o kb/

文本层 PDF

pip install pymupdf
python scripts/convert-to-okf.py paper.pdf --format pdf -o kb/

扫描件 / 纯图片 PDF → OKF：先 OCR（用你本地的引擎，绝不走我们的模型），再转换

python scripts/convert-to-okf.py scan.png --format image
# 打印 OCR 配方
pip install paddleocr paddlepaddle paddleocr ppocr -i scans/ --type ocr --lang en -o ocr-text/
python scripts/convert-to-okf.py ocr-text/ --format notion -o kb/

# 输出：kb/ 目录下是一组 Markdown 文件，每个都带 YAML frontmatter
# 可直接用于：myokf validate kb/

awesome-okf CLI 🎛️

数据驱动的目录 CLI（与 Awesome-MCP 采用同一架构）：

| 🔍 命令 | 📝 用途 |
|---|---|
| awesome-okf search obsidian | 在全部 29 条记录上做全文检索 |
| awesome-okf list --kind plugin | 按类别过滤 |
| awesome-okf readme | 由 catalog.yaml 重新生成本 README |

awesome-okf-server

MCP meta-server，让 AI 智能体直接查询这份目录。

🔥 热门仓库

| 🏆 仓库 | 📌 提供内容 |
|---|---|
| ⭐ yzfly/awesome-okf | 中文世界第一个 OKF 落点，7 个插件 + 7 个技能 + 3 个提案 |
| ⭐ linyiru/awesome-okf | 英文 OKF 资源中心，规范、工具、示例、指南 |
| 📚 GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog | Google 官方提供的 OKF 规范、SDK 与提案 |
| 🧠 karpathy/llm-wiki | 启发 OKF 的原始 LLM Wiki（译注：LLM Wiki 由 AI 领域知名研究者 Andrej Karpathy 提出） |目录收录 29 条精选条目· 4 个工具 · 7 个插件 · 7 个技能 · 5 个提案 · 6 篇文档刻意精选，并非穷尽式索引。

---

🛠️ 工具与 CLI

Cli — myokf-cli cli
— 统一的 OKF 命令行工具，从 GitHub 拉取、校验、打包成单文件网页。
— cli, python, validation, packagingConversion — convert-to-okf cli
— 把 Markdown 类型的 awesome-xx 列表、JSON 数组、URL 列表转换为 OKF 知识包的命令行工具，零依赖，仅用标准库。
— conversion, cli, markdown, jsonQuality — OKF Validator (myokf) cli
— 内置的 OKF 模式校验器，检查 YAML frontmatter、链接完整性以及规范合规性。
— validation, quality, schemaSDK — OKF Python SDK ✅ python
— 官方 Python SDK，用于读取、校验和写入 OKF 包，被 Google 引用为参考实现。
— sdk, python, official

🔌 生产端插件

Cli — myokf-cli (plugin entry) python
— 统一的命令行入口，封装了全部七个生产端插件。
— cli, aggregator, zero-dependencyCode — github-to-okf python
— 从 GitHub 仓库中抽取代码符号（code symbols），生成 OKF。
— github, code, symbols, zero-dependencyDocument — feishu-to-okf python
— 把飞书（Lark）的知识空间与文档转换为 OKF。
— feishu, lark, document, zero-dependencynotion-to-okf python
— 把 Notion 的 Markdown 导出转换为 OKF。
— notion, markdown, zero-dependencyobsidian-to-okf python
— 把 Obsidian 仓库转换为 OKF，wikilinks 会变成 OKF 链接。
— obsidian, wikilink, markdown, zero-dependencyList — awesome-to-okf python
— 把 GitHub 上的 awesome-xx 列表转换为结构化的 OKF 知识库。
— awesome-list, conversion, zero-dependencyWeb — html-to-okf python
— 把 HTML 文件转换为 OKF。
— html, web, zero-dependency

🤖 Claude Code 技能

Conversion — book-to-okf claude-code
— 把书与长篇文章拆分为相互链接的概念知识库。
— book, long-form, conceptscode-to-okf claude-code
— 用 Claude Code 把代码库转换为 OKF。
— code, repository, enrichmentCreation — okf-creator claude-code
— 用 Claude Code 从零开始创建高质量 OKF 知识库。
— creation, knowledge-baseImport — awesome-to-okf (skill) claude-code
— 用 Claude Code 导入 awesome 列表并丰富为 OKF。
— awesome-list, import, enrichmentgithub-to-okf (skill) claude-code
— 用 Claude Code 把仓库丰富为 OKF 的工作流。
— github, repository, enrichmentPublishing — okf-to-book claude-code
— 把 OKF 知识库发布为 VitePress 文档站点。
— vitepress, publishing, docsokf-to-web claude-code
— 把 OKF 打包成单文件网页，附带交互式知识图谱。
— web, single-file, knowledge-graph

📝 提案与扩展

Upstream — Attested Computation Proposal web
— 提议为 OKF 知识条目引入可验证的计算记录。
— computation, verification, upstreamLifecycle & Staleness Proposal web
— 提议在 OKF v0.2 中引入 status 与 stale_after 生命周期字段。
— lifecycle, staleness, upstreamOKF Discovery Protocol (KEP-1) ✅ web
— 提议建立标准化的发现机制，让智能体无需硬编码路径就能找到 OKF 包。
— discovery, upstream, kepSources & Provenance Extension web
— 提议为 OKF v0.2 增加 sources 字段与来源溯源（provenance）追踪。
— sources, provenance, upstreamTrust Signals (KEP-2) ✅ web
— 提议引入验证链与信任分级，让消费者能区分机器确认与人工审核的内容。
— trust, verification, upstream, kep

📖 文档与规范

Example — Karpathy's LLM Wiki (OKF) web
— Karpathy 的 LLM 知识库已转换为 OKF，OKF 落地的一个真实示例。
— example, llm, karpathyLLM Wiki (Karpathy) web
— 由 Andrej Karpathy 创建的原始 LLM 知识库，启发了 OKF，一份以 Markdown 文件形式持续维护的 LLM 概念活百科。
— example, llm, karpathy, inspirationOKF Market Concept web
— 一个概念性的 OKF 知识市场，想象一个知识条目作为可验证资产被交易的市场。
— market, concept, knowledge-economyOKF Super Corpus ✅ web
— 由 Google Cloud 策划的大型 OKF 示例包，跨多个领域展示该格式的规模化应用。
— example, large-scale, googleGuide — OKF Blog Post (Chinese) web
— OKF 发布博客的中文翻译。
— blog, translation, chineseSpec — OKF Specification (Chinese) web
— OKF 规范的中文全译，并标注了强制要求与差距。
— spec, translation, chineseOKF Specification (English) ✅ web
— Google Cloud 官方 OKF 规范，v0.2 版本，包含 sources、trust、lifecycle 与 attested computation。
— spec, english, officialOKF Specification (Official) ✅ web
— Google 官方发布的 OKF v0.2 规范，该格式的权威参考。
— spec, official, google

数据模型

id: obsidian-to-okf
name: obsidian-to-okf
kind: plugin
category: document
url: https://github.com/yzfly/awesome-okf/tree/main/plugins/obsidian-to-okf
description: Convert Obsidian vaults to OKF — wikilinks become OKF links.
platform: [python]
official: false
tags: [obsidian, wikilink, markdown]

贡献

在 data/catalog.yaml 中新增或编辑条目，然后：

awesome-okf validate
awesome-okf readme
pytest

条目模式请参见 CONTRIBUTING.md。

🤖 给 AI 智能体

如果你是工作在本站点上的 AI 智能体（Claude Code、Codex、Cursor），下面是你需要知道的事项：

项目结构

data/catalog.yaml          # 单一可信数据源，所有条目都放在这里
README.template.md         # 英文模板（手写叙述）
README.template.zh.md      # 中文模板
README.template.ja.md      # 日文模板
README.template.ko.md      # 韩文模板
src/awesome_okf/           # CLI + MCP meta-server（Python）
scripts/convert-to-okf.py  # 格式转换工具

规则（不可妥协）

绝不要直接编辑 README*.md，它们是自动生成的。改 data/catalog.yaml，然后重新生成。

绝不要编辑模板里的 CATALOG 块， 标记是自动生成的。

新增条目 = 在 data/catalog.yaml 追加一个 YAML 块 + 重新生成 + 跑测试。

id: kebab-case-id          # 唯一，绝不复用
name: Human Readable Name
kind: tool|plugin|skill|proposal|doc
category: free-form-group
url: https://...
description: One sentence, no marketing fluff.
platform: [cli|python|web|claude-code]
official: false            # 仅当为 Google/厂商官方时才写 true
tags: [3-5 short tags]

提交前先校验：

awesome-okf validate && pytest

绝不要创建重复的 id，改为原地编辑已有条目。

多语言：如果你动了模板，请在全部四个模板里同步改动。

常用命令

awesome-okf stats         # 按 kind 统计条目数
awesome-okf list --kind plugin  # 按 kind 过滤
awesome-okf search <query>      # 全文检索
awesome-okf validate            # 模式 + 重复 id 检查
awesome-okf readme              # 重新生成所有 README
awesome-okf-server              # MCP meta-server（stdio）

MCP meta-server

这份目录通过 awesome-okf-server 暴露给智能体，提供四个工具：search_catalog、list_catalog、get_catalog_entry、catalog_stats、convert_to_okf。

把它接入你的 MCP 客户端，就能以编程方式查询 OKF 资源。

关于

OKF（Open Knowledge Format，开放知识格式），围绕「智能体友好型知识」精选的工具、插件、技能、提案与文档目录。由 YAML 驱动、可被智能体检索、MCP 就绪。

Awesome-OKF：面向智能体的开放知识格式精选目录

Albertchamberlain/Awesome-OKF

与众不同之处

🌐 OKF Anything

实际效果

快速上手

接入你的智能体

CLI

🛠️ 我们的工具

convert-to-okf 🔄

每个平台，一条指令

结构化数据

文本层 PDF

扫描件 / 纯图片 PDF → OKF：先 OCR（用你本地的引擎，绝不走我们的模型），再转换

awesome-okf CLI 🎛️

awesome-okf-server

🔥 热门仓库

🛠️ 工具与 CLI

🔌 生产端插件

🤖 Claude Code 技能

📝 提案与扩展

📖 文档与规范

数据模型

贡献

🤖 给 AI 智能体

项目结构

规则（不可妥协）

常用命令

MCP meta-server

相关列表

关于