这是什么？
史记知识库（shiji-kb）是一个由 AI 驱动的大型历史知识工程项目，将《史记》约 57 万字转化为结构化的知识图谱。借助 GitHub 上的开源代码与数据，你可以像浏览代码一样阅读古籍——实体词汇拥有语法高亮、名称可跳转索引、历史事件与人物关系以图谱方式呈现，并提供了交互式时间线（“史记地铁图”）。
项目由开发者 baojie（鲍捷）发起，仓库当前在 GitHub 上获得了 3355 颗星、532 次 Fork，有 51 个待处理 Issue，体现了社区对这项创意历史工程的持续关注。
适合谁？
历史爱好者：想要更清晰、更可交互地阅读《史记》，快速跳转人名、地名、官职，并浏览人物关系图谱；
学术研究者：利用矛盾检测、史源追溯和系统化推理等工具辅助研究；
内容创作者：作为历史素材引擎，快速提取人物关系、事件脉络，用于播客、短视频或小说创作；
AI 工程师与数据爱好者：学习古籍知识工程方法论、Agent 工作流和 SKILL 架构。
能做什么？
- 语法高亮阅读：22 类实体（18 类名词 + 4 类动词）标注，可在阅读器中打开/关闭高亮显示。
- 知识跳转与索引：14,065 个实体词条、126,441 次标注，支持别名、跨章节消歧。
- 事件与时间线：3,198 个历史事件，98.7% 标注公元纪年，130 条交互式时间线。
- 关系图谱：7,637 条事件关系（9 种类型），支持跨章节“换乘”探索。
- Wiki 百科网络：超过 20,000 页的《史记》wiki，包含人物、事件、邦国、地名、成语典故等 15 种页面类型。
- 创作实验：如“太史公曰”风格改写、史源推理实验室等，探索 AI 辅助历史创意。
使用前准备
如果你只是想在线阅读，无需安装——直接访问项目主页或镜像站点即可。若要在本地运行阅读器或使用 Agent 技能，需要准备：
- Python 3 环境；
- 安装依赖：核心依赖见 requirements.txt（包括 anthropic、beautifulsoup4、jieba 等）；
- 若运行 butler 等 Agent 任务，可能需要配置 Claude API 等模型接口。
安装方法
项目提供了本地阅读服务器的启动命令，无需编译即可运行：
python3 wiki/server/serve.py wiki/public 8000然后浏览器打开 http://localhost:8000 即可使用。
若需安装 Python 依赖，可执行：pip install -r requirements.txt（具体依赖见仓库 requirements.txt）。
使用示例
在线体验
直接访问 GitHub Pages 主站：https://baojie.github.io/shiji-kb（备用站：https://shiji.memify.wiki/），可从精选章节开始体验，如《项羽本纪》《刺客列传》等。
本地 Wiki 运行
启动本地服务器后，可以浏览完整的 wiki 页面，并支持全文检索。系统内置的自动化 Agent（butler）会持续维护页面，提升内容质量。
Agent 技能（SKILL）
仓库提供了一系列 Agent 技能，例如：
- butler：启动持续改进 wiki 的自主循环 Agent；
- enrich：将 wiki 页面从 stub 提升至标准、精品等更高质量等级；
- map：自动从历史地图集裁切地名、邦国图片；
- quote：为页面补齐《史记》原文引文。
这些技能以结构化自然语言文档编写，AI 可读取并执行，无需传统代码逻辑。
风险与注意事项
- 数据许可：项目采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可，请遵守版权条款，尤其是非商业用途和署名要求。
- AI 产生的错误：所有标注均由 AI 生成，虽经过多轮反思修正，但仍可能存在误解或歧义，学术引用时需人工核验。
- 资源需求：完整运行 Agent 技能需要较高的计算资源与 API 调用，本地运行可能较慢。
- 项目状态：仓库活跃开发中，功能与数据不断更新，最新状态请留意 GitHub Issue 和提交记录。