源 — Karpathy: LLM Wiki
原始源：
raw/articles/2026-04-04_karpathy-llm-wiki.md（不可變）
原發布：2026-04-04，作者 Andrej Karpathy。這是一份「想法文件 (idea file)」，設計來複製貼上給你自己的 LLM Agent，傳達高層概念，具體實作由 Agent 與你合作建立。
一句話摘要
用 LLM 增量建立並維護一個持久化、互鏈的個人知識庫 wiki，介於你與原始源之間——而非每次查詢都重新做 RAG。
核心論點
- RAG 的問題：查詢時才從 raw 抓片段，每次從頭重新發現知識，沒有累積；問一個需要綜合五份文件的好問題，LLM 每次都得重新找、重新拼。
- wiki 的替代方案：LLM 持續編譯並保持 wiki 最新。交叉引用已經在、矛盾已經標出、綜合已反映一切已讀內容。這是 compounding artifact（會複利的產物）。
- 人機分工：你幾乎不自己寫 wiki——你負責找源、探究、問對問題；LLM 做所有苦工（摘要、交叉引用、歸檔、記帳）。實踐上：LLM Agent 開一邊、Obsidian 開另一邊，即時瀏覽結果。Obsidian 是 IDE、LLM 是程式設計師、wiki 是 codebase。
適用場景（舉例）
- 個人：目標、健康、心理、自我改進；歸檔日記、文章、podcast 筆記。
- 研究：數週到數月深攻一個主題，增量建立帶演化論點的綜合 wiki。
- 讀書：逐章歸檔，建角色/主題/情節線頁，像 Tolkien Gateway 那類 fan wiki。
- 商務/團隊：Slack 討論、會議逐字稿、專案文件、客戶通話餵出的內部 wiki。
- 競品分析、盡職調查、行程規劃、課堂筆記、嗜好深究——任何長期累積知識並想組織而非散落之處。
三層架構（見 three-layer-architecture）
- Raw sources — 不可變源文件，定論來源。
- The wiki — LLM 生成的 markdown 目錄，LLM 全權擁有。
- The schema — 告訴 LLM 結構/慣例/流程的契約檔（本 wiki 的 AGENTS）。
三個操作（見 three-operations）
- ingest — 丟源進 raw，LLM 讀、討論重點、寫摘要頁、更新 index、更新相關頁、append log。建議一次一個源、保持參與；也可批次少監督。
- query — 對 wiki 發問，LLM 搜相關頁、讀、綜合回答附引用（markdown 頁/比較表/Marp 投影片/matplotlib 圖/canvas）。好答案可存回 wiki 成新頁，讓探究複利。
- lint — 定期健康檢查：矛盾、過時主張、孤兒頁、缺頁概念、缺失交叉引用、可 web 補的缺口。
索引與日誌（見 index-and-log）
- index.md — 內容導向目錄，每頁一鏈、一行摘要、可選 metadata；LLM 每次 ingest 更新，回答前先讀它定位。中等規模（~100 源、數百頁）效果很好，免 embedding RAG。
- log.md — 時序、append-only，記 ingest/query/lint。建議條目用一致前綴（如
## [2026-04-02] ingest | Article Title）以便grep "^## \[" log.md | tail -5解析。
選配 CLI 工具
- qmd — 本地 markdown 搜尋引擎，混合 BM25/向量 + LLM re-ranking，全 on-device；有 CLI 與 MCP server。小規模用 index 就夠，長大後需要。
Tips & tricks
- Obsidian Web Clipper — 瀏覽器擴充，把網頁文章轉 markdown，快速進 raw。
- 圖片下載到本地 — Obsidian 設 Attachment folder path（如
raw/assets/），綁「Download attachments」熱鍵；LLM 讀文字後可再單獨看圖。 - graph view — 看 wiki 形狀（誰連誰、誰是 hub、誰是 orphan）最佳方式。
- Marp — markdown 投影片格式，Obsidian 有插件。
- Dataview — 對 page frontmatter 跑查詢，動態表格/清單。
- wiki 就是 git repo — 版本歷史、分支、協作免費得。
為什麼有效（見 knowledge-compounding）
維護知識庫最煩的是記帳不是讀或想；人因維護負擔超越價值而放棄。LLM 不膩、不忘更新交叉引用、一輪動 15 檔。維護成本近零，wiki 才留得住。
備註
文件刻意抽象，只傳達 pattern，不給具體實作；目錄結構、schema 慣例、頁面格式、工具都依領域/偏好/LLM 而定，全部可選可模組化。正確用法是把它交給你的 LLM Agent，合作實例化出適合你的版本。
延伸討論（取自 gist 評論，非原始文件正文）
- schema 即契約 (schema-as-contract)：有評論指出
CLAUDE.md是散文=指令，Agent 未必遵守、違反也無人抓。應把 schema 層做成 typed + validated（如 SIGN spec 的@doc/@vocab/@def），而非敘事。見 schema-as-contract。 - lint 的盲點：筆記描述會自行變動的系統時，lint 只對筆記查筆記不夠；關於程式碼的 claim 應帶檔案與行號，程式碼變動時標記失效。