這篇講我怎麼把 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki，變成自己每天在用的知識庫。LLM 指的是 ChatGPT、Claude 這類會讀也會寫的 AI；LLM Wiki 就是請這種 AI 幫你整理、維護一整套筆記。
它借用了兩套整理筆記的方法，各有一篇介紹：打造第二大腦、卡片盒筆記法。沒讀過也沒關係，這篇會順帶講一點。想照著自己做一套，可以直接拿我的免費起步範本。
文中的數字都是 2026-11-02 的狀態。
先講結論
Karpathy 給的是一份「想法」，不是寫好的程式。我照他說的三層架構和三個基本動作起步（下一節會講），再把第二大腦的四個櫃子 PARA、卡片盒的「一頁只寫一個概念」放進去。後來多出來的東西，幾乎都是這半年一邊用、一邊踩坑補上的規則。
我用的工具有兩個。Obsidian 是一套筆記軟體，筆記就是存在你電腦資料夾裡的文字檔。Claude Code 是 Claude 的一種用法：它在你的電腦上運作，可以直接打開、修改資料夾裡的檔案。這套知識庫就是用這兩個建起來的。
現在的規模：
| 項目 | 數量 |
|---|---|
| AI 整理出來的概念頁（一頁講一個概念） | 720 頁 |
| 主題領域 | 19 個 |
| 從說明書拆出去的規則檔 | 29 份 |
給 AI 看的說明書（CLAUDE.md） |
第 1.3.113 版 |
| 打包給 Claude 的技能 | 8 個（其中 1 個已停用） |
說明書和技能是什麼，後面會講。
Karpathy 的原文在講什麼
原文是 Karpathy 2026-04-04 放在 GitHub Gist 上的〈LLM Wiki〉。GitHub 是程式設計師分享程式碼的網站，Gist 是上面專門放單篇文件或一小段程式的地方。
他開頭就說，這是一份「想法檔」。用法是把整份貼給你的 AI 代理，讓它跟你一起把細節做出來。AI 代理是能自己動手做事的 AI：除了回答問題，還會開檔案、寫檔案、執行指令。他舉的例子有 Codex、Claude Code 等。
核心想法：先整理好，不用每次重找
一般「把文件丟給 AI 問」的做法，例如上傳一疊 PDF 再問它問題，技術上叫 RAG（檢索增強生成）。每問一次，AI 就回到原始文件裡重新找相關的片段，答完什麼也沒留下。
LLM Wiki 反過來。AI 事先把資料整理成一套互相連結的頁面，之後每收進一份新資料，就去更新相關的頁面，也標出新資料和舊說法哪裡矛盾。知識只整理一次，之後持續更新，不用每次重來。
打個比方：RAG 像每次考試前才翻課本找答案；LLM Wiki 像平常就把筆記整理好，學到新東西就補進去。
這些頁面用 Markdown 寫。Markdown 是一種純文字格式，用 # 表示標題、- 表示條列，任何文字編輯器都打得開。
他在原文裡用寫程式來比喻：
“Obsidian is the IDE; the LLM is the programmer; the wiki is the codebase.”
繁中：「Obsidian 是開發工具；LLM 是程式設計師；wiki 是程式碼庫。」
出處：Andrej Karpathy，〈LLM Wiki〉，GitHub Gist，2026-04-04。
IDE 是程式設計師寫程式用的軟體。照這個比喻，Obsidian 是你翻閱這套筆記的地方，AI 是動手寫的人，整套筆記就是寫出來的作品。
三層架構
整套東西分三層。wiki 這個詞你可能在維基百科看過：一頁講一件事，頁面之間互相連結。
| 層 | 放什麼 | 誰負責 |
|---|---|---|
| 原始資料 | 你收集來的文章、論文、圖片、資料檔 | 你收集；AI 只讀，不改 |
| wiki | 摘要、概念頁、比較、總覽 | 全部由 AI 寫和維護 |
| 說明書（原文叫 schema） | 一份告訴 AI「知識庫怎麼分、有哪些慣例、各種工作照什麼流程做」的文件，例如 CLAUDE.md |
你和 AI 一起慢慢改 |
CLAUDE.md 是 AI 每次開工前先讀的檔案，等於給它的工作守則。
三個基本動作
| 動作 | 做什麼 |
|---|---|
| 收進來（原文叫 ingest） | 你丟一份新資料進去，AI 讀完先跟你討論重點，再寫一頁摘要、更新目錄和相關頁面、記一筆日誌。他說一份資料可能動到 10～15 頁 |
| 查詢（query） | 你提問，AI 先找到相關頁面再回答，並附上出處。有價值的回答可以存回去，變成新的一頁 |
| 健康檢查（原文叫 lint） | 定期找出互相矛盾的地方、過時的說法、沒有任何頁面連到的「孤兒頁」，還有被提到卻還沒有自己一頁的概念 |
另外有兩個特別的檔案。index.md 是目錄，列出全部頁面，AI 回答問題前先讀它；log.md 是日誌，照時間記下做過什麼，只往後加，不改前面。
為什麼行得通
這段是 Karpathy 的理念。維護知識庫時，讀和想其實不累，累的是雜務：更新頁面之間的連結、讓摘要跟上新資料。人會放棄自己的 wiki，是因為維護的負擔長得比它的價值還快。AI 不會煩，也不會忘了更新某個連結。所以人負責挑資料、問對問題、想這些東西代表什麼，其他交給 AI。
他也提到，這個想法跟 Vannevar Bush 在 1945 年提出的 Memex 很接近。Memex 是一台構想中的個人知識機器，文件之間可以用聯想串起來。當年沒解決的是「誰來維護」，現在可以交給 AI。
最後他特別說明，這份文件是故意寫得抽象的：資料夾怎麼分、頁面長什麼樣、用什麼工具，都要看你自己的領域決定。所以每個人照著做，做出來的都不一樣。
我從三個地方借了什麼
| 來源 | 借了什麼 | 在我的知識庫裡變成什麼 |
|---|---|---|
| 卡片盒筆記法（魯曼） | 一張卡只寫一個想法、卡片互相連結、從連結長出主題 | 一個概念一頁；頁面互相連結，在任何一頁都看得到有誰連到它；每個領域有一張主題地圖 |
| 打造第二大腦（Tiago Forte） | 收集、整理、抓重點、做成成品四個步驟；PARA 四個櫃子（專案、領域、資源、封存） | 00-Inbox 收件匣負責收集；原始檔整理完，照 PARA 放回該放的櫃子；成品寫成報告和這個網站的文章 |
| LLM Wiki（Karpathy） | 三層架構、三個動作、目錄和日誌 | AI 寫的 wiki、CLAUDE.md 說明書、健康檢查 |
做法本身沒換，換的是誰來做整理這件苦工。我以前用 Readwise、Notion、Heptabase 這些軟體自己整理，那段經過寫在 PKM 第 2 講。
我怎麼一步步建起來
詳細時間線在 PKM 第 4 講，這裡只挑轉折點。
第一週：照原文搭骨架
- 2026-04-26：在 Obsidian 開一個新的筆記庫，寫第一版
CLAUDE.md，開好放 wiki 的資料夾。Obsidian 把一個資料夾當成一個筆記庫，叫做 vault。 - 2026-04-27：把 Heptabase 裡的兩張白板（打造第二大腦、卡片盒筆記法）匯進來，整理成 18 個概念頁。所以這個知識庫最早的內容，就是它自己用的兩套方法。同一天，概念頁改成放在兩層資料夾裡：先分領域，再分類型。
- 2026-04-28：原文只有一個
log.md日誌，我改成每天一個日誌檔。一個檔越長越難讀。
第一個月：把「人把關」寫進流程
- 2026-05-02：AI 寫檔之前，一律先把它打算怎麼寫拿給我看，我同意才動手。Karpathy 自己也說，他偏好一次收一份、全程參與；我則是吃過 AI 寫錯、事後修很麻煩的虧，才定下這條。
- 2026-05-06：收件匣只留一個。原文的「原始資料區」和 PARA 的收件匣本來是兩個，我合併成一個
00-Inbox。 - 2026-05-07：原始檔整理完，照 PARA 搬回專案、領域、資源或封存，收件匣不長期堆檔案。
- 2026-05-08：說明書太長，把規則拆成獨立的檔案，主檔只留一行摘要和連結。
- 2026-05-11：git 只在一台電腦上做。git 是程式設計師常用的版本紀錄工具，檔案每改一次就記一筆，隨時可以退回舊版。同一天，我把整套做成公開範本，放上 GitHub。
- 2026-05-12：8 個 Claude 技能定版。技能（skill）是把一套固定的做事步驟寫好交給 Claude，之後說一句話，它就照著做。這 8 個是：收進來、健康檢查、查詢、修補、長文編譯、審草稿、YouTube 轉報告、同步 Notion。
之後：讓規則不靠記性
- 2026-08-11：AI 開工不再把說明書整份讀完，改成看這次要做什麼，只讀需要的段落。
- 寫完檔案會自動檢查格式、編碼（中文字用哪種規格存）、每行結尾看不見的換行符號、圖表樣式。收工時再自動掃一遍有沒有同步衝突。
- 2026-10：AI 助理每天晚上自動整理收件匣，早上交給我驗收；用手機也能查詢。
- 2026-10-24：「同步 Notion」這個技能停用，用起來不順手。
我改了原文哪些地方
| 原文的做法 | 我的做法 | 為什麼 |
|---|---|---|
| wiki 全部歸 AI 管 | AI 寫，但動手前先給我看；每頁標上「草稿、已審、過時」三種狀態之一，要升級一定得我批准 | AI 寫錯之後再修，比事先看一眼費工得多 |
| 原始資料不能改 | 內容不改，但整理完把檔案搬到 PARA 該放的位置 | 收件匣是暫時放東西的地方，不是倉庫 |
一份 index.md 列出全部頁面 |
主目錄只放各領域的入口，逐頁清單放到各領域自己的索引頁 | 原文說一份目錄在約百份來源、數百頁的規模很好用；我現在七百多頁，一份讀起來太長 |
一份只往後加的 log.md |
每天一個日誌檔，依年、月分資料夾 | 好找，也不會一個檔越來越肥 |
| 整個 wiki 就是一個 git 版本庫 | git 只在一台電腦上用，放在 iCloud 同步的資料夾外面 | 雲端同步和 git 混用，實際冒出過 70 多個衝突檔（同一個檔案多出好幾個互相打架的版本） |
| 健康檢查 | 檢查和修補分開：檢查只報告問題、打 0～100 分；修補要先列出計畫，我批准才動 | 讓我看得到 AI 打算改什麼 |
| 剪報直接收 | 英文、AI 轉錄、被截斷的剪報，先整理成報告、附上查證表再收 | AI 轉錄的專有名詞和數字常出錯，讀起來卻完全通順 |
| 圖片建議下載到自己電腦 | 一律下載，依分類放進附件資料夾 | 外部圖片連結會失效 |
表裡幾個詞：剪報是用瀏覽器外掛把網頁存成筆記；AI 轉錄是讓 AI 把影片或錄音聽打成文字；查證表是把裡面的專有名詞和數字一項一項查過、列出對錯的表。
踩過最痛的三個坑
每個坑後來都變成一條規則，或一個自動檢查。
- 檢查工具只看了第一層資料夾。一次漏掉 95 頁，算出來的健康分數是假的。之後所有掃描工具都規定要一路掃到最底層。
- 同一份腳本，在 Mac 上正常，到 Windows 中文全變亂碼。腳本就是一小段自動執行的程式。UTF-8 是現在最通用的文字存檔規格，而 Windows 讀寫檔案預設不是用它。在一台電腦上試過沒問題，不代表另一台也行。
- 規則剛寫下，AI 十分鐘後自己就漏了。只靠「記得要做」的規則不可靠，重要的都改成寫檔當下自動檢查。
更多坑在 PKM 第 4 講。
半年下來的心得
- 原文給方向，細節要自己長出來。幾乎每一條規則都是先出過事才加的，不是一開始就設計好。
- 人的工作沒有變少，只是換成做判斷：挑什麼值得收、審 AI 的提案、決定哪些頁面可以升級成「已審」。
- 規則只放一份。我也用 Codex、Gemini 這些別家的 AI，它們的說明書只寫一句「去讀
CLAUDE.md」，免得三份規則各改各的。 - 整理交給 AI 以後，要小心自己想得變少。卡片盒的做法裡，自己動手寫卡片本身就是在想事情。少了這一步，就要靠審提案和自己產出補回來，卡片盒那篇有多談一點。
想自己試
- 先讀原文：Karpathy〈LLM Wiki〉。把整份貼給你的 AI 代理，請它跟你一起建。原文是英文，可以先請 AI 翻成中文再讀。
- 或直接用我的免費範本：github.com/Vincent5588/karpathy-wiki-starter。裡面有 PARA 加卡片盒的資料夾結構、7 個 Claude 技能（收進來、健康檢查、查詢、修補、長文編譯、審草稿、YouTube 轉報告）、Obsidian 外掛設定和入門教材。外掛是幫 Obsidian 加功能的小程式。下載後用 Obsidian 打開，再在同一個資料夾裡開 Claude Code，就能開始。
- 只想先試最小版：看 PKM 第 4 講的最小起步版，一個收件匣加一份說明書就夠。
參考資料
- Andrej Karpathy，〈LLM Wiki〉，GitHub Gist，2026-04-04。https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
- Tiago Forte，Building a Second Brain，2022；繁中版《打造第二大腦》，商業周刊，2023。整理見這篇
- Sönke Ahrens，How to Take Smart Notes，2017；繁中版《卡片盒筆記》，遠流，2022。整理見這篇
- 我的起步範本：https://github.com/Vincent5588/karpathy-wiki-starter