karpathy-wiki

name	karpathy-wiki
description	通过 LLM 构建持续进化的个人知识库（卡帕西知识库）：将 AI 从一次性检索器升级为知识编译器。 当用户提到 karpathy-wiki、Karpathy Wiki、LLM Wiki、个人知识库编译、RAG 替代方案、raw/wiki/schema 三层架构时使用。

Karpathy Wiki（卡帕西知识库）

通过 LLM 构建持续进化的个人知识库，将 AI 从一次性检索器升级为知识编译器。

核心思想

传统 RAG 每次提问都要重新读原始文档，知识无法积累。Karpathy 的方法：让 AI 把原始资料编译成一个持续进化的 Wiki，AI 不再是检索秘书，而是知识库工程师。

三层架构

raw/（原始素材层）  ← 你存放，AI 只读
    ↑↓
wiki/（知识库层）   ← AI 生成的结构化 Markdown，互相链接
    ↑↓
AGENTS.md（Schema） ← 定义 AI 如何组织 Wiki

目录结构

.
├── raw/
│   ├── articles/  books/  papers/  courses/
│   ├── resources/  quotes/  tools/  work/
├── wiki/
│   ├── index.md  log.md
│   ├── entities/  concepts/  threads/  sources/  agents/
├── output/
└── AGENTS.md

页面类型

实体页 wiki/entities/

• 命名：小写 kebab-case，如 andrej-karpathy.md
• Frontmatter：type: entity + tags: [...]

概念页 wiki/concepts/

• 命名：小写 kebab-case，如 rag.md

线索页 wiki/threads/

• 命名：小写 kebab-case，如 ai-engineering-trilogy.md

来源摘要页 wiki/sources/

• 命名：与 raw 文件名呼应
• Frontmatter：type: source + date: YYYY-MM-DD + raw: raw/.../xxx.md

链接规范

• 使用 Obsidian Wikilink：[[page-name]]
• 链接目标文件名不带 .md 后缀
• 页面标题使用一级标题 # Title

三种核心操作

Ingest（摄入）

1. 读取素材
2. 创建/更新来源摘要页
3. 提取实体（无则新建，有则追加）
4. 提取概念（无则新建，有则整合）
5. 更新线索页
6. 更新 wiki/index.md
7. 追加 wiki/log.md

Query（查询）

1. 先读 wiki/index.md
2. 定位相关页
3. 读取并综合
4. 引用来源
5. 回写好答案：若用户认可，提议保存为 wiki 新页面

Lint（检查）

1. 扫描矛盾
2. 发现孤立页
3. 检查缺失页
4. 评估数据缺口
5. 输出 Markdown 报告

特殊文件规范

wiki/index.md

内容导向的目录，每页一行摘要 + 链接。按分类组织。每次 Ingest 后更新。

wiki/log.md

时间导向的追加日志。条目格式：## [YYYY-MM-DD] 操作类型 | 标题/简述 操作类型：ingest、query、lint、update、create 保持 append-only。