Karpathy 用 Obsidian 和大模型搭了一套本地知识库，把原始资料自动整理成可提问、可写报告的 Wiki

Karpathy 分享了他如何构建本地的 AI 知识库

Karpathy 的做法是把原始资料扔进一个叫 RAW 的文件夹，让大模型自动生成摘要、索引、概念页、相互链接和可视化图表，最终形成一个本地 Markdown Wiki。之后可以直接在这个 Wiki 上提问，模型会查索引、读相关文档再给出回答或生成新文件、网页甚至 PPT，并把输出存回知识库。他特别提到 AI 生成的内容会污染语料，要把可信来源和 AI...

推荐理由：HKR-H 和 HKR-R 都站得住，因为 Karpathy 这种级别的从业者公开自己的本地 Wiki 工作流，本身就自带讨论度，而且他点出的“AI 生成内容会污染库，最好跟可靠来源分开”是个很实际的痛点。HKR-K 靠的是 RAW→LLM→摘要/索引/互链这条具体管线，但正文没披露用了什么模型、资料规模多大、自动化脚本怎么写，所以知识增量卡在中等偏上，分数停在 76 合理。