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LLM Wiki 与 AI 知识库指南。
Wenlan 把可信来源、原子知识与维护型页面分开，建立 agent 和人都能检查、审核与更新的本地 AI 知识库。
主题
AI 知识库
LLM Wiki
有来源页面
MCP 工作流
从这里开始
先选一个工作：建立 AI 知识库、维护 LLM Wiki、连接 MCP 工具，或检查来源与更新流程。这里只列出已有完整翻译的页面。
比较 Wenlan、Obsidian、Notion 等工具 →中文指南
21 篇文章
教程
Karpathy LLM Wiki 是什么？用 Claude Code 自己搭一个
用图解说明 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki、大家实际在用的现成实现，以及可直接复制的 Claude Code 配置。
信任
有来源的 AI 知识库：来源、更新与审核方法
用 Wenlan 把来源、原子知识与可维护页面分开，建立能追溯、能刷新、能审核的本地 AI 知识库。
开发工作流程
Obsidian + Claude Code 教程：连接笔记、查找并核对答案
把 Claude Code 接入 Obsidian，用两篇练习笔记找出最新的项目决定，再核对原文。提供安装命令和答案示例，不装插件也能跟着做。
搭建指南
个人知识库怎么搭建？AI + Obsidian 实操（附工具对比）
个人知识库就是让 AI 根据你自己的文档和笔记回答，并给出出处。本文对比 ima、Cherry Studio、AnythingLLM、Obsidian 等做法，再一步步搭一个。
选型指南
如何选 AI 知识库工具：8 个真正重要的检查
先分清文档问答、RAG、笔记工具与维护型知识库，再用来源、更新、审核、数据控制与实测结果选择工具。
Coding agent 知识
如何让 Codex 使用有来源的项目知识库
让 AGENTS.md、源代码与文档、维护型知识页面分工，使 Codex 按需获取有来源、可审核的项目知识。
引用排错
AI 知识库引用对不上？逐项验证来源与无依据回答
把 RAG 或 AI 知识库回答拆成可检查的主张，找出错页、错片段、过期来源与没有证据支持的结论。
检索策略
AI Agent 何时该查知识库？按需读取文档
用查询或跳过的判断流程，让 AI Agent 在需要证据时查知识库，也避免反复把无关文档塞进上下文。
导入排错
AI 知识库导入 PDF 失败？先判断扫描件、文本层与解析错误
从文本层、OCR、文件大小、解析错误和实际引用逐步排查 AI 知识库的 PDF 导入问题。
共享知识维护
多智能体共享知识冲突？避免覆盖与过期结论
避免多个 AI Agent 覆盖共享知识、采用缺乏证据的主张，或在来源变化后继续使用过期结论。
召回回归测试
AI 知识库改版后，怎么做 RAG 召回回归测试？
用版本化黄金评测集，对比语料、Embedding、切块、混合检索或 reranker 改动前后，是否仍能召回预期来源。
研究工作流
如何用论文与 PDF 建立可追溯的研究知识库
从一组已经选定的论文建立研究知识库，保留文献矩阵、方法、局限、矛盾、引用与来源更新。
咨询工作流
咨询顾问如何建立客户项目知识库：从调研到交接
把单一咨询项目的来源、调研、决策、交付物与交接信息整理成可追溯、可更新的客户项目知识库。
投资研究工作流
如何建立投资研究知识库：从财报、公告到投资论点
把财报、公告、业绩说明会材料和研究问题整理成可追溯的公司研究档案，并在新证据出现时更新论点。
产品研究工作流
建立产品研究知识库，再开始写 PRD
把批准的研究笔记、客服与销售信号、过往决策整理成有来源的证据库，支持可辩护的 PRD 评审。
SRE 知识工作流
建立 SRE 故障知识库：整理 runbook 与故障复盘
把 runbook、故障复盘与批准的事件笔记整理成有来源、可审核且不会悄悄过期的值班知识。
竞品调研工作流
如何建立有来源依据的竞品调研知识库
用有边界的来源登记表、日期与修订，整理可审核的竞品调研，让过期主张与矛盾保持可见。
供应商审核工作流
如何建立 ICT 供应商安全尽职调查证据包
把获准的软件供应商资料整理成可追溯的证据包，明确标注来源、适用范围、缺口、负责人和复审日期。
客服回答工作流
如何建立客服答案知识库：让客服回答可追溯
产品或政策变化后，用获准来源、适用范围、禁止承诺、转人工条件、负责人和复审日期维护可检查的客服答案。
课程 Wiki 工作流
把课程讲义与 PDF 整理成课程 Wiki
把一门课的可读讲义、课件与 PDF 整理成有来源的课程 Wiki，保留概念、前置知识、来源修订和审核状态。
指标定义工作流
建立业务指标定义知识库
把获准的 KPI 规范整理成有来源的数据字典，保留公式文本、粒度、维度、排除条件、负责人、来源修订和审核状态。