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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。

中文指南

5 篇文章

概念

Karpathy LLM Wiki 模式把可信来源、原子知识与维护页面分开，建立让 AI 代理按需读取的知识库。

信任

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。

比较

比较直接读取 Obsidian vault、实时编辑器 context、MCP 与有来源的知识维护，选择 Claude Code 真正需要的最小集成层。

实作

从一个文档范围开始，用可重复同步的 Sources、有来源的 Pages 与验证步骤，建立 AI agent 真正能复用的本地知识库。

选型指南

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。

准备建立第一个本地记忆循环？

选择一条 client 路径，再验证第一次 capture 与 recall。