LLM Wiki（Karpathy模式）最简上手清单

已经是提炼到最核心的骨架，你直接复制就能开启第一个本地知识库的搭建。 📁 1. 准备工作：目录结构（必建） 在电脑任意位置创建核心文件夹，建议命名为 My_AWiki 。 在其内部建立以下三个子文件夹： - raw （存放原始资料：PDF、Word、网页导出的Markdown） - wiki （存放AI生成后的结构化知识库 ） - work （存放临时工作文件、脚本、输出日志） 📝 2. 核心配置：创建 AI 工作流文件 ( CLAUDE.md ) 在 My_AWiki 根目录下创建一个名为 CLAUDE.md 的文件，复制以下内容进去。 markdown # My LLM Wiki Workflow ## 1. Ingest (摄入) - 将原始资料转化为知识库 指令：请将 `./raw/` 中的新文件，转化为高质量的Markdown文档，并保存到 `./wiki/`。 要求： - 提取核心观点、关键数据、重要图表。 - 生成清晰的标题和小标题。 - 保留代码块（如果是技术文档）。 - 自动生成页面之间的链接（双向引用）。 ## 2. Query (查询) - 问答与复盘 指令：基于 `./wiki/` 中的知识库，回答用户的问题。 要求： - 先引用wiki中的原文依据。 - 再用通俗易懂的语言总结。 - 如果你不知道答案，请说明“信息不足”。 ## 3. Lint (体检) - 定期维护与优化 指令：扫描 `./wiki/` 整个目录，执行以下操作： 1. **修复矛盾**：查找内容不一致的地方。 2. **整理孤儿**：找到没有被任何页面链接的“孤立页面”。 3. **优化格式**：统一排版，修复错别字。 🚀 3. 快速上手：3句万能提示词 直接复制到你的AI工具（如Claude Code、Cursor等）中执行。 步骤 A：开始摄入第一批资料 “请执行 CLAUDE.md 中的 Ingest 流程。请扫描 ./raw/ 文件夹里的所有文件，为我生成全新的、结构化的Markdown文档，并保存到 ./wiki/ 文件夹中。” 步骤 B：开始提问与创作 “请执行 CLAUDE.md 中的 Query 流程。我的问题是，请基于 ./wiki/ 里的知识为我解答。” 步骤 C：定期维护，让知识库进化 “请执行 CLAUDE.md 中的 Lint 流程。帮我全面体检 ./wiki/ 目录，修复矛盾、整理孤儿页面并优化格式。” 💡 4. 关键提示 1. 启动顺序：先往 raw 文件夹里丢资料，再运行 Ingest。 2. 迭代优化：第一次生成的内容，直接在 wiki 里用AI继续修改。 3. 本地安全：所有数据都在你自己的电脑里，不用担心隐私泄露。#AI产品经理 #vibecoding #大模型 #个人笔记#karpathy#AI产品经理 #个人开发者