用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑

这是一个基于 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式 构建的开源项目。

能够比较方便的实现第二大脑。

你上传资源。随手扔。

用 /wiki 吸收这份材料：[任何多模态内容]

Claude 会读取它们，主动提取实体、建立概念网络、更新交叉引用。

知识会自己生长，这个系统不是线性增长的，是复利的。用得越久，每次 ingest 的边际价值越高。

你交互的时候是通过和 Claude 聊天，Obsidian 主要是承载这些产出。

每次 ingest，知识库的连接密度增加，下次查询的命中率更高，这反过来让你更愿意喂材料——正反馈回路。

这样一个知识库比你自己更了解你读过什么、研究过什么，开始替你做知识综合，不只是检索。

安装就是直接克隆仓库：https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian，然后 cd 到这个claude-obsidian目录，执行：bash bin/setup-vault.sh。

接着：Obsidian：打开 Vault → 选 claude-obsidian

Claude Code：cd D:\AI-Code2\claude-obsidian，运行 claude，输入 /wiki

黑曜石这个软件，可能有些人觉得没用过，有点头疼，其实还好, 你交互的时候，和Agent说即可。我就是把自己的以前一些思维习惯，通过这个东西存在里面，作为一个节点。大概也就是一些MD文件，再加一个可视化的节点网络。

然后的话，可能你会和它交互，会用到下面这些。

看到好文章 → "帮我 ingest 这个 [链接]"
把我们这次聊天存进来   生成结构化笔记，写入 wiki/
想不起来某个知识点 → "知识库里有没有关于 XX 的内容"
当前对话有价值 → "把这次聊天存进知识库"
想研究新课题 → "帮我研究 XX，结果存进来"
定期（一个月一次）→ "帮我检查一下知识库健康状态"

另外，你输入 /think 你的问题，Claude 会强制走完一个 10 阶段的思考流程再给出答案

比如：帮我想想这个问题 走 10 步思维框架（不急着给答案）

不是所有问题都用——只有"非平凡"的问题才值得：架构决策、模糊需求、事后复盘、"该不该发布"这类不可逆判断。

任何一次 query，搜索空间是整个 vault。系统把这个空间分了层：

hot.md（命中率最高的区域）

↓ 找不到

index.md（全局地图）

↓ 还不够

具体页面（完整知识）

用 /autoresearch 研究：[主题]

更多命令：

它支持五套 Agent 同时读 CLAUDE.md / AGENTS.md / GEMINI.md / .cursor / .windsurf

同一个 vault，Claude Code 读 CLAUDE.md，Gemini 读 GEMINI.md，Cursor 读 .cursor/rules，所有 Agent 都能用，知识库本身是 agent 无关的。

总之，这类方向，都是挺值得花时间去弄的。

一个外置思考器，一个能把你平时零散的判断、素材、研究、分支、回执，慢慢沉淀成结构的地方，在使用AI的时候。减少我们花在重复恢复上下文上面的时间。

在LLM Wiki 之前，我也做过很多类似的，而且目前主要也是在用自己的。当然我也愿意花时间去，单开一个线程去玩这些。claude-obsidian有他的优势。

当然，后面也许还会有更好的。

以上。

🌟 知音难求，自我修炼亦艰，抓住前沿技术的机遇，与我们一起成为创新的超级个体（把握AIGC时代的个人力量）。