我的Obsidian最开始是传统派：全部手写。后来有cli工具了，我用Claude Code重构过一次Obsidian，搞完之后还是维护不动，几周就废弃了。后来发现，不对啊，让人来维护本身就是不合理的，AI应该持续维护结构，人只负责扔原料和提问。

这套体系的灵感来源是 Karpathy 的 LLM Wiki[1]和知乎里一篇讲苏格拉底式学习法的文章[2]，然后我把它们缝合到一起了。

1. 准备工作

首先你得有一个Obsidian，然后有一个Claude Code（或者其他可以帮你使用终端的agent）。

然后你在终端用命令行，或者进Obsidian中手动创建以下目录

research-wiki
├── claude.md
├── raw
│   ├── assets
│   ├── books
│   ├── clips
│   ├── courses
│   └── papers
└── wiki
    ├── concepts
    ├── connections
    ├── questions
    ├── index.md
    ├── learner_profile.md
    ├── log.md
    ├── papers
    ├── progress.md
    ├── revision_notes.md
    └── system.md

这里面raw 文件夹是使用者手动维护的，具体的步骤只有加东西进去。网站可以用浏览器的 Markdown 插件转成 .md 文件，要学的书，课程ppt，论文直接放pdf进去就可以。assets 文件夹下本地存放一些图：网站上的存下来的图，课程讲义里的图之类的。

wiki 文件夹是这个体系的核心，它包含了两个部分：第一个部分是LLM-Wiki 的区域

wiki 
├── concepts 
├── connections
├── questions
├── papers
├── index.md
└── log.md

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简单介绍一下：

papers/： 一篇论文一个页面。记录核心贡献、方法、结果、局限。是原始知识的粗处理，每个页面对应raw/里的一个源文件。

concepts/： 一个概念一个页面。多篇论文可能都贡献到同一个concept页面。这是wiki里最有价值的层，因为它把分散在不同论文里的同一个idea聚合到一起。

connections/： 跨概念的桥梁。这些页面记录的不是单个概念，而是"A和B之间的关系"。这是idea产生的地方。

questions/： 你还回答不了的开放问题，你觉得有联系但还没想清楚。这些页面是你未来研究方向的种子。随着wiki长大，有些question会被resolved（变成connection），有些会被refined（拆成更具体的子问题）。

四层的关系是：papers喂进来 → 长出concepts → concepts之间碰撞出connections → 还想不清楚的变成questions → questions驱动你去找新的papers喂进来。这是一个循环。

然后index.md 和 log.md 的作用就和它们看起来一样。index 记录你目前所有的文件和简要介绍，log 记录你每次增加的内容。

第二个部分是用苏格拉底式问答法学习concepts 文件夹下的概念的部分（或者其他你想学的东西）

wiki
├── progress.md
├── learner_profile.md
├── revision_notes.md
└── system.md

这些文件的作用也和看上去差不多。progress记录你的进度，learner_profile记录你的偏好，不会被AI更改。revision_notes记录你概念可能有漏洞的地方，总结出需要复习的知识点。system是对于这个系统的初始化，记录这套系统如何运转的。

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2. 具体文件设置

先看最重要的，research-wiki/claude.md

这个你可以直接去抄Karpathy本人给出的prompt，github上也有其他人给了他们的prompt，或者直接抄我的：

https://github.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/claude.mdgithub.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/claude.md

你需要改的地方：比如名称，加入你一直在想的driving question，style notes等。

下面看苏格拉底法部分的设置。

https://github.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/system.mdgithub.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/system.md

然后是learner profile，这个就太个性化了，我只提供一个模版（leraning style似乎还挺通用的，不过也可以根据自己的需求改）。

https://github.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/learner_profile.mdgithub.com/Erber102/personal-llm-wiki/blob/main/learner_profile.md

index, log, process, revision_notes这些文件都是在使用过程中由LLM生成的，所以不用人去写。不过你也可以给LLM一个模版。

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3. 使用效果展示

才开始使用3天的网格图

第一次ingest的log

苏格拉底法的进度记录

自动生成的index

4. 使用指南

进入research-wiki 目录下后启动Claude Code，然后直接说：

帮我ingest raw/papers 下的所有论文，读完一篇之后先跟我讨论核心要点，然后再编译进wiki

这样的好处在于你可以控制哪些东西进入wiki中，比如你不关心论文中的工程技巧，你就在Claude Code询问的时候人为把那些东西筛掉。

然后你翻看concepts如果遇到不懂的，可以直接让它

使用苏格拉底法给我讲讲某个概念

然后Claude Code就会开始以对话问答的形式教你。

对于苏格拉底法更多的细节可以去看吴乐旻老师的原文。

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