Notizen, PDFs, alles, was du liest. Karpathy LLM Wiki macht eine durchsuchbare Wissensbasis daraus — jede Antwort nennt ihre Quelle.
Verlieren oder wachsen?
Artikel speichern. Ort vergessen. Später suchen. Nichts gefunden.
Wähle eine Notiz aus deinem Vault. Ideen gefunden, Seiten erstellt, Zusammenfassung bereit
Zwei Notizen manuell verlinken. Eine ändert sich. Die andere bleibt alt. Der Link stirbt.
Links bleiben lebendig. Wenn neue Informationen alte widersprechen, bleiben alle verbundenen Seiten aktuell.
Ein Jahr Notizen. Nur Dateien. Jedes Projekt beginnt von vorn. Gleiches Lesen. Gleiche Schlussfolgerungen.
Ein Jahr baut ein Wiki. Jede neue Frage schöpft aus allem, was du gesammelt hast. Dein Wissen wächst.
Eine Notiz. Eine Welt voller Verbindungen.
Keine Funktionen. Eine neue Beziehung zu allem, was du liest.
Wähle eine Notiz. Das Plugin liest, extrahiert, baut. Keine Ordner. Keine Tags. Keine Arbeit.
Sprich mit deinem Wiki wie mit einem Freund. Es denkt und antwortet — natürlich.
Neue Dateien? Automatisch erfasst. Widersprüche? Erkannt. Auf deine Bedingungen.
Aliase, Duplikate, tote Links, verwaiste Seiten, leere Seiten — alles in einem Durchlauf.
Tiefergehende Einblicke in Architektur, Workflows und Modellauswahl.
PDFs, images, and Office files join your wiki alongside Markdown notes. AWS Bedrock now accepts SSO. Empty stub pages are off by default. Your existing wiki doesn't change — click Update and you're done.
The same ingest pipeline that runs inside Obsidian, now callable from a terminal. Run it on a server, in a script, or on a machine that has never opened Obsidian.
Qwen3.5, Qwen3.6, Gemma 4, oMLX — which model runs your wiki well, on what hardware, with what tradeoffs. A practical guide to going fully offline without sacrificing usability.
Obsidian ist alles, was du brauchst.
In Obsidian: Einstellungen → Community-Plugins → Durchsuchen, Karpathy LLM Wiki suchen, auf Installieren dann Aktivieren klicken.
Plugin-Seite öffnenEinstellungen → Karpathy LLM Wiki. Wähle dein LLM, gib den Schlüssel ein, teste, speichere.
Cmd+P (oder Ctrl+P). Ingest eingeben um eine einzelne Quelle hinzuzufügen, Multi-File Ingest um viele auf einmal auszuwählen. Query eingeben um zu fragen.
Was du wissen solltest, bevor du startest.
Manuelles [[Verknüpfen]] erfasst nur, was du schon siehst. Das Plugin liest jede Notiz, findet Links, die du übersehen hast, und baut Seiten dazwischen — über Monate, Ordner und vergrabene Erwähnungen hinweg.
Nein. Das Plugin schreibt nur in seinen eigenen wiki/-Ordner. Markierst du eine Seite als geprüft, schreibt die KI sie nie um, nur dazu.
Die aktuelle stabile Desktop-Version von Obsidian und ein LLM-API-Schlüssel. Modelle mit langem Kontext sind am besten. Ein Ingest kostet $0,05 bis $0,50 beim Anbieter — das Plugin selbst ist kostenlos. Lokale Modelle brauchen keinen Schlüssel.
Ja. Mit Ollama oder LM Studio bleibt jedes Byte auf deiner Maschine. Mit Cloud-Anbietern verlassen Daten den Rechner nur während des konkreten Ingests oder der Abfrage.
PDFs sind eine erstklassige Quelle — wähle eine aus deinem Vault und sie verbindet sich mit demselben Wiki-Graph wie deine Notizen. Du kannst auch für Ingest, Lint und Query unterschiedliche Modelle zuweisen.
Öffne ein Issue auf GitHub oder starte eine Diskussion.
Lies den Quellcode. Prüfe jedes Wort.
Jede Zeile der Website und des Plugins liegt auf GitHub. Forken. Prüfen. Zu deinem machen.
Das Plugin schreibt nur in seinen eigenen wiki/-Ordner. Deine Notizen werden nie gelesen, bearbeitet oder ersetzt.
Kein Tracking. Keine Analyse. Kein Server. Das Plugin stellt von sich aus nie eine Verbindung nach außen her.
API-Schlüssel leben im System-Schlüsselbund — nie im Klartext, nie in deinen Notizen.
Keine Insel. Jedes Tool, das du liebst, jetzt besser.
Links sehen
Wiki gibt deinem Graphen Bedeutung. Hub-Seiten, Cluster, Waisen. Erkundung, nicht Dekoration.
Artikel speichern
Speichere den Clip irgendwo in deinem Vault. Cmd+P → Ingest from folder. KI extrahiert, verlinkt, aktualisiert. Ein Clip wird zu 10+ Wiki-Seiten.
Daten abfragen
KI fügt Struktur hinzu. Tags, Daten, Kategorien. Leere Tabellen werden zu lebendigen Dashboards.
Versionen verfolgen
Sieh dein Wissen wachsen. Jeder Commit erzählt die Geschichte, wie du gewachsen bist.
Folien erstellen
Frag: „Fasse meine Forschung für einen 10-Minuten-Vortrag zusammen." Wiki baut Folien aus deinem Wissen.
Visueller Canvas
KI baut Konzeptkarten, Zeitleisten, Entscheidungsbaum aus deinem Wissen. Kein leeres Blatt mehr.
Zwölf Wege hinein — Cloud, lokal oder dein eigener Endpoint. Wechsel jederzeit.
Modelle mit langem Kontext lesen dein Wiki in einem Zug — das vollständige Bild, nicht nur Bruchstücke. Lokale Modelle laufen komplett auf deinem Gerät — kein Upload, kein API-Key.
