Заметки, PDF — всё, что вы читаете. Karpathy LLM Wiki превращает в структурированную базу знаний — каждый ответ указывает на источник.
Потерять или приумножить?
Сохранили статью. Забыли куда. Ищете позже. Ничего.
Выберите заметку из своего хранилища. Идеи найдены, страницы созданы, резюме готово
Связали две заметки вручную. Одна изменилась. Другая устарела. Ссылка мертва.
Ссылки остаются живыми. Когда новые данные противоречат старым, каждая связанная страница остаётся актуальной.
Год заметок. Просто файлы. Каждый проект начинается заново. То же чтение. Те же выводы.
За год вырастает wiki. Каждый новый вопрос опирается на всё, что вы собрали. Ваше знание растёт.
Одна заметка. Мир связей.
Не функции. Новые отношения со всем, что вы читаете.
Выберите заметку. Плагин читает, извлекает, строит. Без папок. Без тегов. Без работы.
Говорите с вашей вики как с другом. Она думает и отвечает — естественно.
Новые файлы? Авто-добавлены. Противоречия? Найдены. В вашем ритме.
Псевдонимы, дубликаты, мёртвые ссылки, страницы-сироты, пустые страницы — за один проход.
Глубокое погружение в архитектуру, рабочие процессы и выбор моделей
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.
Нужен только Obsidian.
В Obsidian: Настройки → Сторонние плагины → Обзор, найдите Karpathy LLM Wiki, нажмите Install, затем Enable.
Открыть страницу плагинаНастройки → Karpathy LLM Wiki. Выберите свою LLM, введите ключ, проверьте, сохраните.
Cmd+P (или Ctrl+P). Введите Ingest, чтобы добавить одну заметку, или Multi-File Ingest, чтобы выбрать несколько сразу. Введите Query, чтобы спросить.
Всё, что стоит знать перед стартом.
Ручные [[ссылки]] фиксируют лишь то, что вы уже видите. Плагин читает каждую заметку, находит ссылки, которые вы пропустили, и строит страницы между ними — через месяцы, папки и скрытые упоминания.
Нет. Плагин пишет только в собственную папку wiki/. Отметьте страницу проверенной — ИИ никогда её не перепишет, только добавит.
Десктопная версия Obsidian (актуальная стабильная) и API-ключ LLM-провайдера. Модели с длинным контекстом — лучший выбор. Один ингест стоит $0,05–$0,50 на стороне провайдера — сам плагин бесплатный. Локальные модели не требуют ключа.
Да. С Ollama или LM Studio каждый байт остаётся на вашей машине. С облачными провайдерами данные покидают её только во время конкретного ингеста или запроса.
PDF — это источник первого класса — выберите любой из хранилища, и он войдёт в тот же график вики, что и ваши заметки. Также можно назначить разные модели для ингеста, lint и запросов.
Откройте issue на GitHub или начните обсуждение.
Прочтите исходный код. Проверьте каждое слово.
Каждая строка сайта и плагина — на GitHub. Сделайте форк. Проверьте. Сделайте своим.
Плагин пишет только в собственную папку wiki/. Ваши заметки никогда не читаются, не правятся и не заменяются.
Никакого слежения. Никакой аналитики. Никакого сервера. Плагин сам никогда не отправляет внешние запросы.
API-ключи хранятся в системном Keychain — никогда открытым текстом, никогда в ваших заметках.
Не остров. Каждый любимый инструмент теперь лучше.
Видеть ссылки
Wiki придаёт вашему графу смысл. Узловые страницы, кластеры, сироты. Исследование, а не декор.
Сохранять статьи
Сохраните клип в любом месте своего хранилища. Запустите Cmd+P → Ingest from folder. ИИ извлекает, связывает, обновляет. Один клип становится 10+ страницами wiki.
Запрашивать данные
ИИ добавляет структуру. Теги, даты, категории. Пустые таблицы становятся живыми дашбордами.
Отслеживать версии
Смотрите, как ваше знание развивается. Каждый коммит рассказывает историю вашего роста.
Делать слайды
Спросите: «Сделай краткий доклад по моему исследованию на 10 минут». Wiki собирает слайды из вашего знания.
Визуальный холст
ИИ строит карты понятий, таймлайны, деревья решений из вашего знания. Больше никакого пустого холста.
Двенадцать входов — облако, локально или ваш собственный endpoint. Переключайтесь когда угодно.
Модели с длинным контекстом читают всю вашу wiki за один проход — полная картина, а не разрозненные фрагменты. Локальные модели работают полностью на устройстве — без загрузки в облако и без API-ключа.
Открытый код. Движется сообществом. Только Obsidian.
Добавить в Obsidian