你只管记录
我们组织成 Wiki

选一篇笔记/PDF,通过 Karpathy LLM Wiki 变为结构化的知识库。

需要先安装 Obsidian
继续
为何重要

你读过的每一篇,都不该白读。

任其散落,还是日渐丰盈?

之前 — 保存

收藏一篇文章。忘了在哪。回头搜索。一无所获。

之后 — 保存

从 vault 里挑一条笔记。要点提炼了,页面生成了,摘要备好了

之前 — 连接

手动链接笔记。改了其中一条,另一条还停在旧信息。链接断了。

之后 — 连接

链接始终鲜活。新信息与旧笔记矛盾时,相关页面自动更新。

之前 — 生长

记了一年,还是一堆文件。每个项目从零开始。反复阅读,原地打转。

之后 — 生长

一年积累成一部 Wiki。每个新问题,都能调用你积累的全部知识找到答案。知识在生长。

怎么运作

笔记变 Wiki

一条笔记,万千连接。

来源
sources/养生笔记.md
1# 中医体质学说与现代健康管理
2
3体质是你身体的"操作系统"——理解自己的体质类型,是健康管理的第一步。
4
5## 九种体质分类
6- 平和质:阴阳平衡,精力充沛。约占人群 32%,是调理的目标状态
7- 气虚质:容易疲劳,说话有气无力。约占 13%,白领高发
8- 阳虚质:怕冷畏寒,手脚冰凉。多见于女性与老年人
9- 阴虚质:口干舌燥,手心发热。熬夜人群的典型体质
10- 痰湿质:体型偏胖,容易困倦。与代谢综合征高度重叠
11
12## 体质与疾病风险(循证数据)
13- 痰湿质 → 2 型糖尿病风险升高 3 倍(北京中医药大学队列研究,n=12,000+)
14- 气郁质 → 抑郁症易感性增加,与 5-HT 转运体基因多态性相关
15- 血瘀质 → 心脑血管事件风险显著升高
16
17## 现代生活如何破坏体质
18- 长期熬夜(23:00 后入睡)→ 持续 6 个月即可从平和质转为阴虚质
19- 久坐 8h+/天 → 气滞血瘀叠加痰湿,典型"办公室体质"
20- 高糖高油外卖 → 3 个月即可出现痰湿指标异常
21- 过度思虑/焦虑 → 气郁,且气郁又加重失眠,形成恶性循环
22
23## 调养核心思路
24- 气虚:黄芪党参炖汤 + 八段锦,4–6 周可见精力改善
25- 痰湿:控碳水 + 每天快走 40 分钟,8 周腰围平均减少 5cm
26- 关键原则:起居有常 > 食疗 > 药补。睡好比吃什么补品都重要
79 words · 5 sections · 26 lines
亮点

为你而变

不是功能清单。是你与知识相处方式的改变。

毫不费力

水到渠成

挑一条笔记。插件读、提炼、生成。无需文件夹,无需标签,无需动手。

自然

开口即聊

像和朋友说话一样提问。它会思考,再自然地回答你。

随你

保持更新

新文件?自动收录。有矛盾?自动发现。按你的节奏来。

一键修复

一键修复

别名、重复、死链、孤页、空页,一次跑完。

更多能力:
活的链接 每步都可追溯 粗细由你 你的标签 一次多个 每答都有出处 文档就是源 你定稿的,它不动 11 语言输出看它如何思考发现矛盾识别重复网络抖动自动恢复跳过已处理Agent 原生 CLI 接口海量笔记也流畅
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深入架构、工作流与模型选型

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快速开始

三分钟就好

只需 Obsidian,别无他求。

01

安装

在 Obsidian 中:设置 → 第三方插件 → 浏览,搜索 Karpathy LLM Wiki,点击 安装启用

打开插件页面
02

配置

设置 → Karpathy LLM Wiki。选你的 LLM,填密钥,测试,保存。

03

使用

Cmd+P(Windows Ctrl+P)。输 Ingest 添加单条笔记,或 Multi-File Ingest 一次选多条。输 Query 提问。

常见问题

问题,都答了

开始前值得知道的一切。

这和手动 [[双向链接]] 笔记有什么区别?

手动 [[链接]] 只能记录你已经看到的关联。插件会读所有笔记,找出你没注意到的连接,自动生成 wiki 页面——跨越月份、文件夹、埋在引用里的想法。

插件会动我的笔记或 vault 吗?

不会。插件只写在它自己的 wiki/ 文件夹里。标为已审阅的页面 AI 永不重写,只追加。每条答案都链回你的笔记。

需要什么?要花多少钱?

桌面端 Obsidian 最新稳定版,以及一个 LLM 提供商 API 密钥。推荐长上下文模型。单次摄入成本通常 $0.05–$0.50——插件本身免费且开源。本地模型(Ollama / LM Studio)无需密钥。

数据能完全私密吗?

可以。用 Ollama 或 LM Studio,每个字节都留在你机器上。用云端模型时,数据只在触发的那次摄入或查询时传出——无遥测、无后端、无存储。

支持 PDF 和按任务选模型吗?

PDF 是一级来源——从 vault 选一个,接入和笔记同一张 Wiki 图。你也可以为摄入、检查、查询分别指定不同模型。

如何获取帮助?

在 GitHub 开 issue,或开讨论。也可以在 Obsidian 社区插件页面留评价。

隐私

我们的承诺。

读源码。逐字验证。

全栈开源。

网站和插件的每一行代码都在 GitHub 上。fork、审阅、自用。

你的 vault 始终是你的。

插件只往自己的 wiki/ 目录写入页面。你的笔记不会被读取、修改或替换。

一切留在本机。

无追踪、无分析、无服务器。插件本身不会主动发起任何对外请求。

你的密钥始终上锁。

API 密钥只存在系统钥匙串里——从不以明文写入任何笔记或配置文件。

生态

每个插件,都更强

不是孤岛。让你喜爱的每个工具,更加出色。

图谱视图

看见链接

+ Karpathy LLM Wiki

Wiki 赋予图谱意义。核心页面、知识聚类、孤立笔记。从装饰变成探索。

Web Clipper

收藏文章

+ Karpathy LLM Wiki

把剪藏放在 vault 任意位置,再 Cmd+P → Ingest from folder。AI 提炼、链接、更新。一次收藏,生成 10+ Wiki 页面。

Dataview

查询数据

+ Karpathy LLM Wiki

AI 添加结构——标签、日期、分类。空表格化作动态仪表盘。

Git

版本记录

+ Karpathy LLM Wiki

见证知识如何演变。每次提交都在讲述你成长的轨迹。

Marp

制作幻灯片

+ Karpathy LLM Wiki

一句请求:"为 10 分钟演讲总结我的研究。" Wiki 根据你的知识直接生成幻灯片。

Canvas

可视化画布

+ Karpathy LLM Wiki

AI 从知识图谱构建概念图、时间线、决策树。不再面对空白画布。

这只是开始。当知识有了结构,Obsidian 的每个插件都会更加强大。
带上你自己的 AI

你的模型,你做主。

十二种接法——云端、本地,或你自己的 endpoint。随时切换。

DeepSeek
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Anthropic
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长上下文模型一次读完整部 Wiki——掌握全貌,而不是拼凑零散片段。本地模型完全在本机运行——无需上传,无需 API 密钥。

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