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探索关于你的wiki
这种管理方式并不适合每个人，但对有需求的人来说，是个非常好的手段。如果目前觉得没需求，那就相信自己的直觉，不需要搭建，没有任何意义。在这个工具满天飞的年代，这是我的应对理念。
年初左右，网上到处在讲「第二大脑」。Obsidian + Codex，构建你的最强大脑，诸如此类。但确实没遇到什么需求，便没探索。
Obsidian 我很早用过，但不喜欢它的界面和管理方式，所以一直用 Notion。
后来问题变了。和 AI 探讨的文字、自己记下来的东西越来越多，归档和管理开始撑不住，也一直想不到合适的办法。
我试过三条路，都不合适。
- 把对话直接下载下来。这么长的记录，几乎不会再看第二遍。
- 让 AI 提炼后再保存。文件是孤立的，我自己的原话也没了。
- 直接留在 AI 里。先不说隐私，事后想查阅，本身就是个难题。
转了一圈，还是回到原来的问题上：这些文字要留下来，但不能只是一堆不会再打开的文件。
今年 4 月，Karpathy 提出了 LLM Wiki。感兴趣可以看原文，这里不展开讲方法本身。和网上流传的 Obsidian + Codex，不是同一个理念。Karpathy 提出的，更具系统性和工程思维。
之后出现了不少相关实现。我试的是 star 比较多的 llm_wiki。它不是 Obsidian 插件，而是一个桌面应用。生成出来的 Wiki 目录，仍然可以当作 Obsidian 库打开。用下来，感觉不错。
01 原文存档
原始 Markdown 都留在资料库里，不会被改写覆盖。日记、读书笔记、和 AI 的对话，摄取之后仍然能回到原文件。
提炼可以有，但原话不能丢。不然过一段时间，你面对的只是模型替你总结过的自己。
02 关系比单篇更有用
Obsidian 这类工具的长处，本来就是知识图谱。llm_wiki 的图更直观，也更好读。点开一个节点，能看到它连着哪些页面，这些页面又来自哪些原始文件。
文章也会被归纳、互相关联。不是每篇各写各的摘要，而是把散落的记录收成可以来回跳的页面。
03 问的是自己的库
这里的问答，不是再开一个新对话，而是对着已经整理过的资料问。回答能回到具体页面和原始文件。
04 构建个人主体
图谱和归纳，工具可以做。再往前一步，把这些页面收成一个个人主体，需要自己去接 MCP 和 Agent。这一步它不会替你做完。
05 用的时候要注意
我放进去的，主要是个人心智相关的材料：近两年的日记、和 AI 的探讨、读书笔记，都做成 Markdown。分析质量完全取决于这些原始数据。没有记录习惯，工具也提炼不出一个「你」。
如果打算长期用，有两个文件要自己改。
purpose.md管这个库为什么存在，要回答什么问题，范围到哪里。
schema.md管页面怎么组织。
检索最好再配一个向量模型，关联会准一些。我用的是
qwen3.7-text-embedding。个人主体这一层，还是要自己把 MCP 和 Agent 接完整。工具给出的是材料和关系，不是一个已经建好的自己。
我用它，是为了更好地看见自己的思考和性格倾向。前提是你有记录的习惯。这些原始数据，才是作为「你」留下来的东西。