AIに知識ベースを育てさせる：Karpathy氏の「LLM Wiki」を実際にやってみた

概要

Andrej Karpathy氏が提唱した「人間ではなくLLMがWikiの構築・管理を担う」という概念に基づき、ObsidianとClaude Codeを用いた持続可能なナレッジベース構築の実践手法を紹介。

詳細内容

従来のナレッジ管理が「メンテナンスコストが価値を上回り、情報の墓場化する」という課題に対し、Andrej Karpathy氏の「LLM Wiki」構想を具現化した実践記録です。この手法では、人間は一次ソース（論文、メモ、会話ログ）を置くだけで、LLMが要約・相互参照・矛盾検出を自動で行います。不変のソース層、LLMが管理するWiki層、エージェントへの指示を定義するSchema層の3層構造で構成され、Ingest（取り込み）、Query（質問）、Lint（整合性チェック）の3つの操作により、知識が複利的に積み上がる仕組みを実現。著者はObsidian、Claude Code、Codexを組み合わせ、毎朝の進捗ブリーフィングの自動取り込みや、モバイル環境からのメモ連携までを含めたワークフローを構築しています。

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