KarpathyのLLM Wiki
Andrej Karpathy が2026-04に提唱したパーソナルLLMナレッジベース手法。
LLMが読み書きできる Markdown wiki に知識を蓄積し、Ingest/Query/Lint の3操作で育てるパーソナルLLMナレッジベース手法。
由来
2026-04-03 Andrej Karpathy の X 投稿「LLM Knowledge Bases」が大バズり
2026-04-05 フォローアップでブートストラップ用Gist（"LLM Wiki"というタイトル）が共有 → これが名称の由来
Karpathy は OpenAI 創立メンバー、Tesla Autopilot 元責任者、CS231n、nanoGPT、Eureka Labs などの教育者・研究者
「vibe coding」という語を広めた人物でもある
3つの中核操作
Ingest
新しいソースを raw/ に投入し、LLMが既存wikiと照合して関連ページを更新/作成、indexとlogを更新。1ソースで10〜15ページに影響することがあり、これは単発要約ではなく既存ネットワークへの「編み込み」
Query
wikiに対する質問。LLMが関連ページを検索・統合し、出典付きで回答。良い回答はwikiに新ページとしてfiling backする — チャット履歴に埋もれないよう
Lint
定期的な健全性チェック。機械的（孤立ページ、壊れたリンク、未登録）+ 意味的（矛盾、stale claim、概念ページ不足、新質問の提案）。「成長方向の提案」までやる
個人系Wikiが最も価値を出す（家計Wiki、猫Wiki など）— 一般知識との接続点が多数生まれる
「研究目的のWiki」と「プロジェクト目的のWiki」の区別が大事
前者: 抽象化して整合性のあるネットワークが目的
後者: 具体のレイヤーに接続する必要、作業から得た具体的知識をfiling back
「育ってから分ける」（株分け/kabuwake）が事前計画より良い
同時にactiveなのは6件程度 — wiki森は自然に注意配分を圧縮する
Lintは想像より自動的に整えられていることが多い
2026-04-17
いい名前が無さすぎて困っているnishio.icon
しかたがないので"KaparthyのLLM Wiki"と呼んでる
2026-04-20~26
音声データからingest
ChatGPT Proのサーベイ結果をingestしてから、各論文をingest
書籍の各章とCosense Export for AIをingest
2026-05-01
Cosense上での議論を1-hopで周辺ページごとエクスポート
https://gyazo.com/0b92fc86b91b0d1a3f2faed8e91b80cb
ChatGPTが作った適当なアイコン
2026-05-16