Karpathy Stack · 架构图 v2

# LLM 知识库 的
工程化蓝图

从「乱贴笔记」到「可审计、可纠错、可复用」的第二大脑 —— 这是我读完 Karpathy 的分享后画的一张系统图。

KEY INSIGHTKarpathy 原版缺一块：
反馈闭环让错误能回流纠正。
Pipeline · End-to-end
STEP 01
采集
浏览器剪藏、PDF、Podcast 转写、聊天记录
STEP 02
去噪
清洗导航栏、广告、重复段落、低信噪素材
STEP 03 · CORE
Wiki 化
结构化成双链笔记，实体、关系、属性全在一起
STEP 04
使用
Agent 随时检索、回答、再写入
Chapter One

# 为什么 笔记
不够用了

当你的知识量超过记忆容量，
你需要的不是更多文件，而是一张可导航的图。

Problem · Solution

# 原版 vs 升级版

原版 Karpathy

#### 一次性写入

采集 → 转写 → 存档，错了就错了。没有回路，没有修正机制，笔记越多越混乱。

升级 v2

#### 反馈闭环

AI 使用知识库时记录每次 miss / 幻觉 / 过期事实，自动回灌到源文件，让笔记会自我修正。

普通节点
核心节点 · 反馈回路入口
—— 数据流 ┈┈ 反馈回路
Implementation · Skill Manifest

# 反馈回路 怎么实现

一个 100 行的 Agent Skill，把「AI 用得顺不顺」回写成 vault 的一条条修订记录。

    # skills/wiki-feedback/SKILL.md
    name: wiki-feedback
    trigger: "after every retrieval"

    on_hit:     record(query, path, used=true)
    on_miss:    record(query, reason="not-in-vault")
    on_wrong:   record(query, correction, path)

    nightly:
      - aggregate misses → suggest new notes
      - aggregate wrongs → diff-patch old notes
      - commit to git, open PR for human review

System Diagram

# 反馈回路全貌

After 6 Months

# 升级版 跑了半年 的数据

13

关键优化项 · 全部落地

#### -62%

幻觉率（相比无反馈回路版本）

#### +4.1×

单次检索命中率

#### 自动修订 227 条

其中 189 条被人工批准合并，38 条被拒绝（数据已归档）。

#### 新增笔记 412 篇

从 miss 日志聚类而来，每篇都有来源追溯。

Next Step

# 开始你的 Wiki v2

不用重写所有笔记。先接一条回路，让 AI 的每次使用都在「改好」你的 vault。

TONIGHT
装 Skill
pnpm i -g @lewis/wiki-feedback
DAY 2
跑 7 天
观察 miss log 自动累积
DAY 8 · CORE
第一次审 PR
花 15 分钟 review 自动生成的修订
MONTH 1
开始信它
你的 vault 会变成活的
END · blueprint v2

# 谢谢 · thanks

图纸、Skill、笔记模板都在 github.com/lewis/karpathy-wiki-v2