22. 文科生试着搭卡帕西的AI知识库了（LLM Wiki），结果很惨淡——复盘与下一步如何做？

文科生带着上期“搭LLM Wiki”的作业回来了——结果很惨淡。她让WorkBuddy参考Karpathy的文章去整理Obsidian笔记，Agent确实自动化执行了，但产出的只是按文件夹分类的笔记整理，不是Karpathy说的那种Wiki。

AI算法工程师也坦承自己做出来的同样是"一坨不可用"的散落碎片笔记。两人在节目中重新对齐了LLM Wiki的正确形态——不是散落的笔记页面，而是像维基百科一样以概念为核心的结构化页面，每次新内容进来都做概念提取、冲突检测和合并。后半段给出了普通人的15分钟实操路径：让Agent逐篇编译、依次做概念索引、最终生成Wiki页面。如果你也在纠结"到底要做成什么样"，这期帮你理清方向。

⏳ 时间轴

00:00 上期作业交卷——文科生的LLM Wiki实操结果很惨淡

04:25 AI工程师也翻车了：做出来的不是Wiki，是一坨散落的笔记

07:03 方向纠偏：Wiki的正确形态是维基百科式的概念页面

10:03 以播客项目为例：Wiki页面到底长什么样

14:49 普通人15分钟实操：逐篇编译→概念提取→索引合并

23:30 网页可视化的意义，且一句话就能让Agent帮你做出来

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