摘要：Karpathy 论 LLM Wiki 的四个设计原则
Karpathy 以 Farzapedia 为例，阐述了 LLM Wiki 模式相较于“越用越懂你”型 AI 的四个优势：知识明确可审查、数据本地归你、文件格式通用不锁定、AI 可随时替换。
核心内容
四个原则
- Explicit: wiki 是明确的记忆工件，可导航、可检查。你知道 AI 知道什么、不知道什么。
- Yours: 数据在你本地电脑上，不在某个 AI 提供商的系统里，你有完全控制权。
- File over App: 知识以通用格式（markdown、图片）存储在文件中，不依赖特定应用。任何工具/CLI/编辑器都能直接操作。
- BYOAI: 可以使用任何 AI（Claude、Codex、OpenCode）来处理数据，甚至可以用开源模型在 wiki 上微调。
Farzapedia 案例
Farza 让 LLM 从 2500 条日记、Apple Notes 和 iMessage 对话中提取素材，生成了 400 篇详细文章，覆盖朋友、创业项目、研究领域、喜爱的动漫。
核心判断
Karpathy 认为“agent 熟练度”是 21 世纪的核心技能。这些工具说英语、帮你做所有计算机相关的事。这种个性化方法让用户完全掌控 — 数据是你的，格式通用，明确可检查。