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

西尾の実践（20+ Wiki から得た知見 KarpathyのLLM Wiki勉強会）

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

KarpathyのTweet 1: https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595 2026-04-03

KarpathyのTweet 2: https://x.com/karpathy/status/2040470801506541998 2026-04-05

Gist: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

いい名前が無さすぎて困っている

しかたがないので"KaparthyのLLM Wiki"と呼んでる

LLM Wiki / LLM-Wiki は広すぎる

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

他人との干渉が発生した方が面白いかと思ってこっちに書いてる: /villagepump/AIを使った知識マネジメント

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

4/27~ 猫LLM Wiki

ChatGPTが作った適当なアイコン

2026-05-16