Karpathy 的 LLM Wiki 改造版：打造更实用的 AI 个人知识库
本文针对 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 方案，结合作者自身的 Obsidian + OpenClaw + Claude Code 实践经验进行了优化。作者提出了从三层架构升级为五层架构（增加行动层与产出层），并强调人工确认机制，避免 AI 自动分类的偏差。文章详细介绍了入库、查询和健康检查的具体流程，分享了构建个人知识库的原则，旨在实现知识积累与内容产出的高效闭环。
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AI 时代的个人工作站：Claude Code 泄露与超级个体工作流
文章回顾了 Claude Code 源代码泄露事件及 Anthropic 封禁 OpenClaw 订阅套餐的应对策略，分析了 OpenAI 与 Anthropic 的融资与市场竞争格局。核心内容围绕作者搭建的 AI 个人工作站，详细介绍了基于 Mac Studio 的软硬件配置（Tailscale 组网、本地大模型、语音输入法等）及结合 Claude Code、OpenClaw 的工作流，提出了 AI 时代“电脑应作为永久在线智能助理”的超级个体理念。
OpenClaw 新手保姆级教程：Mac 一次装好，Telegram / WhatsApp 直接开用
本文是一份详细的 OpenClaw（AI 智能体）新手入门教程，面向 Mac 用户。文章从零开始，指导读者完成 Homebrew、fnm、Node.js 等环境准备，详细讲解 OpenClaw 的安装步骤，以及如何配置 Telegram 和 WhatsApp 两种通讯渠道。最后，文章介绍了 OpenClaw 在日程管理、知识库管理和拥有数字身份方面的应用场景，帮助新手快速上手并打开 AI 应用想象力。
如何与 AI 共写一篇长文：ChatGPT 给出的六个建议
本文分享了如何利用 ChatGPT 作为“合作者”而非简单的“全文编辑器”来优化文章的六个步骤。核心方法包括：先提供“编辑意图说明书”明确目标；按“逻辑单元”而非字数拆解文本；每一轮仅执行一种修改动作以确保质量；以及最后进行全文一致性处理。文章强调方法比模型本身更重要，旨在实现与 AI 的真正共写。
为什么你一定要用OpenCode
文章详细介绍了 Claude Code 的开源替代品 OpenCode 的优势。作者建议开发者使用 OpenCode 以避免 Anthropic 公司的封号风险，并利用其支持多模型（GPT、Gemini、Claude）的特性来提高开发效率。文章还对比了两者的生态差异，认为 OpenCode 像“安卓”一样更具开放性和可定制性。