# 如何构建你的第二大脑
**作者**: Nick Spisak
**日期**: 2026-04-04T15:16:38.000Z
**来源**: [https://x.com/NickSpisak_/status/2040448463540830705](https://x.com/NickSpisak_/status/2040448463540830705)
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@karpathy 他发布了一篇帖子,描述了他如何使用人工智能构建个人知识库。
这个想法很简单:与其把笔记散落在各个应用里,不如把所有内容都集中到一个文件夹里。然后,你可以让你的 AI 把所有内容整理成一个个人维基——包括摘要、关联信息和文章——而且每次使用它,它都会变得更智能。
无需特殊软件,无需数据库,只需文件夹和文本文件。
不到7分钟,你就能学会:
设置正确的文件夹结构(只需 2 分钟)
如何使用一个命令行工具自动将网页抓取数据导入知识库
整个系统运行依赖于一个单独的“模式”文件。
如何让你的 AI 将原始笔记整理成一个有条理的维基百科页面
每次使用都会让它变得更智能的复利技巧
防患于未然的健康检查
> 跟随 @NickSpisak_ 适用于从业者级别的 AI 实现和 Claude Code 架构内容。https://return-my-time.kit.com/286e11f7e6
好了,我们开始吧……
## 1. 创建三个文件夹(2 分钟)
打开终端或文件资源管理器。在电脑上的任意位置创建一个项目文件夹。在该文件夹内,创建三个子文件夹:
就是这样。结构是一样的。@karpathy 用途。raw/ 文件夹是存放原始素材的杂乱抽屉。wiki/ 文件夹是 AI 将这些杂乱素材整理成有序文件的地方。outputs/ 文件夹存放着您问题的答案。
无需安装任何应用。无需创建任何账户。共有三个文件夹。
## 2. 整理你的 RAW 文件夹(10 分钟)
大多数人都会在这里卡住。他们创建了文件夹,然后盯着空空如也的 raw/ 目录发呆,不知道该往里面放些什么。
答案是:一切皆可。将文章复制粘贴到 .md 或 .txt 文件中。将屏幕截图或图表保存为图像。从你现在使用的任何应用程序中导出笔记。粘贴会议记录、研究论文、项目文档。把你积攒了好几个月的书签都放进去。
不要整理,不要重命名,不要清理。那是人工智能的工作。
我的 X 内容制作流程中保留了 17 个原始源文件——包括剪辑文章、竞争对手分析和分析报告。这些文件都没有经过人工整理。
但卡帕西没有提到真正加快这一过程的部分:自动收集。
## 3. 使用代理浏览器自动收集数据源(可选但功能强大)
Vercel Labs 刚刚发布了 agent-browser——一个免费的命令行工具,可以让你的 AI 代理控制真实的浏览器。GitHub 上已获得超过 2.6 万颗星。安装只需两条命令:
第二条命令会下载一个专用的 Chrome 浏览器。现在,你的 AI 可以抓取任何网页,提取文本,并直接保存到 raw/ 文件夹中。
以下是实际操作中的样子:
就是这样。AI 会打开页面,抓取文章文本,然后你只需将其传输到 raw/ 目录下的文件即可。无需手动复制粘贴,也无需浏览器扩展程序。
代理浏览器可以处理那些无法通过复制粘贴访问的页面,例如:大量使用 JavaScript 动态加载内容的网站、需要登录才能访问的页面、带有交互式图表的研究论文,以及任何需要滚动页面、点击“加载更多”或浏览菜单才能看到内容的页面。
该工具使用的令牌数量比 Playwright MCP 少 82%,这意味着您的 AI 代理在同一会话中可以抓取 5-6 倍的页面。我用它来直接将竞争对手的文章、热门话题和研究文档导入我的流程,而无需我亲自打开浏览器。
对于您的知识库,工作流程很简单:找到您想要的文章,告诉您的 AI “抓取此 URL 并将其保存到 raw/ 文件夹”,代理浏览器会处理剩下的工作。您的 raw/ 文件夹会自动填充。
## 4. 编写您的模式文件(5 分钟)
大多数人都会跳过这部分。千万别跳过。
在项目根目录下创建一个名为 CLAUDE.md 的文件(或者 AGENTS.md 或 README.md——文件名无关紧要,内容才重要)。该文件告诉您的 AI 知识库的内容以及组织方式。
这里有一个你可以立即复制的初始模板:
@karpathy 他证实,他的系统架构“极其简单扁平”,就放在一个 AGENTS.md 文件中。没有数据库,没有插件,只有一个文本文件告诉 AI 规则。
这相当于我在所有项目中使用 CLAUDE.md 文件的作用。它是 AI 针对您特定知识库的使用手册。
## 5. 让你的 AI 编译维基百科(15 分钟)
打开 Claude Code(或 Cursor,或任何可以读取文件的 AI 编码工具)。将其指向您的项目文件夹并输入:
> “阅读 raw/ 目录下的所有内容。然后按照 CLAUDE.md 中的规则,在 wiki/ 目录下创建一个 wiki 文件。首先创建一个 INDEX.md 文件,然后为每个主要主题创建一个 .md 文件。链接相关主题。总结每个来源。”
然后就离开一会儿,让它自行发挥作用。
完成后,您将拥有一个 wiki/ 文件夹,其中包含整理好的文章——您未曾看到的联系、您忘记保存的内容的摘要,以及一个索引文件,使所有内容都可以在几秒钟内进行搜索。
重要的是:你不需要手动编辑维基百科。那是人工智能的工作。你只需要阅读它,提出问题,人工智能负责更新它。
## 6. 提出问题并保存答案(持续进行)
当你的维基页面拥有 10 篇以上的文章后,就可以开始提问了:
> “根据维基百科上的所有内容,我对[主题]的理解存在哪三个最大的不足?”
> “比较一下资料来源 A 和资料来源 B 对[概念]的描述。它们在哪些方面存在分歧?”
> 请仅使用知识库中的内容,就[主题]撰写一份500字的简报。
人工智能会阅读你的整个维基百科页面,并根据你收集的资料给出答案。
将这些答案保存回知识库。将输出结果放入 outputs/ 目录,或者让 AI 使用新的见解更新相关的维基百科文章。每个问题都会让下一个答案变得更好。这就是循环。
## 7. 进行健康检查(每月一次)
告诉你的 AI:
> “请审阅整个 wiki/ 目录。标记文章之间的任何矛盾之处。找出提及但从未解释过的主题。列出 raw/ 目录中所有没有来源支持的说法。建议撰写 3 篇新文章以填补空白。”
Karpathy 的帖子收到的最佳回复之一来自 @HFloyd“输出结果保存后,错误也会不断累积。” 这话一点没错。如果人工智能写出的内容稍有偏差,而你又保存了下来,那么下一个答案就会建立在这个错误的基础上。
解决方法很简单:定期进行健康检查。
## 8. 你不需要黑曜石(但你可以使用它)
Karpathy 帖子下的回复有一半都是在推销 Obsidian 插件。Lex Fridman 就用 Obsidian + Cursor。现在已经有三家初创公司在开发专门用于此的工具了。
但当有人问起他的设置时,Karpathy 是这样说的:“我尽量让它非常简单扁平。它只是一个嵌套的 .md 文件目录。”
整个产品就是一个包含文本文件和架构文件的文件夹。
我的整个知识系统都是通过终端用 Claude Code 运行的。你也可以用 VS Code,可以用 Obsidian,也可以用记事本。人工智能并不关心你用什么应用打开文件,重要的是文件夹结构和架构。
Obsidian 装了 47 个插件,简直就是 Notion 的翻版。你花在配置工具上的时间比使用知识库的时间还多。90% 的情况下,平面文件和良好的模式设计都能胜过花哨的工具栈。我在几十个客户的项目中都亲眼见过这种情况。
别再寻找完美的工具了,开始动手制作吧。
这就是完整的系统。三个文件夹,一个架构文件,一个浏览器爬虫,以及一个维护所有功能的 AI。
4.1 万人收藏了 Karpathy 的帖子。收藏和真正从中受益之间的区别,仅仅在于一个周末的设置时间。
选择主题,创建文件夹,把已有的内容放进去,剩下的就交给人工智能吧。
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