碎碎念：个人知识库有感

原文首发于我的微信公众号 TaohongMaxwell：查看原文

在我们的中学时代，我们的错题本有两种做法。

一种是传统派，把题目抄写到错题本上，再写或者抄一次错题解析，最后还不一定每天都看，只有学霸和勤快的同学才能够把这个方法玩得转。

于是，为了让我们得成绩更好看些，我们老师教了另一种方法：把试卷或者练习册的错题直接剪下来，贴到错题本上，减少无效的抄写时间，把精力都放在记解题思路上。

在此我暂且称之为邪修派，因为很多老师甚至是同学都觉得，把试卷和习题册剪成一块一块的，是大逆不道的行为。

十年弹指一挥间，我的年龄大了十岁，也从学生变成了一个合格的高级牛马。

最近看到了 Andrej Karpathy 的"第二大脑"概念，即"个人知识库"的天才想法：

在AI时代，我们不用自己亲自上手做知识库的分类整理工作了，只需要提供素材，并想办法把脑袋里的想法固定到文件中。

基于此，我发现了一些好玩的东西，给大家介绍两个有意思的做法。操作不复杂，用 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等 agents 即可快速实现。

1. Wiki-Compiler

作者把Andrej Karpathy 的想法写进了skills，加入了开源 claude code 做梦机制，做成了一键调用的工具。具体原理参考了 Andrej Karpathy 的"第二大脑"概念，核心是把散乱的原始素材（raw层）增量编译成学术级长青知识库（wiki层）。

整个过程只需准备三个文件夹（Raw/Wiki/Outputs），不需要什么奇怪的工具和插件，AI 不在乎你用什么应用打开文件，重要的是文件夹结构和知识库说明。设置好规则，AI会解决一切分类与整理工作。甚至，还能让它在深夜"沉思"，自动生成跨领域的 Insight。

如前文所述，受老师的启发，我在 Wiki-Compiler 基础上加了个新的功能：通过对话，让 AI 把零散的"网页内容"存到本地，再也不用依赖单一app的收藏夹了。

具体原理是通过对话发送感兴趣的网页或内容链接（如微博链接、博客网站、即刻帖子等），让AI简单整理，加入了消息来源、消息摘要、关键词提取等自定义功能，形成一个完整的 markdown 文件，同时也保留原文链接。

然后，把 markdown 内容直接存放到 Wiki-Compiler 的本地 raw 文件夹，把后续整理的流程合并到 Wiki-Compiler 工作流中。

由于 Information-Clipper 仅代表信息收集的步骤，与我的老师教的方法一样，所以我取名为"信息剪报"。这个名字很有味道，就像你的 AI 助理用剪刀咔嚓咔嚓把好东西都剪下来贴给你一样。

以上，和大家分享两个方法论和实践案例，大家周一快乐！