OpenAI 共同創辦人卡帕西（Andrej Karpathy）在 X 上分享了他用 AI 管理個人知識庫的做法，獲得超過 4.1 萬次收藏。
AI 工具內容創作者 Nick Spisak 隨後拆解了這套方法的完整步驟，引發新一輪討論。不需要 Obsidian，不需要 Notion，不需要任何資料庫，只要三個資料夾加一份文字檔。
多數人的知識管理是這樣的：花三天挑選筆記工具，再花一週設定分類標籤和外掛，然後把素材丟進去之後再也沒打開。卡帕西的做法反過來：你只管把東西往裡丟，整理是 AI 的事。
開始之前：你需要一個能讀本地檔案的 AI 工具
這套方法的前提，是你手邊有一個能讀取本地資料夾的 AI 工具。本文以 Anthropic 的 Claude Code 為例，它是目前最直覺的選擇之一。
最簡單的上手方式是下載 Claude 官方桌面 App（Mac／Windows），登入後在介面內切換到 Claude Code 功能即可開始使用，不需要另外安裝 CLI 或配置開發環境。訂閱上，每月 20 美元的 Claude Pro 方案已經包含 Claude Code 使用額度，對個人使用者綽綽有餘。
如果你用的是 Cursor、Windsurf 或其他能讀本地檔案的 AI 編輯器，原理相同，差別只在於介面操作。接下來的步驟都是基於「AI 工具已能讀取你的專案資料夾」這個前提。
兩條路線：要不要搭配 Obsidian？
打造這套 AI 知識庫，實務上有兩條路線可以選：一條是純粹的「三個資料夾＋一份設定檔」，不依賴任何筆記 App；另一條是把這個結構放進 Obsidian 這類筆記工具裡，額外得到全文搜尋、筆記互連、圖譜視覺化等功能。
本文介紹的是前者，也就是卡帕西原版的極簡做法，適合想最快跑通流程、不想先花時間學筆記軟體的人。如果你已經是 Obsidian 使用者，或希望知識庫長期累積後有更完整的檢索與視覺化能力，可以參考我們先前的教學：《用Claude Code管理100篇研究筆記！OpenAI共同創辦人公開LLM知識庫系統，貼一段指令就能建起來》。
兩條路線的核心邏輯一樣，差別只在於最上層多不多一個筆記 App 當介面。
為什麼「不整理」反而有效？
傳統知識管理的瓶頸不在收集，在整理。人不擅長預先分類，你今天存的一篇文章，可能三個月後才發現跟另一個主題相關。手動整理，本質上是用存入當下的理解去限制未來的使用方式。
卡帕西的做法把整理權完全交給AI。AI 能在秒級完成人類需要數小時的交叉比對，而且每次新增素材都能重新建立連結。知識庫不是靜態檔案櫃，而是隨素材累積自動演化的系統。
開始動手之前，先看看你要蓋出來的系統全貌：
第1步：建立三個資料夾（2分鐘）
建一個專案資料夾，裡面放三個子目錄：
my-knowledge-base/
raw/ ← 原始素材（文章、筆記、截圖、PDF）
wiki/ ← AI 整理後的知識庫（你不動，AI 維護）
outputs/ ← AI 產出的回答、報告、分析
不需安裝軟體，不需建帳號。卡帕西自己就是用這個結構。
第2步：把所有素材倒進 raw/（10分鐘）
網頁文章存成 .md 或 .txt、會議紀錄、研究報告、書籤、截圖，全丟進 raw/。
不要整理、不要改名、不要分類。 那是 AI 的工作（當然想整理也是沒問題）。
Spisak 的內容產製流程中放了 17 個原始素材檔，全部沒有手動分類。
加速收集：用 agent-browser 自動擷取（選配）
Vercel Labs 開源的 agent-browser 是一款讓 AI 代理控制瀏覽器的 CLI 工具，GitHub 上已累積超過 2.6 萬顆星。安裝只需兩行指令：
npm install -g agent-browser
agent-browser install
裝好後，你可以直接讓 AI 開啟網頁、擷取文章內容，再存進 raw/。它能處理 JavaScript 動態載入的頁面、需要捲動或點擊「載入更多」的內容，甚至登入後才看得到的頁面。
《數位時代》以 Wikipedia 與 Vercel 官網兩個頁面實測，agent-browser 回傳給 AI 的頁面結構比 Playwright MCP 少了約五到六成字元量，主要省下的是 cursor 狀態、完整連結 URL、hover 效果等 AI 通常用不到的 metadata。擷取頁面越多，token 優勢累積越明顯。
這一步不是必要的，手動複製貼上一樣能運作。但如果你的素材來源以網頁為主，自動化收集能大幅降低「懶得存」的摩擦力。
第3步：寫一份 Schema 設定檔（5分鐘）
在專案根目錄建一個 CLAUDE.md，告訴 AI 知識庫的主題和規則。這是整套系統最關鍵的一步。以下是可直接複製使用的中文模板：
# 知識庫規則說明
## 這個知識庫是什麼
一份關於 [你的主題] 的個人知識庫。
## 資料夾結構
- raw/：原始素材暫存區，AI 不得修改此資料夾內的任何檔案。
- wiki/：整理後的知識庫，由 AI 全權維護，使用者不手動編輯。
- outputs/：AI 產出的報告、回答、分析歸檔。
## Wiki 維護規則
- 每個主題建立一份獨立的 .md 檔案，放在 wiki/
- 每份 wiki 檔案開頭必須有一段摘要
- 相關主題之間用 [[主題名稱]] 格式互相連結
- wiki/ 中維護一份 INDEX.md，列出所有主題
- 當 raw/ 新增素材時，主動更新相關 wiki 文章
## 我的關注方向
[列出 3 到 5 個你希望知識庫聚焦的方向]
用中文或英文寫都可以，現在的 AI 模型兩種都讀得懂。英文是國外社群的慣例用法，中文讓你日後微調規則時更順手。如果你到處看到的範例都是英文，不用擔心要跟著照做。
卡帕西形容他的 schema「超級簡單扁平」，就是一份告訴 AI 規則的文字檔。這份文件的品質直接決定 AI 整理出來的品質。
這個 .md 檔要怎麼存？（Mac 操作指南）
如果你沒寫過 Markdown 檔，第一次做可能會卡在這裡。以下提供三種方法，由簡至繁排列：
方法一：直接請 Claude Code 幫你建（最推薦）
打開 Claude 桌面 App，切到 Claude Code，把工作目錄指向你剛建立的 my-knowledge-base 資料夾，輸入：
「請在這個資料夾建立一份名為
CLAUDE.md的檔案，內容如下：[貼上上面的模板]」
按 Enter，Claude Code 會幫你建好檔案。不需要懂副檔名、不需要開其他編輯器。
方法二：用 TextEdit 手動建立
- 打開 Mac 內建的 TextEdit（文字編輯），按快捷鍵
Shift + Cmd + T切成純文字模式（選單「格式 → 製作純文字格式」也可以） - 把模板內容貼進去
- 按
Cmd + S存檔，檔名打CLAUDE.md，存放位置選你的專案資料夾 - 若跳出「確定要用 .md 副檔名嗎？」的提示，選「使用 .md」
方法三：用 VS Code 或其他程式碼編輯器
如果你已經裝過 VS Code、Sublime Text 之類的編輯器，新建檔案、貼上內容、存成 CLAUDE.md 即可，操作最單純。
無論哪種方法，檔名必須是 CLAUDE.md（全大寫加 .md 副檔名），放在專案根目錄，AI 才讀得到。
第4步：讓 AI 編譯知識庫（15分鐘）
打開 Claude Code、Cursor 或任何能讀取本地檔案的 AI 工具，指向專案資料夾，輸入：
「讀取 raw/ 裡所有內容，按照 CLAUDE.md 規則在 wiki/ 中編譯知識庫。先建 INDEX.md，再為每個主題建獨立 .md 檔，串聯相關主題，為每份素材寫摘要。」
完成後，wiki/ 裡會出現整理好的文章、你沒注意到的主題連結、你忘記存過的內容摘要，以及一份讓所有筆記都能秒搜的索引。
關鍵原則：不手動編輯 wiki/。讀和提問是你的事，維護是 AI 的事。
第5步：提問，然後把答案存回去（持續進行）
當 wiki/ 累積超過 10 篇筆記，開始對知識庫提問：
「根據 wiki/ 內容，我對 [主題] 的理解有哪三個最大盲點？」
「比較來源 A 和來源 B 對 [概念] 的說法，哪裡有矛盾？」
把回答存進 outputs/，或讓 AI 更新對應的 wiki 文章。每次提問都讓下一次回答更精準，這就是知識複利。
第6步：每月跑一次健康檢查
「檢查整個 wiki/。標記文章間的矛盾、找出被提及但沒解釋的主題、列出缺乏 raw/ 來源支持的論點，建議三篇能填補缺口的文章。」
有人在卡帕西貼文下提醒：「當產出被存回去，錯誤也會複利。」AI 寫了一個小錯存回知識庫，下次回答就建立在錯誤之上。定期健康檢查是防止知識腐敗的唯一方法。
有哪些注意事項？
Schema 品質決定一切。 如果 CLAUDE.md 寫得模糊（例如只寫「幫我整理好」），AI 輸出也會模糊。花時間寫清楚規則和聚焦方向，是這套系統唯一需要的前期投入。
錯誤會複利累積。 AI 整理的內容不完美，不檢查就全部存回去，小錯會滾雪球。健康檢查不是選配，是必要步驟。
工具不是重點，資料夾結構和設定檔才是。4.1 萬人收藏了卡帕西的方法，但真正受益的只有動手建了資料夾的人。
資料來源：Nick Spisak (@nickspisak_) X 貼文
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
