- bubblewind2026-07-30
几个月前，由Andrej Karpathy提出了一个很火的概念，LLM Wiki，大致就是
llm+obsidian的组合，搭建一个持续维护的知识库。不知道几个月过去，不知道有佬友是否搭建？是否真的有帮助呢？可持续呢？
如果我想搭建的话，该从何入手？有哪些些建议呢？
我粗略看过一些教程，主要都是Claude code+obsidian的组合，而我目前是长期订阅codex，不知道是否可行？
求佬友分享具体的教程和经验，是否值得搭建呢？
主楼 - 阿松2026-07-30
我也想问 用Obsidian的话是不是就不用RAG了呀 检索增强的话 好像对我来说用处不是特别大
- TheFoolx2026-07-30
本地知识库，一般到不了需要RAG的量级，直接下一个hermes，内置命令llm-wiki，让他把obsidian库给你搭好，然后再让cc和codex读目录就行。
- 系刀刃啊2026-07-30
git上有很多现成的轮子了，去搜下
Debris2026-07-30自我宣传一下。你就直接用Codex就行，有啥用啥。模型越强你的llm wiki越好用。
为啥用
所有笔记全是本地的
版本管理和同步有现成的解决方案
我有很多想读或是读了但是没记笔记的东西
借用Coding Agent的多工具同时使用以及Composer 2.5 fast极快的速度，交互时延迟极低用啥
Obsidian：你总得看看你的笔记吧
Obsidian Clipper：摘抄看到的好文章、好视频
LLM Wiki：Karpathy的记忆设计
Cursor：任何一个Codin…- wudidazui2026-07-30
蹲一下，我也刷到了好多这样的，也想知道各位佬实现的方法
- bubblewind2026-07-30
这也是另一个我关心的问题，就是龙虾，感觉品类太多太杂，
openclaw似乎现在支持chatgpt直接登录？我现在有一个闲置的机器，打算物理隔离可以养一个龙虾，但现在这品类太多了，什么
openclaw,hermes,nanoclaw，太多品类了… - あ2026-07-30
你东西不会特别多的时候就不用RAG，但是要是量太大，那肯定还是用RAG会好点，不然光是一个INDEX.md都能撑爆上下文，不过正常来说都不会这么大吧
- bubblewind2026-07-30
就是太多，眼花缭乱，又不知道是不是真的有用，想听听大家的经验和分享…
- 玉米2026-07-30
哈哈哈哈这个我是真的笑不活了，龙虾的品种是真的很多 ^-^
- 陶牧2026-07-30
我觉得这个不是刚需，实际上你直接在Codex里面使用你已有的项目目录进行管理就行，根本不需要下载obsidian和claudian，因为Codex中本身就有专门阅读文件的容器，你甚至可以在Codex内置的浏览器中看哔哩哔哩。
