复刻Karpathy的LLM-Wiki：用AI重构个人知识库的实践与痛点

本文记录了作者受 Andrej Karpathy 启发，尝试利用 LLM 构建个人 Wiki 系统的实战过程。作者并未采用主流的 Obsidian，而是基于老旧的 Quiver 笔记软件，通过 Opus 与 Codex 实现“Vibe Coding”快速开发。实测发现，虽然 AI 模型（如 Kimi、Qwen）能够将不同笔记中的碎片化思考进行有机整合，展现出惊人的语义重构能力，但受限于处理速度与推理成本，系统在处理大量数据时仍面临极大的性能瓶颈，一晚仅能处理不到300篇笔记。