Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Ngay cả các bậc thầy AI cũng đang sao chép bài tập: Xây dựng kho kiến thức cá nhân hiệu quả bằng cách sử dụng LLM Wiki
Biteye:核心贡献者 Shouyi
*全文约 2300 字,预计阅读时间为 6 分钟
每天喂 AI 材料,它转头就忘;Token 狂烧,知识库最后全建成了「烂尾楼」?
前 OpenAI 联合创始人/Tesla AI 总监 Andrej Karpathy @karpathy 刚给出了终极解法。4 月 3 日,他发了一条浏览量超 17M的推文,并开源了硬核指南 llm-wiki。
这份斩获 5000+ Stars 的指南提出:用大模型来建个人知识库,自此告别「盲目烧 Token」,让知识像数字资产一样「自动生息」。
今天,小编直接为你硬核拆解这套连大佬都在用的实用教程!
01 为什么你以前搞知识库总失败?
在开始搭建之前,先了解两种最常见的失败模式,避免重蹈覆辙。
1.传统 RAG(检索增强)
这类模式最大的痛点就是烧 Token 还「健忘」。当你扔给它几万字的币圈白皮书或者最新的 AI 论文,它吭哧吭哧读完,给你总结了个省流版。结果下周你问它:「上周那个项目和今天这个竞品有啥区别?」它只记得当初那点干瘪的总结。因为每次调用都依赖碎片化检索,知识没有形成结构化沉淀,Token 消耗极大。
2.传统 Wiki(手工笔记)
这类模式的特点是纯手工打造:打标签、建双链、理目录……Karpathy 一语道破天机:「整理知识最烦的根本不是阅读和思考,而是‘记账’(分类、排版)。」 人类会疲劳,而 AI 永远在线。以前这套脏活全由人类在硬扛,结局自然是放弃。
02 逻辑拆解:LLM Wiki 的「全自动流水线」
Karpathy 方案的核心在于身份置换:你只管当「找料人」,脏活累活全交给 AI。这套系统由三个逻辑层级构成:
第一层:原材料库(只进不出)
你平时看到的深度研报、长推特、AI 教程、播客录音,直接扔进去。这里是绝对的「单一真理来源」,大模型只准看,绝对不准改。
第二层:Wiki 核心区(AI 全权接管)
这里全是纯 Markdown 文件。你完全不用管排版,AI 会自动把原材料提炼成「概念卡片」、「赛道竞品对比表」。你只管读,AI 负责写和更新。
第三层:SOP 规则(你的家规)
写个 CLAUDE.md 或 GPT.md 配置文件,告诉 AI 咱们的规矩。比如:「所有的币圈研报,必须提取代币经济学和团队背景」、「所有 AI 教程,必须总结出 3 个可执行的 Prompt 代码」。
03 实操教程:从「烧 Token」到「资产增值」的三个动作有了流水线,怎么跑起来?以下三个核心动作,直接让你的知识库一秒开始自动生息:
动作1:自动入库(Ingest)
龙虾实操:往里扔了一篇 20k字的 Web3 深度研报,留下一句「帮我记一下」。
AI 执行:后台迅速读完,不仅自动生成了 项目 A_投研笔记.md,还顺手把你全局的 目录.md 更新了,甚至还会主动去你之前写的 赛道竞品分析.md 里加上这个新项目。读一次,全网联动!
动作2:提问与「知识复利」(Query)
龙虾实操:随口问:「把我最近存的 5 篇关于大模型 Prompt 技巧的文章揉一下,写个小红书爆款文案。」 AI 瞬间调取高浓度精华帮你写完。
知识复利:Karpathy 强调,好问题和好回答绝对不能留在聊天框里吃灰! 如果你觉得这篇文案总结得好,直接吩咐 AI:「把这个总结存回 Wiki,建个新页面叫 Prompt 万能模板.md。」 这简直是知识的「再质押」(Restaking),越用越厚!
动作3:深夜大扫除(Lint)
龙虾实操:睡前下达指令「体检一下知识库」。
AI 执行:像扫地机器人一样全局扫描。第二天一早它向你汇报:「老板,你上个月存的某 AI 工具现在收费了,跟你昨天存的‘免费白嫖指南’逻辑冲突,需要我更新一下吗?」
04 进阶配置:Obsidian + 大模型 = 终极外挂
过去搞长期记忆,总绕不开复杂的向量数据库,但这对普通人来说门槛太高,本地检索如果不给力,体验极其鸡肋。Karpathy 推荐的终极组合是:Obsidian(本地笔记软件) + 大模型。
Obsidian 就像代码编辑器,大模型就是你的外包程序员。抛弃复杂的数据库,你只需要两个核心文件,就能把 Token 消耗打骨折:
index.md(全局大纲):记录所有页面的摘要和链接。AI 每次回答问题前,先扫一眼大纲,再精准去调取对应的笔记,不用每次都把几十万字重读一遍。Token 消耗立减 90%!
log.md(操作流水账):按时间顺序记录 AI 每天干了啥、修改了哪个文件,方便你随时「查岗」。
配合 Obsidian 的网页一键剪藏和全局知识星空图,知识库也可以变得可视化。
05 总结:开启你的「知识生息」时代
在信息爆炸的 2026 年,谁能用最低的摩擦成本把知识沉淀下来,谁就能用最少的 Token 撬动最大的杠杆。
正如 Karpathy 这次开源的不是死板的代码,而是一份写给 AI 看的「意识形态文件」。你只需要把他的指南链接喂给你的专属 Agent,就能开启躺赢模式。
让知识库动起来,让 Token 花不完,让你的虾不再是养不熟的白眼虾!