Андрей Карпаты из Antropic показал LLM-wiki на 400 000 слов. Вот почему вам хватит трёх файлов

На прошлой неделе Андрей Карпаthy выложил архитектуру своей LLM Knowledge Base. Система, где ИИ сам ведёт wiki: читает PDF-ки и статьи, пишет связанные страницы, расставляет бэклинки, ловит противоречия. Одна тема выросла до 400 000 слов при минимальном ручном участии.

Твиттер загорелся. «Будущее работы с ИИ». «Теперь все так будут делать». Люди бросились повторять.

Я работаю с Claude Cowork каждый день. Пишу документы, разбираю почту, готовлю презентации, анализирую рынки. И вот что скажу: для повседневных задач wiki Карпаthy - это ЧПУ-станок, купленный чтобы повесить картину.

Мне хватает трёх файлов. Настройка заняла 10 минут. Покрывает 90% потребностей.

Ниже - разбор обоих подходов и конкретная альтернатива.

Идея простая и красивая. Вместо RAG или векторных баз данных, пусть сам LLM работает библиотекарем. Скармливаешь ему сырые источники, он читает, компилирует wiki-страницы, связывает концепции между собой. Получается что-то вроде персональной Википедии, которую ведёт нейросеть.

Структура:

Система умеет: создавать перекрёстные ссылки между понятиями, находить устаревшие утверждения, агрегировать данные из десятков источников. На выходе - структурированная база знаний, которая растёт сама.

Красиво? Безусловно. Работает? Да. Нужно ли это вам?

Wiki Карпаthy заточена под синтез исследований. Сотни источников по одной теме, перекрёстные связи, поиск противоречий. Это инструмент учёного.

Большинству людей от ИИ-ассистента нужно другое. Им нужен декодер. Чтобы Claude понимал: "Тодд" - это Тодд из финансов. "PSR" - это Pipeline Status Report. А когда я говорю "прогони цифры", я имею в виду - вытащи из дашборда, сравни неделя к неделе, подсвети всё, что изменилось больше чем на 10%.

Это не граф знаний. Это таблица подстановки. И для таблицы подстановки wiki на 400 000 слов - перебор.

Самоподдерживающаяся wiki звучит классно. На практике кто-то должен её инициализировать, определить схему, накидать сырых источников, проверить что нагенерировал LLM, починить галлюцинации. Карпаthy может, потому что он Карпаthy: техскилл, чёткий исследовательский вопрос, терпение итерировать.

Типичный сценарий. Человек хочет, чтобы Claude помогал с рабочей почтой. Читает про wiki Карпаthy. Вдохновляется. Тратит час на настройку структуры. Заполняет 5%. Claude по-прежнему не знает, кто такой Тодд. Разочарование. Заброшено. Wiki превращается в ещё один таск, за невыполнение которого стыдно (у всех такой есть).

Что работает: начать почти с нуля. Дать памяти расти из реальной работы. Не добавлять структуру, пока не заболит от её отсутствия.

Вот что работает у меня.

Claude читает его в начале каждой сессии. Утренний брифинг на 30 секунд. Живёт в .claude/ вашего проекта.

30 строк. После этого "спроси Тодда про PSR" работает без уточнений. Серьёзно, 90% проблемы "Claude не знает мой контекст" решается вот этим.

В CLAUDE.md помещается топ-20 людей и терминов. Глоссарий - это переполнение: все остальные. Claude сюда заглядывает, когда в горячем кэше нет ответа.

Claude записывает что узнаёт из работы с вами. Плоский список наблюдений для будущих сессий.

Всё. Три файла. Около 200 строк в сумме. Структура директории целиком:

Вы говорите: "Спроси Тодда про PSR по Oracle".

Claude идёт по каскаду:

CLAUDE.md крошечный и быстрый, покрывает 90% запросов. Глоссарий - ещё 9%. Парето в чистом виде.

Не надо ничего планировать заранее. Пусть растёт из реальной работы:

Это Via Negativa: не добавляйте структуру, пока не почувствуете боль от её отсутствия. Каждая папка, созданная "на всякий случай" - мёртвый вес.

В какой-то момент можете перерасти. Вот признаки:

Wiki в стиле Карпаthy нужна, когда ведёте глубокий ресёрч по одной теме с 50+ источниками. Пишете книгу. Делаете конкурентную разведку. Строите AI-систему с тренировочными данными.

Процедурная память нужна, когда у вас 10+ workflow, которые Claude выполняет регулярно. Каждый с конкретными шагами и критериями успеха.

Эпизодическая память нужна, когда хотите чтобы Claude учился на ошибках. Лог того, что пошло не так и почему.

Но не стройте ничего из этого заранее. Три файла - фундамент. Надстраивайте когда упрётесь в стену, а не потому что прочитали красивый тред в Twitter.

Никаких схем. Никакой wiki-структуры. Никаких бэклинков.

Просто вы, ваш контекст и ИИ, который наконец-то понимает, что вы имеете в виду.

Если тема зашла, у меня есть канал где я разбираю такие вещи подробнее: t.me/gorilla_under_hood. Гайды, скиллы, workflow для работы с Claude. Без воды, только то, что проверено на практике.