Karpathy 三层知识库：视频配套手册

1. 定位

本手册对应的是一套已经落地为技能包的三层知识库体系。系统目标不是把资料堆进一个检索容器，而是在原始资料与每次提问之间建立一层可持续维护的知识中间层，使知识以页面、链接、索引和日志的形式持续沉淀。

2. 三层结构

2.1 Raw sources/

该层保存原始资料与证据，包括文章、论文、书摘、仓库文档、数据、音视频转写、截图与附件。该层的原则是保留原始表达，尽量只增不改。

2.2 The wiki/

该层保存维护后的理解，是系统的主要工作层。这里承载来源解读、概念页、人物页、项目页、问题页、对比页与综合页。未来的回答、选题、写作和复盘，应优先建立在这一层之上。

2.3 The schema/

该层保存规则、模板与入口文件，用于约束目录命名、页面分类、更新方式和维护动作。该层决定系统是否能长期稳定运行。

3. 标准目录

当前规范采用以下固定名称：

Raw sources/
The wiki/
The schema/

其中必须存在以下入口文件：

• The schema/AGENTS.md
• The wiki/index.md
• The wiki/log.md

不再使用旧别名 raw/、wiki/、schema/ 作为正式目录名。

4. 技能包组成

当前体系已经沉淀为四个可复用技能：

• three-layer-vault：总控技能，负责脚手架、维护与跨动作协调。
• three-layer-vault-ingest：负责把新资料纳入系统。
• three-layer-vault-query：负责围绕现有 wiki 回答问题，并在结果具备复用价值时回写。
• three-layer-vault-lint：负责结构检查、命名漂移检查与维护缺口检查。

这四个技能共同覆盖 scaffold、ingest、query、lint 四个核心动作。

5. 四个核心动作

5.1 Scaffold

初始化时应直接建立三层目录、入口文件、模板与最小导航，不追求复杂功能，优先保证结构清晰、命名统一、后续可维护。

5.2 Ingest

一次正式 ingest 必须完成以下动作：

1. 将资料放入 Raw sources/ 的正确位置。
2. 在 The wiki/source-notes/ 创建或更新来源解读页。
3. 提炼可复用判断，并更新相关 canonical notes。
4. 刷新 The wiki/index.md。
5. 在 The wiki/log.md 追加一条 ingest 记录。

只生成一篇摘要而不更新 wiki 图谱，不算完成 ingest。

5.3 Query

query 的默认起点是 The wiki/，不是直接从原始资料堆里临时拼答案。回答完成后，应判断结果是否具备长期价值。若具备，应以最小合适形式回写为 questions/、concepts/、comparisons/ 或 syntheses/ 页面，并在必要时更新 index 与 log。

5.4 Lint

lint 用于定期检查系统是否仍然健康，重点包括目录是否完整、旧命名是否残留、页面 frontmatter 是否缺失、source note 是否回链到原始资料、是否存在重复概念、是否存在应写回而未写回的 durable outputs。

6. 页面与维护规则

• Raw sources/ 保存证据，不承担总结职能。
• The wiki/ 保存解释、判断与结构化理解。
• 优先更新已有 canonical note，而不是制造近义重复页。
• The wiki/index.md 是内容导航，不是摆设。
• The wiki/log.md 是系统记忆，保持追加式记录。
• schema 需要随工作流一起迭代，不是一次性说明书。

7. 最小运行要求

建议至少具备以下环境：

• 一个可直接改本地文件的 Agent，例如 Codex。
• 一个 markdown 工作区，例如 Obsidian。
• Git 或其他版本管理能力。

若要快速启动，可直接复用当前 skill 包中的 starter vault，再按主题逐步扩展资料与页面。

8. 完成标准

一套三层知识库达到可用状态，至少应满足以下条件：

• 三层目录与入口文件齐全。
• 已完成至少一次完整 ingest。
• 已完成至少一次基于 wiki 的 query。
• 已完成至少一次 lint。
• index 能导航主要页面，log 能回放近期动作。

9. 常见偏差

• 把 wiki 做成摘要仓库，而不是判断层。
• 一次性导入过多资料，导致命名和分类失控。
• 允许 Agent 直接改写 raw，破坏证据层。
• 只回答问题，不把 durable results 回写。
• 缺失 index 和 log，导致系统无法导航和追溯。

10. 结论

Karpathy 这套方法的关键，不是增加一个笔记软件，也不是再做一层普通 RAG，而是明确分离证据层、理解层与规则层，并通过 skills 把 ingest、query、lint 变成稳定、可重复、可维护的动作。系统一旦跑通，AI 参与的就不再只是即时问答，而是知识结构本身的持续维护。