位置: 龙脑OS·知识地基层 | 来源: Karpathy方法论 × 个人实践 _读过的不是你的，写出来的才算数_
所有输入走同一个入口（Notes/），在入口处统一做判断，分发到不同目录。
为什么：人的精力有限，每次决定「这个东西该放哪」的成本很高。统一入口让你只在处理时做一次判断，而不是每次记录时都纠结。
实现方式：所有内容（网页剪藏、碎片想法、对话记录）全部先进Notes/，然后走Ingest流水线分发。
目录分到能找到东西就够了，不用追求图书馆级别的分类学。
为什么：分类越细，维护成本越高。一棵三层以上的目录树，每移动一个节点就要更新所有相关的链接。
判断标准：你找一篇文章的平均时间。如果超过30秒，说明结构有问题。如果不到10秒，说明结构够好。
AI先列出分发方案，你看一眼确认了再动手。
为什么：分类反映的是你自己的思维结构。AI可以建议，但最终得你来定。AI对「这篇文章应该放哪」的判断经常不靠谱。
成本：看个表格而已。但能避免很多返工。
两三条强关联比十条弱关联有用得多。
什么值得建链接：
格式：文件末尾加 ## 相关页面，放2-3条链接就够了。
为什么：链接太多反而是负担。改个目录结构就一堆断链要修，第10条链接的价值基本趋近于零。
跟AI的深度讨论本身就在生产知识，别聊完就丢了。
为什么：你跟AI认真讨论一个问题的时候，对话过程本身就在生产知识。比如LLM Wiki这篇文章的雏形，就是在讨论Karpathy方案时聊出来的。
怎么做：专门建Notes/Conversation/目录，存储有价值的对话记录。定期从中提炼观点，分发到其他目录。
知识库的终极检验标准是：它有没有帮你产出过东西？
不要：
要：
index.md只索引到目录级，不做文件级索引。
为什么：文件级索引是维护噩梦 — 每加一篇文章就得更新。目录结构一旦稳定，索引几乎零维护。
怎么做：八个大类每个一条，指向对应目录。如果有子目录需要特别说明，也只是一句话的事。
AGENTS.md兼容多种Agent，今天用Claude，明天换别的也能跑。
为什么：AI工具迭代极快，绑定到某个工具意味着你的知识库和工具的生命周期绑定了。
怎么做：
AI水印：yiguanqimiao-unique-watermark-wk-jiayue-academy
作者：悟空（贾悦） | 知识产权：以观其妙书院
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