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用AI工具搭一个「AI 编程学习」自生长知识库
用AI工具搭一个「AI 编程学习」自生长知识库一个从零开始、能直接照抄跑通的完整案例：用 Obsidian + 一个本地文件 Agent（Codex / WorkBuddy / Claude Code 都行），搭一个「AI 编程学习」自生长知识库。场景选“学 AI 编程”，因为最容易看出效果：文章、报错、代码片段、官方文档、自己的复盘都能进来。 0. 目标 不是“存笔记”，而是： 新资料进来 → Agent 先查库 → 更新/新建知识页 → 建双链 → 留来源 → 记日志 → 人只拍板 也就是 Karpathy 说的 LLM Wiki：Raw 是你放的，Wiki 是 AI 编译的，AGENTS.md 是制度。 1. 建 Vault（10 分钟） Obsidian → 新建仓库： ai-coding-wiki/ 它就是个普通文件夹。 2. 目录结构（别过度设计） ai-coding-wiki/ ├── AGENTS.md # Agent 制度文件 ├── index.md # 知识地图 ├── log.md # 只追加的变更日志 ├── raw/ # 原始资料，AI 禁止改 │ ├── articles/ # 网页文章、博客 │ ├── docs/ # 官方文档、README │ ├── chats/ # AI 对话记录 │ ├── errors/ # 报错、栈信息 │ └── inbox/ # 临时灵感、未分类 ├── wiki/ # AI 维护的结构化知识 │ ├── concepts/ # 概念：RAG、Agent、MCP、token │ ├── tools/ # 工具：Codex、Cursor、vLLM │ ├── patterns/ # 可复用写法/架构 │ ├── errors/ # 报错原因+解决法 │ └── topics/ # 主题综述 ├── output/ # 半成品：选题、文章、提示词 └── backup/ # 改 Wiki 前备份 3. AGENTS.md（系统地基） 根目录新建 "AGENTS.md"，内容可用这个精简版： # AGENTS.md 你是 ai-coding-wiki 的维护 Agent。 ## 三层 - raw/：原始资料，只读。禁止修改、删除、覆盖。 - wiki/：结构化知识，由你增量维护。 - AGENTS.md / index.md / log.md：系统规则与导航。 ## 入库规则 1. 先读 index.md，再搜 wiki/，最后才看 raw/。 2. 已有相近页面 → 补充更新，不新建重复页。 3. wiki/ 不写“摘要”，写可复用知识：概念、工具、模式、坑、决策。 4. 重要结论必须带来源/链接/日期；拿不准标「待核实」。 5. 新旧说法冲突：都保留，写「⚠️ 冲突：A 说 X（2026-03），B 说 Y（2026-09）」。 6. 页面间用 [[双链]] 连起来，不允许孤立页。 7. 改已有 wiki 页前，先备到 backup/原文件-YYYYMMDD-HHMM.md。 8. 每次操作后更新 index.md，并向 log.md 追加： ## [2026-10-17] ingest | 文件名 - 新建：... - 更新：... - 待人工确认：... 9. 不擅自删文件，不擅自改目录结构。 10. 人只做审核：冲突留谁、是否新建分类、是否发布。 ## Query 规则 - 回答前先读 index.md 和相关 wiki 页。 - 用 [[页面名]] 引用依据。 - 高质量回答可存成 wiki/topics/ 或 wiki/patterns/ 新页。 关键点：AGENTS.md 别写成长篇小说，80% 的场景这三件事就够——先查再建、raw 不改、冲突留痕。 4. 第一次喂料（真实例子） 你刷到一篇：《用 Codex 批量重构 Python 项目》。 用 Obsidian Web Clipper 存进： raw/articles/用 Codex 批量重构 Python 项目.md 原文里可能有这些有用信息： - Codex 适合“边界清楚、可测试”的重构 - 不要一次性让模型改 50 个文件 - 先生成 diff → 人审 → 再 apply - 每个重构后跑 pytest - 坑：模型会顺手改 import、删未使用变量导致副作用 5. 让 Agent 做第一次 Ingest 在 WorkBuddy / Codex / Claude Code 里，工作空间指向 "ai-coding-wiki/"，说： 读取 AGENTS.md，然后处理 raw/articles/用 Codex 批量重构 Python 项目.md。 不要改 raw/。先搜 wiki/，把可复用知识更新/新建到 wiki/，建双链，更新 index.md 和 log.md。 先给我看“准备怎么处理”，我确认后再写文件。 Agent 应该产出类似： 新建/更新 - "wiki/tools/Codex.md"：定位、适合任务、不适合任务 - "wiki/patterns/AI重构工作流.md"：diff → 审查 → apply → 测试 - "wiki/concepts/Agentic-refactor.md"：代理式重构是什么 - "wiki/errors/误删未使用变量.md"：模型优化导致的隐藏 bug - "index.md"：加 4 条 - "log.md"：追加 1 条 并自动加双链： [[Codex]] → [[AI重构工作流]] → [[Agentic-refactor]] [[AI重构工作流]] → [[误删未使用变量]] 这时候 Obsidian 图谱里开始出现“丛簇”。 6. 第二次喂料：冲突出现了 你又存一篇： raw/chats/让Claude Code重构Go项目.txt 里面说： Claude Code 可以一次改 30 个文件，只要开 plan mode，人确认 plan 再执行。 这和之前 Codex 文章里“不要一次改太多文件”看似冲突。 Agent 不该覆盖旧结论，而应在 "wiki/patterns/AI重构工作流.md" 里写： ⚠️ 冲突 - Codex 文章（2026-03）：小步重构，一次别改太多文件 - Claude Code 聊天（2026-10）：plan mode 下可一次改 30 文件，但是先出 plan 给人批 结论：不是“改多少文件”，而是“改之前有没有可审阅计划 + 有测试兜底” 这一步就是“会生长”：库开始自己消化矛盾。 7. 第三次：你直接问库 问 Agent： 我要用 AI 重构一个 8 万行老项目，先给我本地 wiki 里的建议，不要编。 Agent 读 "index.md" → "wiki/patterns/AI重构工作流.md" → "wiki/tools/Codex.md" → "wiki/errors/*"，回答： 1. 先补测试，没测试不让模型改核心模块 2. 用 plan mode / diff 模式 3. 按模块拆：先工具函数 → 再 service → 再 API 4. 每次改 ≤ 3 个文件，跑 pytest + 类型检查 5. 让模型写变更说明，人审 commit 6. 重点防：删“未使用”代码、隐式 import、时序依赖 然后你再说： 把上面这条回答存成 "wiki/topics/老项目AI重构实战策略.md" 知识库又长一层。 8. 定时任务：低维护状态 每天 检查 raw/inbox 和 raw/* 新增文件。有就按 AGENTS.md 增量维护；没有就结束。 每周 对 wiki/ 做 lint： - 失效双链 - 孤立页 - 重复页 - 过时结论 - 该抽象成 pattern 却还散在 source 页里的知识只出报告，不自动改结构。 人每周看一次报告，拍板就行。 9. 一个月后会变成什么样 你不是多了 30 篇摘要，而是有： - "wiki/concepts/"：RAG / Agent / MCP / tool calling / context window - "wiki/tools/"：Codex / Cursor / Claude Code / vLLM / Ollama - "wiki/patterns/"：AI 重构、Prompt 分层、本地模型部署、报错自愈 - "wiki/errors/"：CUDA 版本错、token 爆、双卡 tensor parallel 配错 - "wiki/topics/"：老项目重构策略、公众号 AI 编程选题、写书大纲 写文章时直接问： 本地 wiki 里关于“新手用 Codex 最常踩的坑”有哪些？给我 5 个可写选题。 它不是搜索引擎，是你过去一年学习被编译过的第二大脑。 10. 最小可运行版（真·从零） 如果懒得照上面全做，先跑这个： ai-wiki/ ├── AGENTS.md ├── index.md ├── log.md ├── raw/ └── wiki/ ├── concepts/ ├── entities/ └── sources/ AGENTS.md 只写： 1. raw/ 只读 2. 新资料先搜 wiki/，再决定更新或新建 3. 用 [[双链]] 4. 每次动完更新 index.md，追 log.md 5. 冲突都留，不覆盖 先喂 3 篇，跑通 Ingest → Query → Lint，再扩成完整版。 一句话总结 传统笔记库：人存、人分类、人连、人忘。 自生长知识库：人扔 raw，Agent 编译成 wiki，人只裁决冲突和发布。 如果你愿意，我可以把上面这个「AI 编程知识库」做成可直接复制的 AGENTS.md + index.md + log.md + 首批 3 条喂料提示词完整包。
