你的笔记。
一部活的 Wiki。
在 Obsidian 随手记录。笔记彼此相连，知识网络自然生长。
你读过的每一篇，都不该白读。
任其散落，还是日渐丰盈？
收藏一篇文章。忘了在哪。回头搜索。一无所获。
放进 sources/。要点提炼了，页面生成了，摘要备好了。转眼就好。
手动链接笔记。改了其中一条，另一条还停在旧信息。链接断了。
链接始终鲜活。新信息与旧笔记矛盾时，相关页面自动更新。
记了一年，还是一堆文件。每个项目从零开始。反复阅读，原地打转。
一年积累成一部 Wiki。每个新问题，都能调用你积累的全部知识找到答案。知识在生长。
笔记变 Wiki
一条笔记，万千连接。
真正的改变
不是功能清单。是你与知识相处方式的改变。
水到渠成
放进 sources/，AI 阅读、提炼、构建。无需文件夹，无需标签，无需动手。
↓ (auto)
wiki/entities/...
wiki/concepts/...
活的链接
每一页都融入 Obsidian 图谱。打开视图——看知识网络自然延展。
auto-linked
graph grows
开口即聊
像和朋友聊天一样提问。Wiki 会给出有据可查的答案。
→ X + Y cited
→ saved as wiki page
保持更新
新文件？自动收录。有矛盾？自动发现。要检查？按需开启。
lint: weekly
health check: startup
(default: OFF)
一键修复一切
因果链式批量修复：别名→重复→死链→孤立→空页。五个阶段按序运行，并行处理。
3 duplicates · 2 dead links
→ Smart Fix All
one click, all resolved
粗细由你决定
控制每个来源的提取深度。日常用标准，研究用精细，概览用粗略。
Fine deep extraction
Standard balanced
Coarse quick overview
几分钟就好
只需 Obsidian，别无他求。
配置
设置 → Karpathy LLM Wiki。选你的 LLM，填密钥，测试，保存。
使用
Cmd+P（Windows Ctrl+P）。输 Ingest 添加来源。输 Query 提问。
你可能想了解的
上手前你需要知道的一切。
这个插件到底是做什么的？
把任何笔记丢进 Obsidian 知识库。AI 自动提取人物、概念和理论，生成互联的 Wiki 页面和双向链接。问 "我写过关于 X 的什么？"——答案来自你自己的笔记，而非互联网。
最低要求是什么？
Obsidian v1.6.6+（桌面：Windows、macOS、Linux）以及 LLM 提供商 API 密钥。支持：DeepSeek、Gemini、Claude、GPT、Kimi、GLM、OpenRouter、自定义。Ollama 本地模型无需 API 密钥。
应该选哪个模型？要花多少钱？
强烈推荐长上下文模型（1M tokens）——它们能一次处理整个 Wiki。单次摄入通常花费 $0.05–$0.50。所有费用直接付给 LLM 提供商；插件本身 免费且开源。
能否通过 Ollama 使用本地模型？
可以。安装 Ollama，拉取模型（如 qwen3.5），选择 Ollama（本地）作为提供商，无需 API 密钥。建议云提供商用于摄入（更大的上下文），本地模型适合查询。
如何获取帮助或报告 Bug？
Bug 报告使用 GitHub Issues，问题咨询使用 GitHub Discussions。也可以在 Obsidian 社区插件页面找到该插件并留下评价。
每个插件，都更强
不是孤岛。让你喜爱的每个工具，更加出色。
图谱视图
看见链接
Wiki 赋予图谱意义。核心页面、知识聚类、孤立笔记。从装饰变成探索。
Web Clipper
收藏文章
放进 sources/，AI 提炼、链接、更新。一次收藏，生成 10+ Wiki 页面。
Dataview
查询数据
AI 添加结构——标签、日期、分类。空表格化作动态仪表盘。
Git
版本记录
见证知识如何演变。每次提交都在讲述你成长的轨迹。
Marp
制作幻灯片
一句请求："为 10 分钟演讲总结我的研究。" Wiki 根据你的知识直接生成幻灯片。
Canvas
可视化画布
AI 从知识图谱构建概念图、时间线、决策树。不再面对空白画布。
开放构建
代码开源。你的数据，始终归你。
纯粹 Obsidian
无需额外应用。一切只在你的 Obsidian 里。
隐私优先
零存储、无后端、不收集。笔记留在 Obsidian，仅处理时发送至你的 LLM。使用本地模型可完全离线。
推荐 256K+ 上下文。完整 Wiki 一次装入，LLM 一览全貌。
适配所有提供商。无锁定。