动手实践（六）：打通 Zotero 到 Wiki
从 Zotero 到 Obsidian 再到 LLM Wiki——学术文献的完整自动化链路。导出格式、笔记优化和研究 Wiki 的价值。
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关于插件和 Karpathy LLM Wiki 理念的更新、教程与深度解析。
动手实践（五）：在 Canvas 上绘制知识地图
把 Wiki 页面映射到 Obsidian Canvas 上，创建空间化的知识布局。Canvas 能揭示 Graph View 展现不了的知识结构。
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动手实践（四）：从论文到知识图谱
如何把学术论文转化成结构化的研究 Wiki，自带交叉引用的实体、概念和理论。
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动手实践（三）：用 Web Clipper 搭建阅读管道
把任意网页剪藏到 Obsidian，然后看着它自动变成互联的 Wiki 页面。这是一个把 Web Clipper 和 Karpathy LLM Wiki 结合起来的实用工作流。
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动手实践（二）：日常知识循环——从阅读到内化
一套完整的日常知识增长工作流。从早上阅读到晚上回顾，用 Karpathy LLM Wiki 结合 Obsidian 原生功能，让知识每天自动累积。
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动手实践（一）：保存每一次查询
与大模型的对话式查询能创造新知识。把查询结果一键存为 Wiki 页面——让你的知识库除了摄入源文档之外，获得第二条增长路径。
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深入原理（五）：用 Schema 控制提取
schema/ 文件夹定义了 LLM Wiki 如何提取知识——实体类型、属性定义、别名规则、提取模板，全在这一篇。
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深入原理（三）：当你的来源各执一词
多个来源的知识有时会相互冲突。插件如何检测矛盾以及解决策略。
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深入原理（三）：提取速度提升 80%
v1.12.0 重构了提取提示词——移除了 20 万字符的 Wiki 页面列表，使提取速度不再受 Wiki 规模影响。
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深入原理（二）：哪个模型适合你
推荐长上下文模型？没错——但该选哪个、什么时候用、为什么？一份关于成本、速度和质量平衡的实操指南。
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深入原理（一）：模块化架构背后
我们如何将 main.ts 从 3000 行精简到 300 行，并加入了类 ChatGPT 的流式查询界面。
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日常维护（四）：一键修复所有问题
Smart Fix All 如何按因果顺序修复——别名补全、重复合并、死链修复、孤立页面和空页面——只需一键。
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日常维护（三）：让 Wiki 自己维护自己
File Watcher、Periodic Lint、Startup Health Check——三个自动化层次，无需手动干预就能保持 Wiki 健康。
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日常维护（二）：8 种语言 UI
v1.8.0 将插件界面从 2 种语言扩展到 8 种，269 个字段逐一翻译，采用地道的本地化表达。
入门必读
日常维护（一）：多语言 Wiki 怎么做
v1.6.5 引入了 Wiki 输出语言——8 种语言可选，完全独立于界面语言。
入门必读
从这里开始（四）：从零到百页 Wiki
从零开始构建一个活的知识库。手把手教你设置第一批来源、运行提取，看着知识成形。
入门必读
从这里开始（三）：Karpathy LLM Wiki 是什么
一个 Obsidian 插件，实现了 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 理念——AI 读取你的笔记，构建带双向链接的结构化知识库。
入门必读
从这里开始（二）：为什么你的笔记需要 LLM Wiki
随着 Vault 增长的瓶颈。手动 Wiki 维护——创建页面、写链接、保持更新——变得不可持续。LLM Wiki 自动化这三件事。
入门必读
从这里开始（一）：Obsidian 零基础入门
面向从未用过 Obsidian 的完全新手。什么是 Vault、Markdown 如何工作、双向链接为何改变一切、如何安装你的第一个知识库。
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