アンドレイ・カーパシーのLLM Wikiアイデアのオープンソース実装:あなたのソースからウィキを構築し維持するAIです。 RAG-in-a-vector-DBではありません。会話の合間にLLMがあなたのために庭を作ってくれる、あなたのディスク上の本物のマークダウンウィキです。

一つのコマンド:ローカルサーバーを起動し、ウェブアプリを開き、RAMに合う無料のローカルモデルを選ぶ手順を案内します。APIキーがなければ、マシンから何も出ません。(Node 20+)

MindBaseはAndrej KarpathyのLLM-Wikiパターンを実装しています:論文、記事、考えなどの情報源を入力します。LLMは読み、相互参照し、矛盾点を指摘し、構造化されたWikiページを作成します。後で質問をすると、Wikiはすでに総合的な答えを持っており、クエリ時にベクトル検索による再導出はありません。

ステータス: 早期アクセス中、現在も開発中。新情報:CHANGELOG ·リリース

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なぜマインドベースなのか

あなたはたくさん読みます。論文、記事、ツイート、ドキュメント。それらを覚えておきたい、つなげて、意見を形成したいのです。今日、あなたには二つの悪い選択肢があります。

• Notion / Obsidian / Roam: パッシブコンテナ。あなたがすべての整理を行います。AI機能はメンテナンスではなく、付け加えられた生成です。
• NotebookLM / Perplexity Pages / ChatGPT検索: RAGベース。

MindBase — Karpathy’s LLM Wiki, as a product

An open-source implementation of Andrej Karpathy’s LLM Wiki idea: an AI that builds and maintains a wiki from your sources. Not RAG-in-a-vector-DB. A real markdown wiki on your disk, that an LLM gardens for you between conversations.

npx mindbase-app

One command: starts the local server, opens the web app, and walks you through picking a free local model that fits your RAM. No API key, nothing leaves your machine. (Node 20+)

MindBase implements Andrej Karpathy’s LLM-Wiki pattern: you feed it sources (papers, articles, thoughts); the LLM reads, cross-references, flags contradictions, and writes structured wiki pages. Later, when you ask a question, the wiki already has the synthesized answer — no vector-search re-derivation at query time.

Status: Early access, actively developed. What’s new: CHANGELOG · Releases

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Why MindBase

You read a lot. Papers, articles, tweets, docs. You want to remember them, connect them, form opinions from them. Today you have two bad options:

• Notion / Obsidian / Roam: Passive containers. You do all the organizing. AI features are bolted-on generation, not maintenance.
• NotebookLM / Perplexity Pages / ChatGPT search: RAG-based. Nothing accumulates. Every question re-derives the answer from raw sources.

MindBase is the third option: the LLM actively maintains a persistent, structured wiki as you feed it sources. Knowledge compounds. Your context.md gets sharper every time you contribute. The AI remembers you across sessions because your beliefs are written down in markdown files — not stored in a chat history that gets summarized away.

Think of it as a personal Wikipedia that an AI intern writes for you, kept up to date, cross-referenced, and honest about what it doesn’t know.

How it works (30 seconds)

Three physical layers on disk (Karpathy’s model):