Автономная, самоподдерживающаяся личная Википедия, созданная и поддерживаемая ИИ.

LLM Wiki превращает ваше разрозненное чтение и исследования в устойчивый, поддерживаемый искусственным интеллектом второй мозг. Записывайте документы, заметки и веб-вырезки во время работы, а затем запускайте ночную программу Claude Routine, чтобы автономно синтезировать эти источники в постоянную базу знаний. Поскольку клиппер фиксирует ваши основные моменты и заметки на полях вместе с источником, вики становится записью не только того, что вы прочитали, но и то, что вы думали об этом — запись, которая накапливается месяцами и годами, задолго после того, как исходный контекст исчез. Эта архитектура сильно вдохновлена концепцией LLM Wiki Андрея Карпати, с повышенным акцентом на автономное обслуживание.

LLM Wiki разработана для работы на трёх различных масштабах:

• Для вас — личная Википедия с тем, что вы прочитали, которую не обязательно обновлять.
• Для вашего ИИ — контекстный слой для LLM, позволяющий применять ваши собственные ментальные модели при работе с вами.
• Для вашей организации — у большинства организаций слабая институциональная память, потому что ноу-хау обычно живёт в головах людей.

LLM Wiki

An autonomous, self-maintaining personal Wikipedia built and maintained by AI.

LLM Wiki transforms your scattered reading and research into a persistent, AI-maintained second brain. Capture documents, notes, and web clippings as you work, and deploy a nightly Claude Routine to autonomously synthesize those sources into a permanent knowledge base. Because the clipper captures your highlights and margin notes alongside the source, the wiki becomes a record of not just what you read but what you thought about it — one that compounds over months and years, long after the original context would have faded. This architecture is heavily inspired by Andrej Karpathy’s LLM Wiki concept, with an increased emphasis on autonomous maintenance.

LLM Wiki is designed to work at three distinct scales:

• For you — a personal Wikipedia of what you’ve read that you don’t have to remember to update.
• For your AI — a context layer for LLMs to apply your own mental models when working with you.
• For your organization — most organizations have poor institutional memory, because know-how generally lives in people’s heads. We hope companies will consider adopting this model to build a self-maintaining institutional knowledge layer.

Features

• Connect via MCP Connect Claude.ai, Claude Cowork, Claude Code, or Codex (or any other MCP-compatible app)
• A Chrome extension Clip webpages and PDFs as you read, highlight key sections, and leave comments that Claude can see over MCP.
• Uploads Markdown, PowerPoint, PDFs, Word documents, and more.
• A clean Next.js web app to navigate your own wikipedia — and view the underlying sources.
• Native cross-linking between wiki pages, and back to the sources they came from.
• A graph viewer to see how your concepts and entities relate.
• Visualizations — Charts and other visualizations, including SVGs and Mermaid diagrams.

Getting started

LLM Wiki supports two modes: remote & local. You can self-host the remote app, or try it out for free at llmwiki.app. Or you can git clone the repository, and use the CLI to get started.

Here’s how to get started locally.

Requirements: Python 3.11+, Node.js 20+. Optional: LibreOffice to extract Word/PowerPoint files, and a MISTRAL_API_KEY for higher-quality PDF OCR.

1. Install. Clone the repo and install the Python and web dependencies.

macOS / Linux:

git clone https://github.com/lucasastorian/llmwiki.git
cd llmwiki
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r api/requirements.txt -r mcp/requirements.txt