El problema que Karpathy quiso resolver
Cada vez que trabajas con tu IA, le explicas cosas, exploran ideas, llegan a conclusiones… y todo eso se evapora al cerrar el chat. La próxima vez, la IA no recuerda nada y tú vuelves a explicar lo mismo. Karpathy lo señala así: el conocimiento no se acumula — cada conversación arranca desde cero.
Su idea para romper eso es brillante por lo simple: que la IA escriba y mantenga su propia wiki — una base de conocimiento que crece con cada conversación, en vez de evaporarse.
La idea: una wiki que tu IA construye sola
La IA construye incrementalmente una wiki: una colección de archivos markdown enlazados entre sí, que vive entre tú y tus fuentes (tus documentos, notas, repos). Tú la lees; la IA la escribe y la mantiene. Cada cosa que aprenden juntos queda registrada y conectada — así, con el tiempo, esa wiki se vuelve más valiosa que las notas sueltas.
¿Por qué funciona, si los humanos siempre abandonamos nuestras wikis? Karpathy da la respuesta exacta: "lo tedioso de mantener una base de conocimiento no es leer ni pensar — es el trabajo de oficina (el bookkeeping)... Los humanos abandonan las wikis porque el mantenimiento crece más rápido que el valor. Los LLMs no se aburren, no se olvidan de actualizar una referencia cruzada, y pueden tocar 15 archivos de una sola pasada."
Las 3 capas del método
Karpathy organiza el sistema en tres capas. Entenderlas es entender todo el método:
- 1. Las fuentes crudas (raw sources): tus documentos, artículos, repos originales. Son inmutables — la IA los lee pero NUNCA los modifica. Tu fuente de verdad.
- 2. La wiki: una carpeta de archivos markdown que la IA genera. La IA es dueña de esta capa entera: tú la lees, la IA la escribe.
- 3. El esquema: un documento (tu CLAUDE.md o AGENTS.md) que le dice a la IA cómo está organizada la wiki. Es lo que la convierte en una "bibliotecaria disciplinada" en vez de un chatbot genérico.
Las 3 operaciones (lo que la IA hace con la wiki)
El método tiene tres acciones, con los nombres que les puso Karpathy:
Ingest (ingerir). Le pasas una fuente nueva (un artículo, un repo). La IA lo lee, conversa contigo los puntos clave, escribe una página-resumen en la wiki y actualiza el índice. Una sola fuente puede tocar 10-15 páginas de la wiki, conectándolas.
Query (consultar). Le preguntas algo. Y aquí está lo bueno: las buenas respuestas se archivan de vuelta en la wiki como páginas nuevas. Así, tus propias exploraciones se acumulan en la base de conocimiento, igual que las fuentes que ingieres.
Lint (revisar). Le pides a la IA que haga un chequeo de salud de la wiki: busca contradicciones entre páginas, afirmaciones desactualizadas, páginas huérfanas (sin enlaces que lleguen a ellas). Mantiene la wiki sana sola.
index.md (el catálogo de toda la wiki, organizado por contenido) y un log.md (un registro cronológico, solo-añadir). Tip suyo: si cada entrada del log empieza con un prefijo consistente como ## [2026-04-02] ingest | Título, puedes buscar en él con herramientas simples.El prompt para montar tu LLM Wiki
Pega esto en tu agente (Claude Code, Codex, etc.) para arrancar tu propia wiki siguiendo el patrón de Karpathy. Está pensado para que la IA te haga las preguntas y arme la estructura contigo.
Vamos a montar una "LLM Wiki" siguiendo el patrón de Andrej Karpathy: una base de conocimiento en markdown que tú (la IA) construyes y mantienes, y que yo puedo leer. ESTRUCTURA (3 capas): 1. raw/ — mis fuentes crudas (artículos, repos, notas). Tú las LEES pero NUNCA las modificas. 2. wiki/ — páginas markdown que TÚ generas y mantienes, enlazadas entre sí. Tú eres el dueño de esta capa. 3. El esquema — actualiza mi CLAUDE.md (o AGENTS.md) explicando cómo está organizada la wiki, para que la mantengas con disciplina. Archivos especiales: crea un index.md (catálogo por temas) y un log.md (cronológico, solo-añadir; cada entrada empieza con "## [FECHA] operacion | Título"). OPERACIONES que vas a saber hacer: - INGEST: cuando te pase una fuente, léela, dime los puntos clave, escribe una página-resumen en wiki/, enlázala y actualiza index.md y log.md. - QUERY: cuando te pregunte algo, responde Y si la respuesta es valiosa, archívala como página nueva en la wiki. - LINT: cuando te lo pida, revisa la wiki: contradicciones, datos viejos, páginas huérfanas, y propón arreglos. Empieza haciéndome las preguntas necesarias sobre de qué será mi wiki y luego crea la estructura inicial (carpetas, index.md, log.md y la sección del esquema en mi CLAUDE.md).
¿Para quién es este método?
- Trabajas con tu IA en un proyecto o tema y te cansa repetirle lo mismo cada vez.
- Quieres que el conocimiento se acumule y mejore con el tiempo, no que se evapore al cerrar el chat.
- Te gusta leer y controlar lo que tu IA "sabe" (son archivos de texto, no una caja negra).
- Ya usas un
CLAUDE.mdy quieres llevarlo al siguiente nivel.
En NeuralOS: la wiki viva, sin montar carpetas
La fuente original (léela completa)
Todo esto sale del documento que Karpathy publicó él mismo. Te recomiendo leerlo entero — es corto y vale oro.
Andrej Karpathy · "LLM Wiki" (gist original)El documento original donde Karpathy describe el patrón completo (4 de abril de 2026).