「收藏从没停止，阅读从未开始。」可以说是当代打工人和学生党的真实写照。我们每天在各个平台随手点收藏，但真到了要用的时候，面对乱糟糟的收藏夹，往往大脑一片空白。
近期，斯坦福大学计算机视觉博士、OpenAI联合创始成员Andrej Karpathy提出的「LLM-Wiki」理念引发了行业热议。它的核心思路就是让AI接管知识库的构建与检索。
4月23日，网易有道云笔记率先发力，推出面向AI时代的LLM-Wiki技能套件，并同步首发至OpenClaw及网易有道龙虾（LobsterAI）技能市场。雷科技体验后最大的感受是：当个人知识库开始说AI的语言，笔记才真正有价值。
对于大多数普通人来说，搭建知识库成本很高，各种复杂的标签和双链让人望而却步。但有道云笔记这次主打的就是零基础上手，无需任何技术背景，就能将沉淀多年的碎片信息构建为结构化的AI知识库。
用户只要抛出一个提问，AI就能一键将数百篇零散的收藏进行阅读和理解，自动重组为一个可检索、可追问的个人知识百科。更妙的是，它还会随你每次的新增收藏持续自我更新迭代。
比如，用户要搭建一个养猫知识库并使用，以下几步就能搞定。
第一步，输入一句搭建养猫知识库的命令，AI就会读取有道云笔记中养猫相关的笔记，基于LLM-Wiki逻辑创建一个结构化知识库。
第二步，这时就可以提问了，比如猫咪吃猫粮后呕吐的现象。
第三步，AI会基于知识库内容给出答案，也能把刚才的对话存入知识库。
第四步，后续我们还能继续给补充知识库，比如在社交平台上刷到一篇猫咪牙结石问题的文章时，直接喂给AI，它就会把内容补充到对应的位置。
除了核心的LLM-Wiki技能，有道云笔记的底层也迎来了密集的更新动作：全面重构的Markdown编辑器，显著提升了AI知识编译时的排版和阅读体验；CLI能力迎来了大幅扩展，支持与网易有道龙虾（LobsterAI）等工具进行更丰富的自动化对接，进一步降低了开发者的集成门槛，为复杂知识库的构建及各类AI场景提供了完善的支撑。
当然，高质量的知识管理离不开便捷的资料搜集能力作支撑。目前，有道云笔记已经完成了收藏功能的全面优化，完善了碎片信息的收集，让前端的无脑收集与后端的AI整理相互匹配，把LLM-Wiki知识整理法发挥出最大效用。
我们认为，网易有道云笔记这次更新精准击中了用户只藏不看的痛点，把高深的前沿理念，落地到现实场景中，让普通人也能从中受益。
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