你把课件 PDF 丢进 raw/ 文件夹，AI 自动帮你整理成结构化的 wiki 笔记，存在 wiki/ 里。你用 Obsidian 浏览这些笔记，用 AI 工具来复习、出题、检查薄弱环节。你不需要手写任何笔记。

基于 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式。

1. Obsidian（用来浏览笔记）

• 下载地址：https://obsidian.md/download
• 免费，支持 Windows / macOS / Linux / iOS / Android
• 安装后还需要在社区插件里安装 Dataview（用于首页动态面板）

2. 选一个 AI 工具（任选其一即可）

3. 你的课件（PDF 或其他文本格式）

git clone https://github.com/IssacW228/student-llm-wiki.git
cd student-llm-wiki

然后打开 Obsidian → 「打开本地仓库」→ 选择 student-llm-wiki 文件夹。

必须安装 Dataview 插件：Obsidian 设置 → 社区插件 → 浏览 → 搜索 Dataview → 安装并启用。

1. 在 raw/ 下新建文件夹，用你的课程代号命名（如 raw/MATH1001/）
2. 把课件 PDF 复制进去
3. 在 AI 工具里输入：

   ingest raw/MATH1001/L1.pdf
   

4. AI 会自动生成概念页、课程总览、来源摘要
5. 回到 Obsidian，打开 Home.md 查看结果

同一份文件不会被重复导入（通过文件 hash 去重）。

也可以用自然语言，比如「帮我复习这门课」或「把这个文件导入知识库」。

1. 在 raw/ 下创建对应课程文件夹（如 raw/PHYS1001/）
2. 把课件放进去
3. 运行 ingest，课程总览页会自动创建
4. Home.md 首页会动态显示新课程，无需手动修改

student-llm-wiki/
├── raw/              ← 放课件（只读，AI 不会修改这里）
│   └── XXXX/         ← 按课程分文件夹
├── wiki/             ← AI 生成的笔记（自动维护）
│   ├── concepts/     ← 概念页
│   ├── courses/      ← 课程总览
│   ├── sources/      ← 课件摘要
│   └── exam-prep/    ← 练习题
├── Home.md           ← Obsidian 首页仪表盘
│
│   以下为 AI 工具配置文件，无需修改：
├── .claude/          ← Claude Code 配置
├── .cursor/          ← Cursor 配置
├── .trae/            ← Trae 配置
├── AGENTS.md         ← Copilot/Codex 配置
└── COWORK-INSTRUCTIONS.md  ← Cowork 配置

• Andrej Karpathy's LLM Wiki — 原始模式
• claude-obsidian — hot cache、manifest 去重、skill 拆分
• Obsidian — 知识平台

MIT

You drop course PDF slides into the raw/ folder. The AI automatically organizes them into structured wiki notes in wiki/. You browse the notes with Obsidian, and use AI tools to review, generate practice questions, and surface weak spots. You never write notes yourself.

Based on Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern.

1. Obsidian (for browsing your notes)

• Download: https://obsidian.md/download
• Free. Available on Windows / macOS / Linux / iOS / Android
• After installing, also install the Dataview community plugin (required for the Home dashboard)

2. An AI tool (pick just one)

3. Your course slides (PDF or other text formats)

git clone https://github.com/IssacW228/student-llm-wiki.git
cd student-llm-wiki

Open Obsidian → "Open folder as vault" → select the student-llm-wiki folder.

Install the Dataview plugin: Obsidian Settings → Community plugins → Browse → search Dataview → Install and enable.

1. Create a folder under raw/ named after your course (e.g. raw/MATH1001/)
2. Copy your PDF into that folder
3. In your AI tool, type:

   ingest raw/MATH1001/L1.pdf
   

4. The AI generates concept pages, a course overview, and a source summary
5. Switch to Obsidian and open Home.md to see your new notes

The same file won't be ingested twice — files are tracked by hash.

You can also use plain English: "quiz me on this course" or "import this file into the wiki".

1. Create a folder under raw/ for the course (e.g. raw/PHYS1001/)
2. Put your slides in it
3. Run ingest — a course overview page is created automatically
4. The Home.md dashboard updates dynamically — no manual edits needed

student-llm-wiki/
├── raw/              ← Your slides (read-only — AI never modifies this)
│   └── XXXX/         ← One folder per course
├── wiki/             ← AI-generated notes (auto-maintained)
│   ├── concepts/     ← Concept pages
│   ├── courses/      ← Course overviews
│   ├── sources/      ← Slide summaries
│   └── exam-prep/    ← Practice questions
├── Home.md           ← Obsidian dashboard
│
│   AI tool config — no need to touch these:
├── .claude/          ← Claude Code config
├── .cursor/          ← Cursor config
├── .trae/            ← Trae config
├── AGENTS.md         ← Copilot/Codex config
└── COWORK-INSTRUCTIONS.md  ← Cowork config

• Andrej Karpathy's LLM Wiki — the original pattern
• claude-obsidian — hot cache, manifest dedup, skill decomposition
• Obsidian — the knowledge platform

MIT