自分専用の第二の脳を作る方法

@karpathy が、AIを使って個人の知識ベースを作る方法を説明する投稿をした。

発想はシンプルだ。アプリに散らばったメモを管理する代わりに、全部を1つのフォルダに放り込む。そしてAIに、それらを個人用ウィキとして整理させる。要約、つながり、記事化などを行い、使うほど賢くなる。

特別なソフトは不要。データベースも不要。フォルダとテキストファイルだけ。

7分以内に学べること：2分で作れる正確なフォルダ構成、1つのCLIツールで知識ベースに自動でウェブ収集する方法、全体を動かす1ファイルの「スキーマ」、生のメモを整理されたウィキにAIが編纂する方法、使うほど賢くなる複利のコツ、ミスが積み上がる前に見つけるヘルスチェック。

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1. 3つのフォルダを作る（2分） ターミナルやファイルエクスプローラーで、任意の場所にプロジェクトフォルダを作る。中に3つのサブフォルダを作る。

これで終わり。これは@karpathy と同じ構造だ。raw/はソース素材のゴミ箱、wiki/はAIが混沌を整理する場所、outputs/は質問への回答が置かれる場所。アプリのインストールもアカウント作成も不要。3フォルダだけ。

2. rawフォルダを埋める（10分） 多くの人はここで止まる。フォルダを作った後、空のraw/を見て何を入れるべきかわからなくなる。

答えは「全部」だ。記事を.mdや.txtにコピペする。スクリーンショットや図は画像で保存する。今使っているアプリからメモをエクスポートする。会議メモ、調査資料、プロジェクト文書を貼る。溜め込んだブックマークも入れる。

整理しない。名前も変えない。掃除もしない。それはAIの仕事だ。

自分はX向けのコンテンツ作成の流れの中で、切り抜き記事、競合分析、分析レポートなどrawソースを17ファイル持っている。どれも手で整理していない。

ただし、Karpathyが触れていない、さらに速くする部分がある。それが自動収集だ。

3. agent-browserでソース収集を自動化する（任意だが強力） Vercel Labsがagent-browserを出した。無料のCLIツールで、AIエージェントが実ブラウザを操作できる。GitHubで2.6万以上のスター。インストールは2コマンド。

2つ目のコマンドで専用のChromeがダウンロードされる。これでAIが任意のウェブページをスクレイピングし、テキストを抽出してraw/に直接保存できる。

実際の流れはこうだ。AIがページを開き、記事本文を取り、raw/のファイルにパイプして保存する。手動のコピペも拡張機能も要らない。

agent-browserは、コピペできないページにも対応する。JavaScriptで動的に表示されるサイト、ログインの向こう側、インタラクティブな図のある論文、「もっと見る」のクリックやスクロール、メニュー移動が必要なページなど。

このツールはPlaywright MCPよりトークン使用が82%少ない。つまり同じセッション内で5〜6倍多くのページを取れる。競合の記事、流行スレッド、調査資料を、ブラウザを開かずにパイプラインへ取り込むのに使っている。

知識ベース向けの手順は簡単だ。欲しい記事を見つけたら、AIに「このURLをスクレイピングしてraw/に保存して」と言うだけ。raw/が自動で埋まっていく。

4. スキーマファイルを書く（5分） 多くの人がここを飛ばすが、飛ばしてはいけない。プロジェクト直下にCLAUDE.md（またはAGENTS.md、README.mdなど）を作る。名前はどうでもよく、中身が重要だ。

このファイルは、知識ベースが何についてのものか、どう整理するかをAIに伝える。すぐ使えるテンプレートもある。

@karpathy は、自分のスキーマをAGENTS.mdに「超シンプルでフラット」に置いていると確認した。データベースもプラグインもなく、AIにルールを伝えるテキストファイルだけ。

これは、自分があらゆるプロジェクトでCLAUDE.mdを使うのと同じで、知識ベース専用の取扱説明書になる。

5. AIにウィキを編纂させる（15分） Claude Code（またはCursorなど、ファイルを読めるAIツール）を開き、プロジェクトフォルダを見せてこう言う。

「raw/を全部読んで。次にCLAUDE.mdのルールに従ってwiki/にウィキを作って。まずINDEX.mdを作り、その後、主要トピックごとに1つの.mdファイルを作って。関連トピックをリンクし、全ソースを要約して。」

あとは席を外す。動かし続ける。

終わると、wiki/に整理された記事が並ぶ。見落としていたつながり、保存したことを忘れていた内容の要約、数秒で探せるインデックスが手に入る。

重要なのは、ウィキを手で編集しないこと。AIの仕事だ。読む、質問する、更新させる、を繰り返す。

6. 質問して回答を保存する（継続） ウィキに10本以上の記事ができたら質問を始める。

例：「wiki/全体に基づいて、[トピック]の理解の最大の穴を3つ教えて」「ソースAとソースBは[概念]についてどこで食い違う？」「この知識ベースだけを使って[トピック]の500語ブリーフを書いて」

AIはウィキ全体を横断して、集めた素材に根ざした回答を返す。

その回答を知識ベースに戻して保存する。outputs/に入れるか、新しい洞察で該当ウィキ記事を更新させる。質問のたびに次の回答が良くなる、というループが回る。

7. ヘルスチェックを走らせる（月1回） AIにこう頼む。

「wiki/全体をレビューして、記事間の矛盾を指摘して。言及されているのに説明されていないトピックを見つけて。raw/に根拠がない主張を列挙して。穴を埋める新しい記事を3本提案して。」

@HFloyd の返信が本質を突いている。「outputsを戻すと、エラーも複利で増える」。その通りだ。AIが少し間違えた内容を保存すると、次の回答がその誤りの上に積み上がる。

解決は簡単で、定期的なヘルスチェックをする。

8. Obsidianは不要（ただし使ってもいい） 返信の半分はObsidianのプラグイン推しだった。Lex FridmanはObsidian＋Cursorを使う。すでに専用ツールを作るスタートアップもある。

でもKarpathyが実際に言ったのはこうだ。「できるだけシンプルでフラットにしたい。ネストしたディレクトリの.mdファイルだけだ。」

テキストファイルのフォルダとスキーマファイル、それが全部だ。

自分はターミナルからClaude Codeで知識システム全体を回している。VS CodeでもObsidianでもメモ帳でもいい。AIは、どのアプリで開くかを気にしない。大事なのはフォルダ構造とスキーマだ。

プラグイン47個のObsidianは、またNotionの罠になる。ツール設定に時間を使い、知識ベースを使わなくなる。フラットファイルと良いスキーマは、派手なツール群より9割の場面で勝つ。多くのクライアントでそれを見てきた。

完璧なツール探しをやめて、作り始めよう。

これが全体の仕組みだ。3フォルダ、1つのスキーマファイル、ブラウザスクレイパー、そして全てを保守するAI。

4.1万人がKarpathyの投稿をブックマークした。ブックマークで終わるか、利益に変えるかの差は、週末1回のセットアップだけだ。

テーマを決めて、フォルダを作って、手元の素材を入れて、あとはAIに任せる。

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