Ko god skuplja članke i bilješke, zna kako to obično završi: folder je pun materijala, a kad vam zatreba odgovor, sve čitate ispočetka. Slično je i s chatbotom kojem date dokumente: svako pitanje ponovo kreće od istih sirovih tekstova. Andrej Karpathy je u aprilu 2026. opisao drugačiji pristup i nazvao ga LLM Wiki. Agent zasnovan na velikom jezičkom modelu (large language model, LLM) od vaših izvora sam gradi i održava wiki. Tako se znanje vremenom nakuplja, umjesto da ga za svako pitanje iznova otkrivate.

Ukratko

LLM Wiki je obrazac koji je Andrej Karpathy objavio u aprilu 2026. Agent čita izvore koje mu date i na osnovu njih piše i održava wiki, odnosno skup međusobno povezanih Markdown stranica. Vi dodajete izvore i postavljate pitanja, a agent ažurira stranice i poveznice. Pravila rada zapisana su u posebnom fajlu. Prema Karpathyju, pristup dobro radi dok je baza umjerene veličine: oko 100 izvora i nekoliko stotina stranica. Jedan praktičar koji ga je primijenio na wiki od nekoliko stotina stranica naveo je zastarjele odjeljke, kontradikcije koje niko nije primijetio i indeks koji je prerastao kontekstni prozor (context window).

Šta je LLM Wiki

Karpathy je 2. aprila 2026. u objavi na mreži X opisao kako vodi svoju bazu znanja (knowledge base). Nedugo zatim na GitHubu je objavio kratak tekst llm-wiki.md. To nije program, nego opis ideje koji zalijepite u agenta, npr. Codex, Claude Code ili OpenCode. Karpathy kaže da je tekst “namjerno apstraktan”: kako će ideja izgledati u praksi, odlučuje vaš agent.

U ovom obrascu wiki je skup Markdown fajlova, odnosno običnog teksta s jednostavnim oznakama za naslove i poveznice. Prema Karpathyju, wiki nije ništa drugo nego skup takvih fajlova, pa ga možete čuvati u Gitu. Za čitanje preporučuje Obsidian, a podjelu uloga objašnjava poređenjem s programiranjem: Obsidian je alat u kojem programer pregleda kod, LLM je programer, a wiki je sam kod.

Zašto bi to uopšte funkcionisalo, Karpathy objašnjava jednom rečenicom: “Zamorni dio održavanja baze znanja nije čitanje ni razmišljanje – nego vođenje evidencije.” (“The tedious part of maintaining a knowledge base is not the reading or the thinking – it’s the bookkeeping.”) Prema njegovom prijedlogu, taj dio preuzima agent.

Kako funkcioniše

Obrazac ima tri sloja:

  • Izvori (raw sources). Članci, bilješke i drugi dokumenti koje ste prikupili. Karpathy piše da su oni “nepromjenjivi – LLM ih čita, ali ih nikad ne mijenja”.
  • Wiki. Markdown stranice koje generiše LLM i koje, kako piše Karpathy, LLM “u potpunosti posjeduje”. Vi ih čitate, a agent ih piše.
  • Pravilnik (schema). Dokument sa stalnim pravilima kojih se agent drži, npr. CLAUDE.md za Claude Code ili AGENTS.md za Codex. “Vi i LLM ga s vremenom zajedno razvijate”, piše Karpathy.

Uz to postoje i dva posebna fajla. Indeks (index.md) je katalog wikija i agent ga čita prvi. Dnevnik (log.md) je zapis u koji se samo dodaje, a ništa se ne briše. Karpathy navodi ovakav primjer zapisa: ## [2026-04-02] ingest | Article Title.

Agent nad ovim slojevima izvodi tri operacije:

Unos (ingest). Dodate novi izvor, a agent ga obradi i ažurira wiki. “Jedan izvor može zahvatiti 10–15 wiki stranica”, piše Karpathy. On sam radije unosi izvore jedan po jedan, jer, kako kaže, unos više izvora odjednom znači manje nadzora.

Upit (query). Postavite pitanje, a agent odgovara na osnovu wikija. Prema Karpathyju, dobri odgovori mogu se “vratiti u wiki kao nove stranice”. Tako i vaša pitanja postaju dio baze znanja.

Provjera (lint). Povremeni pregled stanja wikija. Agent traži kontradikcije među stranicama, zastarjele tvrdnje, stranice bez poveznica (orphan pages), pojmove koji još nemaju svoju stranicu, poveznice koje nedostaju i praznine u podacima.

Karpathyjev tekst ne sadrži gotove promptove (upute koje dajete modelu). Evo kako bi naredbe agentu mogle izgledati. Primjeri su naši, ne Karpathyjevi:

Unesi izvor izvori/solarni-paneli.md. Ažuriraj stranice koje se tiču te teme i dodaj zapis u log.md.

Provjeri wiki. Napravi spisak kontradikcija i stranica bez poveznica.

LLM Wiki: tri sloja, tri operacije Izvori, koje agent samo čita, i pravilnik (CLAUDE.md ili AGENTS.md), koji agent slijedi, ulaze u agenta. Agent radi tri operacije: unos (novi izvor ažurira 10–15 wiki stranica), upit (odgovor iz wikija; dobri odgovori postaju nove stranice) i provjeru (kontradikcije, zastarjele tvrdnje, stranice bez poveznica). Agent piše i održava wiki: Markdown stranice s indeksom (index.md) i dnevnikom (log.md). Za upit agent čita wiki, počevši od indeksa. LLM Wiki: tri sloja, tri operacije Agent čita izvore, slijedi pravilnik i sam piše wiki IZVORI Članci, bilješke, dokumenti Nepromjenjivi: agent ih samo čita PRAVILNIK CLAUDE.md ili AGENTS.md Pravila koja agent slijedi u svakoj operaciji čita slijedi AGENT · TRI OPERACIJE Unos Novi izvor ažurira 10–15 wiki stranica Upit Odgovor iz wikija; dobri odgovori postaju nove stranice Provjera Kontradikcije, zastarjele tvrdnje, stranice bez poveznica piše i održava WIKI Markdown stranice koje agent piše, a vi čitate index.md · indeks koji agent čita prvi log.md · dnevnik u koji se samo dodaje Isprekidana linija: za upit agent čita wiki, počevši od indeksa. Prema opisu Andreja Karpathyja (llm-wiki.md, april 2026). Pusti ponovo
LLM Wiki prema Karpathyjevom opisu: agent čita izvore, drži se pravilnika i kroz tri operacije piše i održava wiki.

Koliko velik može biti wiki?

Čvrsta granica ne postoji. Karpathy piše da pristup s indeksom “iznenađujuće dobro radi na umjerenoj veličini (~100 izvora, ~stotine stranica)”. Na toj veličini, dodaje, nije potrebna infrastruktura za generisanje potpomognuto pretraživanjem (retrieval-augmented generation, RAG) zasnovana na embeddingu. Međutim, “kako wiki raste, treba vam prava pretraga”. Prema objavi na X-u, njegov wiki ima oko 100 članaka i oko 400.000 riječi, a on to smatra malim obimom.

To ne znači da RAG više nije potreban. Karpathy govori o umjerenoj veličini, a ne o bilo kojoj.

Gdje zapinje

Karpathy i sam priznaje dva ograničenja. Prvo, unos više izvora odjednom znači manje nadzora. Drugo, jezički modeli, kako piše, ne mogu izvorno, u jednom prolazu, pročitati Markdown sa slikama umetnutim u tekst. Svoju postavku ne predstavlja ni kao uglađen alat: na X-u je naziva “improvizovanom kolekcijom skripti”.

Michael Tuszynski je u augustu 2026. objavio izvještaj o tome kako je obrazac primijenio na wiki od nekoliko stotina stranica. Naveo je sljedeće probleme:

  • Odjeljci s referencama vremenom zastarijevaju.
  • Kontradikcije prolaze neprimijećeno: “dvije stranice postoje, svaka je sama po sebi dosljedna, i nijedna ne zna za drugu”.
  • Stranice bez poveznica i poveznice koje ne vode nikamo promaknu provjeri ako se ona radi rijetko.
  • Ništa ne sprečava više agenata da istovremeno mijenjaju wiki.
  • Indeks više ne staje u kontekstni prozor kad aktivni sadržaj dostigne oko 100.000 tokena (token je osnovna jedinica teksta koju model obrađuje – riječ ili dio riječi).
  • Bez pravilnika čovjek teško prati konvencije po kojima je wiki uređen.

Zato dvije Karpathyjeve tvrdnje treba uzeti s rezervom. Prva je da je trošak održavanja “gotovo nula”. Ta procjena ne uključuje tokene koje agent troši ni vrijeme koje provedete provjeravajući njegov rad. Druga je da se modeli “ne dosađuju” i ne zaboravljaju ažurirati poveznicu. Tuszynskijevo iskustvo govori suprotno, iako je riječ o iskustvu samo jednog praktičara.

Šta treba za početak?

Treba vam agent koji može čitati i pisati fajlove u folderu na vašem računaru. Na raspolaganju su:

  • Claude Cowork (u aplikaciji Claude Desktop). Čita i piše samo u “folderima koje ste povezali, kroz desktop aplikaciju, i samo dok je otvorena”. Dostupan je na planovima Pro i Max. Verzija u oblaku je u beta fazi za planove Team i Enterprise.
  • ChatGPT/Codex desktop aplikacija (macOS, Windows, Linux). Prema OpenAI-ju, “može koristiti fajlove i kontekst s lokacije koju izaberete”. Izvor ne navodi koji su planovi potrebni.
  • Claude Code, Codex i OpenCode, agenti koje Karpathy spominje. U tom obliku pokreću se kucanjem naredbi.
  • Obsidian za čitanje wikija. Nije obavezan, jer su stranice obični tekstualni fajlovi.

Iz dostupnih izvora nije jasno nekoliko stvari: mogu li agenti na besplatnim planovima pisati u fajlove, koji su planovi potrebni za ChatGPT i čitaju li desktop aplikacije pravilnik same, kao što to rade agenti koji se pokreću naredbama. Naš savjet: ako niste sigurni, na početku rada recite agentu da pročita pravilnik.

Iz opisanih slabosti proizlaze prva tri praktična pravila, a četvrto je naša preporuka:

  • Izvore držite u zasebnom folderu i ne dozvolite agentu da ih mijenja.
  • Unosite izvore jedan po jedan, barem dok ne vidite kako agent radi.
  • Provjeru radite redovno, a ne tek kad nešto zapne.
  • Čitajte stranice koje agent piše. Wiki je pouzdan onoliko koliko ga pregledate.

Šta NIJE

  • Nije gotov program. Karpathyjev tekst je opis ideje, a izvedba je prepuštena vašem agentu. Čak je i njegova vlastita postavka, kako sam kaže, kolekcija skripti.
  • Nije zamjena za pretragu velikih razmjera. Karpathy kaže da pristup s indeksom dobro radi na umjerenoj veličini, a za veći wiki i sam savjetuje pravu pretragu.
  • Ne održava se sam od sebe i besplatno. Agent troši tokene, a kontradikcije i mrtve poveznice ne nestaju same od sebe.
  • Nije razgovor s chatbotom. Znanje ne ostaje zarobljeno u jednom razgovoru, nego u fajlovima koje možete čitati i bez ikakvog AI alata.

Povezano

Izvori