LLMs estão virando mantenedores de bases de conhecimento estruturadas

Andrej Karpathy descreve um workflow em que fontes brutas são reunidas em pastas e depois um LLM as compila em uma wiki Markdown com resumos, backlinks, índices, outputs e ciclos de manutenção. Por que importa: Isso reposiciona o trabalho de conhecimento com LLMs como um sistema cumulativo, não como chat descartável. O modelo vira mantenedor de um corpus inspecionável: ingere fontes, compila páginas estruturadas, responde a partir da wiki, gera artefatos e faz linting do sistema ao longo do tempo.

Para testar: Para um tema de pesquisa, crie pastas raw, wiki, outputs e indexes. Adicione 5-10 fontes, peça a um LLM para compilar páginas conceituais e índices, e exija que cada resposta complexa seja salva de volta como artefato Markdown.