Karpathy publicó un post la semana pasada sobre cómo construir una base de conocimiento personal con IA. 41 mil personas lo marcaron como favorito.
Pero la mayoría nunca va a crear una.
Aquí te explico por qué deberías hacerlo y exactamente cómo lograrlo este fin de semana.
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Por qué la mayoría de los dueños de negocios están sentados sobre una mina de oro de conocimiento sin usar
Ya tienes todo lo que necesitas para construir una ventaja competitiva.
Está en tus marcadores, en tu app de notas, en capturas de pantalla que olvidaste, en artículos que guardaste y nunca volviste a leer, en notas de reuniones de hace seis meses.
El problema no es recolectar información. Ya lo estás haciendo. El problema es que no encuentras nada cuando lo necesitas.
Una base de conocimiento personal soluciona esto de forma permanente. Vuelcas todo en un solo lugar, le apuntas una IA, y ella organiza el desorden en una wiki buscable que se vuelve más inteligente cada vez que la usas.
Sin software especial. Sin base de datos. Solo carpetas y archivos de texto.
La configuración (toma 5 minutos)
Crea una carpeta de proyecto en cualquier lugar de tu computadora. Dentro, crea tres subcarpetas:
- raw/ - Tu cajón de sastre. Artículos, notas, capturas de pantalla, transcripciones de reuniones, marcadores, investigaciones. Todo va aquí. No lo organices. Ese es trabajo de la IA.
- wiki/ - Donde la IA escribe la versión organizada. Resúmenes, conexiones entre ideas, páginas de temas. Nunca editas esto a mano.
- outputs/ - Respuestas, informes e investigaciones que la IA genera cuando haces preguntas a tu base de conocimiento.
Esa es toda la arquitectura. Tres carpetas.
El único archivo que hace que todo funcione
Crea un archivo en la raíz de tu proyecto llamado CLAUDE.md (o AGENTS.md, el nombre no importa). Este es tu archivo de esquema. Le dice a la IA de qué trata la base de conocimiento y cómo organizarla.
Aquí tienes una plantilla de inicio:
1# Esquema de la Base de Conocimiento23## Qué es esto4Una base de conocimiento personal sobre [TU TEMA].56## Cómo está organizada7- raw/ contiene material fuente sin procesar. Nunca modifiques estos archivos.8- wiki/ contiene la wiki organizada. La IA la mantiene por completo.9- outputs/ contiene informes, respuestas y análisis generados.1011## Reglas de la Wiki12- Cada tema tiene su propio archivo .md en wiki/13- Cada archivo de wiki comienza con un resumen de un párrafo14- Vincula temas relacionados usando el formato [[nombre-del-tema]]15- Mantén un INDEX.md que liste todos los temas16- Cuando se añadan nuevas fuentes en raw/, actualiza los artículos de wiki correspondientes1718## Mis Intereses19[Enumera 3-5 cosas en las que quieres que esta base de conocimiento se enfoque]
Este archivo es el equivalente a darle a un nuevo empleado un manual de capacitación el primer día. Sin él, la IA solo adivina qué es importante. Con él, cada resultado se estructura exactamente como tú quieres.
Llena tu carpeta raw (10 minutos)
Aquí es donde la gente se estanca. Crean las carpetas y se quedan mirando un directorio vacío.
La respuesta: vuélcalo todo. Copia y pega artículos en archivos .md o .txt. Exporta notas de cualquier app que uses. Guarda capturas de pantalla. Pega notas de reuniones, investigaciones, documentos de proyectos. No renombres nada. No lo limpies.
Yo mantengo más de 15 archivos fuente en raw a lo largo de mi pipeline de contenido. Artículos recortados, análisis de competidores, informes de analítica. Nada de eso está organizado a mano.
Dile a la IA que construya tu wiki
Abre Claude Code, Cursor o cualquier herramienta de IA que pueda leer tus archivos. Apúntala a tu carpeta de proyecto y dile:
1"Lee todo en raw/. Compila una wiki en wiki/ siguiendo las reglas en2CLAUDE.md. Crea primero un INDEX.md, luego un archivo .md por cada3tema principal. Vincula temas relacionados. Resume cada fuente."
Luego aléjate. Déjala trabajar.
Cuando termine, tendrás una carpeta wiki llena de artículos organizados con conexiones que no viste, resúmenes de cosas que olvidaste que guardaste, y un índice que hace que todo sea buscable en segundos.
El ciclo de acumulación
Aquí es donde el sistema se vuelve valioso. Una vez que tu wiki tenga más de 10 artículos, empieza a hacer preguntas:
- "Basado en todo lo que hay en wiki/, ¿cuáles son los tres vacíos más grandes en mi comprensión de [tema]?"
- "Compara lo que dice la fuente A sobre [concepto] con la fuente B. ¿En qué difieren?"
- "Escribe un informe de 500 palabras sobre [tema] usando solo lo que está en esta base de conocimiento."
Guarda las respuestas de nuevo en la base de conocimiento. Cada pregunta hace que la siguiente respuesta sea mejor. Ese es el ciclo.
Revisión mensual de salud (No Negociable)
Una vez al mes, dile a la IA:
"Revisa todo el directorio wiki/. Señala contradicciones entre artículos. Encuentra temas mencionados pero nunca explicados. Enumera afirmaciones que no estén respaldadas por una fuente en raw/. Sugiere 3 artículos nuevos para llenar vacíos."
Esto atrapa errores antes de que se acumulen. Si la IA escribe algo ligeramente incorrecto y lo guardas, la siguiente respuesta se basa en ese error. La revisión de salud es tu control de calidad.
No necesitas Obsidian
La mitad de internet está promocionando plugins de Obsidian para esto. No los necesitas. Una carpeta de archivos .md y un buen archivo de esquema superarán a un conjunto de herramientas sofisticadas el 90% de las veces.
He visto a personas pasar más tiempo configurando su app de notas que construyendo su base de conocimiento. Deja de buscar la herramienta perfecta. Empieza a construir.
Tres carpetas. Un archivo de esquema. Una IA que lo mantiene todo. Ese es el sistema completo.
Elige tu tema. Crea las carpetas. Vuelca lo que ya tienes. Deja que la IA haga el resto.
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