Context
2026-04-04 Discord 對話，對照 Karpathy LLM Knowledge Bases 概念與 Claude Code best practice，評估 vault 目前資料夾結構是否需要重構。
結論
三層架構正確，不需要重構。 真正的缺口是 workflow，不是結構。
現有架構對照 Karpathy
| Karpathy | 對應 vault | 狀態 |
|---|---|---|
raw/ | Clippings/ | 正確 |
wiki/ (per-article) | ai/ | 正確，但有命名問題 |
wiki/ (Q&A 輸出) | notes/ | 正確 |
wiki/ (概念合成) | research/ | 正確但孤立、手動 |
| LLM auto-maintained index | interest-map.md | 手動維護，缺口 |
待修問題（優先順序）
高優先 1：ai/ 命名雙軌問題
- 現狀：ai/ 目錄有 54 個 title-named 舊檔（
Clippings-How to Train Your Robots Demonstration Modality.md）+ 432 個 slug-named 新檔（Clippings-how-to-train-your-robots-demonstration-modality.md） - 根本原因：早期 analyze-vault skill 使用 title 命名，後來改成 slug，舊檔沒有 migrate
- 後果：interest-map.md 和 research/ 每次引用 ai/ 時要猜命名格式，是今天 37 個 broken link 的根源
- 修法：一次性把 54 個 title-named 檔案重新命名為 slug 式，並同步更新所有 wikilink 引用
高優先 2：interest-map.md 不自動更新
- 現狀：/analyze-vault 跑完後，interest-map.md 完全不更新
- Karpathy 說的：「LLM auto-maintains index files」是 compounding loop 的核心
- 後果：新增的 100+ 篇 ai/ 分析在 interest-map 裡是看不見的，整個 index 失效
- 修法：在 /analyze-vault SKILL.md 的最後一步加入「update interest-map」步驟
中優先：沒有概念文章層（concept articles）
- 現狀：ai/ 每篇只對應一篇來源，缺乏跨文章概念合成
- Karpathy 說的：wiki 不只有 per-article 分析，還有 LLM 寫的概念文章
- 修法：Layer 2 semantic linting 的 connection discovery 是解法起點；可考慮加
concepts/目錄
低優先：加 concepts/ 目錄
- 只有在 connection discovery 穩定運作後才有意義，否則是空目錄
Connections
- Clippings-llm-knowledge-bases — Karpathy 原文
- 2026-04-04-vault-linter-design — Linter 設計（Layer 2 的 connection discovery 直接對應概念文章問題）
- 2026-04-03-karpathy-llm-wiki-vault-improvements — 前次分析：compounding loop 與 interest-map 缺口