1945 stellte sich Vannevar Bush einen Memex vor: einen Schreibtisch, der eine ganze Bibliothek hielt, mit Pfaden, die ein Dokument zum nächsten verbanden. Am 4. April 2026 veröffentlichte Andrej Karpathy einen GitHub-Gist, „LLM Wiki: A Pattern for Building Personal Knowledge Bases”, der den Faden aufgriff, den Bush offen liess. Laut dem Gist war das, was Bush „nicht lösen konnte: Wer macht die Wartung. Das LLM macht das.”

Das Muster ist bescheiden, und darin liegt seine Stärke. Es ist eine Ablagedisziplin, keine KI-Anwendung. Normalerweise durchsuchst du deine Rohdokumente für jede Frage neu. Karpathy schlägt stattdessen vor, dass ein Modell „inkrementell ein persistentes Wiki aufbaut und pflegt — eine strukturierte, untereinander verlinkte Sammlung von Markdown-Dateien, die zwischen dir und den Rohquellen sitzt.” Es hat drei Schichten: Rohquellen, die niemand ändert, ein Wiki, das das Modell schreibt, und eine Schemadatei mit den Regeln. Es hat drei Operationen: Ingest, Query und Lint.

Jedes Architekturbüro weiss, wo das landet. Der Projektordner füllt sich mit Protokollen, SIA-Phasennotizen, der Spec und einem Stapel RFIs. Karpathys schärfste Zeile gehört über jeden Projektablage: „Der mühsame Teil einer Wissensbasis ist nicht das Lesen oder das Denken — es ist die Buchführung.” Diese Buchführung fällt üblicherweise der Projektassistentin zu, die um 18:30 das Protokoll schreibt, die stille Heldin jedes Gebäudes, das pünktlich eröffnete. Dieses Muster ersetzt ihre Protokolle nicht. Es macht sie auffindbar. Die Shared-Drive-Suchbox hat schon Dinge gesehen.

←HEUTE: Im Oktober 2026 lebt ein Projekt-Gedächtnis in PDFs auf einer Shared Drive und in den Köpfen zweier Menschen. →3012: Jedes Gebäude trägt eine Klartext-Historie, die jeder Nachfolger öffnen, zitieren und reparieren kann. Fulcrum: Markdown ist langweilig genug, um das Modell zu überleben, das es schreibt.

Das Werkzeug

Das Werkzeug: Das Werkzeug ist Karpathys Gist selbst, bewusst abstrakt über die Verzeichnisstruktur, mit jedem Element als optional beschrieben. Er nennt Obsidian als Leseschnittstelle und ein Git-Repository als Heimat des Wiki. Zwei Community-Projekte zeigen, wie andere es umgesetzt haben. karpathy-llm-wiki von astro-han (MIT-Lizenz) ist eine Agent Skill für Coding-Agenten mit Ingest-, Query- und Lint-Befehlen; der Autor berichtet von 94 Wiki-Artikeln über 13 Themen, gebaut aus 99 verarbeiteten Quellen. llmwiki (Apache 2.0) verwandelt die Idee in eine Web-App mit einem MCP-Server und einem PDF/Office-Konverter, plus einen lokalen Modus auf SQLite und dem Dateisystem. Einen Gist in etwas Installierbares zu verwandeln ist echtes Engineering, und beide Teams haben es offen gemacht. Heute bauen wir die reine Version: Ordner, Markdown, ein Schema und jeden Coding-Agenten, der lokale Dateien bearbeiten kann.

Setup

Setup: Ein Projektordner, plus Git Bash oder eine beliebige POSIX-Shell.

mkdir -p 2611_Schulhaus_Musterstrasse && cd 2611_Schulhaus_Musterstrasse
mkdir -p raw/{minutes,specs,rfi,sia_phases,site_notes}
mkdir -p wiki/{decisions,people,components,open_issues,phases}
printf '# Index
' > wiki/index.md
printf '# Log
' > wiki/log.md
touch SCHEMA.md
git init && git add -A && git commit -m 'empty project wiki'
ls -R wiki

Die Hausregel: raw/ ist unveränderlich, du wirfst Dateien rein und niemand ändert sie. wiki/ ist das Territorium des Modells, wo du liest und es schreibt. Konvertiere PDFs zu Markdown mit einem beliebigen Konverter, behalte das Original neben jedem, und versehe Rohdateien mit Datumspräfix, zum Beispiel 2026-09-18_minutes_bauherr.md.

Erste Schritte

Erste Schritte:

1. Schreibe das Schema. Karpathys eigenes Beispiel ist eine CLAUDE.md; benenne die Datei, wie dein Agent sie zuerst liest. Die Operationen und die zwei speziellen Dateien, index.md und log.md, kommen aus dem Gist. Die Seitentypen und die SIA-Phasennomenklatur sind unsere Anpassung, nicht Karpathys — überprüfe deine eigene SIA-112-Phasenliste, bevor du dich auf die Nummern verlässt.

   Du verwaltest wiki/ aus raw/. Bearbeite nie raw/.
   Seiten: decisions/ (was, wer, Datum, Quelle, SIA-Phase),
    people/, components/, open_issues/ (Besitzer, Fälligkeitsdatum), phases/.
   1. Jeder Anspruch zitiert [[raw/filename]] mit Datum. Keine Quelle, kein Anspruch.
   2. Wenn zwei Quellen sich widersprechen, schreibe beide, markiere KONFLIKT, verlinke beide.
   3. Nutze [[wikilinks]]. Keine verwaisten Seiten.
   4. Erfinde nie Daten, Mengen oder Namen. Schreibe UNBEKANNT.
   5. Deutscher Quelltext bleibt in Anführungszeichen auf Deutsch.
   INGEST Datei: Zusammenfassen, betroffene Seiten aktualisieren, index.md, eine log.md-Zeile.
   QUERY Frage: Lese index.md zuerst, antworte mit Zitaten, speichere falls nützlich.
   LINT: Melde Konflikte, veraltete Probleme, verwaiste Seiten, unquellierte Seiten.

2. Starten. Lege 5–10 Dokumente in raw/: Protokolle des letzten Monats, die aktuelle Spec, die offenen RFIs. Sag dem Agenten: „Lese SCHEMA.md. INGEST jede Datei in raw/, eine nach der anderen, und zeige mir die Log-Zeilen.” Karpathy beschreibt einen einzelnen INGEST, der 10–15 Wiki-Seiten berührt, also gehe eine Datei nach der anderen durch und beobachte, wo sich jedes Dokument ausbreitet.
3. Abfrage. Stelle eine Frage, die dich heute zehn Minuten kostet: „Welche Entscheidungen zur Fassadenverkleidung sind noch offen, und wer ist dafür zuständig?” Öffne dann zwei der zitierten Rohdateien und überprüfe sie selbst.
4. Überprüfen und speichern. Führe LINT aus und lies den Bericht. Konflikte zwischen den Protokollen und der Spec sind der Ertrag. Committe nach jedem INGEST.

Der Kompromiss, klar: Das Modell kann ein Dokument immer noch falsch lesen, und die Regel „Keine Quelle, kein Anspruch” plus deine Stichprobe sind ein Schutz, keine Garantie. Der Bericht von noze.it vom 28. April 2026 beschreibt die gleichen drei Schichten, meldet aber keine Benchmarks, Token-Kosten oder Fehlerdaten, und niemand hat gezeigt, wie sich das Muster bei einem 5.000-Datei-Projekt verhält. Beginne mit einem Projekt, einem Ordner. Eine Datenschutzanmerkung: Client-Dokumente gehen an das Modell, das du nutzt, also importiere nur, was dein Vertrag und die Client-NDA dem Provider zu senden erlauben (oder nutze ein lokales Modell), und entferne zuerst persönliche Daten.

Meiner Beobachtung nach: Die Gebäude, die schlecht gealtert sind, waren jene, deren Dateien dunkel wurden, als ein proprietäres Format starb. Datiertes Markdown, untereinander verlinkt und unter Git verwaltet, ist etwas, das ein 25-Jähriger auch noch Jahrzehnte später öffnen kann.

Atelier

Atelier: Für ein 12-Personen-Atelier mit Archicad auf jedem Bildschirm ist die Frage nicht mehr, ob KI die Protokolle lesen kann, sondern wer bestimmt, nach welchen Regeln sie abgelegt werden. Schreibe das Schema wie ein BEP-Kapitel und halte die Entscheidung darüber, was importiert wird, beim Projektleiter, nicht bei der Person, die den Agenten startet. Montag-Aktion: Baue auf einem echten Projekt die Ordnerstruktur auf, integriere das Schema, importiere die letzten drei Protokolle. Dienstag: stelle eine echte Frage mit Quellen.

Hack

Hack: Fahndest nach jeder Wiki-Seite, die Ansprüche macht ohne eine Rohdatei zu zitieren, dann sperrst du den sauberen Status in Git — dein eigener LINT-Pass, unabhängig vom Modell. Jede aufgelistete Seite hat Regel Eins gebrochen und geht mit „zitieren oder löschen” an den Agenten zurück.

grep -rL '[[raw/' wiki --include='*.md' | grep -v -e index.md -e log.md
git add -A && git commit -m 'ingest 2026-09-18 minutes'
git diff HEAD~1 --stat

Die letzte Zeile zeigt genau, welche Seiten der neueste INGEST berührt hat; git checkout HEAD~1 -- wiki/that_page.md rollt eine beschädigte Seite zurück. Ein Bibliothekar, der nie eine Kaffeepause macht, wird trotzdem überprüft.

Lernen

Lernen:

• Das Muster: Andrej Karpathy — LLM Wiki: A Pattern for Building Personal Knowledge Bases
• Agent-Skill-Implementierung: karpathy-llm-wiki (astro-han)
• Web-App mit lokaler Funktion: llmwiki
• Anleitung zu den drei Schichten: noze.it — LLM Wiki
• PAZ-Anmerkung: Um die Wiki-Phasen-Seiten an deine Archicad-Projektstruktur anzubinden, führt die PAZ Academy Implementierungssitzungen für Büros durch, die KI-Arbeitsabläufe einführen.

Baue die Ordnerstruktur heute abend auf, importiere morgen drei Protokolle, und lass jede Antwort ihre Quelle zeigen.