Как собрать личную wiki без Claude Code

Идея Андрея Карпати (Andrej Karpathy) о создании персональной википедии с помощью языковых моделей продолжает набирать сторонников. На русскоязычных площадках уже появлялись материалы, сравнивающие такой подход с классическими RAG-системами, а зарубежные блоги активно разбирают практические кейсы. Однако большинство примеров строится вокруг инструмента Claude Code, который доступен не всем. Возникает резонный вопрос: можно ли собрать подобную структуру без него, используя более слабые или открытые модели?

Автор новой статьи решил проверить, насколько процесс поддается алгоритмизации. Вместо того чтобы полагаться на один конкретный инструмент, он предлагает использовать локальные модели через Ollama или API GPT. Главная цель — понять, насколько полученная база знаний будет уступать той, что собрана с помощью Claude Code, и как корректно сравнить результаты.

В материале подробно разбираются шаги по созданию персональной wiki: от выбора модели и подготовки данных до автоматизации обработки и структурирования статей. Особое внимание уделяется тому, какие задачи можно делегировать «слабым» моделям, а какие потребуют более мощных решений. Автор также делится способами оценки качества получившейся структуры и предлагает методику сравнения с эталонной реализацией. Статья будет полезна всем, кто хочет собрать собственный банк знаний без привязки к коммерческим инструментам и готов экспериментировать с открытым стеком.