Andrej Karpathy ha condiviso recentemente come usa i file Markdown per costruire basi di conoscenza personali per la ricerca AI. Il suo approccio è semplice: raccogliere documenti di origine, convertirli in Markdown, organizzarli in una cartella e lasciare che un LLM lavori con l’intera collezione.

Il risultato? Un’AI che sa davvero quello che sai tu.

Questa non è una tecnica solo per la ricerca. Chiunque usi Claude, ChatGPT o qualsiasi LLM quotidianamente può costruire la stessa cosa --- e ci vogliono minuti, non ore.

Cos’è una Base di Conoscenza per LLM?

È una cartella sul tuo computer piena di file Markdown su argomenti a cui tieni. Articoli che hai letto. Video YouTube che hai guardato. Documentazione a cui fai riferimento. Tweet che hanno plasmato il tuo pensiero.

Quando dai a un LLM accesso a questa cartella, smette di essere un assistente generico. Diventa il tuo assistente --- uno che capisce il tuo dominio, le tue fonti e il tuo contesto.

Pensa a essa come a un secondo cervello, ma uno che la tua AI può effettivamente leggere.

Passo 1: Raccogli le Tue Fonti con Save

Qui è dove la maggior parte delle persone si blocca. Copiare manualmente i contenuti web, pulire l’HTML, formattarlo --- è tedioso. È esattamente quello che Save risolve.

Save è un’estensione Chrome che converte qualsiasi pagina web in Markdown pulito e strutturato. Un click.

Cosa puoi salvare:

Articoli e post di blog
Video YouTube (trascrizione completa + riassunto)
Thread Twitter/X
Documentazione e riferimenti API
Discussioni Reddit
Paper accademici
Post LinkedIn
Contenuti a pagamento a cui hai accesso

Ogni salvataggio produce un file .md pulito --- nessun HTML, nessuna pubblicità, nessun menu di navigazione. Solo il contenuto, strutturato correttamente con titoli, liste e blocchi di codice.

Passo 2: Organizza la Tua Cartella di Conoscenza

Crea una struttura di cartelle che abbia senso per il tuo lavoro. Mantienila semplice:

my-knowledge/
  marketing/
    distribution-strategies.md
    competitor-analysis.md
    pricing-frameworks.md
  product/
    user-research-findings.md
    feature-prioritization.md
  industry/
    market-trends-2026.md
    karpathy-llm-knowledge-bases.md
    ai-agent-workflows.md

Ogni volta che leggi qualcosa di valore online, salvalo con Save e mettilo nella cartella giusta. Nel tempo, questo si moltiplica in una base di conoscenza completa che nessun LLM generico può eguagliare.

Passo 3: Connetti la Tua Base di Conoscenza a un LLM

Ecco dove diventa potente. Ci sono diversi modi per dare a un LLM accesso alla tua cartella di conoscenza:

Opzione 1: Claude Code (La Più Potente)

Se usi Claude Code, apri un terminale nella tua cartella di conoscenza e avvia una sessione. Claude ottiene pieno accesso a ogni file e può cercare, leggere, fare riferimenti incrociati e ragionare sull’intera tua collezione.

cd my-knowledge
claude

Claude Code può leggere centinaia di file Markdown, trovare connessioni tra di loro, rispondere a domande complesse e persino mantenere file di indice --- esattamente come descrive Karpathy.

Questa è l’opzione più potente perché Claude può sfogliare attivamente i tuoi file, non solo riceverli come contesto.

Opzione 2: Claude.ai Projects

Crea un Progetto su claude.ai e carica i tuoi file Markdown nella base di conoscenza del progetto. Ogni conversazione in quel progetto avrà accesso ai tuoi documenti.

Trascina e rilascia i file direttamente
Supporta 200+ file per progetto
La conoscenza persiste tra le conversazioni
Funziona su qualsiasi dispositivo con un browser

Ideale per: persone che vogliono una configurazione semplice senza usare il terminale.

Opzione 3: Claude Desktop + MCP

Se usi Claude Desktop, puoi installare il server MCP del filesystem per dare a Claude accesso diretto a una cartella sul tuo computer.

Aggiungi questo alla tua configurazione di Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "knowledge-base": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/my-knowledge"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop pu�� poi leggere qualsiasi file nella tua cartella di conoscenza su richiesta --- nessun caricamento necessario.

Opzione 4: Copia-Incolla (La Più Semplice)

Per domande rapide, basta trascinare uno o pochi file Markdown in qualsiasi conversazione Claude o ChatGPT. Nessuna configurazione richiesta.

Funziona per query occasionali ma non scala. Per un vero flusso di lavoro con base di conoscenza, usa una delle opzioni sopra.

Perché il Markdown Fa Funzionare Questo

Non puoi alimentare HTML grezzo a un LLM e aspettarti buoni risultati. L’HTML è gonfio di navigazione, annunci, script e stili --- rumore che spreca token e confonde il modello.

Il Markdown è la lingua nativa degli LLM. Sono stati addestrati su milioni di file Markdown da GitHub, siti di documentazione e blog di sviluppatori. Quando dai a un LLM Markdown pulito:

10 volte meno token rispetto all’HTML grezzo
Migliore comprensione --- il modello si concentra sul contenuto, non sull’analisi
Struttura appropriata --- titoli, liste e blocchi di codice sono preservati
Compatibilità universale --- funziona con Claude, ChatGPT, Gemini o qualsiasi LLM

Questo è il motivo per cui Save esiste. Non copia solo il testo --- usa l’AI per estrarre il contenuto significativo e strutturarlo come Markdown pulito che gli LLM capiscono perfettamente.

L’Effetto Composto

Ecco cosa succede quando costruisci questa abitudine:

Settimana 1: Hai 10 file Markdown. Claude può rispondere a domande su quegli articoli specifici.

Mese 1: Hai 50+ file. Claude può fare riferimenti incrociati tra fonti, trovare pattern e darti intuizioni che non avresti mai individuato da solo.

Mese 3: Hai 200+ file. Hai costruito un assistente di ricerca personale che conosce il tuo settore, i tuoi competitor, i tuoi framework e il tuo pensiero. Ogni domanda che fai riceve una risposta basata sulla tua conoscenza curata, non su dati di training generici.

Come ha notato Karpathy, una volta che la tua base di conoscenza è abbastanza grande, puoi fare domande complesse e l’LLM ricercherà le risposte attraverso l’intera tua collezione. Nessuna configurazione RAG sofisticata necessaria --- solo file Markdown organizzati.

Inizia in 60 Secondi

Installa Save dal Chrome Web Store (gratuito)
Crea una cartella my-knowledge sul tuo computer
Visita un articolo che hai trovato di valore recentemente
Clicca Save --- il file Markdown si scarica istantaneamente
Spostalo nella tua cartella di conoscenza
Apri la cartella in Claude Code, carica su un Progetto Claude o configura MCP

Ogni articolo che salvi da ora in poi rende la tua AI più intelligente. Si moltiplica.

Inizia a costruire la tua base di conoscenza per LLM oggi. Installa Save --- è gratuito per iniziare.