Andrej Karpathy yakın zamanda AI araştırması için kişisel bilgi tabanları oluşturmak amacıyla Markdown dosyalarını nasıl kullandığını paylaştı. Yaklaşımı basit: kaynak belgeleri toplayın, Markdown’a dönüştürün, bir klasörde düzenleyin ve bir LLM’in tüm koleksiyonla çalışmasına izin verin.

Sonuç? Sizin bildiğinizi gerçekten bilen bir AI.

Bu yalnızca araştırmacılara özgü bir teknik değil. Claude, ChatGPT veya herhangi bir LLM’i günlük kullanan herkes aynı şeyi yapabilir — ve saatler değil, dakikalar alır.

LLM Bilgi Tabanı Nedir?

Bilgisayarınızdaki önem verdiğiniz konularla dolu Markdown dosyalarından oluşan bir klasördür. Okuduğunuz makaleler. İzlediğiniz YouTube videoları. Referans aldığınız belgeler. Düşüncelerinizi şekillendiren tweetler.

Bir LLM’e bu klasöre erişim verdiğinizde, genel bir asistan olmaktan çıkar. Sizin asistanınız haline gelir — alanınızı, kaynaklarınızı ve bağlamınızı anlayan biri.

Bunu ikinci bir beyin olarak düşünün, ama yapay zekanızın gerçekten okuyabildiği bir tane.

Adım 1: Save ile Kaynaklarınızı Toplayın

Çoğu insanın takıldığı yer burasıdır. Web içeriğini manuel olarak kopyalamak, HTML’yi temizlemek, biçimlendirmek — sıkıcı bir iş. Save tam olarak bunu çözüyor.

Save, herhangi bir web sayfasını temiz, yapılandırılmış Markdown’a dönüştüren bir Chrome uzantısıdır. Tek tıkla.

Neler kaydedebilirsiniz:

Makaleler ve blog yazıları
YouTube videoları (tam transkript + özet)
Twitter/X konuları
Belgeler ve API referansları
Reddit tartışmaları
Akademik makaleler
LinkedIn gönderileri
Erişiminiz olan ücretli içerik

Her kayıt temiz bir .md dosyası üretir — HTML yok, reklam yok, navigasyon menüsü yok. Sadece içerik, başlıklar, listeler ve kod blokları ile düzgün yapılandırılmış.

Adım 2: Bilgi Klasörünüzü Düzenleyin

İşiniz için mantıklı bir klasör yapısı oluşturun. Basit tutun:

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

Çevrimiçi değerli bir şey okuduğunuzda, Save ile kaydedin ve doğru klasöre bırakın. Zamanla bu, hiçbir genel LLM’in eşleşemeyeceği kapsamlı bir bilgi tabanına dönüşür.

Adım 3: Bilgi Tabanınızı Bir LLM’e Bağlayın

İşte burada güçlü hale geliyor. Bir LLM’e bilgi klasörünüze erişim vermenin birkaç yolu var:

Seçenek 1: Claude Code (En Güçlü)

Claude Code kullanıyorsanız, bilgi klasörünüzde bir terminal açın ve bir oturum başlatın. Claude her dosyaya tam erişim sağlar ve tüm koleksiyonunuzda arama yapabilir, okuyabilir, çapraz referans verebilir ve akıl yürütebilir.

cd my-knowledge
claude

Claude Code yüzlerce Markdown dosyasını okuyabilir, aralarındaki bağlantıları bulabilir, karmaşık soruları yanıtlayabilir ve hatta dizin dosyalarını koruyabilir — tam olarak Karpathy’nin tarif ettiği gibi.

Bu en güçlü seçenektir çünkü Claude dosyalarınıza yalnızca bağlam olarak almak yerine aktif olarak göz atabilir.

Seçenek 2: Claude.ai Projeleri

claude.ai’da bir Proje oluşturun ve Markdown dosyalarınızı proje bilgi tabanına yükleyin. O projedeki her konuşma belgelerinize erişebilecek.

Dosyaları doğrudan sürükleyip bırakın
Proje başına 200’den fazla dosyayı destekler
Bilgi konuşmalar boyunca kalıcıdır
Tarayıcısı olan her cihazda çalışır

En uygun: terminal kullanmadan basit bir kurulum isteyen kişiler için.

Seçenek 3: Claude Desktop + MCP

Claude Desktop kullanıyorsanız, Claude’un bilgisayarınızdaki bir klasöre doğrudan erişmesini sağlamak için filesystem MCP sunucusunu yükleyebilirsiniz.

Claude Desktop yapılandırmanıza bunu ekleyin:

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

Claude Desktop daha sonra talep üzerine bilgi klasörünüzdeki herhangi bir dosyayı okuyabilir — yükleme gerekmez.

Seçenek 4: Kopyala-Yapıştır (En Basit)

Hızlı sorular için, bir veya birkaç Markdown dosyasını doğrudan herhangi bir Claude veya ChatGPT konuşmasına sürükleyin. Kurulum gerekmez.

Bu tek seferlik sorgular için işe yarar ancak ölçeklenmez. Gerçek bir bilgi tabanı iş akışı için yukarıdaki seçeneklerden birini kullanın.

Markdown’ın Bunu Mümkün Kılmasının Nedeni

Ham HTML’yi bir LLM’e verip iyi sonuçlar bekleyemezsiniz. HTML, navigasyon, reklamlar, scriptler ve stillerle şişirilmiştir — token harcayan ve modeli şaşırtan gürültü.

Markdown, LLM’lerin ana dilidir. Bunlar GitHub, belgeleme siteleri ve geliştirici bloglarından milyonlarca Markdown dosyası üzerinde eğitildi. Bir LLM’e temiz Markdown verdiğinizde:

Ham HTML’ye kıyasla 10 kat daha az token
Daha iyi anlama — model içeriğe odaklanır, ayrıştırmaya değil
Uygun yapı — başlıklar, listeler ve kod blokları korunur
Evrensel uyumluluk — Claude, ChatGPT, Gemini veya herhangi bir LLM ile çalışır

Save’in var olmasının nedeni bu. Sadece metni kopyalamaz — anlamlı içeriği çıkarmak ve LLM’lerin mükemmel şekilde anladığı temiz Markdown olarak yapılandırmak için AI kullanır.

Bileşik Etki

Bu alışkanlığı oluşturduğunuzda şunlar olur:

1. Hafta: 10 Markdown dosyanız var. Claude bu belirli makaleler hakkındaki soruları yanıtlayabilir.

1. Ay: 50+ dosyanız var. Claude kaynakları çapraz referanslayabilir, kalıplar bulabilir ve kendi başınıza hiç fark edemeyeceğiniz içgörüler sunabilir.

3. Ay: 200+ dosyanız var. Sektörünüzü, rakiplerinizi, çerçevelerinizi ve düşüncenizi bilen kişisel bir araştırma asistanı oluşturdunuz. Sorduğunuz her soru, genel eğitim verilerine değil, sizin seçilmiş bilginize dayalı bir yanıt alır.

Karpathy’nin belirttiği gibi, bilgi tabanınız yeterince büyüdüğünde karmaşık sorular sorabilirsiniz ve LLM tüm koleksiyonunuzda yanıtları araştıracak. Süslü RAG kurulumuna gerek yok — sadece düzenlenmiş Markdown dosyaları.

60 Saniyede Başlayın

Chrome Web Mağazası’ndan Save’i yükleyin (ücretsiz)
Bilgisayarınızda bir my-knowledge klasörü oluşturun
Son zamanlarda değerli bulduğunuz bir makaleyi ziyaret edin
Save’e tıklayın — Markdown dosyası anında indirilir
Bilgi klasörünüze taşıyın
Klasörü Claude Code’da açın, bir Claude Projesine yükleyin veya MCP kurun

Bundan böyle kaydettiğiniz her makale yapay zekanızı daha akıllı kılar. Bileşik hale gelir.

Bugün LLM bilgi tabanınızı oluşturmaya başlayın. Save’i yükleyin — başlamak ücretsiz.