Le app per prendere appunti promettono da anni una cosa affascinante: non perdere più nulla. Articoli salvati, note vocali, riunioni, riflessioni, libri, link, idee sparse. Tutto dovrebbe diventare memoria personale. Il problema è che, nella pratica, il second brain spesso diventa un deposito: pieno, ma poco vivo.

Il metodo LLM Wiki, proposto da Andrej Karpathy e ripreso da Agenda Digitale come possibile modello per la memoria d’impresa, cambia il punto di vista: non usare l’AI solo per “cercare” dentro i documenti, ma per costruire e mantenere nel tempo una wiki personale strutturata. Non una chat con file allegati, non una cartella piena di note, non un sistema RAG che ricostruisce la risposta ogni volta. Una memoria che si accumula.

L’idea centrale è semplice: le fonti grezze restano intatte, mentre un LLM legge, sintetizza, collega, aggiorna e segnala contraddizioni dentro una wiki in Markdown. In questo modo la conoscenza non viene riscoperta da zero a ogni domanda, ma diventa un artefatto persistente, navigabile e migliorabile nel tempo. È il passaggio dalla ricerca assistita alla memoria organizzata.

Perché i second brain personali falliscono

Molti second brain personali falliscono per lo stesso motivo delle wiki aziendali: la manutenzione costa troppo.

All’inizio si salvano articoli, si evidenziano libri, si scrivono note brillanti. Poi arrivano nuovi input, vecchie note diventano obsolete, i collegamenti non vengono aggiornati, alcune idee si duplicano, altre restano sepolte. Dopo qualche mese il sistema contiene informazioni utili, ma non ci si fida più della sua attualità.

Il problema non è prendere appunti. Il problema è tenere viva la struttura.

Secondo il pattern LLM Wiki, è proprio qui che l’AI può essere utile: non come oracolo, ma come bibliotecario operativo. La persona sceglie cosa entra, decide le domande importanti, verifica le conclusioni. Il modello fa il lavoro ripetitivo: riassume, collega, aggiorna indici, trova incongruenze, propone nuove pagine.

Se vuoi approfondire il tema della produttività con l’intelligenza artificiale, ho raccolto molte risorse utili sul mio sito.

L’architettura di un second brain LLM Wiki

Un second brain personale costruito con questo metodo ha tre livelli.

Il primo livello sono le fonti grezze. Qui finiscono articoli, PDF, libri annotati, trascrizioni, appunti vocali, email importanti, esportazioni da Readwise, note di meeting, pagine web salvate, documenti personali. Queste fonti non vengono modificate: sono la base verificabile.

Il secondo livello è la wiki personale. È una cartella di file Markdown generati e aggiornati dall’LLM. Può contenere pagine su persone, progetti, obiettivi, competenze, temi ricorrenti, libri, decisioni, domande aperte, salute, finanze, lavoro, creatività. La wiki non è solo un archivio: è una rete di concetti.

Il terzo livello è lo schema operativo. È il documento che dice all’AI come comportarsi: come nominare i file, quali sezioni usare, quando creare una nuova pagina, come citare le fonti, come aggiornare l’indice, come segnalare dubbi e contraddizioni. In strumenti come Codex può essere un file AGENTS.md; in altri ambienti può essere un documento equivalente.

Questa struttura riprende il modello descritto da Karpathy nel suo gist “LLM Wiki”, dove il sistema è pensato proprio come una base di conoscenza personale costruita e mantenuta da un LLM, con Obsidian come ambiente di navigazione e la wiki come artefatto persistente.

Le tre operazioni fondamentali

Il metodo funziona attraverso tre operazioni: ingestione, interrogazione e manutenzione.

1. Ingestione

Quando aggiungi una nuova fonte, non la butti semplicemente in archivio. Chiedi all’LLM di lavorarla.

Per esempio: salvi un articolo sulla gestione dell’attenzione. Il modello lo legge, crea una sintesi, aggiorna la pagina “attenzione”, collega il tema a “lavoro profondo”, “notifiche”, “energia mentale”, “routine mattutina”, segnala eventuali idee nuove e registra l’operazione nel log.

Una singola fonte può toccare molte pagine. Questo è il punto: la conoscenza nuova non rimane isolata.

2. Interrogazione

Quando fai una domanda, l’LLM non parte dai documenti grezzi come in un normale sistema RAG. Prima legge l’indice, poi consulta le pagine già organizzate della wiki.

Puoi chiedere:

• “Quali sono i miei pattern ricorrenti quando procrastino?”
• “Che cosa ho imparato negli ultimi sei mesi sul lavoro autonomo?”
• “Quali idee ho raccolto per il mio prossimo libro?”
• “Quali decisioni importanti ho preso sul progetto X e perché?”
• “Quali autori influenzano di più il mio pensiero sulla produttività?”

Le risposte migliori possono diventare nuove pagine della wiki. Una buona domanda non resta intrappolata nella cronologia della chat: entra nella memoria.

3. Manutenzione

Periodicamente chiedi all’LLM di fare un controllo di salute della wiki.

Deve cercare pagine orfane, link mancanti, concetti citati ma non sviluppati, affermazioni superate, duplicati, contraddizioni, aree poco documentate. Questo controllo, chiamato “lint” da Karpathy, è ciò che impedisce al second brain di marcire lentamente.

Agenda Digitale sottolinea proprio questo punto: il valore non sta solo nel recuperare informazioni, ma nel mantenere una memoria strutturata, verificabile e navigabile.

Una possibile struttura pratica

Per iniziare, basta una cartella locale, idealmente leggibile da Obsidian:

second-brain/
  raw/
    articles/
    books/
    transcripts/
    notes/
    assets/
  wiki/
    index.md
    log.md
    overview.md
    people/
    projects/
    concepts/
    decisions/
    sources/
    questions/
  AGENTS.md

raw/ contiene le fonti originali. wiki/ contiene la memoria elaborata. index.md è la mappa della wiki: ogni pagina con una breve descrizione. log.md è il registro cronologico: cosa è stato aggiunto, aggiornato, corretto. AGENTS.md è il manuale operativo dell’LLM.

La regola d’oro è questa: le fonti sono verità, la wiki è interpretazione verificabile. Ogni affermazione importante deve rimandare a una fonte.

Come farlo in pratica: costruire il tuo LLM Wiki con Claude e Obsidian

La teoria è chiara. Ma da dove si inizia concretamente? Antonio Guadagno ha mostrato in un video su YouTube — “Ho creato un Second Brain (LLM Wiki) in 15 minuti con Claude + Obsidian (metodo Karpathy)” — come costruire l’intero sistema partendo da zero, in meno di un quarto d’ora. Quello che segue è un percorso passo-passo ispirato a quel flusso di lavoro.

Cosa ti serve prima di iniziare

Prima di toccare qualsiasi file, hai bisogno di tre cose: Obsidian (gratuito, scaricabile da obsidian.md), un account Claude con accesso a Claude Code, e una cartella locale sul tuo computer dove vivranno tutti i file del sistema. Nient’altro.

Non serve essere sviluppatori. Non serve conoscere la sintassi Markdown in modo avanzato. Serve capire la struttura.

Passo 1 – Crea la struttura di cartelle

Apri il terminale o il tuo file manager e crea questa struttura:

second-brain/
├── raw/
│   ├── articles/
│   ├── books/
│   ├── transcripts/
│   └── notes/
├── wiki/
│   ├── index.md
│   ├── log.md
│   └── overview.md
├── output/
└── AGENTS.md

La cartella raw/ è il tuo archivio grezzo: ci finiscono articoli copiati, PDF convertiti in testo, trascrizioni, appunti. Non si modifica mai direttamente.

La cartella wiki/ è il cuore del sistema: qui il modello crea e aggiorna le pagine in Markdown. Obsidian servirà esattamente per navigare questa cartella.

La cartella output/ raccoglie i risultati delle interrogazioni e delle sessioni di lavoro: sintesi periodiche, risposte a domande importanti, report mensili.

AGENTS.md è il documento più importante: è il manuale operativo che dice al modello come comportarsi.

Passo 2 – Scrivi il file AGENTS.md

Questo file è la chiave del metodo. Senza di esso, ogni sessione con il modello reinizia da zero. Con un buon AGENTS.md, l’AI conosce le regole del gioco ogni volta che apri una conversazione.

Ecco un esempio di struttura minimale:

# AGENTS.md – Istruzioni operative

## Ruolo
Sei il bibliotecario della mia wiki personale. Leggi, sintetizzi, colleghi e aggiorni le pagine in base alle fonti che ti fornisco.

## Regole
- Le fonti nella cartella raw/ non si modificano mai.
- Ogni affermazione importante nella wiki deve riportare il riferimento alla fonte.
- I file della wiki usano il formato: YYYY-MM-DD come data di aggiornamento nell'header.
- Ogni pagina deve avere uno stato: draft | reviewed | stable | stale.
- Prima di creare una nuova pagina, controlla se esiste già una pagina correlata e valuta se aggiornare quella.

## Struttura di ogni pagina wiki
- Titolo e stato
- Sintesi (3-5 righe)
- Concetti chiave
- Connessioni ad altre pagine
- Fonti
- Data ultimo aggiornamento

## Indice
Dopo ogni sessione, aggiorna index.md con l'elenco delle pagine modificate o create.

## Log
Registra ogni operazione in log.md con: data, fonte elaborata, pagine create o aggiornate.

Puoi personalizzarlo quanto vuoi. Più è preciso, più il modello lavora in modo coerente nel tempo.

Passo 3 – Apri la vault in Obsidian

Apri Obsidian, clicca su “Apri cartella come vault” e seleziona la tua cartella second-brain/. Da questo momento puoi navigare tutti i file Markdown, vedere i collegamenti tra le pagine, usare la graph view per visualizzare la rete concettuale che si forma.

Obsidian non scrive nulla: è solo il tuo browser per la wiki. Ma è fondamentale, perché trasforma una cartella di file di testo in qualcosa che si può effettivamente esplorare e leggere.

Passo 4 – Prima ingestione

Scegli una fonte semplice per iniziare. Un articolo, un capitolo di un libro, una trascrizione di un podcast. Copiala in raw/articles/ come file di testo.

Ora apri Claude Code, assicurati che possa leggere la tua cartella second-brain/, e dai questo prompt:

Leggi il file AGENTS.md per capire le regole operative.
Poi leggi la fonte in raw/articles/[nome-file].
Crea o aggiorna le pagine wiki rilevanti seguendo le istruzioni.
Aggiorna index.md e log.md.

Guarda cosa succede. Il modello legge la fonte, identifica i concetti principali, crea una o più pagine nella cartella wiki/, aggiorna l’indice e scrive nel log. In Obsidian, aggiorna la vista e vedrai le nuove pagine apparire.

Passo 5 – Prima interrogazione

Dopo aver ingerito due o tre fonti, prova a fare una domanda alla wiki. Non ai documenti grezzi: alla wiki.

Leggi index.md e le pagine della cartella wiki/.
Poi rispondimi: quali sono i temi ricorrenti nelle ultime fonti che ho elaborato?

Questo è il momento in cui il metodo comincia a mostrare il suo valore. Il modello non rilegge le fonti originali da capo: attinge alla struttura già costruita. Le risposte sono più veloci, più contestualizzate, meno soggette ad allucinazioni perché le pagine wiki hanno già citato le fonti di riferimento.

Passo 6 – Manutenzione periodica

Una volta a settimana, dedica venti minuti a questo prompt:

Leggi l'intera cartella wiki/, index.md e log.md.
Segnalami:
- Pagine con stato "stale" o non aggiornate da più di 30 giorni
- Concetti citati in più pagine ma senza una pagina dedicata
- Contraddizioni o affermazioni in conflitto tra pagine diverse
- Pagine orfane senza collegamenti
Proponi un piano di aggiornamento prima di modificare qualsiasi cosa.

Questo passaggio è il “lint” descritto da Karpathy. È ciò che separa una wiki viva da un archivio che marcisce lentamente.

Quanto tempo ci vuole davvero?

Il setup iniziale — creare le cartelle, scrivere un AGENTS.md di base, aprire la vault in Obsidian — richiede meno di venti minuti. Come mostra Antonio Guadagno nel suo video, il sistema diventa operativo in una singola sessione.

Il valore non nasce però in quei venti minuti. Nasce nelle settimane successive, quando ogni nuova fonte che ingerisci arricchisce una rete di concetti già esistente. Quando una domanda che fai oggi trova risposta in qualcosa che hai letto tre mesi fa. Quando il modello segnala che due idee che sembravano separate si contraddicono.

Il secondo brain non è uno strumento: è un’abitudine.

Cosa mettere nel second brain

Il metodo funziona bene quando il dominio è abbastanza circoscritto. Non conviene partire con “tutta la mia vita digitale”. Meglio scegliere un’area ad alto valore:

• apprendimento professionale
• ricerca per un libro o corso
• memoria dei progetti
• journaling e auto-osservazione
• decisioni importanti
• salute e abitudini
• rete di contatti
• letture e podcast
• idee imprenditoriali
• finanza personale

Un buon punto di partenza è scegliere un solo dominio per sei-otto settimane. Per esempio: “tutto ciò che riguarda il mio lavoro, i miei progetti e le mie decisioni professionali”.

Il ruolo umano resta centrale

Il rischio più grande è credere che il modello “sappia”. Non sa: elabora, collega, propone. La responsabilità resta tua.

Tu decidi quali fonti meritano di entrare. Tu controlli se una sintesi è corretta. Tu stabilisci cosa è importante. Tu fai le domande difficili. L’LLM riduce il costo della manutenzione, ma non sostituisce il giudizio.

Per questo ogni pagina critica dovrebbe avere uno stato esplicito: draft, reviewed, stable, stale. Così la wiki non finge una certezza che non ha.

Per approfondire il tema dell’uso consapevole dell’AI, leggi anche il mio articolo su come usare ChatGPT in modo efficace.

Perché è diverso da una normale app di note

Una normale app di note conserva ciò che scrivi. Una LLM Wiki conserva anche ciò che emerge tra le note.

La differenza è enorme. Se leggi cinque articoli su burnout, lavoro profondo, sonno, gestione delle notifiche e creatività, una cartella tradizionale contiene cinque note. Una LLM Wiki dovrebbe produrre anche una pagina “Energia mentale”, collegarla alle altre, estrarre pattern, segnalare tensioni e aggiornare una sintesi più ampia sul tuo modo di lavorare.

Il valore non nasce dalla singola nota. Nasce dai collegamenti.

I rischi da evitare

Il primo rischio è l’allucinazione: il modello può introdurre affermazioni non presenti nelle fonti. Soluzione: citazioni esplicite e revisione umana.

Il secondo è l’obsolescenza: una pagina può sembrare autorevole ma essere vecchia. Soluzione: stato della pagina, data di aggiornamento e controlli periodici.

Il terzo è l’eccesso di accumulo. Se salvi tutto, il sistema diventa rumoroso. Soluzione: ingestione selettiva.

Il quarto è la privacy. Un second brain personale può contenere dati sensibili: salute, finanze, relazioni, lavoro, clienti. Bisogna scegliere strumenti e modelli coerenti con il livello di riservatezza richiesto.

Un workflow settimanale semplice

Ogni giorno salvi solo le fonti davvero utili.

Due o tre volte a settimana chiedi all’LLM di ingerire una fonte alla volta.

Una volta a settimana fai una sessione di manutenzione: controlla la wiki, trova pagine stale, concetti senza pagina, contraddizioni, collegamenti mancanti e domande importanti emerse dalle ultime fonti. Proponi un piano di aggiornamento prima di modificare.

Una volta al mese chiedi una sintesi strategica: leggi index.md, log.md e le pagine aggiornate quel mese. Quali pattern stanno emergendo? Quali decisioni dovresti prendere? Quali aree della tua conoscenza sono deboli o contraddittorie?

Questo trasforma il second brain da archivio a interlocutore.