LLMwikiを始めて一週間の感想

基本情報

• 著者: あーしだよ！
• 公開日: 2026年4月16日 02:00
• 実装: nvkさんのスキルを使用（GitHub: nvk/llm-wiki）
• 記事数: 約30記事

運用期間と概要

約1週間のLLM Wiki運用による気づきをまとめた記事。AndreiカルパシーさんのアイディアをClaude Codeに統合し、lobster-wikiツールで実装。

主な感想・気づき

ポジティブな点

• 予期しない共通性の発見: AIが無関係に見える記事間で意外なつながりを見出す
• Wikiの成長方向を協力設計: AIに「次に何を調べたら面白いか」を相談可能
• Wiki形式の視認性: Obsidianと比べ関連情報を辿りながら読むのが楽しい

ネガティブな懸念

著者は「本当に自分が賢くなっているのか不確実」と指摘。AIが大部分の作業（素材取込・記事化・リンク整備）を担当するため、「気持ちよさ」だけかもしれないと懸念。研究によればAI使用は学習を速める一方、長期記憶定着率が低下する可能性を提示。

質問提案型運用の具体例

AIがWiki全体を把握した状態で「こっちの方向を調べると今の文脈と合いそう」という提案を受け、単独思考より広範なテーマ展開が可能になったことを記載。

実装上のコツ

1. 初期記事の厳選: Wiki全体の雰囲気・方向性を決定
2. 段階的な幅の拡張: 関連テーマから始めて、後に異分野を追加
3. 素材の選別: 闇雲な大量投入より「文脈への意義」を考慮
4. AIのコンテキスト活用: リンク確認後の素材投入で接続増加
5. 合成錬金釜感覚: 素材の順序・組み合わせで出力が変化

使用ツール一覧

• Claude Code（生成AI）
• Obsidian（ノート管理比較対象）
• nvkのLLM Wikiスキル
• lobster-wiki

楽しみ方の3パターン

1. 異分野記事の混合による思考の接続
2. 個人感想・メモの記事化で内外知識の接点抽出
3. 単一テーマの段階的積み重ねによる知識成長ログ化

注記

著者は「文章はClaude Codeが執筆し、技術知識が限定的」と明記。コツは「使用スキルの特性かもしれない」と慎重に注釈。