面向 LLM / Agent / RAG 全栈学习的个人 Obsidian Second Brain 知识体系
markdown obsidian LLM RAG Agent RLHF SFT interview knowledge-base
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这是一个个人知识管理仓库，基于 Obsidian 构建，记录了大语言模型（LLM）及相关技术栈的学习笔记、面试准备资料、论文精读、课程笔记和微信文章剪藏。
定位：从零到一的 LLM 工程师成长路径 —— 理论 + 实战 + 面试三位一体。
LLM-Wiki/
├── 01.raw/ # 原始素材（核心内容）
│ ├── 00.WorkSpace/ # 项目包装、面试生存指南
│ ├── 01.Inbox/ # 收件箱（临时存放）
│ ├── 02.DailyNotes/ # 日记 / 每日记录
│ ├── 03.SelfNotes/ # 自学笔记（八股生存指北等）
│ ├── 04.Interview/ # 面试相关（真题题库、简历模板）
│ ├── 05.Wechat/ # 微信文章剪藏（汐绫惠夜、骑猪撞宝马等）
│ ├── 06.Zhihu/ # 知乎剪藏
│ ├── 07.Website/ # 网页剪藏
│ ├── 08.Research/ # 论文精读笔记
│ ├── 09.Book&Courses/ # 书籍 & 课程资料（波哥LLM训练营等）
│ ├── 10.GitHub/ # GitHub 相关笔记
│ ├── 11.Leetcode/ # LeetCode 刷题笔记
│ ├── 12.Others/ # 其他杂项
│ └── 13.Videos/ # 视频笔记
├── 02.wiki/ # 知识条目（Obsidian wiki 链接）
├── 03.templates/ # 模板文件
├── 04.output/ # 输出产物
├── Bases/ # Obsidian Dataview 基础定义
├── boards/ # 看板数据
├── Logs/ # 运行日志
├── AGENTS.md # Codex CLI 操作手册
└── _CLAUDE.md # Vault 约定规则
- 大厂 LLM 面试真题题库（已分类版） — 57 个文件，按主题分类
- LLM 简历模板 — 5 个岗位模板 + MedClaw 改写版
- 覆盖：Transformer 架构、预训练/SFT/RLHF、RAG 系统、Agent 框架、分布式训练、模型压缩
- 八股生存指北系列：RL 强化学习、SFT 模型微调、构建数据集
- 面试生存指南：技术栈梳理、项目话术准备
- Agent 方向核心论文精读笔记
- 聚焦 Memory Mechanism、Multi-Agent Systems、Production-Ready Agents
- 波哥 LLM 训练营全套课程资料：
- CC-runtime（C++ 推理运行时）
- Function Calling
- RAG 实战
- Skills 技能框架
- Agent 拓业智询
- 汐绫惠夜 — 17 篇：RL、分布式训练、模型压缩、MoE 等
- 骑猪撞宝马 — 4 篇：Agent 面经、大模型岗位分析、学习路线
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Obsidian | 知识库主界面，双向链接 + Dataview |
| Codex CLI | AI 协作编辑，遵循 AGENTS.md 规范 |
| Git + GitHub | 版本控制 & 远端备份 |
Mermaid (forest theme) |
图表可视化 |
详见 _CLAUDE.md：
- 所有笔记使用 AI-first frontmatter（
type,date,tags,ai-first: true） - 使用
[[wikilinks]]建立实体间链接 - 外部声明需标注 recency marker 和来源
- Mermaid 图表默认
forest主题 + compact 布局 - 临时文件放
._trash&cache/，不纳入版本追踪
| 仓库 | 说明 |
|---|---|
| KnowFoundry-RAG-Console | KnowForge RAG 平台 |
| qwen-code | Qwen Code fork |
| vectorpeak-agent-skills | 自定义 Agent Skills |