Traditionelles KI-Wissensmanagement scheitert oft an seiner eigenen Komplexität: Teure Vektordatenbanken, fehleranfällige RAG-Pipelines und Wissensbanken, die unter ihrer eigenen Last zusammenbrechen, sind für viele Entwickler Alltag. Mit seinem viralen „LLM-Wiki“-Ansatz hat Andrej Karpathy einen Gegenentwurf vorgestellt, der auf radikale Einfachheit setzt: Ein persistentes, selbstwachsendes KI-Second-Brain aus reinem Markdown, organisiert in drei klaren Schichten. Doch wie funktioniert das Prinzip aus raw/, wiki/ und normativer Steuerung technisch im Detail? Wo liegen die operativen Stärken eines textbasierten Graphen – und warum sollte eine KI niemals das vollständige Knüpfen unseres Wissensnetzes übernehmen? Eine fundierte Analyse eines technologischen Paradigmenwechsels.