北美理财太复杂？我用 Claude Code 搭了一个 LLM Wiki 理财知识库把你的专业知识，变成 AI 知识库，

这是 AI 理财系列的第 1 篇。本系列讲述如何用 Claude Code 和 LLM Wiki 构建个人理财 AI 系统。

一、把你的专业知识，变成 AI 知识库

你在北美生活多年，积累了一套别人没有的知识——账户怎么配、税怎么省、跨境怎么合规。这些知识散落在你脑子里，帮不了别人，也很难系统化地帮自己。

这篇文章解决的不只是理财问题，而是一个更大的问题：怎么把你的专业知识，结构化成 AI 可以直接调用的知识库，然后用它高效决策，甚至变现。

理财是一个好入口——北美的账户体系（401K、Roth IRA、HSA、529）、税务规则（Wash Sale Rule、FBAR、资本利得）、跨境合规，对大多数华人来说确实复杂，值得认真整理。但这套方法本身是通用的，法律、医疗、移民、职场都可以用同样的逻辑建库。

我最近用 Claude Code 和 LLM Wiki 把自己的理财知识系统化，搭出了这套工作流。下面是完整教程，面向愿意深入使用 AI、相信知识可以变现的人。

二、核心概念：Claude Code 和 LLM Wiki 是什么？

在开始动手之前，我们先花一点时间理解两个核心工具。

什么是 Claude Code？

Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手，和你可能用过的 ChatGPT 网页版最大的区别是：它运行在命令行里，能直接读写你电脑上的文件。

这意味着什么？

当你用 ChatGPT 提问，你是把问题打进对话框，AI 不知道你的实际情况，给出的回答都是通用的。但 Claude Code 可以读取你专门整理的知识文件，理解你的项目结构，然后根据你的具体情况给出答案。

举个例子：你告诉 Claude Code "我今年刚换工作，旧公司的 401K 我应该怎么处理？"，它可以同时查阅你预先整理的 401K Rollover 知识、你的当前税务级别说明（你写进文件里的，不是实际数字），然后给出一个有针对性的分析框架。

Claude Code 不是一个复杂的程序员工具。你不需要会写代码。你需要的是学会和它"对话"——用自然语言告诉它你想要什么，它来帮你整理、分析、生成内容。

更多关于 Claude Code 的介绍，可以参考我之前写的概览文章：Claude Code 入门概览

什么是 LLM Wiki？

LLM Wiki 是 AI 博主 Andrej Karpathy 提出的一个方法论。他的核心思想是：

与其每次都让 AI 从头回答问题，不如先建立一个专属知识库，让 AI 基于这个知识库工作。

Karpathy 的方法把知识管理分成三层：

raw_material/    ← 原始素材：你搜集的文章、笔记、链接
wiki/            ← 知识库：整理过的、结构化的知识条目
output/          ← 产出：基于你个人情况的具体分析

这三层的关系是：你把原始素材喂给 AI，AI 帮你提炼成 wiki 条目；当你需要做决策的时候，AI 结合 wiki 里的知识和你在 output 里提供的个人情况，给你具体的建议。

原始的 Karpathy LLM Wiki Gist 在这里：gist.github.com/karpathy/44…

为什么把两者结合？

单独用 Claude Code 或者 LLM Wiki 的方法，都有局限：

光有 Claude Code，但没有整理好的知识，你每次提问都要重新解释背景，AI 给出的回答也是泛化的。
光有 LLM Wiki 的文件结构，但没有 Claude Code，你只能手动管理文件，提取知识，自己分析，效率低。

两者结合，Claude Code 成为你知识库的"操作系统"——它能帮你整理原始素材、生成和更新 wiki 条目、根据你的个人情况做分析，同时保持所有内容都存在你本地，隐私可控。

三、项目初始化：从零开始搭建

好，现在开始动手。这一步我会带你完成工具安装和项目初始化。

工具安装

你需要安装三个工具：

1. VS Code

VS Code 是一个免费的代码编辑器，我们用它来查看和编辑 Markdown 文件（知识库用Markdown文件，LLM最好理解）。去 code.visualstudio.com 下载安装，选择你的操作系统版本。

2. Claude Code

Claude Code 运行在命令行里。安装步骤：

macOS：打开"终端"（Terminal），运行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Windows：打开 PowerShell，运行同样的命令

如果你没有安装 Node.js，先去 nodejs.org 下载 LTS 版本安装。

安装完 Claude Code 后，运行 claude 命令，按提示登录你的 Anthropic 账户（需要先在 claude.ai 注册，需要 Claude Pro 订阅，约 $20/月）。

如果不想用命令行，claude.ai 的 Projects 功能也可以完成类似的知识库工作，但 Claude Code 在文件读写和 Skill 自动化上更强大，本文以 Claude Code 为主。

3. Git

Git 是版本控制工具，让你的知识库有历史记录，也方便备份。去 git-scm.com 下载安装。安装完成后，在终端运行 git --version，能看到版本号就说明安装成功。

你还需要在 github.com 注册一个免费账号，用来备份和（可选地）分享你的知识库。对 Git 和 GitHub 完全陌生的话，可以先看这个入门教程：GitHub 官方入门指南（中文）。

项目初始化：建立目录结构

安装好工具之后，在你的电脑上选一个地方（比如文档文件夹里）新建一个文件夹，命名为 wealth-llm-wiki。

然后在终端里进入这个文件夹：

cd ~/Documents/wealth-llm-wiki

现在，打开 Claude Code：

claude

你会看到一个命令行界面，可以开始输入 Prompt 了。把下面这个初始化 Prompt 发给它：

初始化 Prompt（直接复制粘贴）：

请帮我初始化一个北美华人个人理财知识库项目，用 LLM Wiki 三层结构组织。
参考 Karpathy 的 LLM Wiki 方法论（https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f）来理解三层结构的设计理念。


请完成以下操作：

1. 创建目录结构：
   - raw_material/（存放原始素材：文章摘录、笔记、链接）
   - wiki/（存放整理后的知识条目，按主题分文件夹）
   - output/（存放个人数据分析，不进入 Git）

2. 在每个目录下创建 README.md 说明该目录的用途和规范

3. 创建 CLAUDE.md 文件（这是给 Claude Code 看的项目说明），内容包括：
   - 项目概述：北美华人理财知识库
   - 目录结构说明
   - 写作规范：中英混用，技术术语保留英文
   - 隐私规则：
     * 永远不要把含个人金额、账户余额、持仓快照的内容放入 raw_material/ 或 wiki/
     * 含个人数据的分析产物一律写入 output/（已被 .gitignore）
     * 在 wiki/ 条目里使用通用术语和示例，不引用用户具体持仓

4. 创建 .gitignore，忽略 output/ 目录和所有 .private 文件

5. 初始化 Git 仓库（git init）

请执行完成后，告诉我目录结构，并确认 CLAUDE.md 已经包含完整的隐私规则。

Claude Code 会开始执行，创建所有这些文件和目录。完成后，你的项目结构应该看起来像这样：

wealth-llm-wiki/
├── CLAUDE.md
├── .gitignore
├── raw_material/
│   └── README.md
├── wiki/
│   └── README.md
└── output/
    └── README.md

这个初始化很重要，因为 CLAUDE.md 就是 Claude Code 的"使用说明书" 。每次你在这个项目里启动 Claude Code，它都会自动读取 CLAUDE.md，了解项目的规则和背景。这意味着你不需要每次都重新解释"这是什么项目"。

四、用 Obsidian 提升知识关联度

目录结构建好了，接下来推荐安装一个工具来让知识库更好用：Obsidian。

为什么要用 Obsidian？

Claude Code 帮你生成和整理知识条目，但看知识的时候，用普通文本编辑器/或者VS Code浏览一堆 Markdown 文件并不直观。Obsidian 是一个专门针对 Markdown 知识库设计的工具，它提供：

Graph View：可视化展示知识点之间的关联，让你一眼看出哪些主题是连通的
Wiki Link：用 [[401K]] 这样的格式在条目之间建立超链接，跳转方便
Dataview 插件：可以像数据库一样查询你的知识条目（比如"列出所有关于税务的条目"）
本地存储：所有文件都在你的电脑上，隐私有保障

安装和配置

去 obsidian.md 下载安装 Obsidian
打开 Obsidian，选择"Open folder as vault"
选择你的 wealth-llm-wiki 根目录（不是 wiki/ 子目录，是整个项目文件夹）
Obsidian 会把整个项目识别为 Vault，你可以同时浏览 raw_material/、wiki/、output/ 三个目录

安装 Dataview 插件：

在 Obsidian 里点击左下角的"设置"图标 → 进入"Community plugins" → 搜索"Dataview"，安装并启用。

开启 Graph View：

在左侧栏找到"Graph view"图标（像原子结构的那个），点击打开，你会看到知识点之间的关联图。随着你往 wiki/ 里添加更多条目，Graph View 会变得越来越丰富。

五、完善知识库的 Prompt

现在进入最核心的部分：怎么用 Prompt 让 Claude Code 帮你建立理财知识体系。

第一步：建立知识点提纲

先让 Claude Code 给你搭一个北美华人理财知识体系的骨架。在 Claude Code 里输入：

请在 wiki/ 目录下创建理财知识体系的目录结构和提纲。

北美华人理财知识体系应覆盖以下主题：

1. 财务基础（financial-basics/）
   - 北美账户类型总览、信用体系、净资产计算

2. 投资（investing/）
   - ETF vs 主动基金、美股基础、资产配置、Brokerage 账户类型

3. 税务（tax/）
   - 联邦税率、资本利得税、Wash Sale Rule、FBAR 和 FATCA 申报

4. 退休规划（retirement/）
   - 401K 基础、Roth IRA vs Traditional IRA、Mega Backdoor Roth、401K Rollover

5. 跨境资产（cross-border/）
   - 中美汇款规则、中国账户申报要求、汇率风险

6. 教育资金（education/）
   - 529 Plan 基础、529 vs Roth IRA 用于教育

请为每个主题创建文件夹，在每个文件夹里创建 index.md 列出该主题下需要建立的知识条目清单。

执行完之后，你的 wiki/ 目录会有清晰的分类结构。

第二步：填充具体知识点

有了骨架，现在开始填充内容。以 401K Rollover 为例，演示完整流程。

场景：你刚换了工作，不知道旧公司的 401K 该怎么处理。

第一，去搜集原始素材：在 IRS 官网、Investopedia 或信任的财经网站，把关于 401K Rollover 的内容复制到 raw_material/retirement/401k-rollover-sources.md 里，加上来源链接。

第二，让 Claude Code 提炼知识：

请阅读 raw_material/retirement/401k-rollover-sources.md，
提炼成一篇 wiki 条目，保存到 wiki/retirement/401k-rollover.md。

要求：
- 语言：中文为主，专业术语保留英文
- 结构：概述 → 主要选项 → 各选项对比 → 注意事项 → 常见误区
- 使用通用示例，不引用具体金额
- 在适当地方用 [[链接]] 关联相关概念（如 [[Traditional IRA]]、[[Roth IRA]]）
- 在文件开头加 YAML frontmatter：tags: [retirement, 401k, rollover]

Claude Code 会生成一篇结构清晰的 wiki 条目，包含概述、主要选项对比（留在原账户 / 转入新 401K / 转入 IRA / 提现）、60天规则、Direct vs Indirect Rollover 的区别，以及常见误区（比如"先提现再存"会触发税务和罚款）。

第三步：按需持续填充

用类似的方式，逐步填充各个主题的知识点。你不需要一次做完，可以按需填充：今天想了解 Roth IRA 转换，就搜集素材、让 Claude Code 整理；报税前，再来填充税务相关条目。

随着时间积累，你的知识库会越来越完整，成为真正属于你的理财参考手册。

六、用 Skill 简化日常操作

当你开始频繁使用知识库，你会发现某些操作是重复的——比如"把我找到的这篇文章提炼成 wiki 条目"。这时候可以用 Claude Code 的 Skill 功能来简化这些操作。

什么是 Skill？

Skill 是 Claude Code 里可以直接用斜杠命令调用的预设 Prompt——本质上是结构化的 Prompt，存成文件后随时复用。你甚至可以直接让 Claude Code 帮你生成 Skill 文件。关于 Skill 的详细介绍可以参考 Claude Code 官方文档。

两个常用 Skill

Skill 1：wealth-extract（提炼素材）

这个 Skill 把你放在 raw_material/ 里的新素材，提炼成 wiki 条目。创建方式：

请创建一个名为 wealth-extract 的 Skill。

功能：
- 接收 raw_material/ 下的文件路径作为参数
- 识别涉及的理财主题
- 提炼成标准格式的 wiki 条目（中文为主，术语保留英文）
- 保存到对应的 wiki/ 子目录
- 添加 YAML frontmatter（tags 和 created 字段）
- 用 [[Wiki Link]] 关联相关概念

创建完之后，以后你每次有新素材，只需要：

/wealth-extract raw_material/tax/roth-conversion-article.md

Skill 2：wealth-sync（同步检查）

请创建一个名为 wealth-sync 的 Skill。

功能：
- 扫描 raw_material/ 目录下的所有文件
- 对比 wiki/ 目录，找出还没有对应 wiki 条目的素材文件
- 生成待处理清单，列出每个未处理文件的路径和推测主题
- 输出格式：Markdown 表格，包含文件名、推测主题、建议写入的 wiki 路径

创建完之后，每周跑一次 /wealth-sync，快速看到知识库里有哪些"欠账"。

七、Output 管理：让 AI 真正了解你的情况

前面建立的 wiki/ 是通用知识，但理财决策最终是个性化的。这就是 output/ 目录的用途。

output/ 的设计原则

output/ 里的内容永远不进入 Git。

这是在 .gitignore 里设置的，也是 CLAUDE.md 里强调的隐私规则。你在 output/ 里可以放真实的、含个人数据的文件：

output/
├── my-situation.md       ← 你的基本财务情况描述
├── annual-review-2025.md ← 年度财务回顾
├── decision-log/         ← 重要决策记录
└── tax-prep/             ← 报税准备

个人情况文件示例

在 output/my-situation.md 里，用自然语言描述你的情况：

# 个人财务情况概述

## 工作情况
- 在科技公司做软件工程师，今年刚换工作
- 公司提供 401K，match 50% up to 6%
- 收入层级：MFJ 联合申报，属于 22% 联邦税率区间

## 账户情况
- 有 Roth IRA（在 Fidelity）
- 有旧公司 401K 待处理
- 有 Brokerage 账户，主要持有 Index Funds

## 中国资产
- 国内有银行存款，超过 $10,000，每年需要申报 FBAR
- 每年往国内汇款，在 $10,000 限额内

## 家庭情况
- 已婚，有一个孩子，计划用 529 存教育金

这个文件可以包含你的真实数字——收入区间、账户余额量级、持仓比例——细节越具体，AI 给出的建议越有针对性。因为它在 output/ 里，.gitignore 保证它永远不会上传到任何地方。

你可以在 Obsidian 里安装 Templater 插件，把 my-situation.md 做成模板，以后每次更新个人情况时从模板新建，格式统一，不容易漏项。当你问"我的 401K Rollover 最优方案是什么"，Claude Code 会同时读取 wiki/ 的知识和这份文件，给出真正针对你情况的分析。

八、用 Quartz 分享发布

如果你整理的 wiki 内容很好，想分享给其他华人朋友，可以用 Quartz 把 wiki/ 发布成一个网站。

Quartz 是一个开源工具，专门把 Obsidian 格式的 Markdown 文件发布成静态网站，支持 Wiki Link 跳转和搜索。去 quartz.jzhao.xyz 看官方文档。部署方式有两种：免费用 GitHub Pages，或者部署到 Vercel、Cloudflare Pages 等云平台。

发布范围你可以灵活选择：只发布 wiki/（纯净知识库）、或者同时发布 raw_material/ 和 wiki/（展示研究过程）。output/ 因为包含私人数据，始终不发布，.gitignore 从结构上保障这一点。

如果只想自用，不需要发布。Obsidian 的本地搜索和 Graph View 已经足够好用。

九、工具清单

工具	用途	费用	必须
Claude Code	AI 助手，读取文件，生成知识条目	~$20/月（Claude Pro 订阅）	✅
VS Code	编辑 Markdown 文件	免费	✅
Git	版本控制，历史记录	免费	推荐
GitHub	云端备份，可选公开分享	免费（公开仓库）	推荐
Obsidian	可视化浏览知识库，Graph View	免费（个人用）	推荐
Quartz	把 wiki 发布成网站	免费（开源）	可选

十、这套方法的边界在哪里？不同目标，不同玩法

这套知识库的设计不只是为了理财，也不只是为了自用。它的本质是：把你在某个领域的专业积累，结构化成 AI 可以直接调用的知识，然后用这个知识变现。

理财是一个例子，你完全可以用同样的方法建立法律知识库、移民政策知识库、职场晋升知识库——任何你有专业积累、别人愿意付费咨询的领域都适用。

根据你的目标，有几条不同的路线：

路线 A：纯自用 知识库只为自己服务。Claude Code 读你的知识，结合你的个人情况，给你具体建议。这条路线的收益是决策质量提升和时间节省——见 CPA 前你已经把问题想清楚了，见 FA 前你已经知道该问什么。

路线 B：公开 raw + wiki，帮助自己和别人 把 raw_material/ 和 wiki/ 发布出去（通过 Quartz 或 GitHub）。这条路线建立你在某个领域的公开知识图谱，能帮助有同样困惑的人，也能积累你的个人品牌。

路线 C：部分公开，吸引潜在客户 只发布 wiki 里的通用部分，保留你的深度分析和个性化建议。公开内容展示你的专业判断力，有需要深度咨询的人自然找过来。这是知识型个人 IP 的常见路径。

路线 D：建立客户目录，用知识赚钱 在 output/ 里建立有序的客户目录，每个客户一个文件夹，存放他们的情况描述和分析产出。你用自己的知识库 + Claude Code 为多个客户服务，output/ 始终私有，客户数据永不上传。

路线 E：构建自己的专业 Agent 当客户积累到一定数量，重复性咨询工作就有了自动化的价值。这个知识库可以成为你自己的专业 Agent 的基础——把你的分析框架、判断逻辑、常见问题的处理方式都编进 Agent，让 Agent 完成初步分析，你负责最终审核和判断。

十一、从这里出发

我们已经在 GitHub 上建立了这个项目的起点：github.com/austinxyz/w…，你可以 fork 这个仓库，在已有结构上直接开始。

第 2 篇在这个知识库基础上叠加了自动化投资分析 Workflow，第 3 篇完整展示了整套投资操作系统的六个阶段。

北美理财太复杂？我用 Claude Code 搭了一个 LLM Wiki 理财知识库