Das Problem: Ablagen voller Dokumente, aber kein Wissen
Kennt ihr das? In euren Dokumentenbibliotheken stapeln sich PDFs, Konzepte, Protokolle und Präsentationen. Jedes einzelne Dokument enthält wertvolle Informationen – aber niemand bereitet sie auf. Wer etwas wissen will, muss suchen, öffnen, lesen und sich die Zusammenhänge selbst zusammenreimen. Eine gepflegte Dokumentation wäre die Lösung, aber die Pflege ist Handarbeit. Und Handarbeit bleibt liegen.
Genau für dieses Problem hat Andrej Karpathy – Mitgründer von OpenAI und ehemaliger KI-Chef bei Tesla – ein spannendes Muster beschrieben: das LLM-Wiki. Die Idee steht in seinem Original-Gist↗ und ist verblüffend einfach: Ihr werft alles, was ihr lest und sammelt, in einen Eingangs-Ordner. Ein LLM liest das Material, extrahiert die wichtigsten Konzepte und baut daraus ein strukturiertes Wiki aus Markdown-Dateien – mit Zusammenfassungen, Querverweisen und einem Index. Jede neue Quelle, die ihr hineinwerft, aktualisiert das Wiki. Karpathy nennt das „Compilation”: Die KI kompiliert Rohmaterial zu Wissen, so wie ein Compiler Quellcode zu einem Programm übersetzt.
Karpathy beschreibt sein Muster für Coding-Agenten wie Codex oder Claude Code auf dem eigenen Rechner. Aber die Zutaten – ein Eingangs-Ordner, ein Ziel-Ort für Markdown-Dateien und ein KI-Agent, der beides verbindet – haben wir inzwischen auch direkt in Microsoft 365. Und zwar ohne ein einziges externes Werkzeug.
Die Zutat: Copilot in SharePoint
Der Agent, den wir dafür brauchen, heißt Copilot in SharePoint – manche kennen ihn noch unter seinem früheren Namen „Knowledge Agent”. Das ist der Copilot, den ihr direkt auf einer SharePoint-Site öffnet und der dort mit euren Inhalten arbeitet: Er beantwortet Fragen, erstellt Dateien, Seiten und Bibliotheken – und, besonders interessant für uns, er kann Skills anlegen und verwalten. Ein Skill ist dabei eine wiederverwendbare Fähigkeit, die ihr im Copilot per Befehl aufruft.
Ein Hinweis zur Einordnung: Das Erstellen von Inhalten und Skills ist Teil der Microsoft-365-Copilot-Lizenz. Wer Skills später in geplanten KI-Automatisierungen über große Content-Mengen laufen lassen will, braucht dafür zusätzlich Copilot Credits – die Details stehen in der offiziellen Dokumentation↗. Für unsere Demo reicht die normale Lizenz.
Die Architektur: zwei Bibliotheken und ein Agent
Ăśbertragen wir Karpathys Muster auf SharePoint, brauchen wir genau drei Dinge:
- Eine Eingangs-Bibliothek – Karpathys „Raw-Ordner”. Hier landet alles, was in das Wiki einfließen soll: Dokumente, Notizen, Berichte.
- Eine Ziel-Bibliothek – das eigentliche Wiki. Hier legt die KI aufbereitete Markdown-Artikel ab: zusammengefasst, strukturiert, verschlagwortet und in bestehende Themen einsortiert.
- Copilot in SharePoint als Agent, der die Verbindung herstellt.
Was bei Karpathy die Schema-Datei ist (bei ihm eine CLAUDE.md oder AGENTS.md), übernehmen in SharePoint Markdown-Konfigurationsdateien, die festhalten, wie das Wiki aufgebaut ist und funktioniert. Das Schöne daran: Diese Dateien müsst ihr nicht selbst schreiben – Copilot erzeugt sie automatisch. Dazu gleich mehr.
Demo: Ein LLM-Wiki in einer SharePoint-Site aufbauen
Legt zuerst zwei Dokumentbibliotheken in eurer Site an:
- Wiki-Eingang: Hier speichern wir die Eingangs-Dokumente, mit denen wir das Wiki befĂĽllen wollen. Immer, wenn wir neue Informationen oder Dokumente erhalten, legen wir sie hier ab.
- Wissensbibliothek: In dieser Bibliothek speichert die KI später die Informationen, die sie aus dem Wiki-Eingang extrahiert hat. Sie wird dort Artikel- und Topic-Seiten anlegen.
Danach öffnen wir den Copiloten der SharePoint-Site und geben diesen Prompt ein:
Sieh dir den folgenden Gist an: "https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f"
Erstelle mir ein LLM-Wiki. Die Quelldaten liegen in der Bibliothek "Wiki-Eingang". Baue das Wiki in der Bibliothek "Wissensbibliothek" auf.
Erstelle auch alle dafĂĽr notwendigen Skills, wie den Skill "Ingest".
Mich interessieren in dem Wiki vor allem Themen aus den Bereichen "M365", "SharePoint" und "Development".
Nach einiger Zeit hat uns die KI in der Wissensbibliothek eine initiale Struktur angelegt:
In meinem System bekomme ich dabei drei Dinge:
- eine index-Datei als Einstiegspunkt in das Wiki,
- einen Ordner mit den einzelnen Themenbereichen, die die KI aus den Quelldokumenten extrahiert hat, und
- einen Ordner _system, in dem gespeichert wird, wie das Wiki genau funktionieren soll und welche Dateien wann verarbeitet worden sind.
Dieser _system-Ordner ist das SharePoint-Pendant zu Karpathys Schema-Datei: Markdown-Konfigurationsdateien, die die Spielregeln des Wikis festhalten. Und genau wie versprochen haben wir davon keine Zeile selbst geschrieben – Copilot hat sie aus dem Prompt und dem Gist abgeleitet und automatisch erzeugt.
Skills: das Wiki pflegt sich selbst
Der initiale Prompt hat uns außerdem ein paar praktische Skills angelegt, die wir ab jetzt im Copilot der Site verwenden können:
- /ingest: Wenn wir diesen Skill aufrufen, scannt die KI die Bibliothek „Wiki-Eingang” nach neuen Dokumenten und verarbeitet sie in unsere Wissensbibliothek – neue Artikel entstehen, bestehende werden ergänzt und verknüpft.
- /lint: Prüft das Wiki auf defekte interne Links, fehlende Quellenangaben, verwaiste Seiten, Dubletten und ungeklärte Widersprüche.
Damit ist der Arbeitsablauf im Alltag herrlich unspektakulär: Wenn wir neue Informationen oder Dokumente erhalten, legen wir sie einfach in der Bibliothek „Wiki-Eingang” ab und rufen einmal /ingest im Copilot auf. Und unser Wiki aktualisiert sich von alleine.
Haltet euch kurz vor Augen, was da gerade passiert ist: Wir haben mit zwei Bibliotheken und einem einzigen Prompt ein System gebaut, das Rohdokumente automatisch in gepflegte, verschlagwortete und untereinander verlinkte Wiki-Artikel verwandelt. Vor zwei Jahren wäre das ein mittelgroßes Entwicklungsprojekt gewesen.
Grenzen und Einordnung
Ein paar ehrliche Anmerkungen gehören dazu:
Die Qualität der Quellen bestimmt die Qualität des Wikis. Das betont auch Karpathy in seinem Gist: Wer unsortierten Müll in den Eingang wirft, bekommt strukturierten Müll als Wiki. Die KI nimmt euch das Aufbereiten ab, nicht das Kuratieren.
Das Ergebnis will geprüft werden. Der /lint-Skill hilft, Widersprüche und verwaiste Seiten zu finden – aber die fachliche Kontrolle, ob die KI eure Dokumente richtig verstanden hat, bleibt bei euch. Ein LLM-Wiki ersetzt keine Review-Kultur, es macht sie erst praktikabel.
Der Aufruf ist (noch) Handarbeit. In meinem Setup stoße ich /ingest manuell an. Wer den Schritt automatisieren will, landet bei den geplanten KI-Automatisierungen – und damit beim Thema Copilot Credits.
Das Feature ist im Rollout. Copilot in SharePoint wird gerade breit ausgerollt (Stand Anfang November 2026). Wie euer Copilot auf den Prompt reagiert und welche Struktur er anlegt, kann sich im Detail von meinem Ergebnis unterscheiden – die KI baut die Spezifika schließlich in Zusammenarbeit mit euch auf, genau wie es Karpathys Idea File vorsieht.
Fazit
Karpathys LLM-Wiki ist für mich eines der spannendsten Muster, um aus KI mehr zu machen als einen Chat mit Vergesslichkeit: Wissen wird einmal kompiliert statt bei jeder Frage neu zusammengesucht. Und das Beste daran: Ihr braucht dafür keinen Coding-Agenten und keinen lokalen Rechner. Zwei Dokumentbibliotheken, ein Prompt an den Copiloten eurer SharePoint-Site – und ihr habt ein Wiki, das sich selbst pflegt. Probiert es aus: Legt die beiden Bibliotheken an, werft ein paar Dokumente in den Eingang und schaut, was die KI daraus macht.