docs: README 加致謝區段，修正 Karpathy 拼字

- 修 L17「Kaparthy」→「Karpathy」
- 新增致謝：Andrej Karpathy（LLM Wiki 概念，附 gist 與延伸閱讀連結）、
  Amazon Kiro（SDD 方法論學習來源，附官方文件）、Claude（結對共同作者）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@ CC 是個優秀的工程師，但不是個好的專案經理。它會猛衝完
 | **LLM Wiki** | 記憶累積、文件有序 | 雙空間：docs/（人寫）+ .claude/wiki/（CC 整理）|
 
 - SDD：它已經很流行了，做的最徹底應該是 Amazon Kiro，但台灣無法付費，用這個方式比什麼酷炫方式更好，逼 CC 不隨心所欲。
-- LLM Wiki：是大神 Kaparthy 提出的最新的 RAG 想法，這是 Pre-compile 做法，比你公司買的用嵌入模型切割文件成向量的方式更優更不瑣碎，而且執行容易。
+- LLM Wiki：是大神 Karpathy 提出的最新的 RAG 想法，這是 Pre-compile 做法，比你公司買的用嵌入模型切割文件成向量的方式更優更不瑣碎，而且執行容易。
 
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@@ -147,3 +147,16 @@ L1/L2 是你主動標記，L3 是自動兜底——萬一 CC 漏掉前兩層，
 - **結構即協議**：CC 和你共用同一個分類系統，不需要每次解釋
 - **CLAUDE.md 不增長**：超過 100 行就是架構出問題，不是加更多內容
 - **對話結論當場 capture**：討論完用 `/wiki-capture`，知識不再消失
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+## 致謝
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+這個模板站在巨人的肩膀上：
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+- **[Andrej Karpathy](https://gist.github.com/karpathy)** — LLM Wiki 概念的提出者。本模板的雙空間記憶系統直接源自他 2026 年 4 月的構想：用 LLM 把知識「pre-compile」成互相連結的 markdown，而非每次查詢都重跑 embedding 檢索。他的一句話道盡精神：*"Obsidian is the IDE, the LLM is the programmer, the wiki is the codebase."*
+  - 概念延伸閱讀：[The Andrej Karpathy LLM Wiki Idea](https://reliabilitywhisperer.substack.com/p/the-andrej-karpathy-llm-wiki-idea)、[Beyond RAG (Level Up Coding)](https://levelup.gitconnected.com/beyond-rag-how-andrej-karpathys-llm-wiki-pattern-builds-knowledge-that-actually-compounds-31a08528665e)
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+- **[Amazon Kiro](https://aws.amazon.com/documentation-overview/kiro/)** — 本模板的 SDD（Spec-Driven Development）做法學自 Kiro。它把「動手前先有結構化規格」這件事做到最徹底；台灣雖然付費不便，但它的方法論值得致敬與借鑑。
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+- **Claude（Claude Code / Anthropic）** — 本模板的 hooks、機敏防護、模組化安裝與這份說明，都是與 Claude 結對開發完成的。模板本身就是為了讓 Claude Code「從猛衝的工程師變成有紀律的工程師」——它既是工具，也是共同作者。