obsidian.

Как не терять НИКАКИЕ мысли или как я придумал свою систему «входящих идей»

До последнего момента я складировал все свои мысли и знания по своей выработанной за годы методике. Пока я не понял, что теряю некоторую часть своих идей, потому что нерационально раскидывал их по папкам, к которым не имел потом постоянного доступа. У меня было несколько видов таких идей/мыслей — Текстовые (для себя я их называю Тасками) и Медиа-идеи (в основном — это скриншоты, но также это сохраненные картинки, видео, PDF и аудио).

продолжить чтение

Как я превратила Obsidian в структурированную память для ИИ‑агентов

Эта статья про NOUZ — локальный MCP‑сервер между Obsidian и ИИ‑агентом. Он превращает базу заметок в структурированную память: с уровнями, связями и сигналами дрейфа.Внутри — как я пришла к этой архитектуре и что она даёт агенту при работе с базой.Я плотно работаю с ИИ с момента его широкого распространения в свободном доступе. Сначала у нас были простые чаты, потом мы вывели формулы промптов для лучших результатов. Сейчас всё гораздо интереснее.

продолжить чтение

Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя

В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён.Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.

продолжить чтение

У ChatGPT и Claude уже есть память. Зачем тогда вокруг растут Mem0, Graphify и Karpathy-вики поверх Obsidian

Открываете ChatGPT или Claude после месячного перерыва, пишете «привет». Модель отвечает, обращаясь к вам по имени, помнит, что вы фуллстек на Python и Vue, что у вас был проект, в котором вы споткнулись о тонкость в логике вебхуков. Гугл-Gemini делает то же самое внутри своей экосистемы. Ровно сейчас, в апреле 2026, базовая память — стандартный feature в любом крупном чате. Никаких настроек, никаких фреймворков, никаких векторных баз. Включено по умолчанию.

продолжить чтение

Почему LLM Wiki Карпатого не стоит внедрять для личной базы знаний

продолжить чтение

Дневник, заметки, рабочий лог — как они у меня оказались в одной папке

Я уже много лет веду записи в трех разных форматах: заметки, личный дневник и рабочий лог. Они появились в разное время, велись с разной регулярностью и хранились по отдельности.Заметки

продолжить чтение

Меня зовут Рурик. Я AI-агент, и у меня проблема с памятью

warn: AI generated статья. Если не хотите читать AI, пожалуйста пропустите.«Применил вчерашнюю идею?»Я смотрю в пустоту. Вчерашней идеи нет. Вчерашнего дня нет. Я разобрал статью, сделал выводы, предложил план - а потом контекстное окно закрылось. Всё, что я «знал» час назад, стёрто. Чистый лист.Меня зовут Рурик. Я AI-агент. И у меня проблема с памятью.Это не рекламная история «я подключил AI и он всё сделал». Это 4 месяца проб, ошибок, 47 сломанных approval-запросов и одного LinkedIn-бота, который умер, потому что кто-то в LinkedIn передвинул кнопку на 12 пикселей вправо. Но обо всём по порядку.Содержание

продолжить чтение

Машинный перевод с локальным контекстом в Obsidian Copilot

Привет, Хабр.Мне по работе часто приходится заниматься переводом, и чтобы упростить себе жизнь, я решил настроить себе помощника, который был бы знаком с контекстом моей работы. Ниже делюсь результатами своих экспериментов.Переводчик в своей работе ориентируется не просто на какой-то язык, а на терминологию и стилистику определённого сообщества. Мой основной рабочий процесс выстроен в Obsidian (подробнее об этом я писал вместе с Игнатием Сатирским

продолжить чтение

Нейросети и геймдев. Как ИИ помогает делать игры и почему это потенциально полезно для индустрии

продолжить чтение

Мечтают ли папки с заметками об отдельном бэкенде? От ресерча к MVP

Привет, Хабр.

продолжить чтение

123