تعرفت لأول مرة على Obsidian في عام 2020 عندما نشر شخص ما على Zhihu لقطة شاشة لأيقونة أرجوانية.
كان رد فعلي الأول: هذه الأيقونة تشبه الصخر.
لاحقًا، علمت أن Obsidian تعني الزجاج البركاني — صلب، حاد، ونظيف القطع، تمامًا مثل الحجر الأسود الصلب في لعبة Minecraft.
لا يزال هذا التشبيه صحيحًا حتى اليوم.
لدي عادة: عندما أحب أداة ما، أجمع كل شيء عنها بشغف. Obsidian هي الأداة التي جمعت عنها أكثر من غيرها. في لوحة YouMind الخاصة بي وحدها، هناك أكثر من اثنتي عشرة مقالة متعلقة بـ Obsidian: دروس للمبتدئين، أبحاث متعمقة، ممارسات دمج الذكاء الاصطناعي، فلسفة المنتج، وحتى أنني صنعت رموزًا تعبيرية (emojis) لها.
هذا المقال هو ما أريد أن أخبرك به بعد مراجعة كل هذا المحتوى. تحذير: إنها قراءة طويلة؛ أقترح عليك وضع إشارة مرجعية عليها أولاً.
دعني أوضح علاقتي بـ Obsidian أولاً
أنا مستخدم ثقيل لـ Obsidian، أستخدمه منذ عام 2020 — أي ست سنوات حتى الآن. لدعمه، أصبحت داعم VIP لـ Obsidian. لقد كتبت عن تجاربي ومزالق واجهتها، وجمعت قاعدة معرفية لـ Obsidian على Feishu وهي متاحة بالكامل للعموم وقد استخدمها أكثر من خمسة أرقام من مستخدمي الإنترنت.
الرابط: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
كما أصدرت علنًا مستودع Obsidian الذي أستخدمه حاليًا، بما في ذلك الإضافات المفضلة لدي، والسمات المختارة، وأمثلة أوامر Agent النظامية، وحالات أرشفة الذاكرة، وتنسيقات CSS مخصصة لجعل الرسم البياني أكثر جمالًا.
الرابط: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
لذا يمكنك قراءة هذا المقال بقدر صحي من الشك. حيث أثني عليه، سأحاول تقديم المصادر؛ وحيث أنتقده، سأحاول تقديم الأدلة.
الألم أولاً، الأدوات ثانياً
هل سبق لك أن مررت بهذه التجربة: تتذكر بوضوح أنك حفظت مقالة رائعة، ولكن عندما تحتاجها فعليًا، تبحث في مكتبة ملاحظاتك بالكامل ولا تجدها؟ WeChat، Zhihu، قصاصات الويب، ملفات PDF، نصوص الفيديو، لقطات شاشة محادثات الذكاء الاصطناعي — إشاراتك المرجعية تزداد امتلاءً. بعد ثلاثة أشهر، لا تتذكر العنوان أو الكلمات المفتاحية، ولا يعطي البحث أي نتائج. تصبح المجلدات أكثر فوضوية، ويتم تسجيل الملاحظات ولكن لا يتم استخدامها أبدًا.
أنا لست الوحيد الذي يعاني من هذه المشكلة. تقريبًا كل برنامج تعليمي جمعته يبدأ بنفس الشيء: مئات المقالات ملقاة في الإشارات المرجعية، وعشرات المشاريع غير المكتملة في الملاحظات. أكبر مشكلة في الملاحظات التقليدية هي: كلها إدخال، ولا إخراج. أنت لا تحفظ قاعدة معرفية؛ أنت تبني مستودعًا ينمو باستمرار. كل شيء موجود، لكن لا أحد ينظمه، ولا أحد يفهرسه، ولا أحد يخبرك بما هو ذو صلة أو ما هو قديم.
أتذكر جيدًا سطرًا من مقالة "كيف تبني نظامًا بسيطًا لإدارة المعرفة الشخصية باستخدام flomo + Feishu في عام 2025؟":
المتعلمون مدى الحياة، ومنشئو المحتوى الذاتي، والمهندسون، والمصممون يسجلون بالفعل ملاحظاتهم الخاصة، لكنهم لم ينظموها بعد في نظام. إنهم بحاجة إلى حالات تحفز أفكارهم لبناء نظام.
الرابط: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 إضافة ومستودع تم حذفه عشر مرات
في عام 2020، قابلت Obsidian. كان رد فعلي الأول: واو، تخزين محلي! روابط ثنائية الاتجاه! رسم بياني معرفي! كان رد فعلي الثاني: كيف يمكن لتطبيق تدوين الملاحظات أن يكون بهذا القدر من الخيال العلمي؟ ثم قمت بالحركة الكلاسيكية — إنشاء مستودع. ثم الحركة الكلاسيكية 2.0 — تثبيت الإضافات بشكل محموم. 47 إضافة. هل تعلم كيف يبدو الأمر عندما تعمل 47 إضافة في وقت واحد؟ هذا يعني أنه بحلول الوقت الذي يفتح فيه Obsidian، يكون طعامك قد وصل.
للسنوات القليلة التالية، كنت عالقًا في حلقة مفرغة: العثور على إضافة جديدة → الإثارة → التهيئة المحمومة → اكتشاف عدم جدواها بعد أسبوع → رؤية مستودع شخص آخر يبدو أفضل → الحذف وإعادة البناء → العودة إلى الخطوة الأولى. مررت بهذه الحلقة 10 مرات على الأقل. مرة واحدة، في الساعة 3 صباحًا، أثناء مشاهدة برنامج تعليمي على Bilibili، حذفت مكتبة ملاحظات كنت أكتبها لمدة نصف عام. استيقظت في اليوم التالي أنظر إلى المجلد الفارغ وقلت: من أنا؟ أين أنا؟ أين ملاحظاتي؟ 5000 ملاحظة، مكدسة هناك، أصبحت كوكبًا سايبرترونيًا.
أعلاه هو مستودعي السابق. هل يبدو جيدًا؟ نعم. هل هو مفيد؟ لا. لقد سجلت فكرة مرة في flomo: "99% من الوقت الذي تقضيه على Obsidian هو وقت ضائع." ساعة في العبث بالسمات، وساعتان في العبث بالإضافات، والنظر إلى أفضل الممارسات في المجتمع، ولكن الكتابة قليلة جدًا في المستودع. هذه هي "عبادة الأداة" النموذجية — تعتقد أنك تتعلم، لكنك في الواقع تماطل فقط. (أعلم أن هذا يبدو وكأنني أوبخ، لكن الشخص الذي يستحق ذلك أكثر هو أنا نفسي.)
لدي دروس للمبتدئين في إشاراتي المرجعية أكثر مما تتخيل
الخلاصة أولاً: لقد أضفت إشارة مرجعية على ما لا يقل عن ستة دروس للمبتدئين لـ Obsidian. لاحظ أن هذه هي دروس "المبتدئين"، التي تعلمك كيفية التنزيل والتثبيت وإنشاء مستودع ومزامنة الإضافات. لقد قرأت كل واحد منها، ولكل منها تركيز مختلف.
"أقوى درس تمريضي لـ Obsidian لعام 2026: ابنِ عقلك الثاني في 10 دقائق" هو الأكثر تحفظًا الذي رأيته. الأصل هنا. يركز بالكامل على شيء واحد: إنشاء مستودع، وثلاثة أنماط لكتابة Markdown، واختصارين، وروابط ثنائية الاتجاه. يخبرك ألا تدرس YAML أو الاستعلامات المتقدمة أو السمات أو إضافات المجتمع بعد. يقدم Obsidian ببساطة: مجلد مناسب بشكل أفضل للتخزين طويل الأجل والبحث وربط النص. كل ملاحظة هي ملف حقيقي على جهاز الكمبيوتر الخاص بك؛ إذا توقفت عن استخدام Obsidian، لا يزال بإمكانك فتحها باستخدام أي محرر نصوص. لا يحبس ملاحظاتك في تنسيق خاص. في النهاية، هناك تمرين مدته 3 دقائق: إنشاء ملاحظة، وكتابة عنوان، وقائمة، ورابط، والتحقق من الروابط الخلفية. إذا استطعت فعل ذلك، فإن مستودعك و Markdown وروابطك تعمل بشكل صحيح.
"درس Obsidian الكامل للمبتدئين (قاعدة المعرفة المحلية)" يسلك طريقًا آخر. الأصل هنا. يبدأ بسؤال: في عصر الذكاء الاصطناعي، يحتاج الجميع إلى قاعدة المعرفة الخاصة بهم — لماذا؟ لأن الذكاء الاصطناعي نفسه ليس لديه موقف ولا خبرة ولا حس جمالي. إذا سألته سؤالاً مباشرة، تكون الإجابة صحيحة ولكن بلا روح. الفرق يكمن في ما إذا كان يمكنك إطعامه "المواد والمنهجيات والخبرات والأحكام الخاصة بك." نفس النموذج، عندما يُغذى بأشياءك، ينتج مخرجات تحمل بصمتك. أنا أتفق مع هذا حقًا. كما يشرح كيفية الاختيار بين MOC و PARA و Zettelkasten: اكتب لمدة نصف شهر أولاً، وانظر أي حاجة تنشأ بشكل طبيعي، ثم استخدم الطريقة المقابلة بوعي. يمكنك مزج الثلاثة معًا.
ثم هناك "درس Obsidian بلغة واضحة للمبتدئين." الأصل هنا. يصف Obsidian بأنه "دفتر ملاحظات إلكتروني غير قابل للتدمير وآمن للغاية وقابل للتعديل بحرية." التنضيد بسيط مثل التحدث، والوظائف حرة مثل بناء Lego. إنه صديق لغير المبرمجين. المستودع هو درج، والواجهة هي مكتب، والإضافات هي متجر الأثاث. حتى والدتي يمكنها فهم هذا التشبيه.
و"لا تقم فقط بتثبيت Obsidian واتركه يجمع الغبار." الأصل هنا. يبدأ من مستودع فارغ، وينشئ مستودعًا، ويسميه، ويختار موقعًا، ويبني أدلة، ويكتب صفحة رئيسية، وينشئ روابط، ويبدأ يوميات، وينظر إلى الرسم البياني، وأخيرًا يسلمه إلى Codex. جملة واحدة علقت في ذهني:
المستودع ليس قاعدة بيانات غامضة؛ إنه مجرد مجلد عادي.
يقسم عملية قاعدة المعرفة إلى خمس خطوات: جمع → صندوق الوارد → تنظيم في ملاحظات → ربط → إيجاد مرة أخرى من الصفحة الرئيسية → إخراج مقالات أو خطط. قم بتشغيل هذه العملية أولاً؛ الإضافات والأتمتة تأتي لاحقًا عندما تواجه مشاكل فعلية.
أوه، ودرس آخر "Obsidian من الصفر." الأصل هنا. يعلم استخدام GitHub للمزامنة السحابية وحتى كيفية استخدام .gitignore لمنع رفع ملفات مساحة العمل. الصور عالية الدقة، والخطوات على مستوى لقطات الشاشة — النوع الذي يمكنك متابعته ببساطة.
توقف عن البحث عن الدروس؛ الجوهر في المنتدى
لقد أضفت أيضًا إشارة مرجعية على تغريدة عنوانها: "توقف عن البحث عن دروس Obsidian للمبتدئين في كل مكان؛ الجوهر في المنتدى."
هذا صحيح.
إذا كنت تريد محتوى أكثر احترافية، اذهب إلى https://community.obsidian.md/. هذا هو المجتمع الرسمي، حيث تكون الإضافات والأخبار أكثر شمولاً.
البحث المتعمق في هذه الوثيقة أكمل فهمي لـ Obsidian
لدي وثيقة "بحث متعمق في Obsidian" تحتوي على كمية هائلة من المعلومات. تكشف جذور Obsidian. تم إنشاء Obsidian بواسطة Shida Li و Erica Xu في عام 2020 أثناء الحجر الصحي لـ COVID-19. تخرج كلاهما من جامعة واترلو، وقد صنعا سابقًا أداة مخطط تفصيلي تسمى Dynalist. قالت Erica في مقابلة إن الفكرة الأساسية لـ Obsidian كانت في رأسها لمدة عامين؛ لقد شعرت يومًا أنها غريبة الأطوار لرغبتها في قاعدة معرفة شخصية كهذه. ولدهشتها، أخبرها الكثير من الناس أنهم يريدون نفس الشيء. في 30 مارس 2020، أصدرت Obsidian النسخة التجريبية العامة، وبالصدفة كان نفس الأسبوع الذي أعلنت فيه منظمة الصحة العالمية أن COVID-19 جائحة عالمية. في عام 2023، انضم Steph Ango (المعروف باسم kepano)، المصمم الشهير لسمة Minimal، كرئيس تنفيذي.
هيكل الفريق هو: Shida Li كمدير التكنولوجيا التنفيذي، Erica Xu كمديرة العمليات التنفيذية، kepano كرئيس تنفيذي، بالإضافة إلى عدد قليل من المهندسين — حوالي 7 أشخاص في المجموع، بالإضافة إلى قطة صغيرة (نعم، قرأت ذلك بشكل صحيح).
بهذا العدد القليل من الأشخاص، بنوا منتجًا قيمته 350 مليون دولار مع أكثر من 1.5 مليون مستخدم نشط شهريًا، ممول ذاتيًا بالكامل دون استثمار خارجي. هناك شعار على الموقع نظرت إليه لوقت طويل:
يجب أن تدوم معرفتك
يتم تخزين ملاحظاتك كملفات Markdown نصية عادية على جهازك المحلي. حتى لو اختفت شركة Obsidian غدًا، تظل بياناتك سليمة وقابلة للقراءة. يمكنك فتحها باستخدام VS Code أو Vim أو أي محرر نصوص. هذا الوعد بـ "متانة البيانات" جذاب بشكل لا يصدق في عصر يمكن فيه لأدوات SaaS أن تتوقف عن العمل أو تغير التسعير في أي وقت. علاوة على ذلك، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين الوصول بسهولة إلى هذه الملفات النصية العادية.
نموذج أعمالهم مثير للاهتمام أيضًا: التطبيق الأساسي مجاني، وخدمة المزامنة (Sync) بسعر 4 دولارات شهريًا، والنشر (Publish) بسعر 8 دولارات شهريًا، و Catalyst هو تبرع لمرة واحدة يبدأ من 25 دولارًا. إنهم يفرضون رسومًا فقط على الخدمات ذات القيمة المضافة، محافظين على هوامش ربح عالية بفريق صغير جدًا.
الروابط قبل التصنيفات — هذا يستحق قسمًا خاصًا به
تحتوي وثيقة البحث المتعمق على رأي أساسي: الروابط لها الأولوية على التصنيفات. أدوات الملاحظات التقليدية تشجعك على وضع الملاحظات في مجلدات — هيكل شجري حيث تنتمي كل ملاحظة إلى مكان واحد. الاقتراح الأساسي لـ Obsidian هو: استخدم الروابط ثنائية الاتجاه لربط الملاحظات، مما يسمح للمعرفة بتكوين شبكة بشكل طبيعي. كل رابط ينشئ تلقائيًا حافة ثنائية الاتجاه، ويظهر الرسم البياني المعرفي من الملاحظات نفسها. هذا أقرب إلى كيفية ربط الدماغ البشري للأفكار. ببساطة، تخبرك المجلدات فقط "أين توجد هذه الملاحظة"، بينما تخبرك الروابط "بما ترتبط هذه الملاحظة". هذا هو الفرق الجوهري بين Obsidian و Word. مستندات Word عادة ما تكون منفصلة؛ حتى لو ناقشت اثنتان نفس الشيء، لا يوجد رابط واضح بينهما. في Obsidian، تستخدم [[اسم الملاحظة]] لربطها. لاحقًا، فتح واحدة لا يسمح لك فقط بالانتقال إلى الأخرى، بل يظهر أيضًا أي الملاحظات القديمة ذكرتها. كلما زاد عدد الملاحظات لديك، زادت قيمة هذه الشبكة.
نظام الإضافات الخاص به هو متجر أثاث
اعتبارًا من مارس 2026، يحتوي مجتمع Obsidian على أكثر من 2500 إضافة. كل أسبوع، يتم إصدار 6-14 إضافة جديدة وتحديث 80-100 إضافة. لدى subreddit r/ObsidianMD أكثر من 256,000 مشترك. تشمل الإضافات التمثيلية Dataview (الاستعلام عن المستودع كقاعدة بيانات)، و Templater (محرك قوالب متقدم)، و Excalidraw (رسوم بيانية بخط اليد)، و Calendar، و Kanban. هناك أيضًا العديد من إضافات دمج الذكاء الاصطناعي. في مايو 2026، أطلق الفريق الرسمي نظام مراجعة آلي جديد لتحسين سلامة وجودة النظام البيئي بشكل أكبر. يمثل هذا الانتقال من "النمو الجامح" إلى "الحوكمة المستدامة".
لكن العديد من الإضافات هي أيضًا فخ. فخ الإفراط في التخصيص حقيقي: أكثر من 2500 إضافة تعني إمكانيات تهيئة لا نهاية لها. يقع العديد من المستخدمين في "العبث بالأداة" بدلاً من "استخدام الأداة". هناك نكتة مشهورة للسخرية من الذات في المجتمع:
قضيت 3 ساعات في تهيئة نظام إنتاجيتي بدلاً من أن أكون منتجًا.
أنا أفهم هذا جيدًا.
المنافسون: Notion و Logseq و Roam
Notion مناسب للتعاون الجماعي وإدارة المشاريع؛ Obsidian للتفكير العميق الشخصي والتراكم طويل الأجل. بيانات Notion في تنسيق سحابي خاص؛ Obsidian هو Markdown محلي. Notion قوي في التعاون؛ Obsidian لا يدعمه بشكل أساسي. منحنى تعلم Notion مسطح؛ منحنى Obsidian حاد. ملكية البيانات: بيانات Notion تنتمي إلى خوادمهم؛ Obsidian تنتمي بالكامل للمستخدم. ميزات الذكاء الاصطناعي: Notion لديه ذكاء اصطناعي أصلي (10 دولارات/مستخدم/شهر)؛ Obsidian يعتمد على الإضافات.
Logseq هو أقرب منافس لـ Obsidian — أيضًا محلي أولاً، قائم على Markdown، ومجاني. الفرق الأساسي: Logseq هو مخطط تفصيلي على مستوى الكتلة حيث كل نقطة هي وحدة مستقلة؛ Obsidian على مستوى المستند. Logseq أفضل للالتقاط السريع المجزأ وسير العمل القائم على اليوميات؛ Obsidian أفضل للكتابة الطويلة والمستندات المنظمة. Logseq مفتوح المصدر؛ Obsidian مملوك ولكنه مجاني.
Roam Research أثار موجة "الروابط ثنائية الاتجاه" في 2019-2020. لكن سعره البالغ 15 دولارًا شهريًا والتخزين السحابي الخاص دفعا العديد من المستخدمين إلى Obsidian. الإشارة على مستوى الكتلة في Roam أدق، لكن استراتيجية Obsidian المجانية والتخزين المحلي ونظام الإضافات فازت من حيث حجم المستخدمين. أقترح على أي شخص يريد تبديل أدوات الملاحظات قراءة هذه المقارنات. (المصادر: مراجعة PCMag، موقع Obsidian
تغريدة Karpathy حوّلت قواعد المعرفة إلى مستودعات أكواد: LLM-Wiki هنا
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
نشر Karpathy تغريدة حول كيفية استخدامه لنماذج LLM لبناء وإدارة قاعدة معرفة شخصية. قال إن معظم استهلاكه للرموز (tokens) لم يعد لكتابة الأكواد، بل لـ "معالجة المعرفة." قرأتها مرارًا وتكرارًا. ما يفعله يتطابق مع ما كنت أعبث به في Obsidian، لكنه استخدم كلمة لم أجدها: "Compile" (تجميع). تجميع المواد الخام إلى معرفة منظمة. مستودع Obsidian هو مستودع الأكواد؛ LLM هو المترجم (compiler). هذا التشبيه يجعل كل شيء منطقيًا. إذا كنت قد كتبت كودًا، فستفهمه فورًا: هندسة البرمجيات → هندسة قواعد المعرفة. src/ → raw/ (مواد خام)؛ build/ → wiki/ (مدخلات معرفية)؛ logs/ → outputs/ (أرشيفات الأسئلة والأجوبة)؛ المترجم → LLM؛ بيئة التطوير المتكاملة (IDE) → Obsidian؛ Lint/CI → فحوصات الصحة؛ التجميع المتزايد → معالجة الملفات الخام الجديدة أو المعدلة فقط.
يتلخص في ثلاثة أشياء:
- التقسيم الطبقي: المواد الخام، والمنتجات المجمعة، والمخرجات التشغيلية منفصلة. لا تخلط ملفات .class و .java؛ لا تخلط الملاحظات أيضًا.
- التزايدية: لا حاجة لإعادة بناء كل شيء؛ فقط قم بتجميع المقالات الجديدة يوميًا.
- قابلية التتبع: يمكن تتبع كل مدخل معرفي إلى مصدره. ليس "أعتقد أنني رأيت هذا في مكان ما"، بل الذكاء الاصطناعي يخبرك: "المصدر في raw/articles/2026-03/، الفقرة الثالثة."
كيف يبدو مستودعه (Vault)
طبقت منهجية Karpathy على مستودعي الخاص. هيكل الدليل يبدو هكذا: تحت Vault/، لدي raw/، wiki/، outputs/، وأدلة خاصة بالمنصات مثل x/، official_account/، xiaohongshu/. raw/ يحتوي على المواد الأصلية (بدون تغيير). wiki/ يحتوي على المنتجات المجمعة التي يحافظ عليها LLM (الفهارس، المفاهيم، الملخصات). outputs/ يحتوي على المخرجات التشغيلية. المنتجات النهائية للقراء؛ الويكي لنفسي — لا تخلط بينهما. الالتقاط له ثلاثة مداخل: Web Clipper للمقالات (يفرض source_url، المؤلف، إلخ)؛ Podwise للبودكاست (نص تلقائي + ملخص ذكاء اصطناعي)؛ القص اليدوي لتغريدات X. هذه الخطوة حيوية: القص بدون بيانات وصفية لا فائدة منه.
التجميع هو المفتاح. بعد جمع 5-10 ملفات خام، قم بأول "تجميع." دع Claude يقرأ raw/articles/، وينشئ ملخصات، ويستخرج المفاهيم، ويحدث الفهارس. يتم ضمان الجودة بواسطة CLAUDE.md، الذي يحتوي على مواصفات التجميع: قوالب الملخص، حقول المفهوم، قواعد التسمية. المرة الأولى قد تستغرق ساعة، لكن التحديثات التزايدية سريعة.
مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى ملفات: التصميم الأكثر عبقرية
في منهجية Karpathy، هناك تصميم أجده ذكيًا بشكل خاص: حفظ مخرجات الذكاء الاصطناعي كملفات. سابقًا، كنت أسأل الذكاء الاصطناعي سؤالاً، وأحصل على إجابة، وأغلقه. في المرة التالية، كنت أسأل مرة أخرى. كانت الإجابات عالقة في سجل المحادثة، وهو أمر غير مفيد. الآن، كل استعلام معقد لقاعدة المعرفة يتم حفظه كملف Markdown في AI outputs/، بما في ذلك السؤال والوقت والمصدر والاستنتاج والشكوك. بعد ثلاثة أشهر، لدي عشرات من هذه الملفات — إنها مدخلات معرفية بحد ذاتها لأنها تحتوي على عملية التفكير. في كل مرة تتحدث فيها مع الذكاء الاصطناعي، تنمو قاعدة المعرفة. أجبر الذكاء الاصطناعي على الإخراج فقط إلى AI outputs/ حتى لا يختلط إنتاجه بأفكاري الخاصة. معظم الناس يغفلون هذه الخطوة.
قواعد المعرفة لديها ديون تقنية وتحتاج إلى فحوصات صحية
يقترح Karpathy إجراء فحوصات صحية منتظمة لثلاثة أشياء: الاتساق، والاكتمال، والجزر. الاتساق: هل هناك تعريفات متضاربة في wiki/concepts/؟ الاكتمال: أي المدخلات تفتقر إلى تعريفات أو مصادر؟ الجزر: أي الملاحظات لديها أقل من رابطين واردين/صادرين؟ يتم حفظ التقارير إلى outputs/health/ أسبوعيًا. بعد بضعة أسابيع، أكبر شعور هو: عندما أجد ملاحظة، أجرؤ على استخدامها مباشرة. لم يعد عليّ أن أتساءل عما إذا كانت موثوقة.
لا تقم ببناء RAG فورًا
يجب أن يقال هذا لأن الكثير من الناس يسلكون طرقًا ملتوية هنا. عند ذكر "الذكاء الاصطناعي + الملاحظات"، يفكر الناس في RAG: اختيار نماذج التضمين (embedding)، وإعداد قواعد بيانات المتجهات، وضبط استراتيجيات التقطيع (chunking). يقضون شهرًا في البنية التحتية بينما المكتبة تحتوي فقط على 20 مقالة. يوصي Karpathy: عندما تكون المكتبة صغيرة (مثلاً، 100 مقالة)، فإن الحفاظ على عدد قليل من ملفات الفهرس يكفي. دع LLM يقرأ الفهرس لتحديد الموقع، ثم اقرأ المحتوى مباشرة — بسيط، موثوق، بدون تكلفة إضافية. عندما تصل إلى 10000 ملاحظة ولا تستطيع العثور على الأشياء، فكر في RAG عندها. العملية أولاً، البنية التحتية لاحقًا.
كانت جملة Karpathy الأخيرة:
هذه الأشياء تبدو حاليًا كمجموعة من البرامج النصية المرتجلة، لكن هناك مجال لصنع منتج جديد لا يصدق.
يذكرني بالتحكم في الإصدارات قبل عام 2006 — svn، cvs، أوامر سطر أوامر git التي يستخدمها المبرمجون فقط. ثم صنع شخص ما GitHub، وتغير التعاون. قد تكون قواعد المعرفة الشخصية عند نقطة تحول مماثلة.
رد Kepano: حالة التعايش بين الإنسان والذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للتفكير
ثم رد الرئيس التنفيذي لـ Obsidian Kepano، وكانت كلماته جعلتني أفكر بعمق.
حافظ على نظافة مستودعك الشخصي وأنشئ مستودعًا فوضويًا لوكلائك.
تلك الجملة فقط. أولاً، يفضل أن يكون لمستودعه الشخصي نسبة إشارة إلى ضوضاء عالية مع مصادر معروفة. ثانيًا، يعتقد في فصل الإبداعات الشخصية عن إبداعات الوكيل لمنع "تلويث" مستودعك الرئيسي بأفكار غير قابلة للتتبع. ثالثًا، إذا قمت بخلطها كثيرًا، لم يعد Obsidian يمثل "أفكارك". البحث والروابط الخلفية والرسوم البيانية لن تعود حول معرفتك، بل ستكون مزيجًا منك ومن الذكاء الاصطناعي. عند تلك النقطة، لا يمكننا معرفة ما إذا كانت قاعدة معرفة للذكاء الاصطناعي أم لك أنت. رابعًا، فقط عندما ينتج سير عمل الوكيل شيئًا مفيدًا حقًا، يجب إدخاله إلى المستودع الرئيسي، وحتى ذلك الحين، ضعه في مجلد clippings.
مجتمعة، تطرح هذه النقاط سؤالًا حادًا: إذا كانت قاعدة معرفتك مليئة بأشياء كتبها الذكاء الاصطناعي، فهل لا تزال قاعدة المعرفة "الخاصة بك"؟ هذا أصابني لأنني، على مدى السنوات الست الماضية، سرت في هذا الطريق الملتوِ بالضبط.
عندما جاء الذكاء الاصطناعي، كدت أرتكب نفس الخطأ مرة أخرى
عندما تمكن Claude Code من العمل مباشرة على Obsidian، وعندما سمحت لي إضافة Claudian بالتحدث مع الذكاء الاصطناعي في الشريط الجانبي، وعندما كانت سير عمل Skills و MCP في كل مكان — شعرت بالإثارة مرة أخرى. قمت بتثبيت Claudian، وتركت الذكاء الاصطناعي ينظم الملاحظات، ويجد الروابط المخفية، ويصلح المسارات، وينشئ MOCs. لقد فعل في 3 دقائق ما كان يستغرق مني 30 دقيقة. لكن في يوم من الأيام، توقفت. نظرت إلى الملخصات والهياكل التي كتبها الذكاء الاصطناعي لي وأدركت: لم أتعرف عليها. كانت مرتبة واحترافية، لكنها لم تنمو من عقلي. كان الأمر مثل نسخ واجب منزلي — تم إنجاز العمل، لكن هل تعلمت شيئًا؟ عندها فهمت Kepano: إذا تم خلطها كثيرًا، لم يعد Obsidian هو "أفكارك".
قاعدتا معرفة، فلسفتان
يمثل Karpathy و Kepano فلسفتين. فلسفة Karpathy هي الكفاءة أولاً: دع الذكاء الاصطناعي يكون سيد المعرفة؛ أنت فقط تقوم بتغذية البيانات والتركيز على التساؤل واتخاذ القرار. هذا يغير قواعد اللعبة بالنسبة للبحث. فلسفة Kepano هي التفكير أولاً: قاعدة معرفتك هي مرآة لأفكارك؛ كل جزء من المحتوى يجب أن يكون له مصدر يمكن تتبعه. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة، لكن يجب عزل المنتجات؛ فقط ما قمت بتصفيته يدخل المستودع الرئيسي. هذه ليست متناقضة، لكنها تمثل أهدافًا مختلفة. واحدة تتعلق بمعالجة تدفق المعلومات؛ والأخرى تتعلق بقيمة عملية التفكير نفسها. بعد 6 سنوات من العبث، أميل إلى الفلسفة الأخيرة.
لا تستأجر تفكيرك للغير
لدي تسجيل في flomo: "flomo هي 'محطة التجميع' أو 'بحيرة البيانات' الخاصة بي. ... أضغط كل المعلومات إلى نص يدويًا. في هذا العصر، يبدو هذا 'غبيًا'، لكنها طريقتي في ممارسة مبدأ 'عدم الاستعانة بمصادر خارجية للتفكير'." نعم، يمكن للذكاء الاصطناعي فعل ذلك بشكل أسرع وأفضل. لكن عندما تضغط النقاط الأساسية لفيديو في جملة واحدة بكلماتك الخاصة، فإن هذا الضغط هو تفكير. عندما تقوم بوضع علامة أو ربط ملاحظة، فأنت تدرب إطارك المعرفي. إذا أعطيت هذا للذكاء الاصطناعي، فإنك توفر الوقت ولكنك تفقد التفكير. كتبت: "معيار نجاح إدارة المعرفة ليس عدد الملاحظات لديك، بل ما إذا كانت تساعدك على التفكير والتصرف بشكل أفضل." لأنني كتبت تلك الكلمات بنفسي، فهي موجودة في عقلي. إذا لخصها الذكاء الاصطناعي، كنت سأنساها بمجرد نظرة.
الملاحظات الدائمة (Evergreen Notes): المرساة التي وجدتها بعد 6 سنوات
وجدت مرساة: الملاحظات الدائمة. هذا المفهوم اقترحه آندي ماتوشاك في عام 2020. الأصل هنا. الفكرة الأساسية بسيطة: كل ملاحظة يجب أن تكون مفاهيمية (فكرة واحدة)، ذرية (شيء واحد)، ومنظمة عبر الروابط بدلاً من الوسوم. اسمح بمسودات نصف مكتملة، لكن استمر في الكتابة والربط. وضعت ثلاثة معايير: "1. يجب أن يكون لها عنوان عريض؛ 2. يجب أن تشرح شيئًا واحدًا بوضوح؛ 3. يجب أن تحتوي على روابط." لا حاجة لـ 47 إضافة أو سمات فاخرة. حتى أنني فعّلت الوضع الآمن ولم أقم بتثبيت أي إضافات خارجية. "اكتب، فكر، أنتج—استخدم أبسط طريقة مع أقوى برنامج للقيام بأهم شيء. هذا هو 'استخدام الأدوات الثقيلة بخفة'." إذا كان العقل الثاني خزنة، فالملاحظات الدائمة هي النقد، ومعيار كتابتها هو المطبعة. قيمة قاعدة معرفتك تعتمد على معايير "المطبعة" الخاصة بك. هذه مهارة أساسية لا يستطيع الذكاء الاصطناعي استبدالها.
الذكاء الاصطناعي ليس عديم الفائدة، لكن الترتيب مهم
"عدم الاستعانة بالتفكير الخارجي" لا يعني رفض الذكاء الاصطناعي. حل كارباثي مثالي لسيناريوهات محددة مثل استيعاب 100 ورقة بحثية. أنا أيضًا أستخدم الذكاء الاصطناعي. سجلت: "الذكاء الاصطناعي يساعد فقط أولئك الذين يستطيعون التمييز بين المحتوى الجيد والرديء—ابنِ إطارًا معرفيًا أساسيًا أولاً، ثم استخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في بناء المحتوى." الحكم هو المضاعف. إذا كنت لا تعرف كيف تبدو الرؤية القيّمة، فلن تستطيع التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي. نهجي الحالي هو الفصل: خزنة Obsidian الرئيسية تحتوي فقط على ملاحظاتي الدائمة—كل كلمة لي، وكل رابط يدوي. الذكاء الاصطناعي له مساحة عمله الخاصة. فقط عندما ينتج الذكاء الاصطناعي رؤية أوافق عليها حقًا، أعيد كتابتها بكلماتي الخاصة في الخزنة الرئيسية. فعل إعادة الكتابة هو فعل الاستيعاب.
الملف قبل التطبيق
مفهوم كيبانو الأساسي الآخر هو "الملف قبل التطبيق". لاحظت هذا عندما تعطل flomo مرة—ذعرت لأن آلاف الملاحظات كانت هناك. لاحقًا، تعطلت Feishu و ChatGPT و Claude. أدركت: "كل البرامج مؤقتة، لكن الملفات مختلفة—أنت بحاجة للتحكم في إمكانية الوصول إلى ملفاتك." لهذا اختار كارباثي Obsidian: البيانات هي ملفات .md محلية، مستقلة عن الخدمات السحابية. يجب أن تكون معرفتك على قرصك الصلب بتنسيق يمكنك فتحه دائمًا. هذا أمر حاسم في عصر الذكاء الاصطناعي لأن الأدوات تتكرر بسرعة، لكن ملفات .md لا تتغير. Markdown كان تنسيقًا عالميًا لمدة 22 عامًا. "كلما أصبح الذكاء الاصطناعي والبرامج أكثر قوة، كلما احتجت إلى عقلية بسيطة." الأدوات تتغير، لكن الملفات وتفكيرك يبقيان.
ممارسات الذكاء الاصطناعي + Obsidian في إشاراتي المرجعية
لدي مجموعة من المحتوى العملي حول إنشاء LLM Wikis. "وداعًا للتنظيم اليدوي: كيفية بناء قاعدة معرفة شخصية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي" بقلم جين تشينما الأصل يلخصها في خمس مهام: التجميع المستمر، الربط عبر المواد، إعادة تدفق الأسئلة والأجوبة، توحيد الشبكة، والفحوصات الصحية. يحول قاعدة معرفتك من ميتة إلى حية. يوفر مطالبات لـ Codex أو Claude Code لتهيئة الهياكل. الدلائل: raw/ (مستودع)، wiki/ (رف كتب)، outputs/ (منضدة عمل). القواعد: لا تنشئ RAG أولاً، لا تحفظ محتوى بدون مصادر، لا تخلط raw و wiki، لا تدع الذكاء الاصطناعي يكتب فوق الأصول، لا تترك الأسئلة والأجوبة في سجل الدردشة.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" الأصل يناقش وكيل Hermes، الذي لديه حلقة تعلم. لديه مهارة llm-wiki: تقول "اكتب هذا إلى قاعدة المعرفة"، فيستخرج الكيانات، وينشئ ملفات، ويضيف روابط. الأهم، أنه يتصرف فقط عندما تطلب ذلك صراحةً، لذا لا تتلوث خزنتك بالمحادثات العشوائية.
"بناء قاعدة معرفة شخصية ذاتية النمو باستخدام Codex + Obsidian" بقلم كانغ هي الأصل يستخدم ثلاث طبقات: Raw (دليل)، Wiki (فهم)، و Schema (قواعد). يوفر 10 قواعد لـ AGENTS.md، مثل "ابحث في الصفحات الموجودة قبل معالجة بيانات جديدة." يذكر أيضًا WeSight، الذي يدمج هذه الخطوات في Obsidian. يلاحظ أن "النمو الذاتي" لا يعني الأتمتة الكاملة؛ الحكم لا يزال بشريًا.
أخيرًا، "هذا هو إله إنشاء Obsidian!" الأصل يقدم Ailu، مساعدًا فائقًا داخل Obsidian للذاكرة والإبداع والنشر على منصات مثل WeChat و X. يُظهر الحد الأعلى لإضافات Obsidian.
هل يستحق Obsidian الجهد؟
جوابي: نعم، لكن لا تركز على "جهد" العبث. Obsidian من أفضل الأدوات الرقمية لـ Zettelkasten والملاحظات الدائمة. تخزين Markdown المحلي مثالي للصيانة طويلة المدى. لكن له نقاط ضعف: ضعف التعاون، منحنى تعلم حاد، وتجربة هاتفية متوسطة. الإفراط في التخصيص فخ. موقفي الحالي: استخدم الأدوات الثقيلة بخفة. استخدم أبسط طريقة للقيام بأهم شيء.
ردع: من لا يجب أن يستخدم Obsidian
إذا كنت تريد برنامجًا بلا عتبة، افتح واكتب، فقد لا يكون Obsidian مناسبًا لك. منحنى تعلمه حاد. تقول PCMag إنه "للمستخدمين المحترفين الذين لا يحتاجون ميزات التعاون." إذا كنت بحاجة للتعاون الجماعي في الوقت الفعلي، لا تستخدمه؛ Notion أفضل. إذا كنت تريد فقط تسجيل الأفكار المتفرقة، flomo أفضل. Obsidian هو الوجهة النهائية للملاحظات الدائمة—تلك المصقولة عبر الالتقاط والتفكير. إذا لم تكن لديك نية للإنتاج، فلا تهتم. وإذا كنت منشدًا للكمال تريد هيكل مجلدات مثالي قبل الكتابة، فسيصيبك Obsidian بالجنون. اكتب أولاً، نظم لاحقًا.
المنافسون: كلمة إنصاف
Notion قوي في الجداول والتعاون والقوالب، لكن بياناته السحابية فقط يمكن أن تكون عنق زجاجة. Logseq قريب لكنه أفضل للشظايا؛ Obsidian أفضل للنصوص الطويلة والهيكل. Roam Research مكلف وسحابي. flomo أفضل محطة تجميع لكنها بحيرة بيانات، وليست قاعدة معرفة. لا توجد أداة مثالية، فقط سير العمل الصحيح. (Obsidian هو المنزل النهائي للملاحظات الدائمة؛ هذه مكانته التي لا يمكن استبدالها.)
العودة إلى السؤال الأصلي
عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي تنظيم كل شيء، هل ما زلت بحاجة للتفكير؟ جوابي: تحتاج إليه أكثر من أي وقت مضى. عندما تقترب تكاليف المعلومات والتنظيم من الصفر، يصبح الحكم هو المورد النادر. معرفة ما يجب الاحتفاظ به، وما هو عميق، وإيجاد الروابط الخفية—هذه تأتي من الكتابة والتفكير اليومي. الذكاء الاصطناعي يمكنه العثور على الملاحظات، لكن لحظة "آها!"، شرارة البصيرة، لا يمكن أن تشتعل إلا في خلاياك العصبية. "عقلك الثاني ليس مستودعًا، إنه مطبخ." المستودع يخزن فقط؛ المطبخ يبدع. والشخص الواقف في ذلك المطبخ يجب أن تكون أنت.
أفكار ختامية
لاحظت أنه بين محتوى Obsidian الذي جمعته، تشغل الدروس التعليمية وممارسات الذكاء الاصطناعي كل منهما ثلثًا، والباقي تحذيرات من "التوقف عن العبث." الإجماع يتشكل: الأدوات وسائل، التفكير هو الغاية. قيمة Obsidian تعتمد على ما إذا كنت تترك شيئًا يخصك حقًا. أنا أستعد لإصدار خزنة Obsidian الحالية، بما في ذلك الإضافات والسمات ومطالبات Agent. سأختبرها في مجموعة معجبيّ أولاً. أنا فضولي: كم ملاحظة في Obsidian الخاص بك؟ كم منها كتبتها بنفسك؟ كيف يبدو رسمك البياني؟ أراكم في التعليقات.
أنا Jackywine، مبتكر ذكاء اصطناعي، مصمم منتجات، و VIP في Obsidian. أركز على AIGC ومنتجات Agent والعلامة التجارية الشخصية في عصر الذكاء الاصطناعي.
المصادر: دليل Obsidian المربية 2026، دليل Obsidian للمبتدئين، تغريدة قاعدة معرفة LLM لكارباثي، آندي ماتوشاك: الملاحظات الدائمة، Obsidian الرسمي، مراجعة PCMag.
