Es gibt hier eine Menge Inhalt. Du kannst ihn mit einem Lesezeichen versehen und den vollständigen Text in deinen Claude Code oder Cursor kopieren, damit er dir bei den Vorgängen hilft. Du kannst ihn auch langsam lesen, wenn du Zeit hast, etwas Neues zu lernen!
Vielleicht bist du auf diese Probleme gestoßen:
Du siehst einen großartigen Beitrag auf Twitter und kopierst ihn. Wenn du ihn später zum Lernen wiederfinden willst, musst du ewig manuell scrollen.
Du hast hunderte Notizen in Notion gespeichert, aber sie sind jedoch voneinander isoliert. Du hast keine Ahnung, ob ein bestimmtes Konzept woanders schon aufgetaucht ist.
Jedes Mal, wenn du einer KI eine Frage stellst, beginnt sie von vorne zu suchen und setzt eine temporäre Antwort zusammen. Es gibt keine Akkumulation, kein Gedächtnis, und die Hälfte deiner Tokens wird verschwendet.
Noch wichtiger: Deine Notizen werden auf dem Server eines anderen gespeichert. Wenn der Dienst eines Tages eingestellt wird, sind deine Daten weg.
Okay, das System, das ich gebaut habe, löst diese Probleme.
Vier Kernvorteile:
- Vollautomatisch: Du musst Notizen nicht manuell organisieren; die KI erledigt das für dich.
- Lokale Speicherung: Die Daten gehören immer dir und werden auf keinen Server hochgeladen.
- Dauerhafte Akkumulation: Wissen sammelt sich kontinuierlich an, anstatt jedes Mal bei Null zu beginnen.
- Einfach fragen: Du musst nur Fragen stellen und erkunden; den Rest überlasse der KI.
Einfach gesagt: Du gibst dem System Dokumente, und es organisiert sie automatisch in ein strukturiertes Wissensnetzwerk. Du kannst mit bidirektionalen Links frei darin navigieren.
Die gesamte Kette ist: Dokumentenimport → KI-Organisation → Wiki-Generierung → Bidirektionale Verlinkung.
Der gesamte Prozess erfordert keine manuelle Bedienung einer grafischen Oberfläche; du legst einfach die Dateien ab, und sie bilden automatisch ein Netzwerk.
Drei Werkzeuge, jedes mit einer Rolle
Dieses System besteht aus zwei Hauptwerkzeugen.
Obsidian: Die Notiz-Anzeigeschicht
Obsidian ist ein lokales Notizwerkzeug mit bidirektionalen Links. Es ist völlig kostenlos und plattformübergreifend für Windows, Mac und Linux. Seine Kernfunktion ist die bidirektionale Verlinkung.
Was ist ein bidirektionaler Link?
Indem du in einer Notiz doppelte Klammern eingibst, z. B. [[Claude-Code-Notes]], verwandelt Obsidian sie automatisch in einen lila Link. Wenn die Notiz „Claude-Code-Notes“ existiert, klickst du darauf und springst dorthin. Wenn sie nicht existiert, erstellt ein Klick sie. So funktionieren bidirektionale Links – ganz einfach. Du musst sie nicht manuell pflegen; Obsidian baut die Beziehungen für dich auf.
Das Problem traditioneller Notizsoftware ist, dass Notizen isoliert sind. Du wüsstest nicht, ob das Wort „Apple“ woanders aufgetaucht wäre. Obsidians Graph-Ansicht kann alle Notizen und ihre Link-Beziehungen in einer Karte visualisieren. Du kannst die Wissensstruktur auf einen Blick erkennen und erkennen, welche Knoten Inseln und welche Knotenpunkte sind.
Außerdem ist völlig kostenlos für den privaten Gebrauch, ohne Einschränkungen. Alle Daten sind lokal.
Hermes Agent: Die automatisierte Ausführungsengine
Hermes Agent ist ein autonomer KI-Agent, der von Nous Research entwickelt wurde. Sein größtes Merkmal ist eine integrierte Lernschleife, die Fähigkeiten aus Erfahrung erstellen und verbessern kann. In diesem Wissensmanagement-Workflow fungiert Hermes als automatisierte Ausführungsengine. Er hat eine eingebaute llm-wiki-Fähigkeit, die die Wissensbasis direkt gemäß den LLM-Wiki-Dateistruktur-Spezifikationen bedienen kann.
Was bedeutet das? Du musst keine Ordner manuell erstellen, Notizen organisieren oder Links hinzufügen. Du sagst Hermes einfach „Schreibe diesen Artikel in die Wissensbasis“, und Hermes automatisch:
- Schlüsselentitäten extrahieren (Personen, Werkzeuge, Projekte)
- Kernkonzepte extrahieren (Methodiken, technische Prinzipien)
- Strukturierte Markdown-Dateien erstellen
- Bidirektionale Links zu verwandten Konzepten hinzufügen
- Den Index der Wissensbasis aktualisieren
Eine wichtige Regel: Hermes greift nur dann auf die Wissensbasis zu, wenn du ihn explizit darum bittest.
- Wenn du sagst „in Wissensbasis schreiben“ oder „in Wissensbasis importieren“, führt Hermes den Import durch.
- Wenn du sagst „mit Wissensbasis kombinieren“ oder „Wissensbasis durchsuchen“, ruft Hermes Informationen ab.
In alltäglichen Gesprächen wird Hermes deine Wissensbasis nicht aktiv berühren, sodass sie nicht durch irrelevante Chats verunreinigt wird.
LLM Wiki: Der Wissensbasis-Standard
LLM Wiki ist keine eigenständige App, sondern eine Reihe von Spezifikationen für die Dateistruktur einer Wissensbasis. Sie definiert, wie Wissen organisiert werden soll. Die Kernidee ist, die KI ein persistentes Wiki aufbauen zu lassen.
Was bedeutet persistent? Wenn du ein Dokument importierst, indiziert das System es nicht nur und ist fertig. Es versteht das Dokument wirklich, extrahiert Schlüsselentitäten, Konzepte und Beziehungen und generiert oder aktualisiert entsprechende Wiki-Seiten. Diese Seiten werden lokal gespeichert. Je mehr Dokumente du importierst, desto reichhaltiger wird das Wiki. Seiten bilden Referenzen und Verknüpfungen, und Widersprüche werden markiert. Wenn du später Fragen stellst, antwortet die KI auf der Grundlage des strukturierten Wikis, anstatt Rohdokumente zusammenzustückeln, und sie wird Quellen.
Vollständige Workflow-Demonstration
Schauen wir uns die Werkzeuge gemeinsam an. Der Einstiegspunkt für den gesamten Workflow ist Hermes Agent.
Schritt 1: Anweisungen geben
Zum Beispiel sagst du „Schreibe diesen Artikel über KI-Romanerstellung in die Wissensbasis."
Schritt 2: Hermes organisiert automatisch
Hermes nutzt die llm-wiki-Fähigkeit, um den Inhalt zu lesen, Entitäten und Konzepte zu extrahieren, Markdown-Dateien zu erstellen, Links hinzuzufügen und den Index zu aktualisieren.
Schritt 3: Dateistruktur-Generierung
Hermes erstellt Dateien gemäß den LLM-Wiki-Spezifikationen, einschließlich Metadaten, Kerninhalt und Links.
Schritt 4: Obsidian zeigt das Wissensnetzwerk an
Öffne das Wissensbasis-Verzeichnis und ziehe es als Vault in Obsidian. Du hast jetzt eine KI-organisierte Wissensbasis, in der du das Netzwerk durchstöbern und die Linkstärke in der Graph-Ansicht sehen kannst.
Schritt 5: Endlosschleife
Dieser Prozess wiederholt sich. Jedes neue Dokument aktualisiert das Netzwerk, ergänzt vorhandene Seiten und verknüpfeilt verwandte Konzepte aus verschiedenen Dokumenten.
Installationsschritte
Schritt 1: Obsidian installieren
Lade die macOS-Version von obsidian.md herunter. Erstelle oder wähle ein Vault (einen Ordner für deine Markdown-Dateien).
Schritt 2: LLM Wiki installieren
Besuche nashsu/llm-wiki auf GitHub und lade die neueste Version herunter. Öffne die App, erstelle ein neues Projekt und gib deinen API-Key in den Einstellungen ein. Es unterstützt OpenAI, Claude, Minimax und jede OpenAI-kompatible API.
Schritt 3: Hermes Agent installieren
Öffne dein Terminal und führe aus:
Lade dann deine Konfiguration neu: source ~/.zshrc. Führe hermes setup aus, um deinen Modell-Anbieter zu konfigurieren.
Wissensbasis-Regeln konfigurieren (wichtig):
Gib Hermes deine Regeln:
„Mein Wissensbasis-Verzeichnis ist: /Users/username/Documents/knowledge_base. Regeln: 1. Nur schreiben, wenn ich sage 'in Wissensbasis schreiben'. 2. Nur abrufen, wenn ich sage 'mit Wissensbasis kombinieren'. 3. Markdown und [[bidirektionale Links]] verwenden. 4. LLM-Wiki-Struktur verwenden."
Nutzungsregeln
- Sage „In Wissensbasis schreiben", damit Hermes neue Dokumente organisiert.
- Sage „Mit Wissensbasis kombinieren", damit Hermes abruft und auf der Grundlage deiner Daten antwortet.
- Obsidian ist immer verfügbar, um deine Markdown-Date zu durchstöbern, zu bearbeiten und zu visualisieren.
Zusammenfassung
Hermes Agent ist die Ausführungsengine, und Obsidian ist die Anzeigeschicht. Nutze diesen Workflow, um die KI die mührende Arbeit des Wissensmanagements der KI erledigen zu lassen, damit du dich auf die Erkundung konzentrieren kannst.
