Ich habe Obsidian zum ersten Mal 2020 kennengelernt, als jemand auf Zhihu einen Screenshot mit einem lila Icon gepostet hat.
Meine erste Reaktion war: Dieses Icon sieht aus wie ein Stein.
Später erfuhr ich, dass Obsidian vulkanisches Glas bedeutet – hart, scharf und sauber schneidend, genau wie der harte schwarze Stein in Minecraft.
Diese Metapher gilt auch heute noch.
Ich habe eine Angewohnheit: Wenn mir ein Tool gefällt, sammle ich alles darüber. Obsidian ist das Tool, das ich am aggressivsten gesammelt habe. Allein in meinem YouMind BOARD gibt es über ein Dutzend Artikel zu Obsidian: Einsteiger-Tutorials, tiefgehende Recherchen, KI-Integrationspraktiken, Produktphilosophie, und ich habe sogar Emojis dafür erstellt.
Der heutige Beitrag ist das, was ich dir nach dem Durchgehen all dieser Inhalte sagen möchte. Warnung: Es ist eine lange Lektüre; ich empfehle, ihn zuerst mit einem Lesezeichen zu versehen.
Lass uns zuerst meine Beziehung zu Obsidian klären
Ich bin ein intensiver Obsidian-Nutzer und verwende es seit 2020 – jetzt sechs Jahre. Um es zu unterstützen, bin ich Obsidian VIP-Supporter geworden. Ich habe über meine Erfahrungen und Fallstricke geschrieben und eine Obsidian Feishu-Wissensdatenbank zusammengestellt, die vollständig öffentlich ist und von über fünfstelligen Nutzerzahlen verwendet wurde.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
Ich habe auch den Obsidian-Vault, den ich derzeit verwende, öffentlich freigegeben, einschließlich meiner Lieblings-Plugins, ausgewählter Themes, Agent-System-Prompt-Beispiele, Gedächtnisarchivierungsfälle und benutzerdefiniertem CSS, um den Graphen schöner zu machen.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
Du kannst diesen Artikel also mit einer gesunden Portion Skepsis lesen. Wo ich lobe, werde ich versuchen, Quellen anzugeben; wo ich kritisiere, werde ich versuchen, Beweise zu liefern.
Schmerzpunkte zuerst, Werkzeuge zweitens
Hattest du schon einmal diese Erfahrung: Du erinnerst dich deutlich daran, einen großartigen Artikel gespeichert zu haben, aber wenn du ihn wirklich brauchst, durchsuchst du deine gesamte Notizenbibliothek und findest ihn einfach nicht? WeChat, Zhihu, Web-Clippings, PDFs, Video-Transkripte, KI-Chat-Screenshots – deine Lesezeichen werden immer voller. Drei Monate später erinnerst du dich weder an den Titel noch an die Schlüsselwörter, und die Suche liefert nichts. Ordner werden unübersichtlicher, und Notizen werden aufgezeichnet, aber nie genutzt.
Ich bin nicht der Einzige mit diesem Problem. Fast jedes Tutorial, das ich gesammelt habe, beginnt mit dem Gleichen: Hunderte von Artikeln liegen in Lesezeichen, und Dutzende halbfertige Projekte in Notizen. Das größte Problem traditioneller Notizen ist: alles Input, kein Output. Du speicherst keine Wissensdatenbank; du baust ein ständig wachsendes Lagerhaus. Alles ist da, aber niemand organisiert es, niemand indexiert es, und niemand sagt dir, was zusammenhängt oder was veraltet ist.
Ich erinnere mich besonders an einen Satz aus dem Artikel „Wie man 2025 ein minimalistisches persönliches Wissensmanagementsystem mit flomo + Feishu aufbaut?":
Lebenslange Lernende, Selbstmedien-Ersteller, Ingenieure und Designer zeichnen bereits ihre eigenen Notizen auf, haben sie aber noch nicht systematisiert. Sie brauchen Beispiele, um ihre Ideen für den Aufbau eines Systems anzuregen.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 Plugins und ein zehnmal gelöschter Vault
2020 lernte ich Obsidian kennen. Meine erste Reaktion war: Wow, lokale Speicherung! Bidirektionale Links! Wissensgraph! Meine zweite Reaktion war: Wie kann eine Notiz-App so sci-fi-mäßig sein? Dann machte ich den klassischen Move – einen Vault erstellen. Dann den klassischen Move 2.0 – hektisch Plugins installieren. 47 Stück. Weißt du, wie es ist, 47 Plugins gleichzeitig laufen zu haben? Es bedeutet, dass bis Obsidian geöffnet ist, deine Essenslieferung angekommen ist.
Die nächsten Jahre steckte ich in einer Schleife: ein neues Plugin finden → aufgeregt sein → hektisch konfigurieren → eine Woche später feststellen, dass es nutzlos ist → sehen, dass der Vault eines anderen besser aussieht → löschen und neu aufbauen → zurück zu Schritt eins. Ich bin diese Schleife mindestens 10 Mal durchgegangen. Einmal, um 3 Uhr morgens, während ich ein Bilibili-Tutorial ansah, löschte ich eine Notizenbibliothek, an der ich ein halbes Jahr geschrieben hatte. Am nächsten Tag wachte ich auf, sah den leeren Ordner an und sagte: Wer bin ich? Wo bin ich? Wo sind meine Notizen? 5.000 Notizen, aufgetürmt, wurden zu einem Cybertron-Planeten.
Oben ist mein vorheriger Vault. Sieht gut aus, oder? Ja. Ist er nützlich? Nein. Ich habe einmal einen Gedanken in flomo festgehalten: „99 % der Zeit, die du mit Obsidian verbringst, ist verschwendet." Eine Stunde mit Skins herumfummeln, zwei Stunden mit Plugins herumfummeln, Best Practices in der Community ansehen, aber sehr wenig im Vault schreiben. Das ist typische „Tool-Verehrung" – du denkst, du lernst, aber eigentlich prokrastinierst du nur. (Ich weiß, das klingt, als würde ich schimpfen, aber derjenige, der es am meisten verdient, bin ich selbst.)
Ich habe mehr Einsteiger-Tutorials in meinen Lesezeichen, als du dir vorstellen kannst
Fazit zuerst: Ich habe nicht weniger als sechs Einsteiger-Tutorials für Obsidian mit einem Lesezeichen versehen. Beachte, dass dies „Einsteiger"-Tutorials sind, die dir beibringen, wie man herunterlädt, installiert, einen Vault erstellt und Plugins synchronisiert. Ich habe jedes einzelne gelesen, und jedes hat einen anderen Schwerpunkt.
„Das stärkste Obsidian-Nanny-Tutorial 2026: Baue dein zweites Gehirn in 10 Minuten" ist das zurückhaltendste, das ich gesehen habe. Original hier. Es konzentriert sich ganz auf eine Sache: einen Vault erstellen, drei Markdown-Schreibstile, zwei Tastenkombinationen und bidirektionale Links. Es sagt dir, YAML, erweiterte Abfragen, Themes und Community-Plugins noch nicht zu lernen. Es präsentiert Obsidian einfach: einen Ordner, der besser für die langfristige Speicherung, Suche und Verknüpfung von Text geeignet ist. Jede Notiz ist eine echte Datei auf deinem Computer; wenn du Obsidian nicht mehr verwendest, kannst du sie trotzdem mit jedem Texteditor öffnen. Es sperrt deine Notizen nicht in einem proprietären Format. Am Ende gibt es eine 3-minütige Übung: Erstelle eine Notiz, schreibe eine Überschrift, eine Liste, einen Link und überprüfe die Backlinks. Wenn du das schaffst, funktionieren dein Vault, Markdown und Links.
„Obsidian-Komplettes Einsteiger-Tutorial (Lokale Wissensdatenbank)" geht einen anderen Weg. Original hier. Es beginnt mit einer Frage: Im KI-Zeitalter braucht jeder seine eigene Wissensdatenbank – warum? Weil KI selbst keine Haltung, keine Erfahrung und keine Ästhetik hat. Wenn du ihr direkt eine Frage stellst, ist die Antwort korrekt, aber seelenlos. Der Unterschied liegt darin, ob du ihr „deine eigenen Materialien, Methoden, Erfahrungen und Urteile" füttern kannst. Das gleiche Modell, gefüttert mit deinem Zeug, gibt etwas mit deinem Stempel aus. Dem stimme ich wirklich zu. Es erklärt auch, wie man zwischen MOC, PARA und Zettelkasten wählt: schreibe erst einen halben Monat, sieh, welches Bedürfnis natürlich entsteht, und verwende dann bewusst die entsprechende Methode. Du kannst alle drei mischen.
Dann gibt es „Obsidian-Einsteiger-Tutorial in einfacher Sprache." Original hier. Es beschreibt Obsidian als „unzerstörbares, extrem sicheres und frei modifizierbares elektronisches Notizbuch." Layout ist so einfach wie Reden, und Funktionen sind so frei wie Legobauen. Es ist einsteigerfreundlich für Nicht-Programmierer. Der Vault ist eine Schublade, die Oberfläche ein Schreibtisch und Plugins sind das Möbelhaus. Sogar meine Mutter könnte diese Metapher verstehen.
Und „Installiere Obsidian nicht einfach und lass es verstauben." Original hier. Es beginnt mit einem leeren Lagerhaus, erstellt einen Vault, benennt ihn, wählt einen Ort, baut Verzeichnisse, schreibt eine Startseite, erstellt Links, beginnt ein Tagebuch, betrachtet den Graphen und übergibt ihn schließlich an Codex. Ein Satz ist mir im Gedächtnis geblieben:
Ein Vault ist keine mysteriöse Datenbank; es ist nur ein normaler Ordner.
Es unterteilt den Wissensdatenbank-Prozess in fünf Schritte: sammeln → Posteingang → in Notizen organisieren → verlinken → von der Startseite aus wiederfinden → Artikel oder Pläne ausgeben. Führe diesen Prozess zuerst aus; Plugins und Automatisierung kommen später, wenn du tatsächlich auf Probleme stößt.
Oh, und noch ein „Obsidian-Nullbasis-Tutorial." Original hier. Es lehrt die Verwendung von GitHub für Cloud-Synchronisation und sogar, wie man .gitignore verwendet, um das Hochladen von Arbeitsbereichsdateien zu verhindern. Die Bilder sind hochauflösend, und die Schritte sind auf Screenshot-Niveau – die Art, der man einfach folgen kann.
Hör auf, nach Tutorials zu suchen; das Wesentliche ist im Forum
Ich habe auch einen Tweet mit einem Lesezeichen versehen mit dem Titel: „Hör auf, überall nach Obsidian-Einsteiger-Tutorials zu suchen; das Wesentliche ist im Forum."
Das stimmt.
Wenn du professionellere Inhalte möchtest, gehe zu https://community.obsidian.md/. Dies ist die offizielle Community, wo Plugins und Neuigkeiten noch umfassender sind.
Die gründliche Recherche dieses Dokuments hat mein Verständnis von Obsidian vervollständigt
Ich habe ein „Obsidian-Tiefenrecherche"-Dokument mit einer enormen Menge an Informationen. Es enthüllt die Wurzeln von Obsidian. Obsidian wurde 2020 während der COVID-19-Quarantäne von Shida Li und Erica Xu erstellt. Beide absolvierten die University of Waterloo und erstellten zuvor ein Outliner-Tool namens Dynalist. Erica sagte in einem Interview, dass die grundlegende Idee für Obsidian zwei Jahre in ihrem Kopf war; sie fühlte sich einmal wie ein Sonderling, weil sie eine so persönliche Wissensdatenbank wollte. Zu ihrer Überraschung sagten ihr viele Leute, dass sie das Gleiche wollten. Am 30. März 2020 veröffentlichte Obsidian seine öffentliche Beta, zufällig in derselben Woche, in der die WHO COVID-19 zur globalen Pandemie erklärte. 2023 kam Steph Ango (bekannt als kepano), der Designer, der für das Minimal-Theme berühmt ist, als CEO hinzu.
Die Teamstruktur ist: Shida Li als CTO, Erica Xu als COO, kepano als CEO, plus ein paar Ingenieure – insgesamt etwa 7 Personen, plus ein Kätzchen (ja, du hast richtig gelesen).
Mit nur diesen wenigen Leuten bauten sie ein Produkt mit einem Wert von 350 Millionen Dollar und über 1,5 Millionen monatlich aktiven Nutzern auf, vollständig selbstfinanziert ohne externe Investitionen. Es gibt einen Slogan auf der Website, den ich mir lange angesehen habe:
Dein Wissen sollte Bestand haben
Deine Notizen werden als einfache Text-Markdown-Dateien auf deinem lokalen Gerät gespeichert. Selbst wenn das Obsidian-Unternehmen morgen verschwindet, bleiben deine Daten intakt und lesbar. Du kannst sie mit VS Code, Vim oder jedem Texteditor öffnen. Dieses Versprechen der „Datenhaltbarkeit" ist in einer Zeit, in der SaaS-Tools jederzeit eingestellt oder ihre Preise ändern können, unglaublich attraktiv. Darüber hinaus können aktuelle KI-Agenten leicht auf diese einfachen Textdateien zugreifen.
Ihr Geschäftsmodell ist auch interessant: Die Kern-App ist kostenlos, der Sync-Dienst kostet 4 $/Monat, Publish 8 $/Monat, und Catalyst ist eine einmalige Spende ab 25 $. Sie verlangen nur für Mehrwertdienste und halten mit einem winzigen Team hohe Gewinnmargen aufrecht.
Links vor Kategorien – das verdient einen eigenen Abschnitt
Das Tiefenrecherche-Dokument hat eine Kernansicht: Links werden vor Kategorien priorisiert. Traditionelle Notiz-Tools ermutigen dich, Notizen in Ordner zu stecken – eine Baumstruktur, in der jede Notiz zu einem Ort gehört. Obsidians Kernaussage ist: Verwende bidirektionale Links, um Notizen zu verbinden und Wissen natürlich ein Netzwerk bilden zu lassen. Jeder Link erstellt automatisch eine bidirektionale Kante, und der Wissensgraph entsteht aus den Notizen selbst. Dies ist näher daran, wie das menschliche Gehirn Ideen assoziiert. Einfach ausgedrückt, Ordner sagen dir nur „wo diese Notiz ist", während Links dir sagen „womit diese Notiz zusammenhängt". Dies ist der grundlegende Unterschied zwischen Obsidian und Word. Word-Dokumente sind normalerweise getrennt; selbst wenn zwei über dasselbe sprechen, gibt es keinen offensichtlichen Link. In Obsidian verwendest du [[Notizname]], um sie zu verbinden. Später, wenn du eine öffnest, kannst du nicht nur zur anderen springen, sondern siehst auch, welche alten Notizen sie erwähnt haben. Je mehr Notizen du hast, desto wertvoller wird dieses Netz.
Sein Plugin-Ökosystem ist ein Möbelhaus
Stand März 2026 hat die Obsidian-Community über 2.500 Plugins. Jede Woche werden 6-14 neue Plugins veröffentlicht und 80-100 aktualisiert. Das Subreddit r/ObsidianMD hat über 256.000 Abonnenten. Repräsentative Plugins sind Dataview (Abfragen des Vaults wie eine Datenbank), Templater (erweiterte Template-Engine), Excalidraw (handgezeichnete Diagramme), Calendar und Kanban. Es gibt auch viele KI-Integrations-Plugins. Im Mai 2026 führte das offizielle Team ein neues automatisiertes Überprüfungssystem ein, um die Sicherheit und Qualität des Ökosystems weiter zu verbessern. Dies markiert den Übergang von „wildem Wachstum" zu „nachhaltiger Governance".
Aber viele Plugins sind auch eine Falle. Die Falle der Überanpassung ist real: Über 2.500 Plugins bedeuten endlose Konfigurationsmöglichkeiten. Viele Nutzer verfallen dem „Herumfummeln am Werkzeug" anstatt „das Werkzeug zu benutzen". Es gibt einen berühmten selbstironischen Witz in der Community:
Ich habe 3 Stunden damit verbracht, mein Produktivitätssystem zu konfigurieren, anstatt produktiv zu sein.
Ich verstehe das nur zu gut.
Wettbewerber: Notion, Logseq und Roam
Notion eignet sich für Teamzusammenarbeit und Projektmanagement; Obsidian ist für persönliches tiefes Denken und langfristige Akkumulation. Notions Daten sind in einem proprietären Cloud-Format; Obsidians sind lokales Markdown. Notion ist stark in der Zusammenarbeit; Obsidian unterstützt dies im Grunde nicht. Notion hat eine flache Lernkurve; Obsidians ist steil. Datenbesitz: Notions gehört ihren Servern; Obsidians gehört vollständig dem Nutzer. KI-Funktionen: Notion hat native KI (10 $/Nutzer/Monat); Obsidian verlässt sich auf Plugins.
Logseq ist Obsidians engster Konkurrent – ebenfalls lokal-first, Markdown-basiert und kostenlos. Der Kernunterschied: Logseq ist ein Block-Level-Outliner, bei dem jeder Aufzählungspunkt eine unabhängige Einheit ist; Obsidian ist dokumenten-level. Logseq ist besser für schnelles fragmentiertes Erfassen und journal-getriebene Arbeitsabläufe; Obsidian ist besser für langes Schreiben und strukturierte Dokumente. Logseq ist Open Source; Obsidian ist proprietär, aber kostenlos.
Roam Research löste 2019-2020 den „bidirektionalen Link"-Hype aus. Aber sein Preis von 15 $/Monat und proprietärer Cloud-Speicher führten viele Nutzer zu Obsidian. Roams Block-Level-Referenzierung ist feiner, aber Obsidians kostenlose Strategie, lokaler Speicher und Plugin-Ökosystem gewannen in Bezug auf die Nutzerzahl. Ich empfehle jedem, der Notiz-Tools wechseln möchte, diese Vergleiche zu lesen. (Quellen: PCMag Review, Obsidian Website
Karpathys Tweet verwandelte Wissensdatenbanken in Code-Repositories: LLM-Wiki ist da
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy postete einen Tweet darüber, wie er LLMs verwendet, um eine persönliche Wissensdatenbank aufzubauen und zu verwalten. Er sagte, dass der Großteil seines Token-Verbrauchs nicht mehr für das Schreiben von Code ist, sondern für die „Manipulation von Wissen". Ich las es immer wieder. Was er tut, stimmt mit dem überein, was ich in Obsidian herumgespielt habe, aber er verwendete ein Wort, das ich nicht finden konnte: „Kompilieren". Rohmaterialien in strukturiertes Wissen kompilieren. Obsidian Vault ist das Code-Repo; LLM ist der Compiler. Diese Analogie macht alles klar. Wenn du schon einmal Code geschrieben hast, verstehst du es sofort: Software Engineering → Wissensdatenbank-Engineering. src/ → raw/ (Rohmaterialien); build/ → wiki/ (Wissenseinträge); logs/ → outputs/ (Q&A-Archive); Compiler → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → Health Checks; Inkrementelle Kompilierung → nur neue/geänderte Rohdateien verarbeiten.
Es läuft auf drei Dinge hinaus:
- Schichtung: Rohmaterialien, kompilierte Produkte und Laufzeitausgaben sind getrennt. Du mischt keine .class- und .java-Dateien; mische auch keine Notizen.
- Inkrementell: Keine Notwendigkeit, alles neu aufzubauen; kompiliere einfach täglich die neuen Artikel.
- Rückverfolgbarkeit: Jeder Wissenseintrag kann auf seine Quelle zurückgeführt werden. Es ist nicht „Ich glaube, ich habe das irgendwo gesehen", sondern die KI sagt dir: „Quelle ist in raw/articles/2026-03/, dritter Absatz."
Wie sein Vault aussieht
Ich habe Karpathys Methodik auf meinen eigenen Vault angewendet. Die Verzeichnisstruktur sieht so aus: Unter Vault/ habe ich raw/, wiki/, outputs/ und plattformspezifische Verzeichnisse wie x/, official_account/, xiaohongshu/. raw/ enthält Originalmaterialien (unverändert). wiki/ enthält kompilierte Produkte, die von LLM verwaltet werden (Indizes, Konzepte, Zusammenfassungen). outputs/ enthält Laufzeitausgaben. Fertige Produkte sind für Leser; das Wiki ist für mich selbst – mische sie nicht. Die Erfassung hat drei Einträge: Web Clipper für Artikel (erzwingt source_url, Autor usw.); Podwise für Podcasts (Auto-Transkript + KI-Zusammenfassung); manuelles Clipping für X-Tweets. Dieser Schritt ist entscheidend: Clipping ohne Metadaten ist nutzlos.
Kompilierung ist der Schlüssel. Nachdem du 5-10 Rohdateien gesammelt hast, mach die erste „Kompilierung". Lass Claude raw/articles/ lesen, Zusammenfassungen generieren, Konzepte extrahieren und Indizes aktualisieren. Qualität wird durch CLAUDE.md sichergestellt, das Kompilierungsspezifikationen enthält: Zusammenfassungsvorlagen, Konzeptfelder, Namensregeln. Das erste Mal kann eine Stunde dauern, aber inkrementelle Updates sind schnell.
KI-Ausgabe in Dateien: das genialste Design
In Karpathys Methodik gibt es ein Design, das ich besonders klug finde: das Speichern von KI-Ausgaben als Dateien. Früher stellte ich der KI eine Frage, bekam eine Antwort und schloss sie. Beim nächsten Mal fragte ich erneut. Die Antworten blieben im Chatverlauf stecken, was nutzlos ist. Jetzt wird jede komplexe Abfrage an die Wissensdatenbank als Markdown-Datei in KI-Ausgaben/ gespeichert, einschließlich Frage, Zeit, Quelle, Schlussfolgerung und Unsicherheiten. Nach drei Monaten habe ich Dutzende dieser Dateien – sie sind selbst Wissenseinträge, weil sie den Denkprozess enthalten. Jedes Mal, wenn du mit der KI chattest, wächst die Wissensdatenbank. Ich zwinge die KI, nur in KI-Ausgaben/ auszugeben, damit ihre Generierung sich nicht mit meinen eigenen Gedanken vermischt. Die meisten Leute überspringen diesen Schritt.
Wissensdatenbanken haben technische Schulden und brauchen Health Checks
Karpathy schlägt regelmäßige Health Checks für drei Dinge vor: Konsistenz, Vollständigkeit und Inseln. Konsistenz: Gibt es widersprüchliche Definitionen in wiki/concepts/? Vollständigkeit: Welchen Einträgen fehlen Definitionen oder Quellen? Inseln: Welche Notizen haben weniger als 2 eingehende/ausgehende Links? Berichte werden wöchentlich in outputs/health/ gespeichert. Nach ein paar Wochen ist das größte Gefühl: Wenn ich eine Notiz finde, traue ich mich, sie direkt zu verwenden. Ich muss mich nicht mehr fragen, ob sie zuverlässig ist.
Baue nicht sofort RAG
Das muss gesagt werden, weil zu viele Leute hier Umwege machen. Bei der Erwähnung von „KI + Notizen" denken die Leute sofort an RAG: Embedding-Modelle auswählen, Vektordatenbanken einrichten, Chunking-Strategien optimieren. Sie verbringen einen Monat mit der Architektur, während die Bibliothek nur 20 Artikel hat. Karpathy empfiehlt: Wenn die Bibliothek klein ist (z. B. 100 Artikel), reicht es, ein paar Indexdateien zu pflegen. Lass das LLM den Index lesen, um zu lokalisieren, dann lies den Inhalt direkt – einfach, zuverlässig, null Zusatzkosten. Wenn du 10.000 Notizen erreichst und Dinge nicht finden kannst, dann denke über RAG nach. Prozess zuerst, Infrastruktur später.
Karpathys letzter Satz war:
Dieses Zeug sieht derzeit aus wie ein Haufen zusammengehackter Skripte, aber es gibt Raum, ein unglaubliches neues Produkt zu entwickeln.
Es erinnert mich an die Versionskontrolle vor 2006 – svn, cvs, git-Befehlszeilen, die nur von Programmierern verwendet wurden. Dann machte jemand GitHub, und die Zusammenarbeit änderte sich. Persönliche Wissensdatenbanken könnten an einem ähnlichen Wendepunkt sein.
Kepanos Antwort: der nachdenklichste Fall menschlicher KI-Symbiose
Dann antwortete Obsidian-CEO Kepano, und seine Worte ließen mich tief nachdenken.
Halte deinen persönlichen Vault sauber und erstelle einen unordentlichen Vault für deine Agenten.
Nur dieser eine Satz. Er bevorzugt, dass sein persönlicher Vault ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis mit bekannten Quellen hat. Zweitens glaubt er daran, persönliche Kreationen von Agenten-Kreationen zu trennen, um zu verhindern, dass dein Haupt-Vault mit nicht zurückverfolgbaren Ideen „verschmutzt" wird. Drittens, wenn du sie zu sehr vermischst, ist Obsidian keine Darstellung von „deinen Gedanken" mehr. Suche, Backlinks und Graphen werden nicht mehr über dein Wissen sein, sondern eine Mischung aus dir und der KI. An diesem Punkt können wir nicht sagen, ob es eine KI-Wissensdatenbank oder deine eigene ist. Viertens: Nur wenn ein Agenten-Workflow etwas wirklich Nützliches produziert, sollte es in den Haupt-Vault eingeführt werden, und selbst dann in einen clippings-Ordner legen.
Zusammengenommen stellen diese Punkte eine scharfe Frage: Wenn deine Wissensdatenbank voller KI-geschriebener Sachen ist, ist sie dann noch „deine" Wissensdatenbank? Das hat mich getroffen, weil ich in den letzten 6 Jahren genau diesen Umweg gegangen bin.
Als KI kam, machte ich fast denselben Fehler wieder
Als Claude Code direkt mit Obsidian arbeiten konnte, als das Claudian-Plugin mir erlaubte, in der Seitenleiste mit KI zu chatten, als Skills- und MCP-Workflows überall waren – wurde ich wieder aufgeregt. Ich installierte Claudian, ließ KI Notizen organisieren, versteckte Links finden, Pfade reparieren und MOCs erstellen. Es tat in 3 Minuten, wofür ich 30 brauchte. Aber eines Tages hörte ich auf. Ich sah mir die Zusammenfassungen und Strukturen an, die KI für mich geschrieben hatte, und erkannte: Ich erkannte sie nicht wieder. Sie waren ordentlich und professionell, aber sie waren nicht aus meinem Gehirn gewachsen. Es war, als würde man Hausaufgaben abschreiben – die Arbeit war erledigt, aber habe ich etwas gelernt? Da verstand ich Kepano: Wenn zu sehr vermischt, ist Obsidian nicht mehr „deine Gedanken".
Ich schrieb in flomo: „Stecke nicht einfach KI-Antworten hinein; mach dir keine Sorgen wegen cooler ClaudeCode+Obsidian-Fähigkeiten. Im Wesentlichen ist diese 'Effizienz' das Auslagern deines Denkens."
Zwei Wissensdatenbanken, zwei Philosophien
Karpathy und Kepano repräsentieren zwei Philosophien. Karpathys ist effizienzorientiert: Lass KI der Meister des Wissens sein; du fütterst nur Daten und konzentrierst dich auf Fragen und Entscheidungen. Dies ist ein Game-Changer für die Forschung. Kepanos ist denkensorientiert: Deine Wissensdatenbank ist ein Spiegel deiner Gedanken; jeder Inhalt sollte eine nachvollziehbare Quelle haben. KI kann helfen, aber Produkte müssen isoliert sein; nur das, was du gefiltert hast, kommt in den Haupt-Vault. Diese sind nicht widersprüchlich, aber sie repräsentieren unterschiedliche Ziele. Eines geht um die Handhabung des Informationsflusses; das andere um den Wert des Denkprozesses selbst. Nach 6 Jahren Herumfummeln neige ich zu Letzterem.
Denke nicht aus
Ich habe eine Aufzeichnung in flomo: „flomo ist meine 'Sammelstation' oder 'Data Lake'. ... Ich komprimiere alle Informationen manuell in Text. In dieser Zeit scheint es 'dumm', aber es ist meine Art, das Prinzip des 'Nicht-Auslagerns des Denkens' zu praktizieren." Ja, KI kann es schneller und besser. Aber wenn du die Kernpunkte eines Videos in einem Satz in deinen eigenen Worten komprimierst, ist diese Komprimierung Denken. Wenn du eine Notiz taggst oder verlinkst, trainierst du deinen kognitiven Rahmen. Wenn du dies der KI gibst, sparst du Zeit, verlierst aber das Denken. Ich schrieb: „Der Maßstab für erfolgreiches Wissensmanagement ist nicht, wie viele Notizen du hast, sondern ob sie dir helfen, besser zu denken und zu handeln." Weil ich diese Wörter selbst getippt habe, sind sie in meinem Gehirn. Wenn KI sie zusammengefasst hätte, würde ich sie mit einem Blick vergessen.
Evergreen Notes: der Anker, den ich nach 6 Jahren gefunden habe
Ich habe einen Anker gefunden: Evergreen Notes. Dieses Konzept wurde 2020 von Andy Matuschak vorgeschlagen. Original hier. Die Kernidee ist einfach: Jede Notiz sollte konzeptionell (eine Idee), atomar (eine Sache) und durch Links statt Tags organisiert sein. Erlaube halbfertige Entwürfe, aber schreibe und verlinke weiter. Ich habe drei Standards festgelegt: "1. Muss einen fettgedruckten Titel haben; 2. Muss eine Sache klar erklären; 3. Muss Links haben." Kein Bedarf für 47 Plugins oder ausgefallene Themes. Ich habe sogar den abgesicherten Modus aktiviert und null Drittanbieter-Plugins installiert. "Schreiben, denken, ausgeben – nutze den einfachsten Weg mit der leistungsfähigsten Software, um das Wichtigste zu tun. Das ist 'schwere Werkzeuge leicht nutzen'." Wenn das zweite Gehirn ein Tresor ist, sind Evergreen Notes das Bargeld, und der Standard, sie zu schreiben, ist die Druckerpresse. Der Wert deiner Wissensdatenbank hängt von den Standards deiner "Druckerpresse" ab. Dies ist eine grundlegende Fähigkeit, die KI nicht ersetzen kann.
KI ist nicht nutzlos, aber die Reihenfolge ist entscheidend
"Das Denken nicht auslagern" bedeutet nicht, KI abzulehnen. Karpathys Lösung ist optimal für spezifische Szenarien wie das Verdauen von 100 Papers. Ich nutze KI auch. Ich habe festgehalten: "KI hilft nur denen, die gute von schlechten Inhalten unterscheiden können – baue zuerst ein grundlegendes kognitives Gerüst auf, dann nutze KI, um Inhalte aufzubauen." Urteilsvermögen ist der Multiplikator. Wenn du nicht weißt, wie wertvolle Erkenntnisse aussehen, kannst du die Ergebnisse der KI nicht überprüfen. Mein aktueller Ansatz ist die Trennung: Mein Haupt-Obsidian-Vault enthält nur meine eigenen Evergreen Notes – jedes Wort ist von mir, jeder Link manuell. KI hat ihren eigenen Arbeitsbereich. Nur wenn KI eine Erkenntnis produziert, der ich wirklich zustimme, schreibe ich sie in meinen eigenen Worten für das Haupt-Vault um. Der Akt des Umschreibens ist der Akt des Verinnerlichens.
File over App
Kepanos anderes Kernkonzept ist "File over App". Mir ist das aufgefallen, als flomo einmal abstürzte – ich geriet in Panik, weil tausende Notizen dort waren. Später hatten Feishu, ChatGPT und Claude alle Ausfälle. Mir wurde klar: "Alle Software ist vergänglich, aber Dateien sind anders – du musst die Zugänglichkeit deiner Dateien kontrollieren." Deshalb wählte Karpathy Obsidian: Daten sind lokale .md-Dateien, unabhängig von Cloud-Diensten. Dein Wissen sollte auf deiner Festplatte in einem Format sein, das du immer öffnen kannst. Das ist im KI-Zeitalter entscheidend, weil Tools sich schnell weiterentwickeln, .md-Dateien jedoch nicht. Markdown ist seit 22 Jahren ein universelles Format. "Je leistungsfähiger KI und Software werden, desto mehr brauchst du eine minimalistische Denkweise." Tools ändern sich, aber Dateien und dein Denken bleiben.
KI + Obsidian-Praktiken in meinen Lesezeichen
Ich habe eine Menge praktischer Inhalte zum Thema LLM Wikis landen. "Goodbye Manual Organizing: How to Build an AI-Driven Personal Knowledge Base" von Jin Chenma Original fasst es in fünf Aufgaben zusammen: kontinuierliche Zusammenstellung, materialübergreifende Verlinkung, Q&A-Rückfluss, Netzwerkkonsolidierung und Gesundheitschecks. Es verwandelt deine Wissensdatenbank von tot in lebendig. Es liefert Prompts für Codex oder Claude Code, um Strukturen zu initialisieren. Verzeichnisse: raw/ (Lager), wiki/ (Bücherregal), outputs/ (Werkbank). Regeln: Baue nicht zuerst RAG auf, speichere keine Inhalte ohne Quellen, mische nicht Rohdaten und Wiki, lass KI nicht Originale überschreiben, hinterlasse Q&A nicht im Chatverlauf.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" Original diskutiert den Hermes Agent, der eine Lernschleife hat. Er hat eine llm-wiki-Fähigkeit: Du sagst "schreibe das in die Wissensdatenbank", und er extrahiert Entitäten, erstellt Dateien und fügt Links hinzu. Entscheidend ist, dass er nur handelt, wenn du explizit darum bittest, damit dein Vault nicht durch zufällige Chats verschmutzt wird.
"Aufbau einer selbstwachsenden persönlichen Wissensdatenbank mit Codex + Obsidian" von Cang He Original verwendet drei Ebenen: Raw (Beweise), Wiki (Verständnis) und Schema (Regeln). Es liefert 10 Regeln für AGENTS.md, wie "durchsuche bestehende Seiten, bevor du neue Daten verarbeitest." Es erwähnt auch WeSight, das diese Schritte in Obsidian integriert. Es stellt fest, dass "selbstwachsend" nicht vollautomatisch bedeutet; Urteilsvermögen bleibt menschlich.
Schließlich stellt "This is the God of Obsidian Creation!" Original Ailu vor, einen Super-Assistenten innerhalb von Obsidian für Gedächtnis, Kreation und Veröffentlichung auf Plattformen wie WeChat und X. Es zeigt die Obergrenze von Obsidian-Plugins.
Ist Obsidian den Aufwand wert?
Meine Antwort: Ja, aber konzentriere dich nicht auf den "Aufwand" des Herumspielens. Obsidian ist eines der besten digitalen Werkzeuge für Zettelkasten und Evergreen Notes. Seine lokale Markdown-Speicherung ist ideal für die langfristige Pflege. Aber es hat Schwächen: schlechte Zusammenarbeit, steile Lernkurve und mittelmäßige mobile Erfahrung. Übermäßige Anpassung ist eine Falle. Meine aktuelle Einstellung: Nutze schwere Werkzeuge leicht. Verwende den einfachsten Weg, um das Wichtigste zu tun.
Abschreckung: Wer Obsidian nicht nutzen sollte
Wenn du eine Software mit null Einstiegshürde zum Öffnen und Schreiben möchtest, ist Obsidian vielleicht nichts für dich. Seine Lernkurve ist steil. PCMag sagt, es sei für "Power-User, die keine Kollaborationsfunktionen benötigen." Wenn du Echtzeit-Teamarbeit brauchst, nutze es nicht; Notion ist besser. Wenn du nur fragmentierte Gedanken aufzeichnen möchtest, ist flomo besser. Obsidian ist das endgültige Ziel für Evergreen Notes – solche, die durch Erfassen und Nachdenken verfeinert wurden. Wenn du nicht vorhast, etwas zu veröffentlichen, mach dir nicht die Mühe. Und wenn du ein Perfektionist bist, der vor dem Schreiben eine perfekte Ordnerstruktur haben möchte, wird dich Obsidian in den Wahnsinn treiben. Schreibe zuerst, organisiere später.
Wettbewerber: ein faires Wort
Notion ist stark in Tabellen, Zusammenarbeit und Vorlagen, aber seine Cloud-only-Daten können ein Engpass sein. Logseq ist nah dran, aber besser für Fragmente; Obsidian ist besser für lange Texte und Struktur. Roam Research ist teuer und cloudbasiert. flomo ist die beste Sammelstation, aber es ist ein Datensee, keine Wissensdatenbank. Es gibt kein perfektes Werkzeug, nur den richtigen Workflow. (Obsidian ist die endgültige Heimat für Evergreen Notes; das ist sein unersetzlicher Platz.)
Zurück zur ursprünglichen Frage
Wenn KI alles organisieren kann, musst du dann noch denken? Meine Antwort: Du brauchst es mehr denn je. Wenn die Kosten für Information und Organisation gegen Null gehen, wird Urteilsvermögen zur knappen Ressource. Zu wissen, was man behalten soll, was tiefgründig ist, und versteckte Verbindungen zu finden – das kommt vom täglichen Schreiben und Denken. KI kann die Notizen finden, aber der "Aha!"-Moment, der Funke der Erkenntnis, kann nur in deinen eigenen Neuronen zünden. "Dein zweites Gehirn ist kein Lagerhaus, es ist eine Küche." Ein Lagerhaus lagert nur; eine Küche erschafft. Und die Person, die in dieser Küche steht, musst du sein.
Abschließende Gedanken
Mir ist aufgefallen, dass in den Obsidian-Inhalten, die ich gesammelt habe, Tutorials und KI-Praktiken jeweils ein Drittel ausmachen, und der Rest sind Warnungen, "mit dem Herumspielen aufzuhören." Der Konsens bildet sich heraus: Werkzeuge sind Mittel, Denken ist der Zweck. Der Wert von Obsidian hängt davon ab, ob du etwas wirklich Eigenes hinterlässt. Ich bereite mich darauf vor, mein aktuelles Obsidian-Vault zu veröffentlichen, einschließlich Plugins, Themes und Agent-Prompts. Ich werde es zuerst in meiner Fangruppe testen. Ich bin neugierig: Wie viele Notizen hast du in deinem Obsidian? Wie viele hast du selbst geschrieben? Wie sieht dein Graph aus? Wir sehen uns in den Kommentaren.
Ich bin Jackywine, KI-Ersteller, Produktdesigner und Obsidian-VIP. Ich konzentriere mich auf AIGC, Agent-Produkte und persönliches Branding im KI-Zeitalter.
Quellen: 2026 Obsidian Nanny Tutorial, Obsidian Beginner Tutorial, Karpathy's LLM Knowledge Base Tweet, Andy Matuschak: Evergreen Notes, Obsidian Official, PCMag Review.
