यहाँ बहुत सारी सामग्री है। आप इसे बुकमार्क कर सकते हैं और पूरा टेक्स्ट अपने Claude Code या Cursor में कॉपी कर सकते हैं ताकि वह संचालन में आपकी मदद कर सके। जब आपके पास नया कुछ सीखने का समय हो तो आप इसे धीरे-धीरे पढ़ भी सकते हैं!
आपको ये समस्याएँ आई होंगी:
आप Twitter पर एक बढ़िया पोस्ट देखते हैं और उसे कॉपी-पेस्ट करते हैं। जब बाद में उसे पढ़ने के लिए ढूँढ़ना चाहते हैं, तो आपको मैनुअल रूप से घंटों स्क्रॉल करते हैं।
आपके पास Notion में सैकड़ों नोट्स हैं, लेकिन वे एक-दूसरे से अलग-थलग हैं। आपको पता नहीं है कि कोई अवधारणा कहीं और प्रकटी हुई है या नहीं।
हर बार जब आप AI से कोई सवाल पूछते हैं, तो वह शुरू से खोज शुरू करता है और एक अस्थायी जवाब जोड़ता है। कोई संचय नहीं, कोई स्मृति नहीं, और आपके आधे टोकन बर्बाद हो जाते हैं।
इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आपके नोट्स किसी और के सर्वर पर संग्रहीत हैं। यदि एक दिन सेवा बंद हो जाती है, तो आपका डेटा चला जाता है।
ठीक है, मैंने जो सिस्टम बनाया है वह इन समस्याओं को हल करता है।
चार मुख्य लाभ:
- पूरी तरह से स्वचालित: आपको मैन्युअल रूप से नोट्स व्यवस्थित करने की आवश्यकता नहीं है; AI आपके लिए ऐसा करता है।
- स्थानीय भंडारण: डेटा हमेशा आपका रहता है और किसी भी सर्वर पर अपलोड नहीं होता।
- स्थायी संचय: ज्ञान लगातार बढ़ता रहता है, बजाय हर बार शून्य से शुरू करने के।
- बस पूछें: आपको केवल प्रश्न पूछें और अन्वेषण करें; बाकी AI पर छोड़ दें।
सीधे शब्दों में कहें तो, आप सिस्टम को दस्तावेते हैं, और यह स्वचालित रूप से उन्हें एक संरचित ज्ञान नेटवर्क में व्यवस्थित करता करता है। आप द्विदिश लिंक का उपयोग करके स्वतंत्र रूप से ब्राउज़ कर सकते हैं।
पूरी श्रृंखला है: दस्तावेज़ आयात → AI संगठन → Wiki निर्माण → द्विदिश लिंकिंग।
पूरी प्रक्रिया में किसी भी ग्राफिकल इंटरफ़ेस के मैन्युअल संचालन की आवश्यकता नहीं है; बस फ़ाइलें डालें, और वे स्वचालित रूप से एक नेटवर्क बनाती हैं।
तीन उपकरण, प्रत्येक की भूमिका
इस सिस्टम में दो मुख्य उपकरण हैं।
Obsidian: नोट प्रदर्शन परत
Obsidian एक स्थानीय द्विदिश लिंक नोट लेने का उपकरण है। यह Windows, Mac और Linux के लिए पूरी तरह से मुफ्त और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है। इसकी मुख्य विशेषता द्विदिश लिंकिंग है।
द्विदिश लिंक क्या है?
नोट में डबल ब्रैकेट टाइप करके, जैसे [[Claude-Code-Notes]], Obsidian स्वचालित रूप से इसे एक बैंग इसे एक बैंगनी लिंक में बदल देता है। यदि नोट "Claude-Code-Notes" मौजूद है, तो उस पर क्लिक करने से वहाँ जाया जाएगा। यदि मौजूद नहीं है, तो उस पर क्लिक करने से वह बन जाएगा। इस तरह द्विदिश लिंक काम करते हैं—यह बहुत सरल है। आपको इसे मैन्युअल रूप से बनाए रखने की आवश्यकता नहीं है; Obsidian आपके लिए संबंध बनाता है।
पारंपरिक नोट लेने वाले सॉफ़्टवेयर की समस्या यह है कि नोट्स अलग-थलग होते हैं। आपको पता नहीं चलेगा कि "Apple" शब्द कहीं और दिखाई दिया है या नहीं। Obsidian का Graph View सभी नोट्स और उनके लिंक संबंधों को एक मानचित्र में देख सकता है। आप ज्ञान संरचना को एक नज़र में देख सकते हैं, पहचान सकते हैं कि कौन से नोड अलग-थलग हैं और कौन से हब हैं।
इसके अलावा, Obsidian व्यक्तिगत उपयोग के लिए पूरी तरह से मुफ्त है और इसकी कोई सीमा नहीं है। सभी डेटा स्थानीय है।
Hermes Agent: स्वचालित निष्पादन इंजन
Hermes Agent Nous Research द्वारा विकसित एक स्वायत्त AI एजेंट है। इसकी सबसे बड़ी विशेषता एक अंतर्निहित सीखने का लूप है जो है जो अनुभव से कौशल बना और सुधार सकता है। इस ज्ञान प्रबंधन कार्यप्रवाह में, Hermes स्वचालित निष्पादन इंजन के रूप में काम करता है। इसमें एक अंतर्निहित llm-wiki कौशल है जो LLM Wiki फ़ाइल संरचना विनिर्देशों के अनुसार सीधे ज्ञानकोष पर काम कर सकता है।
इसका क्या मतलब है? आपको मैन्युअल रूप से फ़ोल्डर बनाने, नोट्स व्यवस्थित करने या लिंक जोड़ने की आवश्यकता नहीं है। आप बस Hermes को "इस लेख को ज्ञानकोष में लिखें" बताते हैं, और Hermes स्वचालित रूप से:
- मुख्य संस्थाओं (लोग, उपकरण, परियोजनाएँ) को निकालेगा
- मुख्य अवधारणाओं (पद्धतियाँ, तकनीकी सिद्धांत) को निकालेगा
- संरचित Markdownloaded Markdown फ़ाइलें बनाएगा
- संबंधित अवधारणाओं में द्विदिश लिंक जोड़ेगा
- ज्ञानकोष सूचकांक अपडेट करेगा
एक महत्वपूर्ण नियम: Hermes केवल तब ज्ञानकोष पर काम करता है जब आप स्पष्ट रूप से उसे ऐसा करने के लिए कहते हैं।
- जब आप "ज्ञानकोष में लिखें" या "ज्ञानकोष में आयात करें" कहते हैं, तो Hermes आयात निष्पादित करता है।
- जब आप "ज्ञानकोष के साथ संयोजित करें" या "ज्ञानकोष में खोजें" कहते हैं, तो Hermes जानकारी जानकारी जानकारी प्राप्त करता है।
सामान्य दैनिक बातचीत में, Hermes सक्रिय रूप से आपके ज्ञानकोष को नकोष को नहीं छुएगा, यह सुनिश्चित करते हुए कि यह अप्रासंगिक बातचीत से दूषित न हो।
LLM Wiki: ज्ञानकोष मानक
LLM Wiki कोई स्वतंडस्टैंडअलोन ऐप नहीं है, बल्कि ज्ञानकोष फ़ाइल संरचना विनिर्देशों का एक सेट है। यह परिभाषित करता है कि ज्ञान को कैसे व्यवस्थित किया जाए। मुख्य विचार AI को एक स्थायी Wiki बनाने देना है।
स्थायी का क्या मतलब है? जब आप एक दस्तावेज़ आयात करते हैं, तो सिस्टम सिर्फ उसे इंडेक्स नहीं करता और खत्म करता है। यह वास्तव में दस्तावेज़ को समझता है, मुख्य संस्थाओं, अवधारणाओं और संबंधों को निकालता है, और फिर संबंधित Wiki पेज बनाता या अपडेट करता है। ये पेज स्थानीय रूप से सहेजे जाते हैं। जैसे-जैसे आप अधिक दस्तावेज़ आयात करते हैं, Wiki समृद्ध होता जाता है। पेज संदर्भ और संबंध बनाते हैं, और विरोधाभासों को चिह्नित किया जाता है। जब आप बाद में प्रश्न पूछते हैं, तो AI कच्चे दस्तावेज़ों को जोड़ने के बजाय संरचित Wiki के आधार पर उत्तर देता है, और वह स्रोतों का हवाल करेगा।
पूर्ण कार्यप्रवाह प्रदर्शन
आइए उपकरणों को एक साथ देखें। पूरे कार्यप्रवाह का प्रवेश बिंदु Hermes Agent है।
चरण 1: निर्देश दें
उदाहरण के लिए, आप कहते हैं "AI उपनॉवे AI उपन्यास लेखन के बारे में इस लेख को ज्ञानकोष में लिखें।"
चरण 2: Hermes स्वचालित रूप से व्यवस्थित करता है
Hermes llm-wiki कौशल का उपयोग करके सामग्री पढ़ता है, संस्थाओं और अवधारणाओं को निकालता है, Markdown फ़ाइलें बनाता है, लिंक जोड़ता है, और सूचकांक अपडेट करता है।
चरण 3: फ़ाइल संरचना निर्माण
Hermes LLM Wiki विनिर्देशों के अनुसार फ़ाफ़ाइलें बनाता है, जिसमें मेटाडेटा, मुख्य सामग्री और लिंक शामिल हैं।
चरण 4: Obsidian ज्ञान नेटवर्क प्रदर्शित करता है
ज्ञानकोष निर्देशिका खोलें और इसे Obsidian में एक Vault के रूप में खींचें। अब आपके पास एक AI-व्यवस्थित ज्ञानकोष है जहाँ आप नेटवर्क ब्राउज़ कर सकते हैं और Graph View में लिंक की ताकत देख सकते हैं।
चरण 5: अनंत लूप
यह प्रक्रिया दोहराई जाती है। प्रत्येक नया दस्तावेज़ नेटवर्क को अपडेट करता है, मौजूट पेजों को पूरक करता है, और विभिन्न दस्तावेज़ों में संबंधित अवधारणाओं को जोड़ता है।
स्थापना चरण
चरण
चरण 1: Obsidian स्थापित करें
obsidian.md से macOS संस्करण डाउनलोड करें। एक Vault (आपकी Markdown फ़ाइलों के लिए एक फ़ोल्डर) बनाएं या चुनें।
चरण 2: LLM Wiki स्थापित करें
GitHub पर nashsu/llm-wiki पर जाएँ और नवीनतम रिलीज़ डाउनलोड करें। ऐप खोलें, एक नया प्रोजेक्ट बनाएं, और सेटिंग में अपनी API Key दर्ज करें। यह OpenAI, Claude, Minimax और किसी भी OpenAI-संगत API का समर्थन करता है।
चरण 3: Hermes Agent स्थापित करें
अपना टर्मिनल खोलें और चलाएं:
फिर अपना कॉन्फ़िगरेशन रीलोड करें: source ~/.zshrc। अपने मॉडल प्रदाता को कॉन्फ़िगर करने के लिए hermes setup चलाएं।
**ज्ञानकोष नियम कॉन्फ़िगर करें (महत्वपूर्ण):
Hermes को अपने नियम बताएं:
"मेरी ज्ञानकोष निर्देशिका है: /Users/username/Documents/knowledge_base। नियम: 1. केवल तब लिखें जब मैं 'ज्ञानकोष में लिखें' कहूं। 2. केवल तब पुनर्प्राप्त करें जब मैं 'ज्ञानकोष के साथ संयोजित करें' कहूँ। 3. Markdown और [[द्विदिश लिंक]] का उपयोग करें। 4. LLM Wiki संरचना का उपयोग करें।"
उपयोग नियम
- नए दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने के लिए Hermes से "ज्ञानकोष में लिखें" कहें।
- पुनर्प्राप्त करने और आपके डेटा के आधार पर उत्तर देने के लिए Hermes से "ज्ञानकोष के साथ संयोजित करें" कहें।
- Obsidian हमेशा आपकी Markdown फ़ाइलों को ब्राउज़ करने, संपादित करने और देखने के लिए उपलब्ध है।
सारांश
Hermes Agent निष्पादन इंजन है, और Obsidian प्रदर्शन परत है। इस कार्यप्रवाह का उपयोग करें ताकि AI ज्ञान प्रबंधन का थकाऊ काम संभाल सके और आप अन्वेषण पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
