मैंने पहली बार Obsidian के बारे में 2020 में तब सीखा जब किसी ने Zhihu पर एक बैंगनी आइकन का स्क्रीनशॉट पोस्ट किया।
मेरी पहली प्रतिक्रिया थी: यह आइकन एक चट्टान जैसा दिखता है।
बाद में मुझे पता चला कि Obsidian का मतलब ज्वालामुखीय कांच होता है—कठोर, तीखा और साफ काटने वाला, बिल्कुल Minecraft के काले पत्थर जैसा।
यह रूपक आज भी सही है।
मेरी एक आदत है: जब मुझे कोई टूल पसंद आता है, तो मैं उसके बारे में सब कुछ बेतहाशा इकट्ठा करता हूँ। Obsidian वह है जिसे मैंने सबसे आक्रामक तरीके से इकट्ठा किया है। अकेले मेरे YouMind BOARD में, Obsidian से संबंधित एक दर्जन से अधिक लेख हैं: शुरुआती ट्यूटोरियल, गहन शोध, AI एकीकरण प्रथाएँ, उत्पाद दर्शन, और मैंने इसके लिए इमोजी भी बनाए हैं।
आज की पोस्ट वह है जो मैं आपको वह सारी सामग्री समीक्षा करने के बाद बताना चाहता हूँ। चेतावनी: यह एक लंबा पाठ है; मेरा सुझाव है कि पहले इसे बुकमार्क कर लें।
पहले Obsidian के साथ अपने रिश्ते को स्पष्ट कर लेते हैं
मैं Obsidian का भारी उपयोगकर्ता हूँ, 2020 से इसका उपयोग कर रहा हूँ—अब छह साल हो गए हैं। इसका समर्थन करने के लिए, मैं Obsidian का VIP समर्थक बन गया। मैंने अपने अनुभवों, नुकसानों के बारे में लिखा है, और एक Obsidian Feishu ज्ञानकोष संकलित किया है जो पूरी तरह से सार्वजनिक है और जिसका उपयोग पाँच अंकों से अधिक नेटिज़न्स ने किया है।
लिंक: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
मैंने वह Obsidian vault भी सार्वजनिक रूप से जारी किया है जिसका मैं वर्तमान में उपयोग करता हूँ, जिसमें मेरे पसंदीदा प्लगइन्स, चयनित थीम, Agent सिस्टम प्रॉम्प्ट उदाहरण, मेमोरी आर्काइविंग मामले, और ग्राफ को और अधिक सुंदर बनाने के लिए कस्टम CSS शामिल हैं।
लिंक: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
तो आप इस लेख को स्वस्थ संदेह के साथ पढ़ सकते हैं। जहाँ मैं इसकी प्रशंसा करूँ, मैं स्रोत देने की कोशिश करूँगा; जहाँ मैं इसकी आलोचना करूँ, मैं सबूत देने की कोशिश करूँगा।
पहले दर्द बिंदु, फिर उपकरण
क्या आपने कभी यह अनुभव किया है: आपको स्पष्ट रूप से याद है कि आपने एक बढ़िया लेख सेव किया था, लेकिन जब आपको वास्तव में इसकी आवश्यकता होती है, तो आप अपनी पूरी नोट लाइब्रेरी खोजते हैं और बस नहीं पाते हैं? WeChat, Zhihu, वेब क्लिपिंग, PDF, वीडियो ट्रांसक्रिप्ट, AI चैट स्क्रीनशॉट—आपके बुकमार्क और अधिक भरे होते जाते हैं। तीन महीने बाद, आपको शीर्षक या कीवर्ड याद नहीं रहता, और खोजने पर कुछ नहीं मिलता। फ़ोल्डर्स गड़बड़ होते जाते हैं, और नोट्स रिकॉर्ड किए जाते हैं लेकिन कभी उपयोग नहीं किए जाते।
मैं अकेला नहीं हूँ जिसे यह समस्या है। लगभग हर ट्यूटोरियल जो मैंने इकट्ठा किया है, वह उसी चीज़ से शुरू होता है: बुकमार्क में पड़े सैकड़ों लेख, और नोट्स में दर्जनों आधे-अधूरे प्रोजेक्ट। पारंपरिक नोट्स की सबसे बड़ी समस्या है: सारा इनपुट, कोई आउटपुट नहीं। आप ज्ञानकोष नहीं बचा रहे हैं; आप एक लगातार बढ़ता गोदाम बना रहे हैं। सब कुछ वहाँ है, लेकिन कोई इसे व्यवस्थित नहीं करता, कोई इसे अनुक्रमित नहीं करता, और कोई आपको यह नहीं बताता कि क्या संबंधित है या क्या पुराना हो चुका है।
मुझे विशेष रूप से लेख "2025 में flomo + Feishu के साथ न्यूनतम व्यक्तिगत ज्ञान प्रबंधन प्रणाली कैसे बनाएं?" की एक पंक्ति याद है:
आजीवन सीखने वाले, सेल्फ-मीडिया क्रिएटर, इंजीनियर और डिज़ाइनर पहले से ही अपने स्वयं के नोट्स रिकॉर्ड कर रहे हैं, लेकिन उन्होंने अभी तक उन्हें व्यवस्थित नहीं किया है। उन्हें एक सिस्टम बनाने के अपने विचारों को प्रोत्साहित करने के लिए मामलों की आवश्यकता है।
लिंक: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 प्लगइन्स और दस बार डिलीट किया गया vault
2020 में, मैं Obsidian से मिला। मेरी पहली प्रतिक्रिया थी: वाह, लोकल स्टोरेज! द्वि-दिशात्मक लिंक! नॉलेज ग्राफ! मेरी दूसरी प्रतिक्रिया थी: एक नोट लेने वाला ऐप इतना साइंस-फिक्शन कैसे हो सकता है? फिर मैंने क्लासिक कदम उठाया—एक vault बनाना। फिर क्लासिक कदम 2.0—बेतहाशा प्लगइन्स इंस्टॉल करना। उनमें से 47। क्या आप जानते हैं कि एक साथ 47 प्लगइन्स चलाना कैसा होता है? इसका मतलब है कि जब तक Obsidian खुलेगा, आपका फ़ूड डिलीवरी आ चुका होगा।
अगले कुछ वर्षों तक, मैं एक लूप में फँसा रहा: एक नया प्लगइन खोजें → उत्साहित हों → बेतहाशा कॉन्फ़िगर करें → एक हफ्ते बाद इसे बेकार पाएँ → किसी और का vault बेहतर दिखे → डिलीट करें और फिर से बनाएँ → वापस पहले चरण पर। मैं इस लूप से कम से कम 10 बार गुज़रा। एक बार, रात के 3 बजे, Bilibili पर एक ट्यूटोरियल देखते हुए, मैंने एक नोट लाइब्रेरी डिलीट कर दी जिसे मैं आधे साल से लिख रहा था। अगले दिन जागकर मैंने खाली फ़ोल्डर को देखा और कहा: मैं कौन हूँ? मैं कहाँ हूँ? मेरे नोट्स कहाँ हैं? 5,000 नोट्स, वहाँ ढेर हो गए, एक Cybertronian ग्रह बन गए।
ऊपर मेरा पिछला vault है। क्या यह अच्छा दिखता है? हाँ। क्या यह उपयोगी है? नहीं। मैंने एक बार flomo में एक विचार रिकॉर्ड किया था: "Obsidian पर आपके द्वारा बिताया गया 99% समय बर्बाद होता है।" एक घंटा स्किन्स के साथ छेड़छाड़ करने में, दो घंटे प्लगइन्स के साथ छेड़छाड़ करने में, समुदाय में सर्वोत्तम प्रथाओं को देखने में, लेकिन vault में बहुत कम लिखने में। यह विशिष्ट "टूल पूजा" है—आपको लगता है कि आप सीख रहे हैं, लेकिन वास्तव में आप बस टालमटोल कर रहे हैं। (मुझे पता है कि यह डाँटने जैसा लगता है, लेकिन जो सबसे अधिक इसका हकदार है वह मैं स्वयं हूँ।)
मेरे बुकमार्क में आपकी कल्पना से कहीं अधिक शुरुआती ट्यूटोरियल हैं
पहले निष्कर्ष: मैंने Obsidian के कम से कम छह शुरुआती ट्यूटोरियल बुकमार्क किए हैं। ध्यान दें कि ये "शुरुआती" हैं, जो आपको डाउनलोड, इंस्टॉल, vault बनाना और प्लगइन्स सिंक करना सिखाते हैं। मैंने हर एक को पढ़ा है, और प्रत्येक का एक अलग फोकस है।
"2026 का सबसे मजबूत Obsidian नैनी-लेवल ट्यूटोरियल: 10 मिनट में अपना दूसरा दिमाग बनाएँ" सबसे संयमित है जो मैंने देखा है। मूल यहाँ। यह पूरी तरह से एक चीज़ पर केंद्रित है: एक vault बनाना, तीन Markdown लेखन शैलियाँ, दो शॉर्टकट, और द्वि-दिशात्मक लिंक। यह आपको बताता है कि अभी YAML, उन्नत क्वेरी, थीम या सामुदायिक प्लगइन्स का अध्ययन न करें। यह Obsidian को सरलता से प्रस्तुत करता है: एक फ़ोल्डर जो दीर्घकालिक भंडारण, खोज और टेक्स्ट को जोड़ने के लिए बेहतर अनुकूल है। हर नोट आपके कंप्यूटर पर एक वास्तविक फ़ाइल है; यदि आप Obsidian का उपयोग बंद कर देते हैं, तब भी आप उन्हें किसी भी टेक्स्ट एडिटर से खोल सकते हैं। यह आपके नोट्स को मालिकाना प्रारूप में बंद नहीं करता है। अंत में, एक 3 मिनट का अभ्यास है: एक नोट बनाएँ, एक शीर्षक लिखें, एक सूची, एक लिंक, और बैकलिंक्स की जाँच करें। यदि आप ऐसा कर सकते हैं, तो आपका vault, Markdown और लिंक काम कर रहे हैं।
"Obsidian पूर्ण शुरुआती ट्यूटोरियल (स्थानीय ज्ञानकोष)" दूसरा रास्ता अपनाता है। मूल यहाँ। यह एक प्रश्न से शुरू होता है: AI युग में, सभी को अपने स्वयं के ज्ञानकोष की आवश्यकता है—क्यों? क्योंकि AI का अपना कोई दृष्टिकोण, अनुभव या सौंदर्यबोध नहीं है। यदि आप सीधे इससे कोई प्रश्न पूछते हैं, तो उत्तर सही लेकिन आत्माहीन होता है। अंतर इस बात में है कि क्या आप इसे "अपनी सामग्री, पद्धतियाँ, अनुभव और निर्णय" खिला सकते हैं। वही मॉडल, आपकी चीज़ों से खिलाया गया, आपकी छाप वाला आउटपुट देता है। मैं वास्तव में इससे सहमत हूँ। यह यह भी बताता है कि MOC, PARA और Zettelkasten के बीच कैसे चुनें: पहले आधे महीने लिखें, देखें कि कौन सी आवश्यकता स्वाभाविक रूप से उत्पन्न होती है, और फिर सचेत रूप से संबंधित विधि का उपयोग करें। आप तीनों को मिला सकते हैं।
फिर "शुरुआती लोगों के लिए Obsidian सरल भाषा ट्यूटोरियल" है। मूल यहाँ। यह Obsidian को एक "अविनाशी, अत्यंत सुरक्षित और स्वतंत्र रूप से संशोधित करने योग्य इलेक्ट्रॉनिक नोटबुक" के रूप में वर्णित करता है। टाइपसेटिंग बात करने जितनी सरल है, और कार्य Legos बनाने जितने स्वतंत्र हैं। यह गैर-प्रोग्रामर के लिए अनुकूल है। Vault एक दराज है, इंटरफ़ेस एक डेस्क है, और प्लगइन्स फ़र्नीचर स्टोर हैं। मेरी माँ भी इस रूपक को समझ सकती थी।
और "बस Obsidian इंस्टॉल न करें और इसे धूल जमा न करने दें।" मूल यहाँ। यह एक खाली गोदाम से शुरू होता है, एक vault बनाता है, उसका नाम रखता है, एक स्थान चुनता है, निर्देशिकाएँ बनाता है, एक होमपेज लिखता है, लिंक बनाता है, एक डायरी शुरू करता है, ग्राफ देखता है, और अंत में इसे Codex को सौंप देता है। एक वाक्य मेरे साथ अटक गया:
Vault कोई रहस्यमय डेटाबेस नहीं है; यह सिर्फ एक सामान्य फ़ोल्डर है।
यह ज्ञानकोष प्रक्रिया को पाँच चरणों में तोड़ता है: इकट्ठा करें → इनबॉक्स → नोट्स में व्यवस्थित करें → लिंक करें → होमपेज से फिर से खोजें → लेख या योजनाएँ आउटपुट करें। पहले इस प्रक्रिया को चलाएँ; प्लगइन्स और ऑटोमेशन बाद में आते हैं जब आप वास्तव में समस्याओं का सामना करते हैं।
ओह, और एक और "Obsidian जीरो-बेस ट्यूटोरियल।" मूल यहाँ। यह GitHub का उपयोग करके क्लाउड सिंक सिखाता है और यहाँ तक कि वर्कस्पेस फ़ाइलों को अपलोड होने से रोकने के लिए .gitignore का उपयोग करना भी सिखाता है। चित्र हाई-डेफ हैं, और चरण स्क्रीनशॉट-स्तर के हैं—जिसे आप बस अनुसरण कर सकते हैं।
ट्यूटोरियल ढूँढना बंद करें; सार फोरम में है
मैंने एक ट्वीट भी बुकमार्क किया जिसका शीर्षक था: "हर जगह Obsidian शुरुआती ट्यूटोरियल ढूँढना बंद करें; सार फोरम में है।"
यह सच है।
यदि आप अधिक पेशेवर सामग्री चाहते हैं, तो https://community.obsidian.md/ पर जाएँ। यह आधिकारिक समुदाय है, जहाँ प्लगइन्स और समाचार और भी अधिक व्यापक हैं।
इस दस्तावेज़ पर गहन शोध ने Obsidian के बारे में मेरी समझ पूरी की
मेरे पास एक "Obsidian गहन शोध" दस्तावेज़ है जिसमें भारी मात्रा में जानकारी है। यह Obsidian की जड़ों को उजागर करता है। Obsidian को Shida Li और Erica Xu ने 2020 में COVID-19 क्वारंटाइन के दौरान बनाया था। दोनों ने University of Waterloo से स्नातक किया और पहले Dynalist नामक एक आउटलाइनर टूल बनाया था। Erica ने एक साक्षात्कार में कहा कि Obsidian का मूल विचार दो वर्षों से उसके दिमाग में था; वह एक बार ऐसा व्यक्तिगत ज्ञानकोष चाहने के लिए खुद को अजीब समझती थी। उसके आश्चर्य के लिए, कई लोगों ने उसे बताया कि वे भी यही चाहते हैं। 30 मार्च, 2020 को, Obsidian ने अपना सार्वजनिक बीटा जारी किया, संयोगवश उसी सप्ताह जब WHO ने COVID-19 को वैश्विक महामारी घोषित किया। 2023 में, Steph Ango (जिन्हें kepano के नाम से जाना जाता है), Minimal थीम के लिए प्रसिद्ध डिज़ाइनर, CEO के रूप में शामिल हुए।
टीम संरचना है: Shida Li CTO के रूप में, Erica Xu COO के रूप में, kepano CEO के रूप में, साथ ही कुछ इंजीनियर—कुल मिलाकर लगभग 7 लोग, साथ ही एक बिल्ली का बच्चा (हाँ, आपने सही पढ़ा)।
बस इन कुछ लोगों के साथ, उन्होंने $350 मिलियन मूल्य का एक उत्पाद बनाया जिसके 1.5 मिलियन से अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, पूरी तरह से स्व-वित्तपोषित बिना किसी बाहरी निवेश के। वेबसाइट पर एक नारा है जिसे मैंने बहुत देर तक देखा:
आपका ज्ञान टिकाऊ होना चाहिए
आपके नोट्स आपके स्थानीय डिवाइस पर सादे टेक्स्ट Markdown फ़ाइलों के रूप में संग्रहीत होते हैं। भले ही Obsidian कंपनी कल गायब हो जाए, आपका डेटा बरकरार और पढ़ने योग्य रहेगा। आप उन्हें VS Code, Vim या किसी भी टेक्स्ट एडिटर से खोल सकते हैं। यह "डेटा स्थायित्व" वादा एक ऐसे युग में अविश्वसनीय रूप से आकर्षक है जहाँ SaaS उपकरण किसी भी समय बंद हो सकते हैं या मूल्य निर्धारण बदल सकते हैं। इसके अलावा, वर्तमान AI Agents इन सादे टेक्स्ट फ़ाइलों तक आसानी से पहुँच सकते हैं।
उनका व्यवसाय मॉडल भी दिलचस्प है: कोर ऐप मुफ्त है, Sync सेवा $4/माह है, Publish $8/माह है, और Catalyst $25 से शुरू होने वाला एकमुश्त दान है। वे केवल मूल्य वर्धित सेवाओं के लिए शुल्क लेते हैं, एक छोटी टीम के साथ उच्च लाभ मार्जिन बनाए रखते हैं।
श्रेणियों पर लिंक को प्राथमिकता—यह अपने स्वयं के खंड का हकदार है
गहन शोध दस्तावेज़ में एक मुख्य दृष्टिकोण है: लिंक को श्रेणियों पर प्राथमिकता दी जाती है। पारंपरिक नोट उपकरण आपको नोट्स को फ़ोल्डरों में रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं—एक पेड़ संरचना जहाँ प्रत्येक नोट एक स्थान से संबंधित होता है। Obsidian का मुख्य प्रस्ताव है: नोट्स को जोड़ने के लिए द्वि-दिशात्मक लिंक का उपयोग करें, जिससे ज्ञान स्वाभाविक रूप से एक नेटवर्क बनाए। हर लिंक स्वचालित रूप से एक द्वि-दिशात्मक किनारा बनाता है, और नॉलेज ग्राफ नोट्स से ही उभरता है। यह मानव मस्तिष्क के विचारों को जोड़ने के तरीके के करीब है। सीधे शब्दों में कहें तो, फ़ोल्डर केवल आपको बताते हैं "यह नोट कहाँ है," जबकि लिंक आपको बताते हैं "यह नोट किससे संबंधित है।" यह Obsidian और Word के बीच मूलभूत अंतर है। Word दस्तावेज़ आमतौर पर अलग-अलग होते हैं; भले ही दो एक ही चीज़ पर चर्चा करते हों, कोई स्पष्ट लिंक नहीं होता है। Obsidian में, आप उन्हें जोड़ने के लिए [[नोट का नाम]] का उपयोग करते हैं। बाद में, एक को खोलने से न केवल आप दूसरे पर जा सकते हैं, बल्कि यह भी पता चलता है कि किन पुराने नोट्स ने इसका उल्लेख किया है। आपके पास जितने अधिक नोट्स होंगे, यह वेब उतना ही अधिक मूल्यवान हो जाता है।
इसका प्लगइन इकोसिस्टम एक फ़र्नीचर स्टोर है
मार्च 2026 तक, Obsidian समुदाय में 2,500 से अधिक प्लगइन्स हैं। हर हफ्ते, 6-14 नए प्लगइन्स जारी होते हैं और 80-100 अपडेट होते हैं। r/ObsidianMD सबरेडिट के 256,000 से अधिक सब्सक्राइबर हैं। प्रतिनिधि प्लगइन्स में Dataview (vault को डेटाबेस की तरह क्वेरी करना), Templater (उन्नत टेम्पलेट इंजन), Excalidraw (हाथ से बनाई गई शैली के चार्ट), Calendar और Kanban शामिल हैं। कई AI एकीकरण प्लगइन्स भी हैं। मई 2026 में, आधिकारिक टीम ने इकोसिस्टम की सुरक्षा और गुणवत्ता में और सुधार के लिए एक नई स्वचालित समीक्षा प्रणाली शुरू की। यह "जंगली विकास" से "टिकाऊ शासन" में संक्रमण का प्रतीक है।
लेकिन कई प्लगइन्स एक जाल भी हैं। अति-अनुकूलन का जाल वास्तविक है: 2,500+ प्लगइन्स का मतलब अंतहीन कॉन्फ़िगरेशन संभावनाएँ हैं। कई उपयोगकर्ता "टूल का उपयोग करने" के बजाय "टूल के साथ छेड़छाड़ करने" में फँस जाते हैं। समुदाय में एक प्रसिद्ध आत्म-निंदात्मक मजाक है:
मैंने अपनी उत्पादकता प्रणाली को कॉन्फ़िगर करने में 3 घंटे बिताए, उत्पादक होने के बजाय।
मैं यह बहुत अच्छी तरह से समझता हूँ।
प्रतियोगी: Notion, Logseq और Roam
Notion टीम सहयोग और परियोजना प्रबंधन के लिए उपयुक्त है; Obsidian व्यक्तिगत गहन सोच और दीर्घकालिक संचय के लिए है। Notion का डेटा मालिकाना क्लाउड प्रारूप में है; Obsidian का स्थानीय Markdown है। Notion सहयोग में मजबूत है; Obsidian मूल रूप से इसका समर्थन नहीं करता है। Notion का सीखने का कर्व सपाट है; Obsidian का तीव्र है। डेटा स्वामित्व: Notion का उनके सर्वर से संबंधित है; Obsidian का पूरी तरह से उपयोगकर्ता से संबंधित है। AI सुविधाएँ: Notion में देशी AI ($10/उपयोगकर्ता/माह) है; Obsidian प्लगइन्स पर निर्भर करता है।
Logseq Obsidian का सबसे करीबी प्रतियोगी है—स्थानीय-प्रथम, Markdown-आधारित और मुफ्त भी। मुख्य अंतर: Logseq एक ब्लॉक-स्तरीय आउटलाइनर है जहाँ हर बुलेट पॉइंट एक स्वतंत्र इकाई है; Obsidian दस्तावेज़-स्तरीय है। Logseq तीव्र खंडित कैप्चर और जर्नल-संचालित वर्कफ़्लो के लिए बेहतर है; Obsidian लंबे-फ़ॉर्म लेखन और संरचित दस्तावेज़ों के लिए बेहतर है। Logseq ओपन-सोर्स है; Obsidian मालिकाना लेकिन मुफ्त है।
Roam Research ने 2019-2020 में "द्वि-दिशात्मक लिंक" क्रेज़ को ट्रिगर किया। लेकिन इसकी $15/माह कीमत और मालिकाना क्लाउड स्टोरेज ने कई उपयोगकर्ताओं को Obsidian की ओर ले जाया। Roam का ब्लॉक-स्तरीय संदर्भ अधिक बारीक है, लेकिन Obsidian की मुफ्त रणनीति, स्थानीय भंडारण और प्लगइन इकोसिस्टम ने उपयोगकर्ता पैमाने के मामले में जीत हासिल की। मेरा सुझाव है कि जो कोई भी नोट टूल बदलना चाहता है, वह ये तुलनाएँ पढ़े। (स्रोत: PCMag समीक्षा, Obsidian वेबसाइट
Karpathy के ट्वीट ने ज्ञानकोषों को कोड रिपॉजिटरी में बदल दिया: LLM-Wiki यहाँ है
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy ने एक ट्वीट पोस्ट किया कि कैसे वह व्यक्तिगत ज्ञानकोष बनाने और प्रबंधित करने के लिए LLM का उपयोग करता है। उसने कहा कि उसकी अधिकांश टोकन खपत अब कोड लिखने के लिए नहीं, बल्कि "ज्ञान में हेरफेर" करने के लिए है। मैंने इसे बार-बार पढ़ा। वह जो कर रहा है वह मेरे Obsidian में करने से मेल खाता है, लेकिन उसने एक शब्द का उपयोग किया जो मुझे नहीं मिला: "कंपाइल।" कच्चे माल को संरचित ज्ञान में संकलित करना। Obsidian Vault कोड रेपो है; LLM कंपाइलर है। यह सादृश्य सब कुछ स्पष्ट कर देता है। यदि आपने कोड लिखा है, तो आप इसे तुरंत समझ जाएँगे: सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग → नॉलेज बेस इंजीनियरिंग। src/ → raw/ (कच्चा माल); build/ → wiki/ (ज्ञान प्रविष्टियाँ); logs/ → outputs/ (Q&A आर्काइव); कंपाइलर → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → हेल्थ चेक; इन्क्रीमेंटल कंपाइलेशन → केवल नई/बदली हुई कच्ची फ़ाइलों को प्रोसेस करना।
यह तीन चीजों तक सीमित है:
- लेयरिंग: कच्चा माल, संकलित उत्पाद और रनटाइम आउटपुट अलग-अलग होते हैं। आप .class और .java फ़ाइलों को नहीं मिलाते; नोट्स को भी न मिलाएँ।
- इन्क्रीमेंटल: सब कुछ फिर से बनाने की आवश्यकता नहीं; बस रोजाना नए लेखों को कंपाइल करें।
- ट्रेसेबिलिटी: प्रत्येक ज्ञान प्रविष्टि को उसके स्रोत तक खोजा जा सकता है। यह "मुझे लगता है मैंने यह कहीं देखा था" नहीं है, बल्कि AI आपको बता रहा है: "स्रोत raw/articles/2026-03/, तीसरे पैराग्राफ में है।"
उसका Vault कैसा दिखता है
मैंने Karpathy की पद्धति को अपने Vault पर लागू किया। निर्देशिका संरचना इस प्रकार दिखती है: Vault/ के अंतर्गत, मेरे पास raw/, wiki/, outputs/, और प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट निर्देशिकाएँ जैसे x/, official_account/, xiaohongshu/ हैं। raw/ में मूल सामग्री (अपरिवर्तित) होती है। wiki/ में LLM द्वारा बनाए गए संकलित उत्पाद (इंडेक्स, अवधारणाएँ, सारांश) होते हैं। outputs/ में रनटाइम आउटपुट होते हैं। तैयार उत्पाद पाठकों के लिए हैं; विकी मेरे लिए है—उन्हें न मिलाएँ। इन्जेशन के तीन प्रवेश द्वार हैं: लेखों के लिए Web Clipper (स्रोत_url, लेखक आदि को बाध्य करना); पॉडकास्ट के लिए Podwise (ऑटो-ट्रांसक्रिप्ट + AI सारांश); X ट्वीट्स के लिए मैन्युअल क्लिपिंग। यह कदम महत्वपूर्ण है: मेटाडेटा के बिना क्लिपिंग बेकार है।
संकलन कुंजी है। 5-10 कच्ची फ़ाइलें इकट्ठा करने के बाद, पहला "संकलन" करें। Claude को raw/articles/ पढ़ने दें, सारांश उत्पन्न करें, अवधारणाएँ निकालें और इंडेक्स अपडेट करें। गुणवत्ता CLAUDE.md द्वारा सुनिश्चित की जाती है, जिसमें संकलन विनिर्देश होते हैं: सारांश टेम्पलेट, अवधारणा फ़ील्ड, नामकरण नियम। पहली बार में एक घंटा लग सकता है, लेकिन वृद्धिशील अपडेट तेज़ होते हैं।
AI आउटपुट को फ़ाइलों में सहेजना: सबसे शानदार डिज़ाइन
Karpathy की पद्धति में, एक डिज़ाइन है जो मुझे विशेष रूप से चतुर लगता है: AI आउटपुट को फ़ाइलों के रूप में सहेजना। पहले, मैं AI से एक प्रश्न पूछता, एक उत्तर पाता और उसे बंद कर देता। अगली बार, मैं फिर से पूछता। उत्तर चैट हिस्ट्री में अटके रहते थे, जो बेकार है। अब, ज्ञानकोष के लिए हर जटिल क्वेरी को AI outputs/ में एक Markdown फ़ाइल के रूप में सहेजा जाता है, जिसमें प्रश्न, समय, स्रोत, निष्कर्ष और अनिश्चितताएँ शामिल होती हैं। तीन महीने बाद, मेरे पास इनमें से दर्जनों फ़ाइलें हैं—वे स्वयं ज्ञान प्रविष्टियाँ हैं क्योंकि उनमें तर्क प्रक्रिया होती है। हर बार जब आप AI से चैट करते हैं, ज्ञानकोष बढ़ता है। मैं AI को केवल AI outputs/ में आउटपुट देने के लिए मजबूर करता हूँ ताकि इसकी पीढ़ी मेरे अपने विचारों के साथ न मिले। अधिकांश लोग इस चरण को छोड़ देते हैं।
ज्ञानकोषों में तकनीकी ऋण होता है और उन्हें स्वास्थ्य जाँच की आवश्यकता होती है
Karpathy तीन चीजों के लिए नियमित स्वास्थ्य जाँच का सुझाव देता है: स्थिरता, पूर्णता और द्वीप। स्थिरता: क्या wiki/concepts/ में परस्पर विरोधी परिभाषाएँ हैं? पूर्णता: किन प्रविष्टियों में परिभाषाओं या स्रोतों की कमी है? द्वीप: किन नोट्स में 2 से कम इनकमिंग/आउटगोइंग लिंक हैं? रिपोर्ट साप्ताहिक रूप से outputs/health/ में सहेजी जाती हैं। कुछ हफ्तों के बाद, सबसे बड़ी भावना यह है: जब मुझे कोई नोट मिलता है, तो मैं सीधे इसका उपयोग करने की हिम्मत करता हूँ। मुझे अब यह सोचने की ज़रूरत नहीं है कि क्या यह विश्वसनीय है।
तुरंत RAG न बनाएँ
यह कहा जाना चाहिए क्योंकि बहुत से लोग यहाँ चक्कर लगाते हैं। "AI + नोट्स" का उल्लेख करते ही, लोग RAG के बारे में सोचते हैं: एम्बेडिंग मॉडल चुनना, वेक्टर डेटाबेस स्थापित करना, चंकिंग रणनीतियों को ट्यून करना। वे आर्किटेक्चर पर एक महीना बिताते हैं जबकि लाइब्रेरी में केवल 20 लेख हैं। Karpathy अनुशंसा करता है: जब लाइब्रेरी छोटी हो (जैसे, 100 लेख), तो कुछ इंडेक्स फ़ाइलें बनाए रखना पर्याप्त है। LLM को इंडेक्स पढ़ने दें ताकि वह स्थान का पता लगा सके, फिर सीधे सामग्री पढ़े—सरल, विश्वसनीय, शून्य अतिरिक्त लागत। जब आप 10,000 नोट्स तक पहुँच जाते हैं और चीज़ें नहीं ढूँढ पाते, तब RAG पर विचार करें। पहले प्रक्रिया, बाद में बुनियादी ढाँचा।
Karpathy का अंतिम वाक्य था:
यह चीज़ वर्तमान में हैकी स्क्रिप्ट्स के एक समूह की तरह दिखती है, लेकिन एक अविश्वसनीय नया उत्पाद बनाने की गुंजाइश है।
यह मुझे 2006 से पहले के संस्करण नियंत्रण की याद दिलाता है—svn, cvs, git कमांड लाइन का उपयोग केवल प्रोग्रामर द्वारा किया जाता था। फिर किसी ने GitHub बनाया, और सहयोग बदल गया। व्यक्तिगत ज्ञानकोष एक समान मोड़ पर हो सकते हैं।
Kepano का उत्तर: सबसे विचारोत्तेजक मानव-AI सहजीवन मामला
फिर Obsidian CEO Kepano ने उत्तर दिया, और उसके शब्दों ने मुझे गहराई से सोचने पर मजबूर कर दिया।
अपने व्यक्तिगत vault को साफ रखें और अपने एजेंटों के लिए एक गंदा vault बनाएँ।
बस वह एक वाक्य। वह अपने व्यक्तिगत vault में ज्ञात स्रोतों के साथ उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात पसंद करता है। दूसरा, वह व्यक्तिगत रचनाओं को एजेंट रचनाओं से अलग करने में विश्वास करता है ताकि अप्राप्य विचारों से आपके मुख्य vault को "दूषित" होने से रोका जा सके। तीसरा, यदि आप उन्हें बहुत अधिक मिलाते हैं, तो Obsidian अब "आपके विचारों" का प्रतिनिधित्व नहीं करेगा। खोज, बैकलिंक्स और ग्राफ अब आपके ज्ञान के बारे में नहीं होंगे, बल्कि आप और AI के एक संकर के बारे में होंगे। उस बिंदु पर, हम यह नहीं बता सकते कि यह AI ज्ञानकोष है या आपका अपना। चौथा, केवल जब कोई एजेंट वर्कफ़्लो वास्तव में कुछ उपयोगी उत्पन्न करता है, तो उसे मुख्य vault में पेश किया जाना चाहिए, और तब भी, इसे clippings फ़ोल्डर में रखें।
संयुक्त रूप से, ये बिंदु एक तीखा प्रश्न पूछते हैं: यदि आपका ज्ञानकोष AI-लिखित चीज़ों से भरा है, तो क्या यह अभी भी "आपका" ज्ञानकोष है? इसने मुझे प्रभावित किया क्योंकि पिछले 6 वर्षों में, मैंने ठीक उसी चक्कर का अनुभव किया है।
जब AI आया, तो मैंने लगभग फिर से वही गलती की
जब Claude Code सीधे Obsidian को संचालित कर सकता था, जब Claudian प्लगइन मुझे साइडबार में AI से चैट करने देता था, जब Skills और MCP वर्कफ़्लो हर जगह थे—मैं फिर से उत्साहित हो गया। मैंने Claudian इंस्टॉल किया, AI को नोट्स व्यवस्थित करने, छिपे हुए लिंक खोजने, पथ ठीक करने और MOC बनाने दिया। इसने 3 मिनट में वह किया जिसमें मुझे 30 लगते थे। लेकिन एक दिन, मैं रुक गया। मैंने AI द्वारा मेरे लिए लिखे गए सारांशों और संरचनाओं को देखा और महसूस किया: मैंने उन्हें नहीं पहचाना। वे साफ और पेशेवर थे, लेकिन वे मेरे दिमाग से विकसित नहीं हुए थे। यह होमवर्क कॉपी करने जैसा था—काम हो गया था, लेकिन क्या मैंने कुछ सीखा? तब मैंने Kepano को समझा: यदि बहुत अधिक मिलाया जाता है, तो Obsidian "आपके विचार" नहीं रह जाता।
मैंने flomo में लिखा: "बस AI उत्तर न डालें; शानदार ClaudeCode+Obsidian कौशल पर चिंतित न हों। संक्षेप में, यह 'दक्षता' आपकी सोच को आउटसोर्स कर रही है।"
दो ज्ञानकोष, दो दर्शन
Karpathy और Kepano दो दर्शनों का प्रतिनिधित्व करते हैं। Karpathy का दक्षता-प्रथम है: AI को ज्ञान का स्वामी बनने दें; आप बस डेटा खिलाएँ और प्रश्न पूछने और निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करें। यह अनुसंधान के लिए एक गेम-चेंजर है। Kepano का विचार-प्रथम है: आपका ज्ञानकोष आपके विचारों का दर्पण है; हर सामग्री का एक पता लगाने योग्य स्रोत होना चाहिए। AI मदद कर सकता है, लेकिन उत्पादों को अलग रखा जाना चाहिए; केवल वही जिसे आपने फ़िल्टर किया है, मुख्य vault में प्रवेश करता है। ये विरोधाभासी नहीं हैं, लेकिन ये अलग-अलग लक्ष्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक सूचना प्रवाह को संभालने के बारे में है; दूसरा स्वयं सोच प्रक्रिया के मूल्य के बारे में है। 6 साल की छेड़छाड़ के बाद, मैं बाद वाले की ओर झुकता हूँ।
सोच को आउटसोर्स न करें
मेरे पास flomo में एक रिकॉर्ड है: "flomo मेरा 'संग्रह स्टेशन' या 'डेटा लेक' है। ... मैं सभी जानकारी को मैन्युअल रूप से टेक्स्ट में संपीड़ित करता हूँ। इस युग में, यह 'बेवकूफी' लगता है, लेकिन यह मेरे 'सोच को आउटसोर्स न करने' के सिद्धांत का अभ्यास करने का तरीका है।" हाँ, AI इसे तेज़ और बेहतर कर सकता है। लेकिन जब आप किसी वीडियो के मुख्य बिंदुओं को अपने शब्दों में एक वाक्य में संपीड़ित करते हैं, तो वह संपीड़न सोच है। जब आप किसी नोट को टैग या लिंक करते हैं, तो आप अपने संज्ञानात्मक ढाँचे को प्रशिक्षित कर रहे होते हैं। यदि आप इसे AI को देते हैं, तो आप समय बचाते हैं लेकिन सोच खो देते हैं। मैंने लिखा: "सफल ज्ञान प्रबंधन का मानक यह नहीं है कि आपके पास कितने नोट्स हैं, बल्कि यह है कि क्या वे आपको बेहतर सोचने और कार्य करने में मदद करते हैं।" क्योंकि मैंने उन शब्दों को स्वयं टाइप किया था, वे मेरे दिमाग में हैं। यदि AI ने उन्हें संक्षेप में प्रस्तुत किया होता, तो मैं उन्हें एक नज़र में भूल जाता।
Evergreen Notes: 6 साल बाद मिला लंगर
मुझे एक एंकर मिला: एवरग्रीन नोट्स। यह अवधारणा एंडी मातुशक ने 2020 में प्रस्तावित की थी। मूल लेख यहाँ। मुख्य विचार सरल है: प्रत्येक नोट वैचारिक (एक विचार), परमाणु (एक चीज़) होना चाहिए, और टैग के बजाय लिंक द्वारा व्यवस्थित होना चाहिए। अधूरे ड्राफ्ट की अनुमति है, लेकिन लिखते और लिंक करते रहें। मैंने तीन मानक निर्धारित किए: "1. बोल्ड शीर्षक होना चाहिए; 2. एक चीज़ स्पष्ट रूप से समझानी चाहिए; 3. लिंक होने चाहिए।" 47 प्लगइन या फैंसी थीम की ज़रूरत नहीं। मैंने सेफ मोड भी चालू कर दिया और कोई थर्ड-पार्टी प्लगइन इंस्टॉल नहीं किया। "लिखो, सोचो, आउटपुट करो—सबसे महत्वपूर्ण काम करने के लिए सबसे सरल तरीके और सबसे शक्तिशाली सॉफ्टवेयर का उपयोग करो। यह 'भारी औजारों को हल्के से इस्तेमाल करना' है।" अगर दूसरा दिमाग एक तिजोरी है, तो एवरग्रीन नोट्स नकद हैं, और उन्हें लिखने का मानक प्रिंटिंग प्रेस है। आपके ज्ञानकोष का मूल्य आपके "प्रिंटिंग प्रेस" के मानकों पर निर्भर करता है। यह एक बुनियादी कौशल है जिसे AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता।
AI बेकार नहीं है, लेकिन क्रम मायने रखता है
"सोच को आउटसोर्स न करना" का मतलब AI को अस्वीकार करना नहीं है। 100 पेपर पचाने जैसे विशिष्ट परिदृश्यों के लिए कारपैथी का समाधान इष्टतम है। मैं भी AI का उपयोग करता हूँ। मैंने रिकॉर्ड किया: "AI केवल उनकी मदद करता है जो अच्छी सामग्री को बुरी से अलग कर सकते हैं—पहले एक बुनियादी संज्ञानात्मक ढाँचा बनाएँ, फिर सामग्री बनाने में मदद के लिए AI का उपयोग करें।" निर्णय गुणक है। यदि आप नहीं जानते कि मूल्यवान अंतर्दृष्टि कैसी दिखती है, तो आप AI के आउटपुट को सत्यापित नहीं कर सकते। मेरा वर्तमान दृष्टिकोण पृथक्करण है: मेरे मुख्य Obsidian वॉल्ट में केवल मेरे अपने एवरग्रीन नोट्स हैं—हर शब्द मेरा है, हर लिंक मैनुअल है। AI का अपना कार्यक्षेत्र है। जब AI कोई ऐसी अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है जिससे मैं वास्तव में सहमत हूँ, तो मैं उसे मुख्य वॉल्ट के लिए अपने शब्दों में फिर से लिखता हूँ। पुनर्लेखन का कार्य आत्मसात करने का कार्य है।
File over App
केपानो की एक अन्य मुख्य अवधारणा "File over App" है। मैंने इस पर ध्यान तब दिया जब flomo एक बार क्रैश हो गया—मैं घबरा गया क्योंकि हज़ारों नोट्स वहाँ थे। बाद में, Feishu, ChatGPT और Claude में भी आउटेज हुए। मुझे एहसास हुआ: "सभी सॉफ्टवेयर क्षणिक हैं, लेकिन फ़ाइलें अलग हैं—आपको अपनी फ़ाइलों की पहुँच को नियंत्रित करने की आवश्यकता है।" यही कारण है कि कारपैथी ने Obsidian को चुना: डेटा स्थानीय .md फ़ाइलों में है, क्लाउड सेवाओं से स्वतंत्र। आपका ज्ञान आपकी हार्ड ड्राइव पर एक ऐसे प्रारूप में होना चाहिए जिसे आप हमेशा खोल सकें। यह AI युग में महत्वपूर्ण है क्योंकि उपकरण तेज़ी से बदलते हैं, लेकिन .md फ़ाइलें नहीं बदलतीं। Markdown 22 वर्षों से एक सार्वभौमिक प्रारूप रहा है। "AI और सॉफ्टवेयर जितने शक्तिशाली होते जाएँगे, उतना ही अधिक आपको एक न्यूनतम मानसिकता की आवश्यकता होगी।" उपकरण बदलते हैं, लेकिन फ़ाइलें और आपकी सोच बनी रहती है।
मेरे बुकमार्क में AI + Obsidian अभ्यास
मेरे पास LLM Wikis पर व्यावहारिक सामग्री का एक ढेर है। "गुडबाय मैनुअल ऑर्गनाइज़िंग: हाउ टू बिल्ड एन AI-ड्रिवन पर्सनल नॉलेज बेस" जिन चेनमा द्वारा मूल इसे पाँच कार्यों में सारांशित करता है: सतत संकलन, क्रॉस-मटेरियल लिंकिंग, Q&A बैकफ्लो, नेटवर्क समेकन, और स्वास्थ्य जाँच। यह आपके ज्ञानकोष को मृत से जीवित में बदल देता है। यह Codex या Claude Code के लिए संरचनाओं को आरंभ करने के लिए प्रॉम्प्ट प्रदान करता है। निर्देशिकाएँ: raw/ (गोदाम), wiki/ (बुकशेल्फ़), outputs/ (कार्यक्षेत्र)। नियम: पहले RAG न बनाएँ, बिना स्रोतों के सामग्री न सहेजें, raw और wiki को न मिलाएँ, AI को मूल को ओवरराइट न करने दें, Q&A को चैट इतिहास में न छोड़ें।
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" मूल Hermes Agent पर चर्चा करता है, जिसमें एक सीखने का लूप है। इसमें एक llm-wiki कौशल है: आप कहते हैं "इसे नॉलेज बेस में लिखो," और यह संस्थाओं को निकालता है, फ़ाइलें बनाता है, और लिंक जोड़ता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह केवल तब कार्य करता है जब आप स्पष्ट रूप से पूछते हैं, ताकि आपका वॉल्ट यादृच्छिक चैट से प्रदूषित न हो।
"बिल्डिंग अ सेल्फ-ग्रोइंग पर्सनल नॉलेज बेस विद Codex + Obsidian" कैंग हे द्वारा मूल तीन परतों का उपयोग करता है: Raw (साक्ष्य), Wiki (समझ), और Schema (नियम)। यह AGENTS.md के लिए 10 नियम प्रदान करता है, जैसे "नए डेटा को संसाधित करने से पहले मौजूदा पृष्ठों को खोजें।" यह WeSight का भी उल्लेख करता है, जो इन चरणों को Obsidian में एकीकृत करता है। यह नोट करता है कि "स्व-विकास" का मतलब पूरी तरह से स्वचालित नहीं है; निर्णय अभी भी मानवीय है।
अंत में, "दिस इज़ द गॉड ऑफ़ ऑब्सीडियन क्रिएशन!" मूल Ailu का परिचय देता है, जो Obsidian के अंदर एक सुपर असिस्टेंट है जो मेमोरी, निर्माण और WeChat और X जैसे प्लेटफार्मों पर प्रकाशन के लिए है। यह Obsidian प्लगइन्स की ऊपरी सीमा को दर्शाता है।
क्या Obsidian प्रयास के लायक है?
मेरा उत्तर: हाँ, लेकिन छेड़छाड़ के "प्रयास" पर ध्यान न दें। Obsidian Zettelkasten और Evergreen Notes के लिए सबसे अच्छे डिजिटल टूल में से एक है। इसका स्थानीय Markdown स्टोरेज दीर्घकालिक रखरखाव के लिए आदर्श है। लेकिन इसमें कमज़ोरियाँ हैं: खराब सहयोग, खड़ी सीखने की अवस्था, और औसत मोबाइल अनुभव। अत्यधिक अनुकूलन एक जाल है। मेरा वर्तमान रवैया: भारी औजारों को हल्के से इस्तेमाल करें। सबसे महत्वपूर्ण काम करने के लिए सबसे सरल तरीके का उपयोग करें।
निरुत्साहन: किसे Obsidian का उपयोग नहीं करना चाहिए
यदि आप शून्य-सीमा, खोलो और लिखो सॉफ्टवेयर चाहते हैं, तो Obsidian आपके लिए नहीं हो सकता है। इसकी सीखने की अवस्था खड़ी है। PCMag कहता है कि यह "पावर यूज़र्स के लिए है जिन्हें सहयोग सुविधाओं की आवश्यकता नहीं है।" यदि आपको रीयल-टाइम टीम सहयोग की आवश्यकता है, तो इसका उपयोग न करें; Notion बेहतर है। यदि आप केवल खंडित विचारों को रिकॉर्ड करना चाहते हैं, तो flomo बेहतर है। Obsidian एवरग्रीन नोट्स का अंतिम गंतव्य है—वे जो कैप्चर और सोच के माध्यम से पॉलिश किए गए हैं। यदि आपका आउटपुट का कोई इरादा नहीं है, तो परेशान न हों। और यदि आप एक पूर्णतावादी हैं जो लिखने से पहले एक आदर्श फ़ोल्डर संरचना चाहते हैं, तो Obsidian आपको पागल कर देगा। पहले लिखें, बाद में व्यवस्थित करें।
प्रतिस्पर्धी: एक निष्पक्ष शब्द
Notion तालिकाओं, सहयोग और टेम्पलेट्स में मजबूत है, लेकिन इसका केवल-क्लाउड डेटा एक अड़चन हो सकता है। Logseq करीब है लेकिन टुकड़ों के लिए बेहतर है; Obsidian लंबे-फॉर्म और संरचना के लिए बेहतर है। Roam Research महंगा और क्लाउड-आधारित है। flomo सबसे अच्छा संग्रह स्टेशन है लेकिन यह एक डेटा लेक है, नॉलेज बेस नहीं। कोई सही उपकरण नहीं है, केवल सही वर्कफ़्लो है। (Obsidian एवरग्रीन नोट्स का अंतिम घर है; यह इसका अपूरणीय स्थान है।)
मूल प्रश्न पर वापस
जब AI सब कुछ व्यवस्थित कर सकता है, तो क्या आपको अभी भी सोचने की ज़रूरत है? मेरा उत्तर: आपको पहले से कहीं अधिक इसकी आवश्यकता है। जब सूचना और संगठन की लागत शून्य के करीब पहुँच जाती है, तो निर्णय दुर्लभ संसाधन बन जाता है। यह जानना कि क्या रखना है, क्या गहरा है, और छिपे हुए कनेक्शन ढूँढना—ये दैनिक लेखन और सोच से आते हैं। AI नोट्स ढूँढ सकता है, लेकिन "अहा!" पल, अंतर्दृष्टि की चिंगारी, केवल आपके अपने न्यूरॉन्स में जल सकती है। "आपका दूसरा दिमाग एक गोदाम नहीं है, यह एक रसोई है।" एक गोदाम केवल भंडारण करता है; एक रसोई बनाती है। और उस रसोई में खड़ा व्यक्ति आप ही होना चाहिए।
अंतिम विचार
मैंने देखा है कि मेरे द्वारा एकत्रित Obsidian सामग्री में, ट्यूटोरियल और AI अभ्यास प्रत्येक एक तिहाई लेते हैं, और बाकी "छेड़छाड़ बंद करो" की चेतावनियाँ हैं। आम सहमति बन रही है: उपकरण साधन हैं, सोच अंत है। Obsidian का मूल्य इस बात पर निर्भर करता है कि क्या आप वास्तव में अपना कुछ पीछे छोड़ते हैं। मैं अपने वर्तमान Obsidian वॉल्ट को जारी करने की तैयारी कर रहा हूँ, जिसमें प्लगइन्स, थीम और Agent प्रॉम्प्ट शामिल हैं। मैं पहले अपने फैन ग्रुप में इसका परीक्षण करूँगा। मुझे उत्सुकता है: आपके Obsidian में कितने नोट्स हैं? आपने खुद कितने लिखे? आपका ग्राफ कैसा दिखता है? टिप्पणियों में मिलते हैं।
मैं Jackywine हूँ, AI निर्माता, उत्पाद डिज़ाइनर और Obsidian VIP। मैं AIGC, Agent उत्पादों और AI युग में व्यक्तिगत ब्रांडिंग पर ध्यान केंद्रित करता हूँ।
स्रोत: 2026 Obsidian नैनी ट्यूटोरियल, Obsidian शुरुआती ट्यूटोरियल, कारपैथी का LLM नॉलेज बेस ट्वीट, एंडी मातुशक: एवरग्रीन नोट्स, Obsidian आधिकारिक, PCMag समीक्षा.
