“Estou realmente usando a IA em todo o seu potencial?”
“Por que existe uma diferença de desempenho tão grande entre a IA que os outros usam e a minha?”
“Estou cansado de inserir as mesmas informações de contexto toda vez que uso IA...”
Essas são frustrações comuns. Hoje, vamos resolvê-las.
O motivo pelo qual a IA não funciona exatamente como você quer não é uma questão de inteligência da IA; é porque você não projetou a "memória" dela.
Você já passou por isso ao usar IA como o Claude Code?
- Explicar seu trabalho ou interesses para a IA toda vez.
- Bookmarks se acumulando, mas você não encontra um artigo que salvou há um mês.
- Alguém obtendo resultados melhores do mesmo modelo Claude.
- A qualidade da saída permanecendo inconsistente apesar dos seus melhores esforços de engenharia de prompt.
Ao ler este artigo até o final, você entenderá completamente como construir um "Segundo Cérebro" usando Claude Code × Obsidian, desde a base filosófica até as etapas específicas de configuração, e estará pronto para começar do zero hoje.
A combinação de Claude Code × Obsidian se tornou incrivelmente popular recentemente. Embora já seja usada há algum tempo, o momentum no exterior está particularmente massivo agora.
Por exemplo, desencadeada por uma proposta do ex-membro fundador da OpenAI, Andrej Karpathy, o CEO da Obsidian, Steph Ango, lançou ele mesmo habilidades de integração de IA. Figuras-chave da indústria estão se movendo uma após a outra.
Artigos relacionados no exterior estão atingindo milhões de visualizações. O total de visualizações ultrapassa 12 milhões, com mais de 80.000 bookmarks.
Meu artigo anterior resumindo essas comparações recebeu bookmarks de mais de 500 pessoas quando eu tinha apenas 10 seguidores, provando o quão útil isso é.
Instituto de Pesquisa UT ClaudeCode
@ClaudeCode_UT
·
Artigo
[Arquivo Completo] Explicação Detalhada de Como Vincular o ClaudeCode ao Seu Segundo Cérebro
“O agente de IA não está se movendo como eu esperava... !💢”
“A IA é totalmente inútil... !😎”
Isso não é culpa da IA; é como você a usa...
3 47 425 150K
Antes de começarmos, tenho dois pedidos:
- Salve este artigo e reserve 20 minutos esta semana para lê-lo.
- Compartilhe com qualquer pessoa que você conheça que tenha interesse em IA.
Além disso, quero que você realmente tente. Até mesmo dizer ao Claude Code para "ler este artigo e executá-lo" já está bom.
Há uma diferença de 100x na era da IA entre aqueles que salvam e esquecem e aqueles que dão esse passo extra.
Vou detalhar esses insights do exterior junto com dicas que descobri através do meu próprio uso para que até um iniciante completo possa começar do zero!
Os artigos-fonte principais estão aqui:
▶︎ @defileo: Claude + Obsidian têm que ser ilegais
▶︎ @NickSpisak_: Como Construir Seu Segundo Cérebro
▶︎ @sourfraser: Claude + Obsidian = Um verdadeiro funcionário de IA
Obsidian × Claude Code Não é Mais Apenas para "Geeks"
No cenário de IA no exterior, uma combinação está atraindo atenção anormal: Obsidian × Claude Code.
Artigos combinando esses dois estão registrando milhões de visualizações. Apenas seis artigos principais totalizaram 12,4 milhões de visualizações e mais de 80.000 bookmarks.
Além disso, isso não é apenas hype de influenciadores de IA em geral. O CEO da Obsidian, Steph Ango, desenvolveu ele mesmo habilidades de integração de agente de IA e as lançou no GitHub, ganhando mais de 25.000 estrelas. Os próprios criadores estão evoluindo produtos com a premissa de "usá-los com IA".
Uma pesquisa mostra que 44% dos especialistas citam a IA como a tecnologia mais importante para gestão do conhecimento. Lex Fridman também usa Obsidian.
Um usuário no exterior disse: Toda manhã quando ligo meu PC, a IA começa a trabalhar de onde parou ontem sem nenhuma explicação. Não preciso reexplicar meu contexto de trabalho toda vez.
Isso está se tornando o novo padrão para o trabalho intelectual, não apenas um experimento para geeks.
A Maioria das Pessoas Usa IA como um "Funcionário Temporário Amnésico"
O consultor de IA no exterior sourfraser disse perfeitamente: "A maioria das pessoas usa IA como um funcionário temporário amnésico."
Imagine quão ineficiente seria se você tivesse que explicar quem você é, qual é o seu trabalho e o que você quer toda manhã ao ir trabalhar.
Como membro deste instituto de pesquisa, eu estava exatamente nesse estado... Toda vez que usava o Claude Code, eu digitava: "Estou pesquisando aplicações de negócios de agentes de IA, e recentemente me interessei por..." Agora que projetei sua memória, essa explicação é desnecessária. A IA naturalmente prossegue com o trabalho mantendo o contexto.
sourfraser compartilhou esta experiência: "Eu esqueci completamente o que decidimos em uma ligação. Dois dias depois, perguntei ao Claude Code, e ele recuperou com precisão."
Mesmo usando o mesmo modelo Claude, a saída muda completamente com base na qualidade da "memória" que você fornece.
IA sem memória é apenas um "mecanismo de busca com personalidade". IA com memória se torna um colega que realmente entende seu trabalho.
A Era da Competição Baseada em "Design de Memória", Não em Desempenho de IA
O foco da utilização de IA mudou significativamente ao longo dos anos:
- 2023-2024: Qual ferramenta de IA usar
- 2024-2025: Quais prompts escrever
- 2025-2026: Qual contexto ou estruturas utilizar
- 2026 em diante: Como projetar e operar a memória
A maioria das pessoas ainda está no estágio de "otimizar prompts". Mas a otimização de prompt é um efeito único. Você tem que escrever um bom prompt toda vez.
Em contraste, o "design de memória" tem um efeito composto. Quanto mais memória você dá à IA, mais a precisão da sua saída aumenta automaticamente.
O conhecimento cresce com "juros compostos".
Haverá uma diferença intransponível na memória acumulada entre alguém que começa hoje e alguém que começa em seis meses. A era de competir no "desempenho" da IA acabou. Como usamos os mesmos modelos, a diferença está no "que você fornece como memória".
A Gestão do Conhecimento Sempre Lutou Contra o "Problema da Sustentabilidade"
Tentativas de construir um "Segundo Cérebro" têm sido repetidas por décadas. E quase todas falharam pelo mesmo motivo. Vamos ver alguns métodos:
[Organização por Pastas]
O método que todo mundo tenta primeiro. Salvar arquivos por tópico. Você pode se lembrar de nomes de arquivo como "Material_Projeto_v2_Final_Corrigido.pdf". É um inferno de gestão...
Depois de ultrapassar 100 arquivos, "onde estava aquele arquivo?" se torna algo diário.
[Bookmarks]
Bookmarks do navegador. Você pode salvar artigos com um clique. Mas olhe para trás: quantos desses artigos salvos você realmente releu? Procurar pelo mesmo artigo com a mesma palavra-chave um mês depois é a armadilha da "satisfação através de salvar".
[Método PARA]
Classificação de Tiago Forte: Projetos / Áreas / Recursos / Arquivos. Bom para tarefas, mas fraco para acumulação de conhecimento puro. Organiza "o que fazer", mas não acumula "o que você sabe".
**[Zettelkasten]]
Criado pelo sociólogo alemão Niklas Luhmann, levando a mais de 70 livros. É brilhante, mas a carga de manutenção manual é pesada demais para pessoas normais sustentarem.
[Notas Evergreen]
Proposto por Andy Matuschak. É bem legal, mas tem a fraqueza de cair facilmente em perfeccionismo.
defileo descreve o padrão onde um "Segundo Cérebro" morre:
"Organize e comece. A manutenção se acumula. Pule. A qualidade degrada. Volte para anotações bagunçadas. Tente novamente 6 meses depois. Repita."
A fraqueza comum de todos os métodos tradicionais era a "premissa da manutenção humana".
Em 1945, Vannevar Bush imaginou o "Memex", um dispositivo de conhecimento pessoal. Um dispositivo para resolver o problema de manutenção da informação. Mas mesmo Bush não conseguiu resolver o problema de quem faz a manutenção.
Então veio o "LLM Wiki" proposto por Andrej Karpathy, ex-membro fundador da OpenAI e chefe de IA da Tesla.
A IA, incluindo o Claude Code, lê fontes, constrói automaticamente um Wiki e assume a manutenção.
Esta é a primeira resposta prática para um problema de 81 anos.
Na verdade, o LLM Wiki incorpora todas as melhores partes dos métodos históricos de PKM:
- Zettelkasten: "uma página por conceito + interconexão via links + índice"
- Notas Evergreen: "conceitos evoluem à medida que são usados"
- MOC (Mapas de Conteúdo): "criando um mapa global de conhecimento com um índice"
A única diferença: É feito por um humano ou por uma IA?
A IA cria automaticamente a estrutura Zettelkasten, faz os conceitos crescerem como Notas Evergreen e mantém o índice atualizado como o MOC. A IA resolveu fundamentalmente o problema onde os métodos passados terminavam com "é bom, mas insustentável".
Por que o Obsidian Está Sendo Escolhido
Você pode pensar: "O Notion não serve para gestão do conhecimento?"
O Notion tem seus pontos fortes. Mas o Obsidian é escolhido para a combinação com o Claude Code por três razões:
[Texto Simples: IA Pode Ler e Escrever Diretamente]
Os arquivos do Obsidian são todos em Markdown. O Claude Code é um agente que pode manipular diretamente o sistema de arquivos, então ele pode ler, escrever e adicionar links às notas do Obsidian como elas são. Sem necessidade de APIs ou plugins.
O Obsidian é simplesmente um sistema de arquivos md conectados por links. Esta estrutura simples e plana tem a melhor compatibilidade com IA.
[Local: É Rápido]
Todos os dados do Obsidian estão no seu PC. Sem esperar por sincronização na nuvem. Os dados não desaparecerão se um serviço acabar. A velocidade com que o Claude Code lê e escreve arquivos locais é a mais rápida.
[Ferramenta Evoluindo com a IA em Mente]
Recentemente, o CEO da Obsidian, Steph Ango, desenvolveu habilidades de integração de agente de IA e as lançou no GitHub (mais de 25.000 estrelas). Os criadores estão evoluindo o produto com a premissa do uso de IA.
Como nota lateral, o ponto forte do Obsidian está na simplicidade, então tome cuidado para não fazer da adição de plugins o objetivo em si. Essa é a armadilha da autofinalidade.
Pessoalmente, sou totalmente a favor do Obsidian, mas considerando a leveza operacional, outras abordagens também são eficazes. Vou apresentá-las abaixo.
Há Mais de Uma Maneira de Dar Memória à IA
Existem atualmente três principais abordagens para dar memória à IA. Elas são independentes e usadas com base no propósito.
① Método LLM Wiki (Obsidian × Claude Code)
O método proposto por Karpathy e explicado neste artigo. Coloque materiais brutos em um cofre (vault) do Obsidian, e o Claude Code os estrutura automaticamente como um Wiki. O Wiki cresce à medida que você o usa, aumentando a precisão. Este tem o efeito de acumulação de conhecimento mais forte.
No entanto, o consumo de tokens pode ser alto. À medida que as fontes se acumulam, o custo por pergunta aumenta, então é importante usá-lo com uma noção de custo. Adequado para acompanhamento de longo prazo de um tema, pesquisadores ou especialistas.
② Método NotebookLM (Google)
Uma abordagem completamente diferente. Você pode fazer perguntas imediatamente após enviar fontes para o NotebookLM do Google. É incrivelmente fácil.
No entanto, o conhecimento não se acumula. É um tipo descartável para cada projeto. Perfeito para "quero perguntar sobre este material agora", mas não cria acumulação de conhecimento de longo prazo. Não é um concorrente do Obsidian × Claude Code; o caso de uso é diferente.
③ Método Skills / CLAUDE.md (Apenas Claude Code)
Um método de escrever o contexto de negócios no CLAUDE.md do Claude Code. Fica dentro da pasta do projeto sem usar o Obsidian. Você pode definir "como você quer que a IA aja". É o método mais próximo de "usar" em vez de apenas "armazenar".
Não existe uma única resposta correta. É realista usá-los com base no propósito. Muitas pessoas os usam juntos.
Este artigo foca no método LLM Wiki, que é o mais comentado e tem altos efeitos de acumulação, explicando os passos para construir um "Segundo Cérebro" com Obsidian × Claude Code.
A partir daqui é a parte prática. Vou explicar o Claude Code, o Obsidian e como combiná-los.
Vamos Começar com o Claude Code
Se você já usa o Claude Code, pode pular esta parte. O Claude Code é uma ferramenta de IA do tipo agente fornecida pela Anthropic.
Como é diferente do ChatGPT ou do chat do Claude? A maior diferença é que ele pode ler e escrever diretamente em arquivos locais.
Os chats de IA normais resetam quando a conversa termina. Na próxima vez, você tem que explicar tudo do zero. O Claude Code é diferente. Ele pode ler arquivos no seu PC, criar novos e reescrever os existentes. Em outras palavras, ele pode manter "memória" como arquivos.
Apenas colocando um arquivo chamado CLAUDE.md na sua pasta de projeto, a IA o lê automaticamente. Se você escrever "quem você é", "o que você valoriza" e "como você quer que ele se comporte", você não precisará reexplicar toda vez.
Planos de Preços
Existem vários planos. Há informações dizendo que "o Claude Code não pode ser usado com o plano Pro", mas como isso muda, a partir de agora, posso usá-lo com o plano Pro.
- Pro ($20/mês): Plano mais barato. Mas você atingirá os limites de uso rapidamente.
- Max 5x ($100/mês): Uso 5x maior. Recomendado para uso sério.
- Max 20x ($200/mês): 20x maior. Para usuários pesados.
Começar com o Pro e atualizar para o Max 5x quando necessário é realista.
Instalação
O Claude Code pode ser usado via CLI (terminal) ou um aplicativo de desktop. Se você não está acostumado com o terminal, comece com a versão desktop. A instalação via CLI requer Node.js v18+. Baixe a "versão LTS" de nodejs.org.
1npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Uma vez instalado, basta digitar claude em qualquer pasta para iniciar. Você também pode pedir instruções ao aplicativo Claude sobre como proceder.
Obsidian é Gratuito e Pronto para Usar Hoje
Simplificando, o Obsidian é um aplicativo de anotações gratuito.
Suas características são simples: salvo localmente como Markdown, sem assinatura, sem dependência (lock-in). Os dados estão inteiramente em suas mãos. Ao conectar notas com "[[links]]", uma rede de conhecimento se forma naturalmente. A visualização em grafo permite que você veja o panorama geral.
Instalação e Configuração Inicial
- Baixe e instale do site oficial do Obsidian.
- Selecione "Criar novo cofre" (Create new vault). Um Vault é uma pasta para armazenar notas.
- Especifique o local de salvamento (Área de Trabalho, Documentos, etc.).
Primeiro Arquivo: Arquivo de Memória
Uma vez que o Vault seja criado, faça um arquivo: "Memory.md". Escreva:
- Qual é o seu trabalho?
- Em quais projetos você está trabalhando?
- Quais ferramentas você usa com frequência?
- Quais são seus objetivos de trabalho?
- Quais critérios você valoriza?
sourfraser chama isso de "documento de integração para um novo funcionário". Você escreve um documento explicando você mesmo para a IA. Este é o ponto de partida.
20 minutos são suficientes. Não precisa ser perfeito. Você pode até pedir ao Claude Code para configurar isso. Eu recomendo fazer você mesmo uma vez para entender o que está acontecendo.
Outro arquivo útil é "Home.md", atuando como um hub para o Vault com links para as principais notas.
Estrutura de Pastas do Vault
Use a estrutura de 3 pastas recomendada por Karpathy:
``bash
vault/
├── .raw/ ← Materiais brutos. Artigos, PDFs, anotações.
├── wiki/ ← Páginas de conhecimento geradas/mantidas pela IA.
└── outputs/ ← Entregáveis. Relatórios, rascunhos, etc.
``
Jogue tudo em .raw/ sem organizar. A IA cuidará da organização.
Definir o local do Vault para o Google Drive permite sincronização automática entre máquinas.
obsidian-skills e claude-obsidian Fazem Tudo Funcionar
Para aqueles que acham o Claude Code e o Obsidian confusos e querem experimentar rapidamente, aqui está a informação perfeita. Existem dois projetos de código aberto para combiná-los.
■ obsidian-skills: A Camada de Fundação
- Autor: CEO da Obsidian, Steph Ango
- Estrelas: 25.720 (em 22/04)
- Licença: MIT
- GitHub: kepano/obsidian-skills
Um conjunto de habilidades que ensina a IA "como usar o Obsidian". Inclui 5 habilidades:
- obsidian-markdown: Ensina a escrita correta de Markdown.
- obsidian-bases: Operações de visualização de banco de dados.
- json-canvas: Operações de canvas visual.
- obsidian-cli: Comandos de leitura/gravação/pesquisa do Vault.
- defuddle: Extrai Markdown limpo de páginas da web (economiza tokens cortando anúncios).
■ claude-obsidian: A Camada de Aplicação
- Estrelas: 2.570 (em 22/04)
- Licença: MIT
- Baseado no padrão LLM Wiki de Karpathy.
- GitHub: AgriciDaniel/claude-obsidian
Um conjunto de habilidades para fazer a IA "construir e manter um segundo cérebro". Inclui 10 habilidades. Principais comandos:
- /wiki: Configuração inicial. Constrói automaticamente a estrutura do Vault.
- ingest [arquivo]: Lê o material e gera 8-15 páginas Wiki.
- /save: Salva a conversa atual como uma nota Wiki.
- /autoresearch [tópico]: Executa 3-5 rodadas de pesquisa na web sobre um tópico.
- /canvas: Cria/manipula quadros visuais.
- lint the wiki: Verificação de saúde para links quebrados ou contradições.
Existem 6 Modos Wiki: Site, GitHub, Negócios, Pessoal, Pesquisa, Livro/Curso.
Instalação
Método 1: Instalar como um plugin
``bash
claude plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-obsidian
claude plugin install claude-obsidian@claude-obsidian-marketplace
``
Método 2: Clonar o repositório
``bash
git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian
cd claude-obsidian
bash bin/setup-vault.sh
``
Executar setup-vault.sh configura as cores da visualização em grafo, CSS e estruturas de pastas. Abra esta pasta como um Vault no Obsidian para começar.
A Estrutura do Vault Resultante
Executar /wiki cria:
``bash
claude-obsidian/
├── .raw/ ← Materiais brutos (Claude lê apenas)
├── wiki/
│ ├── index.md ← Índice (atualizado automaticamente)
│ ├── hot.md ← Cache de contexto recente (~500 palavras)
│ ├── log.md ← Registro de operações
│ ├── overview.md ← Resumo do Vault
│ └── {topic}/ ← Páginas Wiki (1 conceito por página)
├── _templates/ ← Modelos de nota
└── _attachments/ ← Imagens/PDFs
``
Esta estrutura resolve o problema de sustentabilidade: a IA cria e mantém tudo automaticamente. Você apenas coloca materiais em .raw/.
Plugins recomendados:
- Templater: Aplica modelos automaticamente.
- Obsidian Git: Auto-commit a cada 15 minutos para controle de versão.
- Web Clipper: Extensão de navegador para salvar páginas em
.raw/com um clique.
Operação Diária: "Inserir → Perguntar → Crescer"
① Inserir
Coloque materiais em .raw/ e digite ingest [arquivo]. A IA gera 8-15 páginas Wiki com uma média de 12 wikilinks cada, tornando a rede densa naturalmente.
② Perguntar
Pergunte ao Wiki: "O que você sabe sobre [tópico]?" O Claude Code lê hot.md e index.md para encontrar páginas relevantes. Isso mantém os custos de token constantes mesmo quando o vault cresce para milhares de páginas.
③ Crescer
Use /save para armazenar insights da conversa. defileo diz: "Humanos escolhem fontes, fazem boas perguntas e pensam sobre o significado. Claude faz o resto."
KanikaBK até automatiza briefings matinais onde o Claude Code escaneia a Caixa de Entrada e as Notas Diárias para extrair tarefas e atualizar listas de ideias. Use lint the wiki a cada 10-15 ingests para corrigir links quebrados ou contradições.
Experimente os "Juros Compostos"
sourfraser descreve o crescimento:
- Semana 1: Respostas básicas.
- Mês 1: Compreende informações do cliente, estrutura da equipe e processos.
- Mês 2: A IA começa a apontar coisas que os humanos perderam.
A Maioria das Pessoas Para na "Satisfação de Construir"
Muitas pessoas gastam tempo na configuração e depois nunca usam. Evite estes padrões:
- Gastar muito tempo com plugins.
- Tentar projetar uma estrutura de pastas perfeita.
- Obsessão pela qualidade das primeiras notas.
defileo diz: "O vault não precisa ser perfeito. Ele precisa ser real." Além disso, cuidado com "erros compostos" — se você salvar informações erradas, as respostas da IA serão distorcidas. Use lint the wiki para manter a qualidade.
Perceba os Ganhos no Primeiro Mês
A configuração é rápida — levou menos de 10 minutos para mim. Não tente ser geral no início; foque em um tema (ex.: preparação de vendas, materiais de webinar, links de YouTubers) para experimentar o efeito rapidamente.
Roteiro de 1 Mês:
- Semana 1: Configure Claude Code, Obsidian e skills. Escreva Memory.md. Insira 3 materiais.
- Semanas 2-3: Habitue-se a inserir artigos e notas. Faça perguntas ao Wiki.
- Semana 4: Experimente a IA respondendo instantaneamente "aquela coisa que pesquisei na semana passada".
Em 1945, Vannevar Bush sonhou com o Memex. 81 anos depois, está se tornando realidade via Claude Code × Obsidian. Projetar memória é uma estrutura de acumulação. Aqueles que começam cedo criarão uma vantagem impossível de alcançar.
Resumo
- A próxima fase da IA é o "Design de Memória". Prompts são pontuais; a memória se acumula.
- A IA finalmente resolveu o "problema de sustentabilidade" da gestão do conhecimento.
- O texto simples do Obsidian é perfeito para IA. A integração com Claude Code é perfeita.
obsidian-skillsé a fundação;claude-obsidiané a aplicação.- Ciclo diário: Inserir → Perguntar → Crescer. Os custos permanecem constantes à medida que o vault cresce.
- Não apenas construa; use. As primeiras notas podem ser de baixa qualidade.
- Comece neste fim de semana, e em um mês, a IA será seu colega mais conhecedor.
Se isso foi útil, siga @ClaudeCode_UT (Instituto de Pesquisa UT Claude Code). Fornecemos técnicas práticas e insights únicos do exterior diariamente para fortalecer seu Claude Code!
