Я впервые узнал об Obsidian в 2020 году, когда кто-то на Zhihu опубликовал скриншот с фиолетовой иконкой.
Моей первой реакцией было: эта иконка похожа на камень.
Позже я узнал, что Obsidian означает вулканическое стекло — твердое, острое и чисто режущее, прямо как твердый черный камень в Minecraft.
Эта метафора актуальна и сегодня.
У меня есть привычка: когда мне нравится инструмент, я яростно собираю всё о нем. Obsidian — тот, который я собирал наиболее агрессивно. Только в моей YouMind BOARD более дюжины статей, связанных с Obsidian: руководства для начинающих, глубокие исследования, практики интеграции с ИИ, философия продукта, и я даже сделал для него эмодзи.
Сегодняшний пост — это то, что я хочу вам рассказать, просмотрев весь этот контент. Предупреждение: это длинное чтение; предлагаю сначала добавить его в закладки.
Давайте сначала проясним мои отношения с Obsidian
Я активный пользователь Obsidian, использую его с 2020 года — уже шесть лет. Чтобы поддержать проект, я стал VIP-сторонником Obsidian. Я писал о своем опыте, ошибках и составил базу знаний Obsidian в Feishu, которая полностью открыта и была использована более чем десятью тысячами пользователей.
Ссылка: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
Я также публично выложил хранилище Obsidian, которое использую в данный момент, включая мои любимые плагины, избранные темы, примеры системных промптов для агентов, случаи архивирования памяти и пользовательские CSS для украшения графа.
Ссылка: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
Так что вы можете читать эту статью со здоровой долей скептицизма. Там, где я хвалю, я постараюсь указать источники; там, где критикую, постараюсь привести доказательства.
Сначала болевые точки, потом инструменты
Бывало ли у вас такое: вы точно помните, что сохранили отличную статью, но когда она действительно нужна, вы обыскиваете всю библиотеку заметок и просто не можете ее найти? WeChat, Zhihu, вырезки из интернета, PDF, расшифровки видео, скриншоты чатов с ИИ — ваши закладки становятся всё полнее. Через три месяца вы не помните ни заголовка, ни ключевых слов, и поиск ничего не дает. Папки становятся запутаннее, а заметки записываются, но никогда не используются.
Я не одинок с этой проблемой. Почти каждый учебник, который я собрал, начинается с одного и того же: сотни статей лежат в закладках, а в заметках — десятки незаконченных проектов. Самая большая проблема традиционных заметок: весь ввод, никакого вывода. Вы не сохраняете базу знаний; вы строите постоянно растущий склад. Всё есть, но никто не организует, никто не индексирует, и никто не говорит вам, что связано, а что устарело.
Я особенно запомнил строку из статьи «Как создать минималистичную систему управления личными знаниями с помощью flomo + Feishu в 2025 году?»:
Люди, обучающиеся всю жизнь, создатели контента, инженеры и дизайнеры уже записывают свои заметки, но еще не систематизировали их. Им нужны примеры, чтобы стимулировать идеи по созданию системы.
Ссылка: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 плагинов и хранилище, удаленное десять раз
В 2020 году я встретил Obsidian. Моей первой реакцией было: Ого, локальное хранение! Двунаправленные ссылки! Граф знаний! Второй реакцией было: Как приложение для заметок может быть таким научно-фантастическим? Затем я сделал классический ход — создал хранилище. Затем классический ход 2.0 — бешено устанавливать плагины. 47 штук. Знаете, каково это, когда одновременно работают 47 плагинов? Это значит, что к тому времени, как Obsidian откроется, ваша доставка еды уже приедет.
В следующие несколько лет я застрял в цикле: найти новый плагин → обрадоваться → бешено настраивать → через неделю понять, что он бесполезен → увидеть, что у кого-то хранилище выглядит лучше → удалить и перестроить → вернуться к шагу первому. Я прошел этот цикл как минимум 10 раз. Однажды в 3 часа ночи, смотря учебник на Bilibili, я удалил библиотеку заметок, которую вел полгода. Проснувшись на следующий день и глядя на пустую папку, я сказал: Кто я? Где я? Где мои заметки? 5000 заметок, наваленных кучей, превратились в планету Кибертрон.
Выше мое предыдущее хранилище. Выглядит хорошо? Да. Полезно? Нет. Однажды я записал мысль в flomo: «99% времени, потраченного на Obsidian, потрачено впустую». Час возни с обложками, два часа возни с плагинами, просмотр лучших практик в сообществе, но очень мало написано в самом хранилище. Это типичное «поклонение инструменту» — вы думаете, что учитесь, но на самом деле просто прокрастинируете. (Я знаю, это звучит как упрек, но больше всех его заслуживаю я сам.)
У меня в закладках больше руководств для начинающих, чем вы можете себе представить
Сначала вывод: я добавил в закладки не менее шести руководств для начинающих по Obsidian. Обратите внимание, это «начальные», которые учат скачивать, устанавливать, создавать хранилище и синхронизировать плагины. Я прочитал каждое, и у каждого свой фокус.
«Сильнейшее руководство по Obsidian 2026 года для новичков: создай свой второй мозг за 10 минут» — самое сдержанное из тех, что я видел. Оригинал здесь. Он полностью сосредоточен на одном: создание хранилища, три стиля Markdown-письма, два сочетания клавиш и двунаправленные ссылки. Он говорит не изучать YAML, продвинутые запросы, темы или плагины сообщества. Он представляет Obsidian просто: папка, лучше подходящая для долгосрочного хранения, поиска и связывания текста. Каждая заметка — это реальный файл на вашем компьютере; если вы перестанете использовать Obsidian, вы все равно сможете открыть их любым текстовым редактором. Он не запирает ваши заметки в проприетарном формате. В конце есть 3-минутное упражнение: создайте заметку, напишите заголовок, список, ссылку и проверьте обратные ссылки. Если вы можете это сделать, ваше хранилище, Markdown и ссылки работают.
«Полное руководство по Obsidian для начинающих (Локальная база знаний)» идет другим путем. Оригинал здесь. Он начинается с вопроса: В эпоху ИИ каждому нужна своя база знаний — почему? Потому что у самого ИИ нет позиции, опыта и эстетики. Если задать ему вопрос напрямую, ответ будет правильным, но бездушным. Разница в том, можете ли вы «скормить» ему «свои материалы, методологии, опыт и суждения». Та же модель, накормленная вашими данными, выдает результат с вашим отпечатком. Я с этим полностью согласен. Также объясняется, как выбирать между MOC, PARA и Zettelkasten: сначала пишите полмесяца, посмотрите, какая потребность возникнет естественным образом, и затем осознанно используйте соответствующий метод. Можно смешивать все три.
Затем есть «Руководство по Obsidian простым языком для начинающих». Оригинал здесь. Он описывает Obsidian как «неуничтожимый, чрезвычайно безопасный и свободно модифицируемый электронный блокнот». Форматирование текста такое же простое, как разговор, а функции так же свободны, как сборка Lego. Он дружелюбен к непрограммистам. Хранилище — это ящик, интерфейс — это стол, а плагины — это мебельный магазин. Даже моя мама поняла бы эту метафору.
И «Не просто установи Obsidian и дай ему пылиться». Оригинал здесь. Он начинается с пустого склада, создает хранилище, называет его, выбирает место, создает каталоги, пишет домашнюю страницу, делает ссылки, начинает дневник, смотрит на граф и, наконец, передает это Codex. Одна фраза засела у меня в голове:
Хранилище — это не таинственная база данных; это просто обычная папка.
Он разбивает процесс создания базы знаний на пять шагов: собирать → входящие → организовать в заметки → связывать → снова найти на домашней странице → выводить статьи или планы. Сначала выполните этот процесс; плагины и автоматизация придут позже, когда вы действительно столкнетесь с проблемами.
Ах да, еще одно «Руководство по Obsidian с нуля». Оригинал здесь. Он учит использовать GitHub для облачной синхронизации и даже如何使用 .gitignore, чтобы предотвратить загрузку рабочих файлов. Изображения высокого разрешения, а шаги — на уровне скриншотов; такие, по которым можно просто следовать.
Хватит искать учебники; суть на форуме
Я также добавил в закладки твит под названием: «Хватит искать повсюду руководства для начинающих по Obsidian; суть на форуме».
Это правда.
Если вам нужен более профессиональный контент, зайдите на https://community.obsidian.md/. Это официальное сообщество, где плагины и новости еще более полные.
Глубокое исследование этого документа завершило мое понимание Obsidian
У меня есть документ «Глубокое исследование Obsidian» с огромным количеством информации. Он раскрывает корни Obsidian. Obsidian был создан Шидой Ли и Эрикой Сюй в 2020 году во время карантина из-за COVID-19. Оба окончили Университет Ватерлоо и ранее создали инструмент для аутлайнинга под названием Dynalist. Эрика сказала в интервью, что основная идея Obsidian была у нее в голове два года; одно время она чувствовала себя чудачкой из-за желания иметь такую личную базу знаний. К ее удивлению, многие люди сказали ей, что хотят того же. 30 марта 2020 года Obsidian выпустил публичную бета-версию, что совпало с неделей, когда ВОЗ объявила COVID-19 глобальной пандемией. В 2023 году Стеф Анго (известный как kepano), дизайнер, прославившийся темой Minimal, присоединился в качестве генерального директора.
Структура команды: Шида Ли — технический директор, Эрика Сюй — операционный директор, kepano — генеральный директор, плюс несколько инженеров — всего около 7 человек, плюс котенок (да, вы не ослышались).
Всего с этими несколькими людьми они создали продукт стоимостью 350 миллионов долларов с более чем 1,5 миллионами активных пользователей в месяц, полностью самофинансируемый, без внешних инвестиций. На сайте есть слоган, на который я долго смотрел:
Ваши знания должны жить вечно
Ваши заметки хранятся в виде обычных текстовых файлов Markdown на вашем локальном устройстве. Даже если компания Obsidian завтра исчезнет, ваши данные останутся нетронутыми и читаемыми. Вы можете открыть их с помощью VS Code, Vim или любого текстового редактора. Это обещание «долговечности данных» невероятно привлекательно в эпоху, когда SaaS-инструменты могут закрыться или изменить цены в любой момент. Более того, текущие ИИ-агенты могут легко получать доступ к этим обычным текстовым файлам.
Их бизнес-модель тоже интересна: основное приложение бесплатно, сервис Sync стоит 4 доллара в месяц, Publish — 8 долларов в месяц, а Catalyst — это единоразовое пожертвование от 25 долларов. Они берут плату только за дополнительные услуги, поддерживая высокую норму прибыли с крошечной командой.
Ссылки важнее категорий — это заслуживает отдельного раздела
В документе глубокого исследования есть ключевая мысль: ссылки важнее категорий. Традиционные инструменты для заметок побуждают вас помещать заметки в папки — древовидную структуру, где каждая заметка принадлежит одному месту. Основное предложение Obsidian: используйте двунаправленные ссылки для соединения заметок, позволяя знаниям естественным образом формировать сеть. Каждая ссылка автоматически создает двунаправленное ребро, и граф знаний возникает из самих заметок. Это ближе к тому, как человеческий мозг связывает идеи. Проще говоря, папки говорят вам только «где находится эта заметка», в то время как ссылки говорят вам «с чем связана эта заметка». Это фундаментальное различие между Obsidian и Word. Документы Word обычно отделены друг от друга; даже если два документа обсуждают одно и то же, между ними нет очевидной связи. В Obsidian вы используете [[Имя заметки]], чтобы соединить их. Впоследствии, открыв одну, вы можете не только перейти к другой, но и увидеть, какие старые заметки на нее ссылались. Чем больше у вас заметок, тем ценнее становится эта паутина.
Его экосистема плагинов — это мебельный магазин
По состоянию на март 2026 года в сообществе Obsidian насчитывается более 2500 плагинов. Каждую неделю выпускается 6-14 новых плагинов и обновляется 80-100. В сабреддите r/ObsidianMD более 256 000 подписчиков. Представительные плагины включают Dataview (запросы к хранилищу как к базе данных), Templater (продвинутый шаблонизатор), Excalidraw (диаграммы в стиле рисованной графики), Calendar и Kanban. Есть также много плагинов для интеграции с ИИ. В мае 2026 года официальная команда запустила новую автоматизированную систему проверки, чтобы еще больше повысить безопасность и качество экосистемы. Это знаменует переход от «дикого роста» к «устойчивому управлению».
Но многие плагины — это также ловушка. Ловушка чрезмерной настройки реальна: более 2500 плагинов означают бесконечные возможности конфигурации. Многие пользователи попадают в «возню с инструментом», а не в «использование инструмента». В сообществе есть известная самоироничная шутка:
Я потратил 3 часа на настройку своей системы продуктивности вместо того, чтобы быть продуктивным.
Я понимаю это как никто другой.
Конкуренты: Notion, Logseq и Roam
Notion подходит для командной работы и управления проектами; Obsidian — для личного глубокого мышления и долгосрочного накопления. Данные Notion находятся в проприетарном облачном формате; у Obsidian — локальный Markdown. Notion силен в совместной работе; Obsidian в основном ее не поддерживает. У Notion пологая кривая обучения; у Obsidian — крутая. Право собственности на данные: у Notion они принадлежат их серверам; у Obsidian — полностью пользователю. Функции ИИ: у Notion есть родной ИИ (10 долларов/пользователь/месяц); Obsidian полагается на плагины.
Logseq — ближайший конкурент Obsidian: также локальный, на основе Markdown и бесплатный. Ключевое отличие: Logseq — это аутлайнер на уровне блоков, где каждый пункт маркированного списка является независимой единицей; Obsidian — на уровне документов. Logseq лучше подходит для быстрого фрагментарного захвата и рабочего процесса на основе дневника; Obsidian — для написания длинных текстов и структурированных документов. Logseq — это открытый исходный код; Obsidian — проприетарный, но бесплатный.
Roam Research вызвал ажиотаж вокруг «двунаправленных ссылок» в 2019-2020 годах. Но его цена в 15 долларов в месяц и проприетарное облачное хранение привели многих пользователей к Obsidian. Ссылки на уровне блоков в Roam более детализированы, но бесплатная стратегия Obsidian, локальное хранение и экосистема плагинов победили с точки зрения масштаба пользователей. Я предлагаю всем, кто хочет сменить инструмент для заметок, прочитать эти сравнения. (Источники: Обзор PCMag, Веб-сайт Obsidian
Твит Карпати превратил базы знаний в репозитории кода: LLM-Wiki здесь
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Карпати опубликовал твит о том, как он использует LLM для создания и управления личной базой знаний. Он сказал, что большая часть его потребления токенов больше не связана с написанием кода, а с «манипулированием знаниями». Я перечитывал это несколько раз. То, что он делает, совпадает с тем, с чем я возился в Obsidian, но он использовал слово, которое я не мог найти: «Компилировать». Компилировать сырые материалы в структурированные знания. Хранилище Obsidian — это репозиторий кода; LLM — это компилятор. Эта аналогия проясняет всё. Если вы писали код, вы поймете это сразу: Разработка ПО → Разработка базы знаний. src/ → raw/ (сырые материалы); build/ → wiki/ (статьи знаний); logs/ → outputs/ (архивы вопросов и ответов); Компилятор → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → Проверки работоспособности; Инкрементальная компиляция → обработка только новых/измененных сырых файлов.
Это сводится к трем вещам:
- Уровни: Сырые материалы, скомпилированные продукты и результаты выполнения разделены. Вы не смешиваете .class и .java файлы; не смешивайте и заметки.
- Инкрементальность: Не нужно перестраивать всё; просто компилируйте новые статьи ежедневно.
- Прослеживаемость: Каждая статья знаний может быть прослежена до своего источника. Это не «кажется, я видел это где-то», а ИИ говорит вам: «Источник в raw/articles/2026-03/, третий абзац».
Как выглядит его хранилище
Я применил методологию Карпати к своему собственному хранилищу. Структура каталогов выглядит так: Внутри Vault/ у меня есть raw/, wiki/, outputs/ и каталоги, специфичные для платформ, такие как x/, official_account/, xiaohongshu/. raw/ содержит исходные материалы (без изменений). wiki/ содержит скомпилированные продукты, поддерживаемые LLM (индексы, концепции, резюме). outputs/ содержит результаты выполнения. Готовые продукты — для читателей; вики — для себя; не смешивайте их. Прием имеет три входа: Web Clipper для статей (принудительно указывает source_url, автора и т.д.); Podwise для подкастов (автоматическая расшифровка + резюме ИИ); ручная вырезка для твитов X. Этот шаг жизненно важен: вырезка без метаданных бесполезна.
Компиляция — это ключ. После сбора 5-10 сырых файлов выполните первую «компиляцию». Пусть Claude прочитает raw/articles/, сгенерирует резюме, извлечет концепции и обновит индексы. Качество обеспечивается CLAUDE.md, который содержит спецификации компиляции: шаблоны резюме, поля концепций, правила именования. Первый раз может занять час, но инкрементальные обновления быстры.
Вывод ИИ в файлы: самый гениальный дизайн
В методологии Карпати есть один дизайн, который я нахожу особенно умным: сохранение результатов работы ИИ в виде файлов. Раньше я задавал ИИ вопрос, получал ответ и закрывал его. В следующий раз я спрашивал снова. Ответы застревали в истории чата, что бесполезно. Теперь каждый сложный запрос к базе знаний сохраняется как файл Markdown в AI outputs/, включая вопрос, время, источник, вывод и неопределенности. Через три месяца у меня есть десятки таких файлов — они сами по себе являются статьями знаний, потому что содержат процесс рассуждения. Каждый раз, когда вы общаетесь с ИИ, база знаний растет. Я заставляю ИИ выводить только в AI outputs/, чтобы его генерация не смешивалась с моими собственными мыслями. Большинство людей упускают этот шаг.
У баз знаний есть технический долг, и им нужны проверки работоспособности
Карпати предлагает регулярно проводить проверки работоспособности по трем пунктам: согласованность, полнота и изолированность. Согласованность: Есть ли противоречивые определения в wiki/concepts/? Полнота: Каким записям не хватает определений или источников? Изолированность: У каких заметок меньше 2 входящих/исходящих ссылок? Отчеты сохраняются в outputs/health/ еженедельно. Через несколько недель самое большое ощущение: когда я нахожу заметку, я осмеливаюсь использовать ее напрямую. Мне больше не нужно гадать, надежна ли она.
Не стройте RAG сразу
Это нужно сказать, потому что слишком много людей делают здесь крюк. При упоминании «ИИ + Заметки» люди думают о RAG: выбор моделей эмбеддингов, настройка векторных баз данных, настройка стратегий чанкинга. Они тратят месяц на архитектуру, в то время как в библиотеке всего 20 статей. Карпати рекомендует: когда библиотека мала (например, 100 статей), достаточно поддерживать несколько индексных файлов. Пусть LLM читает индекс для поиска, затем читает контент напрямую — просто, надежно, без дополнительных затрат. Когда у вас будет 10 000 заметок и вы не сможете ничего найти, тогда подумайте о RAG. Сначала процесс, потом инфраструктура.
Последняя фраза Карпати была:
Сейчас это выглядит как куча хакерских скриптов, но есть возможность создать невероятно новый продукт.
Это напоминает мне контроль версий до 2006 года — svn, cvs, командные строки git, используемые только программистами. Затем кто-то сделал GitHub, и совместная работа изменилась. Личные базы знаний, возможно, находятся на подобном переломном этапе.
Ответ Kepano: самый наводящий на размышления случай симбиоза человека и ИИ
Затем генеральный директор Obsidian Kepano ответил, и его слова заставили меня глубоко задуматься.
Держите свое личное хранилище в чистоте и создайте беспорядочное хранилище для своих агентов.
Всего одно предложение. Он предпочитает, чтобы его личное хранилище имело высокое соотношение сигнал/шум с известными источниками. Во-вторых, он считает, что нужно разделять личные творения и творения агентов, чтобы предотвратить «загрязнение» вашего основного хранилища непрослеживаемыми идеями. В-третьих, если вы слишком сильно их смешаете, Obsidian перестанет быть представлением «ваших мыслей». Поиск, обратные ссылки и графы больше не будут о ваших знаниях, а будут гибридом вас и ИИ. В этот момент мы не сможем сказать, является ли это базой знаний ИИ или вашей собственной. В-четвертых, только когда рабочий процесс агента производит что-то действительно полезное, это следует вводить в основное хранилище, и даже тогда помещать это в папку clippings.
В совокупности эти пункты задают острый вопрос: Если ваша база знаний заполнена написанным ИИ, является ли она по-прежнему «вашей» базой знаний? Это задело меня, потому что за последние 6 лет я прошел именно этот крюк.
Когда пришел ИИ, я чуть не совершил ту же ошибку снова
Когда Claude Code смог напрямую работать с Obsidian, когда плагин Claudian позволил мне общаться с ИИ на боковой панели, когда рабочие процессы Skills и MCP были повсюду — я снова обрадовался. Я установил Claudian, позволил ИИ организовывать заметки, находить скрытые ссылки, исправлять пути и создавать MOC. Он делал за 3 минуты то, на что у меня уходило 30. Но однажды я остановился. Я посмотрел на резюме и структуры, которые ИИ написал для меня, и понял: я их не узнавал. Они были аккуратными и профессиональными, но они не выросли из моего мозга. Это было похоже на списывание домашнего задания — работа сделана, но научился ли я чему-нибудь? Тогда я понял Kepano: если слишком сильно смешать, Obsidian перестает быть «вашими мыслями».
Я написал в flomo: «Не просто вставляй ответы ИИ; не тревожься из-за крутых навыков ClaudeCode+Obsidian. По сути, эта „эффективность“ — это передача вашего мышления на аутсорсинг».
Две базы знаний, две философии
Карпати и Kepano представляют две философии. Философия Карпати — эффективность прежде всего: пусть ИИ будет хозяином знаний; вы просто подаете данные и сосредотачиваетесь на вопросах и принятии решений. Это меняет правила игры для исследований. Философия Kepano — мышление прежде всего: ваша база знаний — это зеркало ваших мыслей; каждый фрагмент контента должен иметь прослеживаемый источник. ИИ может помогать, но продукты должны быть изолированы; только то, что вы отфильтровали, попадает в основное хранилище. Это не противоречия, а разные цели. Одна касается обработки информационного потока; другая — ценности самого процесса мышления. После 6 лет возни я склоняюсь ко второму.
Не передавайте мышление на аутсорсинг
У меня есть запись в flomo: «flomo — это моя „станция сбора“ или „озеро данных“. ... Я вручную сжимаю всю информацию в текст. В эту эпоху это кажется „глупым“, но это мой способ практиковать принцип „не передавать мышление на аутсорсинг“». Да, ИИ может сделать это быстрее и лучше. Но когда вы сжимаете основные моменты видео в одно предложение своими словами, это сжатие и есть мышление. Когда вы добавляете тег или ссылку к заметке, вы тренируете свою когнитивную структуру. Если вы отдадите это ИИ, вы сэкономите время, но потеряете мышление. Я написал: «Критерий успешного управления знаниями — не сколько у вас заметок, а помогают ли они вам лучше думать и действовать». Потому что я сам напечатал эти слова, они в моем мозгу. Если бы ИИ их резюмировал, я бы забыл их с одного взгляда.
Evergreen Notes: якорь, который я нашел через 6 лет
Я нашел якорь: Evergreen Notes. Эту концепцию предложил Энди Матушак в 2020 году. Оригинал здесь. Основная идея проста: каждая заметка должна быть концептуальной (одна идея), атомарной (одна вещь) и организованной с помощью ссылок, а не тегов. Допускаются черновики, но важно продолжать писать и связывать. Я установил три стандарта: "1. Должен быть жирный заголовок; 2. Должно быть четко объяснено одно понятие; 3. Должны быть ссылки." Никаких 47 плагинов или навороченных тем. Я даже включил безопасный режим и установил ноль сторонних плагинов. "Пиши, думай, выдавай результат — используй самый простой способ с самым мощным софтом для самого важного дела. Это 'использовать тяжелые инструменты легко'." Если второй мозг — это хранилище, то evergreen notes — это наличные, а стандарт их написания — печатный станок. Ценность вашей базы знаний зависит от стандартов вашего "печатного станка". Это базовый навык, который AI не заменит.
AI не бесполезен, но важен порядок действий
"Не перекладывать мышление на AI" не значит отвергать его. Решение Карпати оптимально для конкретных сценариев, например, для переваривания 100 научных статей. Я тоже использую AI. Я записал: "AI помогает только тем, кто умеет отличать хороший контент от плохого — сначала создайте базовую когнитивную структуру, затем используйте AI для помощи в создании контента." Суждение — это мультипликатор. Если вы не знаете, как выглядит ценная мысль, вы не сможете проверить выводы AI. Мой текущий подход — разделение: в моем основном хранилище Obsidian только мои собственные evergreen notes — каждое слово мое, каждая ссылка ручная. У AI есть свое рабочее пространство. Только когда AI выдает мысль, с которой я действительно согласен, я переписываю ее своими словами в основное хранилище. Сам процесс переписывания — это процесс усвоения.
File over App
Другая ключевая концепция Кепано — "File over App". Я осознал это, когда flomo однажды упал — я запаниковал, потому что там были тысячи заметок. Позже у Feishu, ChatGPT и Claude были сбои. Я понял: "Все программное обеспечение временно, но файлы — другое дело; вы должны контролировать доступность своих файлов." Вот почему Карпати выбрал Obsidian: данные хранятся локально в файлах .md, независимо от облачных сервисов. Ваши знания должны быть на вашем жестком диске в формате, который вы всегда сможете открыть. Это критически важно в эпоху AI, потому что инструменты быстро меняются, а файлы .md — нет. Markdown уже 22 года является универсальным форматом. "Чем мощнее становятся AI и программное обеспечение, тем больше вам нужно минималистичное мышление." Инструменты меняются, но файлы и ваше мышление остаются.
Практики AI + Obsidian в моих закладках
У меня есть куча практического контента по созданию LLM Wiki. "Прощай, ручная организация: Как создать базу знаний на AI" от Цзинь Чэньма Оригинал сводит это к пяти задачам: непрерывная компиляция, связывание между материалами, обратный поток вопросов-ответов, консолидация сети и проверка здоровья. Это превращает вашу базу знаний из мертвой в живую. В статье приводятся промпты для Codex или Claude Code для инициализации структуры. Директории: raw/ (склад), wiki/ (книжная полка), outputs/ (рабочий стол). Правила: не стройте RAG в первую очередь, не сохраняйте контент без источников, не смешивайте raw и wiki, не позволяйте AI перезаписывать оригиналы, не оставляйте вопросы-ответы в истории чата.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" Оригинал обсуждает Hermes Agent, у которого есть цикл обучения. У него есть навык llm-wiki: вы говорите "запиши это в базу знаний", и он извлекает сущности, создает файлы и добавляет ссылки. Ключевой момент: он действует только тогда, когда вы явно просите, поэтому ваше хранилище не засоряется случайными чатами.
"Создание самодостаточной базы знаний с помощью Codex + Obsidian" от Цан Хэ Оригинал использует три уровня: Raw (доказательства), Wiki (понимание) и Schema (правила). В нем приведены 10 правил для AGENTS.md, например, "ищите существующие страницы перед обработкой новых данных". Также упоминается WeSight, который интегрирует эти шаги в Obsidian. Отмечается, что "саморазвитие" не означает полную автоматизацию; суждение по-прежнему остается за человеком.
Наконец, "Это бог создания в Obsidian!" Оригинал представляет Ailu — супер-ассистента внутри Obsidian для запоминания, создания и публикации на такие платформы, как WeChat и X. Он показывает верхний предел возможностей плагинов Obsidian.
Стоит ли Obsidian затраченных усилий?
Мой ответ: Да, но не зацикливайтесь на "усилиях" по настройке. Obsidian — один из лучших цифровых инструментов для Zettelkasten и Evergreen Notes. Его локальное хранение в Markdown идеально подходит для долгосрочного ведения. Но у него есть слабые стороны: плохая совместная работа, крутая кривая обучения и посредственный мобильный опыт. Чрезмерная кастомизация — это ловушка. Мое текущее отношение: используйте тяжелые инструменты легко. Используйте самый простой способ для самого важного дела.
Предостережение: Кому не стоит использовать Obsidian
Если вам нужно программное обеспечение с нулевым порогом входа, открыл и пиши, Obsidian может вам не подойти. У него крутая кривая обучения. PCMag говорит, что он для "продвинутых пользователей, которым не нужны функции совместной работы". Если вам нужна командная работа в реальном времени, не используйте его; Notion лучше. Если вы просто хотите записывать фрагментарные мысли, flomo лучше. Obsidian — это конечный пункт назначения для evergreen notes, тех, что отшлифованы через захват и обдумывание. Если у вас нет намерения выдавать результат, даже не беритесь. А если вы перфекционист, который хочет идеальную структуру папок перед тем, как начать писать, Obsidian сведет вас с ума. Сначала пишите, потом организуйте.
Конкуренты: честное слово
Notion силен в таблицах, совместной работе и шаблонах, но его облачное хранение данных может быть узким местом. Logseq близок, но лучше подходит для фрагментов; Obsidian лучше для длинных текстов и структуры. Roam Research дорогой и облачный. flomo — лучшая коллекционная станция, но это озеро данных, а не база знаний. Нет идеального инструмента, есть только правильный рабочий процесс. (Obsidian — это конечный дом для evergreen notes; в этом его незаменимое место.)
Возвращаясь к исходному вопросу
Когда AI может организовать все, нужно ли вам все еще думать? Мой ответ: Нужно больше, чем когда-либо. Когда стоимость информации и организации стремится к нулю, суждение становится дефицитным ресурсом. Знание того, что сохранить, что глубоко, и нахождение скрытых связей — это приходит из ежедневного письма и размышлений. AI может найти заметки, но момент "Эврики!", искра озарения, может зажечься только в ваших собственных нейронах. "Ваш второй мозг — это не склад, это кухня." Склад просто хранит; кухня творит. И человек, стоящий на этой кухне, должны быть вы.
Заключительные мысли
Я заметил, что среди собранного мной контента об Obsidian учебники и практики AI занимают по трети, а остальное — предупреждения "хватит настраивать". Формируется консенсус: инструменты — это средство, мышление — это цель. Ценность Obsidian зависит от того, оставите ли вы после себя что-то по-настоящему свое. Я готовлюсь к публикации своего текущего хранилища Obsidian, включая плагины, темы и промпты для Agent. Сначала протестирую его в своей группе фанатов. Мне интересно: сколько заметок в вашем Obsidian? Сколько вы написали сами? Как выглядит ваш граф? Увидимся в комментариях.
Я Jackywine, AI-креатор, продуктовый дизайнер и VIP-пользователь Obsidian. Я специализируюсь на AIGC, Agent-продуктах и личном брендинге в эпоху AI.
Источники: 2026 Obsidian Nanny Tutorial, Obsidian Beginner Tutorial, Karpathy's LLM Knowledge Base Tweet, Andy Matuschak: Evergreen Notes, Obsidian Official, PCMag Review.
