Obsidian'ı ilk olarak 2020'de, birinin Zhihu'da mor bir ikonun ekran görüntüsünü paylaşmasıyla öğrendim.
İlk tepkim şu oldu: bu ikon bir kayaya benziyor.
Daha sonra Obsidian'ın volkanik cam anlamına geldiğini öğrendim—tıpkı Minecraft'taki sert siyah taş gibi, sert, keskin ve temiz kesen.
Bu metafor bugün hâlâ geçerli.
Bir alışkanlığım var: Bir aracı beğendiğimde, onunla ilgili her şeyi çılgınca toplarım. Obsidian, en agresif şekilde topladığım araç oldu. Sadece YouMind BOARD'umda Obsidian ile ilgili bir düzineden fazla makale var: yeni başlayanlar için eğitimler, derinlemesine araştırmalar, yapay zeka entegrasyonu uygulamaları, ürün felsefesi ve hatta onun için emojiler yaptım.
Bugünkü yazı, tüm bu içeriği inceledikten sonra size anlatmak istediklerim. Uyarı: Uzun bir okuma; önce yer imlerine eklemenizi öneririm.
Önce Obsidian ile ilişkimizi netleştirelim
Ben yoğun bir Obsidian kullanıcısıyım, 2020'den beri—altı yıldır kullanıyorum. Desteklemek için Obsidian VIP destekçisi oldum. Deneyimlerimi, tuzaklarımı yazdım ve tamamen halka açık, beş haneli netizen sayısı tarafından kullanılmış bir Obsidian Feishu bilgi tabanı derledim.
Bağlantı: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
Şu anda kullandığım Obsidian kasasını da herkese açık olarak yayınladım; en sevdiğim eklentiler, seçilmiş temalar, Agent sistem komut dosyası örnekleri, hafıza arşivleme vakaları ve grafiği daha güzel yapmak için özel CSS dahil.
Bağlantı: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
Bu yüzden bu makaleyi sağlıklı bir dozda şüphecilikle okuyabilirsiniz. Övdüğüm yerlerde kaynak göstermeye çalışacağım; eleştirdiğim yerlerde kanıt sunmaya çalışacağım.
Önce sorunlar, sonra araçlar
Hiç şu deneyimi yaşadınız mı: Harika bir makaleyi kaydettiğinizi açıkça hatırlıyorsunuz, ama gerçekten ihtiyacınız olduğunda tüm not kütüphanenizi arıyorsunuz ve bir türlü bulamıyorsunuz? WeChat, Zhihu, web alıntıları, PDF'ler, video transkriptleri, yapay zeka sohbet ekran görüntüleri—yer imleriniz giderek doluyor. Üç ay sonra, başlığı veya anahtar kelimeleri hatırlayamıyorsunuz ve arama yapmak hiçbir sonuç vermiyor. Klasörler dağınıklaşıyor ve notlar alınıyor ama asla kullanılmıyor.
Bu sorunu yaşayan tek kişi ben değilim. Topladığım hemen hemen her eğitim aynı şeyle başlıyor: yer imlerinde yüzlerce makale ve notlarda düzinelerce yarım kalmış proje. Geleneksel notların en büyük sorunu şu: hepsi girdi, çıktı yok. Bir bilgi tabanı kaydetmiyorsunuz; büyüyen bir depo inşa ediyorsunuz. Her şey orada, ama kimse düzenlemiyor, kimse indekslemiyor ve kimse size neyin alakalı olduğunu veya neyin güncelliğini yitirdiğini söylemiyor.
Özellikle "2025'te flomo + Feishu ile Minimalist Bir Kişisel Bilgi Yönetim Sistemi Nasıl Kurulur?" makalesinden bir satırı hatırlıyorum:
Yaşam boyu öğrenenler, sosyal medya içerik üreticileri, mühendisler ve tasarımcılar zaten kendi notlarını alıyorlar, ancak henüz sistemleştirmediler. Bir sistem kurma fikirlerini teşvik edecek vakalara ihtiyaçları var.
Bağlantı: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 eklenti ve on kez silinen bir kasa
2020'de Obsidian ile tanıştım. İlk tepkim şuydu: Vay canına, yerel depolama! Çift yönlü bağlantılar! Bilgi grafiği! İkinci tepkim şuydu: Bir not alma uygulaması nasıl bu kadar bilim kurgu gibi olabilir? Sonra klasik hareketi yaptım—bir kasa oluşturmak. Sonra klasik hareket 2.0—çılgınca eklenti yüklemek. 47 tane. 47 eklentinin aynı anda çalışmasının nasıl bir şey olduğunu biliyor musunuz? Obsidian açıldığında, yemek siparişinizin gelmiş olması anlamına geliyor.
Sonraki birkaç yıl boyunca bir döngüye saplandım: yeni bir eklenti bul → heyecanlan → çılgınca yapılandır → bir hafta sonra işe yaramaz bul → başka birinin kasasının daha iyi göründüğünü gör → sil ve yeniden oluştur → birinci adıma geri dön. Bu döngüyü en az 10 kez yaşadım. Bir keresinde, sabah saat 3'te, bir Bilibili eğitimini izlerken, yarım yıldır yazdığım bir not kütüphanesini sildim. Ertesi gün boş klasöre bakarak uyandım ve dedim ki: Ben kimim? Neredeyim? Notlarım nerede? 5.000 not, oraya yığılmış, bir Cybertron gezegeni olmuştu.
Yukarıdaki eski kasam. İyi görünüyor muydu? Evet. Kullanışlı mıydı? Hayır. Bir keresinde flomo'ya bir düşünce kaydetmiştim: "Obsidian'da geçirdiğiniz zamanın %99'u boşa gidiyor." Bir saat temalarla uğraşmak, iki saat eklentilerle uğraşmak, topluluktaki en iyi uygulamalara bakmak, ama kasaya çok az yazmak. Bu tipik bir "araç tapınması"—öğrendiğinizi sanıyorsunuz, ama aslında sadece ertelemekle meşgulsünüz. (Bunun azarlamak gibi geldiğini biliyorum, ama en çok hak eden benim.)
Yer imlerimde hayal edebileceğinizden daha fazla yeni başlayan eğitimi var
Önce sonuç: Obsidian için en az altı tane yeni başlayan eğitimi yer imlerime ekledim. Bunların "yeni başlayan" olduğunu, size nasıl indirileceğini, kurulacağını, kasa oluşturulacağını ve eklentilerin senkronize edileceğini öğretenler olduğunu unutmayın. Her birini okudum ve her birinin farklı bir odağı var.
"2026 Obsidian Dadı Seviyesinde En Güçlü Eğitim: 10 Dakikada İkinci Beyninizi Oluşturun" gördüğüm en ölçülü olanı. Orijinali burada. Tamamen tek bir şeye odaklanıyor: bir kasa oluşturmak, üç Markdown yazma stili, iki kısayol ve çift yönlü bağlantılar. Size henüz YAML, gelişmiş sorgular, temalar veya topluluk eklentilerini incelememenizi söylüyor. Obsidian'ı basitçe sunuyor: uzun süreli depolama, arama ve metin bağlama için daha uygun bir klasör. Her not, bilgisayarınızda gerçek bir dosyadır; Obsidian'ı kullanmayı bıraksanız bile, onları herhangi bir metin düzenleyiciyle açabilirsiniz. Notlarınızı özel bir formatta kilitlemez. Sonunda 3 dakikalık bir alıştırma var: bir not oluşturun, bir başlık, bir liste, bir bağlantı yazın ve geri bağlantıları kontrol edin. Bunu yapabilirseniz, kasanız, Markdown'ınız ve bağlantılarınız çalışıyor demektir.
"Obsidian Tam Başlangıç Eğitimi (Yerel Bilgi Tabanı)" başka bir yol izliyor. Orijinali burada. Bir soruyla başlıyor: Yapay zeka çağında, herkesin kendi bilgi tabanına ihtiyacı var—neden? Çünkü yapay zekanın kendisinin hiçbir duruşu, deneyimi ve estetiği yok. Ona doğrudan bir soru sorarsanız, cevap doğru ama ruhsuzdur. Fark, ona "kendi materyallerinizi, metodolojilerinizi, deneyimlerinizi ve yargılarınızı" besleyip besleyememenizde yatar. Aynı model, sizin malzemelerinizle beslendiğinde, sizin damganızı taşıyan bir şey üretir. Buna gerçekten katılıyorum. Ayrıca MOC, PARA ve Zettelkasten arasında nasıl seçim yapılacağını açıklıyor: önce yarım ay yazın, hangi ihtiyacın doğal olarak ortaya çıktığını görün ve ardından bilinçli olarak ilgili yöntemi kullanın. Üçünü de karıştırabilirsiniz.
Sonra "Yeni Başlayanlar için Obsidian Sade Dille Eğitim" var. Orijinali burada. Obsidian'ı "yok edilemez, son derece güvenli ve özgürce değiştirilebilir bir elektronik defter" olarak tanımlıyor. Düzen, konuşmak kadar basit ve işlevler, Lego yapmak kadar özgür. Programcı olmayanlar için dostane. Kasa bir çekmece, arayüz bir masa ve eklentiler mobilya mağazası. Annem bile bu metaforu anlayabilirdi.
Ve "Sadece Obsidian'ı Kurup Tozlanmasına İzin Vermeyin." Orijinali burada. Boş bir depodan başlıyor, bir kasa oluşturuyor, adlandırıyor, bir konum seçiyor, dizinler oluşturuyor, bir ana sayfa yazıyor, bağlantılar yapıyor, bir günlük başlatıyor, grafiğe bakıyor ve sonunda Codex'e teslim ediyor. Aklımda kalan bir cümle şuydu:
Kasa gizemli bir veritabanı değildir; sadece sıradan bir klasördür.
Bilgi tabanı sürecini beş adıma ayırıyor: topla → gelen kutusu → notlar halinde düzenle → bağla → ana sayfadan tekrar bul → makaleler veya planlar çıktıla. Önce bu süreci çalıştırın; eklentiler ve otomasyon, gerçekten sorunlarla karşılaştığınızda sonra gelir.
Ah, bir de "Obsidian Sıfır Temel Eğitimi" var. Orijinali burada. Bulut senkronizasyonu için GitHub kullanmayı ve hatta çalışma alanı dosyalarının yüklenmesini önlemek için .gitignore'u nasıl kullanacağınızı öğretiyor. Görseller yüksek çözünürlüklü ve adımlar ekran görüntüsü seviyesinde—aynen takip edebileceğiniz türden.
Eğitim aramayı bırakın; öz forumda
Ayrıca şu başlıklı bir tweet'i yer imlerime ekledim: "Obsidian başlangıç eğitimlerini her yerde aramayı bırakın; öz forumda."
Bu doğru.
Daha profesyonel içerik istiyorsanız, https://community.obsidian.md/ adresine gidin. Burası resmi topluluk; eklentiler ve haberler daha da kapsamlı.
Bu belgeyi derinlemesine araştırmak Obsidian anlayışımı tamamladı
"Obsidian Derin Araştırma" adında, çok büyük miktarda bilgi içeren bir belgem var. Obsidian'ın köklerini ortaya koyuyor. Obsidian, 2020'de COVID-19 karantinası sırasında Shida Li ve Erica Xu tarafından oluşturuldu. İkisi de Waterloo Üniversitesi'nden mezun oldu ve daha önce Dynalist adlı bir anahat aracı yapmıştı. Erica bir röportajda Obsidian için temel fikrin iki yıldır kafasında olduğunu söyledi; bir zamanlar böyle kişisel bir bilgi tabanı istediği için kendini tuhaf hissetmişti. Şaşırtıcı bir şekilde, birçok kişi ona aynı şeyi istediklerini söyledi. 30 Mart 2020'de Obsidian, halka açık beta sürümünü yayınladı; tesadüfen DSÖ'nün COVID-19'u küresel bir pandemi ilan ettiği haftaydı. 2023'te, Minimal temasıyla ünlü tasarımcı Steph Ango (kepano olarak bilinir), CEO olarak katıldı.
Ekip yapısı şöyle: Shida Li CTO, Erica Xu COO, kepano CEO, artı birkaç mühendis—toplamda yaklaşık 7 kişi, artı bir kedi yavrusu (evet, doğru okudunuz).
Sadece bu birkaç kişiyle, 350 milyon dolar değerinde, 1,5 milyondan fazla aylık aktif kullanıcısı olan, tamamen kendi kendini finanse eden ve dış yatırım almayan bir ürün inşa ettiler. Web sitesinde uzun süre baktığım bir slogan var:
Bilginiz kalıcı olmalı
Notlarınız, yerel cihazınızda düz metin Markdown dosyaları olarak saklanır. Obsidian şirketi yarın ortadan kaybolsa bile, verileriniz bozulmadan ve okunabilir durumda kalır. Bunları VS Code, Vim veya herhangi bir metin düzenleyiciyle açabilirsiniz. Bu "veri dayanıklılığı" vaadi, SaaS araçlarının her an kapanabileceği veya fiyatlandırmayı değiştirebileceği bir çağda inanılmaz derecede çekici. Dahası, mevcut yapay zeka ajanları bu düz metin dosyalarına kolayca erişebilir.
İş modelleri de ilginç: temel uygulama ücretsiz, Sync hizmeti ayda 4 dolar, Publish ayda 8 dolar ve Catalyst, 25 dolardan başlayan tek seferlik bir bağış. Yalnızca katma değerli hizmetler için ücret alıyorlar ve küçük bir ekiple yüksek kar marjlarını koruyorlar.
Kategoriler yerine bağlantılar—bu kendi bölümünü hak ediyor
Derin araştırma belgesinin temel bir görüşü var: bağlantılar kategorilere göre önceliklidir. Geleneksel not araçları, notları klasörlere koymanızı teşvik eder—her notun bir yere ait olduğu bir ağaç yapısı. Obsidian'ın temel önermesi şudur: notları birbirine bağlamak için çift yönlü bağlantılar kullanın ve bilginin doğal olarak bir ağ oluşturmasına izin verin. Her bağlantı otomatik olarak çift yönlü bir kenar oluşturur ve bilgi grafiği notların kendisinden ortaya çıkar. Bu, insan beyninin fikirleri ilişkilendirme biçimine daha yakındır. Basitçe söylemek gerekirse, klasörler size yalnızca "bu notun nerede olduğunu" söylerken, bağlantılar size "bu notun neyle ilgili olduğunu" söyler. Obsidian ile Word arasındaki temel fark budur. Word belgeleri genellikle ayrıdır; ikisi de aynı şeyi tartışsa bile, aralarında belirgin bir bağlantı yoktur. Obsidian'da, bunları bağlamak için [[Not Adı]] kullanırsınız. Daha sonra birini açmak, yalnızca diğerine atlamanıza izin vermekle kalmaz, aynı zamanda hangi eski notların ondan bahsettiğini de gösterir. Ne kadar çok notunuz varsa, bu ağ o kadar değerli hale gelir.
Eklenti ekosistemi bir mobilya mağazasıdır
Mart 2026 itibarıyla, Obsidian topluluğunda 2.500'ün üzerinde eklenti var. Her hafta 6-14 yeni eklenti yayınlanıyor ve 80-100'ü güncelleniyor. r/ObsidianMD alt dizini 256.000'den fazla aboneye sahip. Temsili eklentiler arasında Dataview (kasayı bir veritabanı gibi sorgulama), Templater (gelişmiş şablon motoru), Excalidraw (el çizimi tarzı çizelgeler), Calendar ve Kanban bulunuyor. Ayrıca birçok yapay zeka entegrasyon eklentisi de var. Mayıs 2026'da resmi ekip, ekosistemin güvenliğini ve kalitesini daha da iyileştirmek için yeni bir otomatik inceleme sistemi başlattı. Bu, "vahşi büyüme"den "sürdürülebilir yönetişime" geçişi işaret ediyor.
Ancak birçok eklenti aynı zamanda bir tuzaktır. Aşırı özelleştirme tuzağı gerçektir: 2.500'den fazla eklenti, sonsuz yapılandırma olasılığı anlamına gelir. Birçok kullanıcı "aracı kullanmak" yerine "araçla uğraşma" tuzağına düşer. Toplulukta ünlü bir kendini küçümseyen şaka vardır:
Üretken olmak yerine üretkenlik sistemimi yapılandırmak için 3 saat harcadım.
Bunu çok iyi anlıyorum.
Rakipler: Notion, Logseq ve Roam
Notion, ekip işbirliği ve proje yönetimi için uygundur; Obsidian, kişisel derin düşünme ve uzun vadeli birikim içindir. Notion'ın verileri özel bir bulut formatındadır; Obsidian'ınki yerel Markdown'dır. Notion işbirliğinde güçlüdür; Obsidian temelde bunu desteklemez. Notion'ın öğrenme eğrisi düzdür; Obsidian'ınki diktir. Veri sahipliği: Notion'ınki sunucularına aittir; Obsidian'ınki tamamen kullanıcıya aittir. Yapay zeka özellikleri: Notion'ın yerel yapay zekası vardır (kullanıcı başına ayda 10 dolar); Obsidian eklentilere güvenir.
Logseq, Obsidian'ın en yakın rakibidir—aynı zamanda yerel öncelikli, Markdown tabanlı ve ücretsizdir. Temel fark: Logseq, her madde işaretinin bağımsız bir birim olduğu blok düzeyinde bir anahat aracıdır; Obsidian belge düzeyindedir. Logseq, hızlı parçalı yakalama ve günlük odaklı iş akışları için daha iyidir; Obsidian, uzun biçimli yazma ve yapılandırılmış belgeler için daha iyidir. Logseq açık kaynaktır; Obsidian tescillidir ancak ücretsizdir.
Roam Research, 2019-2020'de "çift yönlü bağlantı" çılgınlığını tetikledi. Ancak aylık 15 dolarlık fiyatı ve özel bulut depolaması, birçok kullanıcıyı Obsidian'a yöneltti. Roam'ın blok düzeyinde referans vermesi daha incedir, ancak Obsidian'ın ücretsiz stratejisi, yerel depolaması ve eklenti ekosistemi, kullanıcı ölçeği açısından kazandı. Not araçlarını değiştirmek isteyen herkese bu karşılaştırmaları okumalarını öneririm. (Kaynaklar: PCMag İncelemesi, Obsidian Web Sitesi
Karpathy'nin tweet'i bilgi tabanlarını kod depolarına dönüştürdü: LLM-Wiki burada
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy, kişisel bir bilgi tabanı oluşturmak ve yönetmek için LLM'leri nasıl kullandığına dair bir tweet attı. Token tüketiminin artık çoğunlukla kod yazmak için değil, "bilgiyi manipüle etmek" için olduğunu söyledi. Tekrar tekrar okudum. Yaptığı şey, Obsidian'da uğraştığımla eşleşiyordu, ancak bulamadığım bir kelime kullanmıştı: "Derleme." Ham malzemeleri yapılandırılmış bilgiye dönüştürmek. Obsidian Vault kod deposudur; LLM derleyicidir. Bu benzetme her şeyi yerli yerine oturtuyor. Daha önce kod yazdıysanız, hemen anlayacaksınız: Yazılım Mühendisliği → Bilgi Tabanı Mühendisliği. src/ → raw/ (ham malzemeler); build/ → wiki/ (bilgi girişleri); logs/ → outputs/ (Soru-Cevap arşivleri); Derleyici → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → Sağlık kontrolleri; Artımlı derleme → yalnızca yeni/değiştirilmiş ham dosyaları işleme.
Üç şeye indirgeniyor:
- Katmanlama: Ham malzemeler, derlenmiş ürünler ve çalışma zamanı çıktıları ayrıdır. .class ve .java dosyalarını karıştırmazsınız; notları da karıştırmayın.
- Artımlı: Her şeyi yeniden oluşturmaya gerek yok; sadece günlük olarak yeni makaleleri derleyin.
- İzlenebilirlik: Her bilgi girişi kaynağına kadar izlenebilir. "Bunu bir yerde görmüştüm" değil, yapay zekanın size söylemesidir: "Kaynak raw/articles/2026-03/ içinde, üçüncü paragraf."
Kasası neye benziyor
Karpathy'nin metodolojisini kendi Kasama uyguladım. Dizin yapısı şöyle görünüyor: Vault/ altında, raw/, wiki/, outputs/ ve x/, official_account/, xiaohongshu/ gibi platforma özel dizinlerim var. raw/ orijinal materyalleri tutar (değiştirilmemiş). wiki/, LLM tarafından bakımı yapılan derlenmiş ürünleri tutar (dizinler, kavramlar, özetler). outputs/ çalışma zamanı çıktılarını tutar. Bitmiş ürünler okuyucular içindir; wiki kendim içindir—karıştırmayın. Alımın üç girişi vardır: Makaleler için Web Clipper (source_url, yazar vb. zorunlu kılar); Podcast'ler için Podwise (otomatik transkript + yapay zeka özeti); X tweet'leri için manuel kırpma. Bu adım hayati önem taşır: meta verisi olmayan kırpma işe yaramaz.
Derleme anahtardır. 5-10 ham dosya topladıktan sonra, ilk "derlemeyi" yapın. Claude'un raw/articles/ dosyasını okumasına, özetler oluşturmasına, kavramları çıkarmasına ve dizinleri güncellemesine izin verin. Kalite, derleme özelliklerini içeren CLAUDE.md tarafından sağlanır: özet şablonları, kavram alanları, adlandırma kuralları. İlk sefer bir saat sürebilir, ancak artımlı güncellemeler hızlıdır.
Yapay Zeka Çıktısını dosyalara kaydetmek: en parlak tasarım
Karpathy'nin metodolojisinde özellikle zekice bulduğum bir tasarım var: yapay zeka çıktılarını dosya olarak kaydetmek. Eskiden yapay zekaya bir soru sorar, bir cevap alır ve kapatırdım. Bir dahaki sefere tekrar sorardım. Cevaplar sohbet geçmişinde sıkışıp kalırdı, bu da işe yaramaz. Şimdi, bilgi tabanına yapılan her karmaşık sorgu, AI outputs/ içinde bir Markdown dosyası olarak kaydedilir; soru, zaman, kaynak, sonuç ve belirsizlikler dahil. Üç ay sonra, bu dosyalardan düzinelerce var—bunların kendileri bilgi girişleridir çünkü akıl yürütme sürecini içerirler. Yapay zeka ile her sohbet ettiğinizde, bilgi tabanı büyür. Yapay zekayı yalnızca AI outputs/ dizinine çıktı vermeye zorluyorum, böylece ürettikleri kendi düşüncelerime karışmıyor. Çoğu insan bu adımı atlar.
Bilgi tabanlarının teknik borcu vardır ve sağlık kontrollerine ihtiyaç duyar
Karpathy, üç şey için düzenli Sağlık Kontrolleri önerir: tutarlılık, bütünlük ve adalar. Tutarlılık: wiki/concepts/ içinde çelişkili tanımlar var mı? Bütünlük: Hangi girişlerin tanım veya kaynakları eksik? Adalar: Hangi notların 2'den az gelen/giden bağlantısı var? Raporlar haftalık olarak outputs/health/ dizinine kaydedilir. Birkaç hafta sonra, en büyük his şu: bir not bulduğumda, doğrudan kullanmaya cesaret ediyorum. Artık güvenilir olup olmadığını merak etmek zorunda değilim.
Hemen RAG kurmayın
Bunun söylenmesi gerekiyor çünkü çok fazla insan burada dolambaçlı yoldan gidiyor. "Yapay Zeka + Notlar" denildiğinde, insanlar RAG'ı düşünür: gömme modelleri seçmek, vektör veritabanları kurmak, parçalama stratejilerini ayarlamak. Kütüphanede sadece 20 makale varken bir ay mimari üzerinde harcarlar. Karpathy şunları önerir: kütüphane küçük olduğunda (örneğin, 100 makale), birkaç indeks dosyasını korumak yeterlidir. LLM'nin konumu belirlemek için indeksi okumasına, ardından içeriği doğrudan okumasına izin verin—basit, güvenilir, sıfır ekstra maliyet. 10.000 nota ulaştığınızda ve bir şey bulamadığınızda, o zaman RAG'ı düşünün. Önce süreç, sonra altyapı.
Karpathy'nin son cümlesi şuydu:
Bu şeyler şu anda bir sürük aceleyle yazılmış komut dosyası gibi görünüyor, ancak inanılmaz yeni bir ürün yapmak için yer var.
Bana 2006 öncesi sürüm kontrolünü hatırlatıyor—svn, cvs, git komut satırları yalnızca programcılar tarafından kullanılıyordu. Sonra biri GitHub'ı yaptı ve işbirliği değişti. Kişisel bilgi tabanları da benzer bir dönüm noktasında olabilir.
Kepano'nun yanıtı: en düşündürücü insan-yapay zeka simbiyozu vakası
Sonra Obsidian CEO'su Kepano yanıt verdi ve sözleri beni derinden düşündürdü.
Kişisel kasanızı temiz tutun ve ajanlarınız için dağınık bir kasa oluşturun.
Sadece o tek cümle. Kişisel kasasının, bilinen kaynaklarla yüksek bir sinyal-gürültü oranına sahip olmasını tercih ediyor. İkinci olarak, kişisel yaratımları ajan yaratımlarından ayırmanın, ana kasanızı izi sürülemeyen fikirlerle "kirletmeyi" önlemek için önemli olduğuna inanıyor. Üçüncüsü, eğer onları çok fazla karıştırırsanız, Obsidian artık "sizin düşüncelerinizin" bir temsili olmaz. Arama, geri bağlantılar ve grafikler artık sizin bilginizle ilgili olmayacak, sizin ve yapay zekanın bir karışımı olacaktır. O noktada, bunun bir yapay zeka bilgi tabanı mı yoksa sizin kendi bilgi tabanınız mı olduğunu söyleyemeyiz. Dördüncüsü, yalnızca bir ajan iş akışı gerçekten yararlı bir şey ürettiğinde ana kasaya dahil edilmeli ve o zaman bile bir clippings klasörüne konulmalıdır.
Birleştirildiğinde, bu noktalar keskin bir soru soruyor: Bilgi tabanınız yapay zeka tarafından yazılmış şeylerle doluysa, bu hâlâ "sizin" bilgi tabanınız mı? Bu bana dokundu çünkü son 6 yılda tam olarak o dolambaçlı yoldan yürüdüm.
Yapay zeka geldiğinde, neredeyse aynı hatayı tekrar yapıyordum
Claude Code doğrudan Obsidian'ı çalıştırabildiğinde, Claudian eklentisi kenar çubuğunda yapay zeka ile sohbet etmeme izin verdiğinde, Skills ve MCP iş akışları her yerdeyken—tekrar heyecanlandım. Claudian'ı kurdum, yapay zekanın notları düzenlemesine, gizli bağlantıları bulmasına, yolları düzeltmesine ve MOC'ler oluşturmasına izin verdim. 30 dakikamı alan işi 3 dakikada yaptı. Ama bir gün durdum. Yapay zekanın benim için yazdığı özetlere ve yapılara baktım ve fark ettim: Onları tanımıyordum. Düzenli ve profesyoneldiler, ama beynimden büyümemişlerdi. Ödevi kopyalamak gibiydi—iş yapılmıştı, ama bir şey öğrenmiş miydim? İşte o zaman Kepano'yu anladım: çok fazla karıştırılırsa, Obsidian artık "sizin düşünceleriniz" değildir.
İki bilgi tabanı, iki felsefe
Karpathy ve Kepano iki felsefeyi temsil ediyor. Karpathy'ninki verimlilik önceliklidir: yapay zekanın bilginin efendisi olmasına izin verin; siz sadece veri besleyin ve sorgulama ile karar vermeye odaklanın. Bu, araştırma için oyunun kurallarını değiştirir. Kepano'nunki düşünce önceliklidir: bilgi tabanınız düşüncelerinizin bir aynasıdır; her içerik parçasının izlenebilir bir kaynağı olmalıdır. Yapay zeka yardımcı olabilir, ancak ürünler izole edilmelidir; yalnızca sizin filtrelediğiniz şeyler ana kasaya girer. Bunlar çelişkili değil, ancak farklı hedefleri temsil ediyorlar. Biri bilgi akışını yönetmekle ilgili; diğeri düşünce sürecinin değeriyle ilgili. 6 yıllık uğraştan sonra, ikincisine daha yakınım.
Düşünmeyi dışarıya devretmeyin
flomo'da bir kaydım var: "flomo benim 'toplama istasyonum' veya 'veri gölüm'. ... Tüm bilgiyi manuel olarak metne sıkıştırıyorum. Bu çağda 'aptalca' görünüyor, ama 'düşünmeyi dışarıya devretmeme' ilkesini uygulama şeklim bu." Evet, yapay zeka bunu daha hızlı ve daha iyi yapabilir. Ancak bir videonun temel noktalarını kendi kelimelerinizle tek bir cümleye sıkıştırdığınızda, bu sıkıştırma düşünmektir. Bir nota etiket veya bağlantı eklediğinizde, bilişsel çerçevenizi eğitiyorsunuz. Bunu yapay zekaya verirseniz, zaman kazanırsınız ancak düşünmeyi kaybedersiniz. Yazdım: "Başarılı bilgi yönetiminin standardı, kaç notunuz olduğu değil, daha iyi düşünmenize ve hareket etmenize yardımcı olup olmadıklarıdır." Çünkü bu kelimeleri kendim yazdım, beynimdeler. Yapay zeka özetleseydi, bir bakışta unuturdum.
Evergreen Notes: 6 yıl sonra bulduğum çapa
Bir çapa buldum: Evergreen Notes (Her Zaman Yeşil Notlar). Bu konsept, 2020 yılında Andy Matuschak tarafından önerildi. Orijinali burada. Temel fikir basit: her not kavramsal (tek bir fikir), atomik (tek bir konu) olmalı ve etiketler yerine bağlantılarla organize edilmeli. Yarı bitmiş taslaklara izin ver, ancak yazmaya ve bağlantı kurmaya devam et. Üç standart belirledim: "1. Kalın başlığı olmalı; 2. Tek bir şeyi net bir şekilde açıklamalı; 3. Bağlantıları olmalı." 47 eklentiye veya süslü temalara gerek yok. Hatta Güvenli Mod'u açtım ve sıfır üçüncü taraf eklenti kurdum. "Yaz, düşün, çıktı üret—en önemli şeyi yapmak için en basit yolu ve en güçlü yazılımı kullan. Buna 'ağır araçları hafif kullanmak' denir." İkinci beyin bir kasa ise, her zaman yeşil notlar nakittir ve bunları yazma standardı da matbaadır. Bilgi tabanınızın değeri, "matbaa" standartlarınıza bağlıdır. Bu, AI'ın yerini alamayacağı temel bir beceridir.
AI işe yaramaz değil, ama sıralama önemli
"Düşünmeyi dışarıya devretmemek" AI'ı reddetmek anlamına gelmez. Karpathy'nin çözümü, 100 makaleyi sindirmek gibi belirli senaryolar için idealdir. Ben de AI kullanıyorum. Şunu kaydettim: "AI yalnızca iyi içeriği kötüden ayırt edebilenlere yardım eder—önce temel bir bilişsel çerçeve oluşturun, sonra içerik oluşturmaya yardımcı olması için AI'ı kullanın." Muhakeme yeteneği çarpan görevi görür. Değerli bir içgörünün neye benzediğini bilmiyorsanız, AI'ın çıktısını doğrulayamazsınız. Benim mevcut yaklaşımım ayrıştırma: ana Obsidian kasamda yalnızca kendi her zaman yeşil notlarım var—her kelime bana ait, her bağlantı manuel. AI'ın kendi çalışma alanı var. Yalnızca AI gerçekten katıldığım bir içgörü ürettiğinde, onu ana kasa için kendi kelimelerimle yeniden yazarım. Yeniden yazma eylemi, içselleştirme eylemidir.
Dosya, Uygulamaya Karşı (File over App)
Kepano'nun diğer temel konsepti "Dosya, Uygulamaya Karşı"dır. Flomo bir keresinde çöktüğünde bunu fark ettim—panikledim çünkü binlerce not oradaydı. Daha sonra Feishu, ChatGPT ve Claude'da da kesintiler oldu. Şunu anladım: "Tüm yazılımlar geçicidir, ancak dosyalar farklıdır—dosyalarınızın erişilebilirliğini kontrol etmeniz gerekir." Bu yüzden Karpathy Obsidian'ı seçti: veriler yerel .md dosyalarıdır, bulut hizmetlerinden bağımsızdır. Bilginiz, her zaman açabileceğiniz bir formatta sabit diskinizde olmalıdır. Bu, AI çağında çok önemlidir çünkü araçlar hızla gelişir, ancak .md dosyaları gelişmez. Markdown, 22 yıldır evrensel bir formattır. "AI ve yazılım ne kadar güçlenirse, minimalist bir zihniyete o kadar çok ihtiyacınız olur." Araçlar değişir, ancak dosyalar ve düşünceleriniz kalıcıdır.
Yer imlerimdeki AI + Obsidian uygulamaları
LLM Wiki'leri indirme konusunda bir yığın pratik içeriğim var. "Elveda Manuel Düzenleme: AI Destekli Kişisel Bilgi Tabanı Nasıl Oluşturulur" Jin Chenma tarafından Orijinal bunu beş göreve özetliyor: sürekli derleme, materyaller arası bağlantı kurma, soru-cevap geri akışı, ağ konsolidasyonu ve sağlık kontrolleri. Bilgi tabanınızı ölüden diriye dönüştürür. Yapıları başlatmak için Codex veya Claude Code için promptlar sağlar. Dizinler: raw/ (depo), wiki/ (kitaplık), outputs/ (tezgah). Kurallar: önce RAG oluşturmayın, kaynaksız içerik kaydetmeyin, raw ve wiki'yi karıştırmayın, AI'ın orijinallerin üzerine yazmasına izin vermeyin, soru-cevapları sohbet geçmişinde bırakmayın.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" Orijinal bir öğrenme döngüsüne sahip olan Hermes Agent'ı tartışıyor. Bir llm-wiki becerisi var: "bunu bilgi tabanına yaz" dersiniz, o da varlıkları çıkarır, dosyalar oluşturur ve bağlantılar ekler. Kritik olarak, yalnızca siz açıkça istediğinizde harekete geçer, böylece kasanız rastgele sohbetlerle kirlenmez.
"Codex + Obsidian ile Kendi Kendine Büyüyen Kişisel Bilgi Tabanı Oluşturma" Cang He tarafından Orijinal üç katman kullanır: Raw (kanıt), Wiki (anlayış) ve Schema (kurallar). AGENTS.md için "yeni verileri işlemeden önce mevcut sayfaları ara" gibi 10 kural sağlar. Ayrıca bu adımları Obsidian'a entegre eden WeSight'tan da bahseder. "Kendi kendine büyümenin" tam otomatik anlamına gelmediğini; muhakemenin hâlâ insana ait olduğunu belirtir.
Son olarak, "İşte Obsidian Oluşturmanın Tanrısı!" Orijinal Obsidian içinde hafıza, oluşturma ve WeChat ile X gibi platformlara yayınlama için süper bir asistan olan Ailu'yu tanıtıyor. Obsidian eklentilerinin üst sınırını gösteriyor.
Obsidian uğraşmaya değer mi?
Cevabım: Evet, ancak kurcalama "çabasına" odaklanmayın. Obsidian, Zettelkasten ve Evergreen Notes için en iyi dijital araçlardan biridir. Yerel Markdown depolaması, uzun vadeli bakım için idealdir. Ancak zayıf yönleri var: zayıf işbirliği, dik öğrenme eğrisi ve vasat mobil deneyim. Aşırı özelleştirme bir tuzaktır. Şu anki tutumum: ağır araçları hafif kullanın. En önemli şeyi yapmak için en basit yolu kullanın.
Caydırma: Obsidian'ı kimler kullanmamalı
Sıfır eşikli, aç ve yaz yazılımı istiyorsanız, Obsidian size göre olmayabilir. Öğrenme eğrisi diktir. PCMag, "işbirliği özelliklerine ihtiyaç duymayan güç kullanıcılar için" olduğunu söylüyor. Gerçek zamanlı ekip işbirliğine ihtiyacınız varsa kullanmayın; Notion daha iyidir. Yalnızca parçalanmış düşünceleri kaydetmek istiyorsanız, flomo daha iyidir. Obsidian, her zaman yeşil notlar için nihai varış noktasıdır—toplama ve düşünme yoluyla cilalanmış olanlar. Çıktı üretme niyetiniz yoksa, zahmet etmeyin. Ve yazmadan önce mükemmel bir klasör yapısı isteyen bir mükemmeliyetçiyseniz, Obsidian sizi çıldırtacaktır. Önce yazın, sonra düzenleyin.
Rakipler: adil bir söz
Notion, tablolar, işbirliği ve şablonlar konusunda güçlüdür, ancak yalnızca bulut tabanlı verileri bir darboğaz olabilir. Logseq yakındır ancak parçalar için daha iyidir; Obsidian uzun metin ve yapı için daha iyidir. Roam Research pahalıdır ve bulut tabanlıdır. Flomo en iyi toplama istasyonudur ancak bir veri gölüdür, bilgi tabanı değildir. Mükemmel bir araç yoktur, yalnızca doğru iş akışı vardır. (Obsidian, her zaman yeşil notlar için son evdir; onun yeri doldurulamaz olanı budur.)
Orijinal soruya dönelim
AI her şeyi düzenleyebildiğinde, hâlâ düşünmeniz gerekiyor mu? Cevabım: Her zamankinden daha çok ihtiyacınız var. Bilgi ve düzenleme maliyetleri sıfıra yaklaştığında, muhakeme yeteneği kıt kaynak haline gelir. Neyi saklayacağını, neyin derin olduğunu bilmek ve gizli bağlantıları bulmak—bunlar günlük yazma ve düşünme pratiğinden gelir. AI notları bulabilir, ancak "Aha!" anı, içgörü kıvılcımı yalnızca kendi nöronlarınızda parlayabilir. "İkinci beyniniz bir depo değil, bir mutfaktır." Depo sadece depolar; mutfak yaratır. Ve o mutfakta duran kişi siz olmalısınız.
Son düşünceler
Topladığım Obsidian içerikleri arasında, eğitimlerin ve AI uygulamalarının her birinin üçte birini oluşturduğunu ve geri kalanının "kurcalamayı bırakın" uyarıları olduğunu fark ettim. Fikir birliği oluşuyor: araçlar araçtır, düşünmek amaçtır. Obsidian'ın değeri, gerçekten size ait bir şey bırakıp bırakmadığınıza bağlıdır. Mevcut Obsidian kasamı, eklentiler, temalar ve Agent promptları dahil olmak üzere yayınlamaya hazırlanıyorum. Önce hayran grubumda test edeceğim. Merak ediyorum: Obsidian'ınızda kaç not var? Kaç tanesini kendiniz yazdınız? Grafiğiniz neye benziyor? Yorumlarda görüşmek üzere.
Ben Jackywine, AI yaratıcısı, ürün tasarımcısı ve Obsidian VIP'iyim. AIGC, Agent ürünleri ve AI çağında kişisel markalaşmaya odaklanıyorum.
Kaynaklar: 2026 Obsidian Dadı Eğitimi, Obsidian Başlangıç Eğitimi, Karpathy'nin LLM Bilgi Tabanı Tweeti, Andy Matuschak: Evergreen Notes, Obsidian Resmi, PCMag İncelemesi.
