--- created: '2026-05-15' updated: '2026-05-15' tags: - personal-os - obsidian - vault - strategy - llm-wiki status: research-complete --- # Obsidian Vault Strategy & LLM Wiki Plan > Deep research 2026-05-15. > Источники: Karpathy LLM Wiki gist (5000+ stars), LLM Wiki v2 (rohitg00, 1200+ stars), claude-obsidian (PyShine), Ar9av/obsidian-wiki (DeepWiki), Tom Nguyen 6-month report, Nodus Labs knowledge graph extension, mathisgauthey (r/ObsidianMD, 1000+ upvotes), MOC+Dataview guide, Obsidian+Claude Code integration, LifeOS, Obsidian Forum. --- ## Часть 1 — Текущее состояние vault ### Что есть | Тип контента | Примеры | Где лежит | |---|---|---| | Личные списки | Список дел, Фильмы, Книги, Покупки | `personal/documents/`, `family/documents/` | | Брифы и планы | Daily brief, weekly plan, inbox triage | `work/briefs/` | | Проектные заметки | executor, media-pipeline, wiki | `personal/projects/`, `family/projects/` | | How-to документация | HTPC, Кракен, WireGuard | `family/how-to/` | | Knowledge wiki | Архитектура personal-os, схема БД | `wiki/` | ### Что не работает - **Граф пустой** — 90% заметок без frontmatter, aliases, wikilinks. Поиск находит только по точному имени файла. - **Воркер переименовал файлы** без aliases → `✅ Список дел` → `todo-list.md`, поиск сломан. - **Wiki-curation делает лишнее** — Task 3b (раскладка файлов по папкам) не относится к Karpathy, добавлен ошибочно. - **Нет накопления знаний** — каждый research-сеанс начинается с нуля. Пример: анализ Obsidian PKM занял 15 минут и 10+ web запросов, которые нужно будет повторять снова. - **Нет проактивных исследований** — агент реагирует на запросы, не инициирует изучение пробелов. --- ## Часть 2 — Анализ подходов из research ### Karpathy LLM Wiki (оригинал, апрель 2026) **Суть:** LLM читает сырые источники → строит wiki с entity/concept pages → cross-references → compounding knowledge base. Человек почти не пишет в wiki руками. **Ключевые цифры:** Karpathy вырастил wiki на одну тему до ~100 статей, 400k слов, не написав ни одной напрямую. Tom Nguyen (6 месяцев в production): 77 wiki pages, 30+ источников, 13 custom skills читают из wiki. **Три операции:** 1. **Ingest** — дропаешь источник, агент создаёт/обновляет 10-15 wiki pages 2. **Query** — агент читает index.md, находит нужные pages, даёт ответ со ссылками 3. **Lint** — проверка orphan pages, противоречий, stale claims, пробелов **Применимость к нам:** Wiki для накопления knowledge (техника, workflows, инфраструктура, AI tools) — да. Для личных списков — нет. --- ### LLM Wiki v2 (rohitg00) — production extensions **Ключевые расширения:** **4-tier memory pipeline:** ``` Working Memory → сырые наблюдения текущей сессии Episodic Memory → сжатые саммари сессий Semantic Memory → кросс-сессионные факты (wiki) Procedural Memory → паттерны, workflows, skills ``` **Confidence scoring:** каждый факт имеет score (кол-во источников, свежесть, противоречия). Устаревает со временем, усиливается при подтверждении. **Event-driven automation:** ``` On new source → auto-ingest, extract entities, update graph On session end → compress session into observations, file insights On query → check if answer worth filing back On schedule → periodic lint, consolidation ``` **Кристаллизация:** завершённые debug/research сессии автоматически дистиллируются в wiki pages. --- ### claude-obsidian / Ar9av/obsidian-wiki — автономные skills Наиболее зрелые production реализации. Ключевые skills: **`wiki-synthesize`** — сканирует vault, находит concept pairs которые часто co-occur но не имеют synthesis page. Строит `Concept A × Concept B` pages автоматически. **`wiki-research` (3-round autonomous loop):** - Round 1: decompose topic → 3-5 angles → broad search - Round 2: find gaps/contradictions → targeted search - Round 3: resolve contradictions → synthesis **`wiki-capture`** — конвертирует AI-human сессии в declarative wiki notes. Эта сессия (анализ Obsidian PKM) должна была бы стать wiki pages автоматически. **`autoresearch` (claude-obsidian):** ``` /autoresearch topic → Round 1: query wiki → identify gaps → ingest sources → Round 2: re-query → find remaining gaps → more sources → Round 3: synthesis → comprehensive result with citations ``` **Session hooks:** - `SessionStart` → load hot cache, read schema - `PostToolUse` → auto-commit if files changed - `Stop` → save final state, update manifest --- ### Knowledge Graph extension (Nodus Labs) Добавляет структурную самоосознанность поверх Karpathy: **Gap detection:** находит disconnected clusters в wiki graph. Там, где два тематических кластера не связаны — это часто место для нового insight или исследования. **Prompt-to-structure:** вместо "объясни X" → "как A связан с B, учитывая что они в разных кластерах?" → более точные, оригинальные ответы. --- ### Проактивные исследования — PersonalAgent pattern (arxiv 2512.15302) **Идея:** агент строит user profile → из профиля выводит гипотезы что пользователю может быть интересно → инициирует исследования без запроса. **Применительно к нам:** агент знает что ты работаешь над personal-os, media-pipeline, executor — и проактивно исследует смежные темы: новые подходы к orchestration, медиа-библиотеки, home automation. **Реализация:** weekly cron который читает wiki + профиль + последние сессии → формирует список hypothesis → запускает `wiki-research` по каждой → результаты в inbox для review. --- ## Часть 3 — Что реально нужно нам ### Три разных задачи (не смешивать!) **Задача A: Vault enrichment** — сделать личные заметки searchable и связными - frontmatter + aliases на существующие файлы - wikilinks между связанными заметками - MOC/index files для навигации **Задача B: LLM Wiki для knowledge accumulation** — накапливать research результаты - `wiki/` как compounding knowledge base - Research сессии → wiki pages - Lint + gap detection **Задача C: Проактивные автономные исследования** — агент сам генерирует гипотезы и исследует - User profile → hypothesis generation - Scheduled research runs - Results → inbox для review --- ## Часть 4 — План: три проекта ### Проект 1: Vault Enrichment **Цель:** граф живой, поиск работает по aliases, Dataview агрегирует. **Шаги:** 1. Убрать Task 3b из wiki-curation промпта 2. Создать enrichment cron (еженедельно): - Проходит по `personal/documents/`, `family/documents/` - Для каждого файла без frontmatter: добавляет `aliases`, `tags` - Для переименованных файлов: alias = оригинальное имя - Добавляет wikilinks к связанным файлам - НЕ переименовывает, НЕ перекладывает 3. Создать `personal/index.md` и `family/index.md` с Dataview секциями 4. Создать `VAULT-INDEX.md` в корне — живой dashboard для агента **Стек:** Hermes cron + obsidian MCP + terminal toolset **Оценка:** 1-2 дня работы агента --- ### Проект 2: LLM Wiki — Knowledge Accumulation **Цель:** каждая research сессия накапливается. Следующий вопрос про Obsidian PKM → читаю 2 страницы wiki вместо 10 web запросов. **Шаги:** 1. Добавить `wiki-capture` в workflow wiki-curation: - После каждой research сессии (как сегодня) → автоматически создаёт wiki page - Ключевой механизм: я говорю "сохрани это в wiki" или агент сам идентифицирует valuable content 2. Добавить `wiki-synthesize` в wiki-curation cron: - Находит co-occurring concepts без synthesis page - Строит `Concept A × Concept B` pages 3. Добавить `wiki-research` как отдельный skill/cron: - 3-round autonomous research loop - Результаты → `wiki/concepts/` или `wiki/synthesis/` 4. Session hooks: `Stop` → compress session → file insights 5. Crystallization: значимые debug/research сессии → wiki pages **Что войдёт в wiki:** AI/ML tooling, Obsidian PKM, home infrastructure patterns, personal-os architecture decisions, Swift/iOS patterns, media pipeline learnings. **Стек:** расширить wiki-curation skill + новые cron jobs **Оценка:** 3-5 дней --- ### Проект 3: Proactive Research Agent **Цель:** агент сам инициирует исследования исходя из профиля и пробелов в wiki. **Архитектура:** ``` User Profile (интересы, проекты, домены, семья) ↓ Gap Detector (читает wiki, находит слабосвязанные области) ↓ Hypothesis Generator (формирует вопросы для исследования) ↓ Research Queue (приоритизированный список) ↓ Autonomous Research Runs (по расписанию, по одному вопросу) ↓ Results → wiki/inbox → review ``` --- ### Проект 4: Cross-domain Enrichment Agent **Цель:** агент берёт личные списки, читает user profile, обогащает данными из внешних источников. **Первые три target notes:** **Target A: `personal/documents/app-ideas.md`** ``` Триггер: добавлена новая идея (git change detection) или еженедельно Процесс: 1. Читает каждую идею без тега "analyzed" 2. YC search (corralm/yc-scraper или web search "site:ycombinator.com [keyword]") 3. ProductHunt search по ключевым словам 4. Web search конкурентов 5. Сохраняет: personal/projects/app-analysis/[slug].md - Existing solutions (кто, когда, funding) - Differentiation opportunities - Market gaps - Verdict: "ниша занята / частично / свободна" 6. Добавляет тег "analyzed" + ссылку на анализ в app-ideas.md ``` **Target B: `family/documents/kids-activities.md` + `family/documents/games-wishlist.md`** ``` Триггер: еженедельно или при изменении файлов Процесс: 1. Читает kids-activities + games-wishlist 2. Читает user-profile.md (возраст ребёнка, интересы, темперамент) 3. Cross-links: добавляет wikilinks между файлами 4. Фильтрует games-wishlist: "подходит для совместной игры с [возраст]" 5. External search: "co-op games dad and [age] year old", "best games for [interest]" 6. Сохраняет: family/projects/kid-games-together.md - Текущие игры из списка (отфильтрованные, с объяснением) - Новые рекомендации с обоснованием по профилю - Разбивка по типу (кооп / соревновательные / обучающие) ``` **Target C: `family/documents/movies-watchlist.md`** ``` Триггер: еженедельно Процесс: 1. Читает watchlist, находит фильмы без рейтинга/жанра 2. OMDB API / web search → добавляет жанр, год, рейтинг 3. Строит "похожие фильмы" список по просмотренным 4. Обновляет frontmatter watchlist ``` **User Profile** (создать `wiki/user-profile.md`): ```markdown ## Alex - Интересы: home automation, Swift/iOS, AI agents, cycling, music production - Текущие проекты: personal-os, executor, media-toolbox ## Ребёнок - Возраст: [заполнить] - Интересы: [заполнить] - Игровой стиль: [заполнить] - Что работает хорошо: [заполнить] ## Семья - [заполнить] ``` **Стек:** Hermes cron + web toolset + terminal (git change detection) + obsidian MCP **Оценка:** 1-2 недели на первые три target notes --- **Цель:** агент сам инициирует исследования исходя из профиля и пробелов в wiki. **Архитектура:** ``` User Profile (интересы, проекты, домены) ↓ Gap Detector (читает wiki, находит слабосвязанные области) ↓ Hypothesis Generator (формирует вопросы для исследования) ↓ Research Queue (приоритизированный список) ↓ Autonomous Research Runs (по расписанию, по одному вопросу) ↓ Results → wiki/inbox → review ``` **User Profile** — файл `wiki/user-profile.md`: - Технические домены: Swift/iOS, home infrastructure, AI agents, media pipeline - Текущие проекты: personal-os, executor, media-toolbox - Интересы: home automation, music production, cycling, parenting **Gap Detector** (еженедельно): 1. Читает wiki/index.md 2. Смотрит на последние сессии (briefs/daily) 3. Находит: что упоминается но нет страницы? что давно не обновлялось? где кластеры не связаны? 4. Генерирует список hypothesis: "исследовать X", "сравнить A vs B", "что нового в Y" **Research Queue** — `wiki/research-queue.md`: ```markdown ## Priority Queue - [ ] Obsidian Bases vs Dataview — что использовать в 2026? - [ ] Home Assistant integrations для RPi5 - [ ] Swift Concurrency patterns актуальные - [ ] Personal OS orchestration alternatives ``` **Scheduled Research** (например, еженедельно по субботам): - Берёт top-1 из queue - Запускает 3-round research loop - Сохраняет в wiki - Репортирует тебе с саммари **Стек:** новый cron + wiki-research skill + research-queue.md **Оценка:** 1-2 недели (зависит от wiki-research skill) --- ## Часть 5 — Последовательность ``` Сейчас → Проект 1 (enrichment) — быстро, ощутимый результат ↓ Проект 2 (wiki accumulation) — параллельно или после ↓ Проект 3 (proactive research) — когда wiki достаточно наполнена ``` Проект 3 имеет смысл только когда в wiki есть достаточно контента чтобы gap detection давал сигнал. Сначала нужно наполнить wiki (Проект 2). --- --- ## Часть 5a — Расширенные use cases (твои примеры) Это отдельный класс задач — **cross-domain enrichment с внешними данными**. Не просто накопление знаний, а агент который берёт твои личные данные и обогащает их внешним контекстом. ### Use case 1: Идеи приложений → конкурентный анализ ``` family/documents/app-ideas.md (список идей) ↓ агент читает каждую идею ↓ ищет по YC directory (5800+ компаний, есть scraper API) ↓ ищет по AngelList / Crunchbase / ProductHunt ↓ ищет по ключевым словам в web ↓ генерирует competitive landscape ↓ сохраняет в personal/projects/app-analysis/[idea-slug].md ``` **Что войдёт в анализ:** - Существующие решения (кто, когда основан, funding) - Дифференциаторы (что делают иначе) - Незакрытые ниши - Инсайты: "похожих YC компаний нет в этой вертикали" **Источники данных:** - YC: `https://www.ycombinator.com/companies` — scraper доступен (corralm/yc-scraper, Browse AI) - ProductHunt: API есть - Google/web search по ключевым словам идеи --- ### Use case 2: Активности с ребёнком × игры × психологический профиль Это самый сложный и ценный use case — **multi-source cross-reference с профилем**. ``` family/documents/kids-activities.md ← "игры с ребёнком" family/documents/games-wishlist.md ← список игр wiki/user-profile.md ← профиль Alex + ребёнок (возраст, интересы, что работает) ↓ Enrichment Agent ↓ 1. Cross-link: kids-activities → games-wishlist (wikilinks + Dataview) 2. Filter games: возраст ребёнка + совместная игра + интересы 3. External search: "co-op games for dad and [age] year old" 4. Психологический профиль (если есть заметки) → учитывает стиль обучения, темперамент 5. → family/projects/kid-games-together.md - Список из текущих игр (отфильтрованный) - Новые рекомендации из внешних источников - Почему каждая игра подходит (по профилю) ``` **Ключевой паттерн:** агент не просто ищет — он **читает профиль и фильтрует под конкретного человека**. Это и есть разница с обычным Google поиском. --- ### Общий паттерн: Personal Context → External Signal → Insight ``` Личные данные в vault + User Profile (возраст ребёнка, интересы, предпочтения) + External APIs (YC, ProductHunt, Steam, RAWG, IMDB...) ↓ Enrichment Agent (по триггеру или расписанию) ↓ Enriched note в vault (cross-links + внешние данные + insights) ``` **Другие возможные use cases по этому паттерну:** - `movies-watchlist.md` → рекомендации похожих фильмов по жанрам + IMDB рейтинг → enriched watchlist - `books-reading-list.md` → Goodreads/OpenLibrary → что похожего, порядок чтения, тематические связи - `places-to-visit.md` → OpenStreetMap/маршруты → "эти места рядом, оптимальный маршрут" - `home-automation-wishlist.md` → Home Assistant community → что уже реализовано, как интегрировать с нашим стеком - Профиль инвестора/карьеры → Job boards / LinkedIn signals --- ### Триггеры обогащения Три способа запускать enrichment: 1. **По добавлению** — новая запись в app-ideas → автоматически запускает анализ 2. **По расписанию** — раз в неделю проходит по спискам, обновляет что устарело 3. **По запросу** — "проведи анализ моих идей приложений" --- ## Что НЕ нужно делать - ❌ Task 3b в wiki-curation (убрать) - ❌ Переименовывать файлы с кириллицей/эмодзи - ❌ Применять Karpathy-wiki к личным спискам (разные задачи) - ❌ Глубже вкладывать папки - ❌ Внешние сервисы (LifeOS plugin, Todoist) — у нас есть Asana + Hermes --- ## Ссылки - [Karpathy LLM Wiki gist](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) - [LLM Wiki v2 — rohitg00](https://gist.github.com/rohitg00/2067ab416f7bbe447c1977edaaa681e2) - [claude-obsidian](https://pyshine.com/2026/04/claude-obsidian-self-organizing-ai-knowledge-engine/) - [Ar9av/obsidian-wiki skills](https://deepwiki.com/Ar9av/obsidian-wiki/3.5-knowledge-building-skills) - [Nodus Labs knowledge graph](https://support.noduslabs.com/hc/en-us/articles/26724863249180) - [mathisgauthey vault template](https://github.com/mathisgauthey/obsidian-workflow-template) - [MOC + Dataview guide](https://github.com/seqis/ObsidianMOC)