--- 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:** универсальный агент который берёт любой список/заметку из vault, читает user profile, обогащает данными из внешних источников. **Принципы (без хардкода конкретных файлов):** 1. **Target Discovery** — агент сам находит заметки которые поддаются обогащению: списки без внешних данных, заметки с тегом `enrich-me`, файлы давно не обновлявшиеся 2. **Profile-aware** — всегда читает `wiki/user-profile.md` перед обогащением, фильтрует под конкретный контекст 3. **Output isolation** — результат сохраняется как отдельная заметка рядом с исходной, исходник не трогает 4. **Source tagging** — каждый enriched факт содержит источник + дату → можно обновлять **User Profile** (создать `wiki/user-profile.md`) — единый источник правды о пользователе: ```markdown ## Alex - Интересы: [заполнить] - Текущие проекты: [заполнить] - Домены: [заполнить] ## Семья - [заполнить — состав, возрасты, интересы] ``` **Примеры цепочек:** см. Часть 5a **Стек:** Hermes cron + web toolset + terminal (git change detection) + obsidian MCP **Оценка:** зависит от количества target notes; архитектура универсальная --- **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 — Паттерн: Personal Context → External Signal → Insight Это отдельный класс задач — **cross-domain enrichment с внешними данными**. Агент читает личные данные из vault, учитывает профиль пользователя, обогащает внешними сигналами и возвращает персонализированный результат. **Ключевое отличие от Google:** контекст про тебя уже внутри — агент не ищет абстрактный ответ, а фильтрует под конкретного человека. ### Общий паттерн ``` Заметка/список в vault + Связанные заметки (через wikilinks / поиск) + User Profile (возраст, интересы, текущий стек, предпочтения) + External signal (web, API, RSS, marketplace) ↓ Enrichment Agent (по триггеру или расписанию) ↓ Enriched note в vault (insights + cross-links + источники) ``` ### Два режима агента Примеры выше делятся на два разных паттерна — важно не смешивать: **Enrichment** — обогащаешь данные один раз (или при изменении) - Исходная заметка есть, нужно добавить внешний контекст - Запускается по триггеру (новая запись) или периодически - Результат стабилен, обновляется редко - _Примеры: анализ идей приложений, learning path по списку книг, фильтрация игр под профиль_ **Monitoring** — следишь за потоком внешнего мира, фильтруешь через твой контекст - Внешний мир меняется, vault — точка отсчёта для фильтрации - Запускается регулярно (ежедневно / еженедельно) - Результат — дайджест / алерт, не постоянная заметка - _Примеры: новые заведения в Бишкеке, распродажи билетов под планы поездок, конференции по твоим темам, апдейты инструментов из стека_ ``` Enrichment: Vault (данные) + External (контекст) → Enriched note в vault Monitoring: External (поток) → фильтр через Vault (профиль) → Алерт / Дайджест ``` Оба нужны, но реализуются по-разному: enrichment — разовый агент с obsidian MCP, monitoring — регулярный cron с web toolset и доставкой в inbox/Zulip. ### Иллюстративные примеры (не задачи, а цепочки мышления) **1. Список идей приложений → конкурентный анализ** Читает каждую идею → ищет по YC directory / ProductHunt / web по ключевым словам → кто уже делает, funding, незакрытые ниши → сохраняет анализ рядом с идеей **2. Активности с ребёнком × список игр × профиль ребёнка** Читает списки активностей + игр → читает профиль (возраст, интересы, темперамент, что работает) → cross-links между файлами → фильтрует игры под совместную игру → ищет новые по интересам → персонализированные рекомендации с обоснованием **3. Список для чтения → learning path** Книги/статьи + текущие знания из wiki → определяет prerequisites, оптимальный порядок, находит пробелы в теме **4. Wishlist путешествий → план поездок** Список мест + сезонность + текущие проекты (когда реально есть время) → какие места удобно совмещать, оптимизированный план на год **5. Профили контактов → напоминания о связи** Список людей с датой последнего общения + интересы → "давно не писал X, вот повод" (вышла статья по его теме, etc.) **6. Wishlist умного дома → совместимость и реализация** Хотелки + текущий стек (Zigbee, HA версия) → что реально интегрируется, community-решения, очерёдность **7. Дневник тренировок → инсайты** Лог активностей + самочувствие + погода → что коррелирует с хорошими результатами, когда лучше тренироваться **8. Скетчи музыкальных идей → рыночный контекст** Заметки по трекам (BPM, настроение, референсы) → Spotify анализ похожих, что в тренде в жанре **9. Список подарков → актуальные варианты** Профили близких (интересы, что уже есть) × ближайшие даты → marketplace search с обоснованием почему подходит **10. Wishlist ресторанов → фильтр по контексту** Список + предпочтения + что уже посетил → фильтр под конкретный контекст (с ребёнком / романтический / деловой), актуальные часы **11. Темы для изучения → дайджест новостей** Список интересующих тем → еженедельный дайджест из HN / arxiv / RSS, отфильтрованный от шума под твои конкретные темы **12. Финансовый watchlist → контекст для решений** Список активов/инструментов → агрегация сигналов (не трейдинг, а понимание контекста для своих решений) **13. Проекты и интересы → конференции, семинары, learning events** Текущие рабочие и личные проекты + домены интереса → поиск конференций, митапов, онлайн-курсов, воркшопов по теме → дайджест "что скоро, что стоит посетить" с приоритизацией по релевантности **14. Планы поездок × текущее местоположение → акции на билеты и туры** Wishlist мест + даты отпуска (если есть) + текущий город → поиск распродаж, горящих туров, пакетов (не только авиа) → алерт когда появляется подходящее предложение **15. Контакты → дни рождения и поводы** Профили людей с датами рождения + история общения → заблаговременное напоминание + идея подарка по интересам человека **16. Проекты и интересы → новые идеи, best practices, апдейты инструментов** Текущий технический стек + активные проекты → мониторинг HN / changelog / блогов → "вышел X, релевантно для твоего проекта Y", "новый паттерн для Z", "есть решение лучше чем то что ты сейчас используешь" **17. Место проживания → новые заведения и места** Текущий город + категории интереса (рестораны, кофейни, etc.) → мониторинг новых открытий → периодический дайджест "что открылось, что стоит попробовать" ### Триггеры обогащения 1. **По изменению** — новая запись в списке → автоматически запускает анализ (git diff) 2. **По расписанию** — раз в неделю проходит по спискам, обновляет что устарело 3. **По запросу** — "проведи анализ по этой теме" --- ## 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)