23 KiB
created, updated, tags, status
| created | updated | tags | status | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-05-15 | 2026-05-15 |
|
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:
- Ingest — дропаешь источник, агент создаёт/обновляет 10-15 wiki pages
- Query — агент читает index.md, находит нужные pages, даёт ответ со ссылками
- 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 schemaPostToolUse→ auto-commit if files changedStop→ 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:
- Убрать Task 3b из wiki-curation промпта
- 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
- Проходит по
- Создать
personal/index.mdиfamily/index.mdс Dataview секциями - Создать
VAULT-INDEX.mdв 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:
- Добавить
wiki-captureв 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
- Добавить
wiki-synthesizeв wiki-curation cron:- Находит co-occurring concepts без synthesis page
- Строит
Concept A × Concept Bpages
- Добавить
wiki-researchкак отдельный skill/cron:- 3-round autonomous research loop
- Результаты →
wiki/concepts/илиwiki/synthesis/
- Session hooks:
Stop→ compress session → file insights - 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):
## 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):
- Читает wiki/index.md
- Смотрит на последние сессии (briefs/daily)
- Находит: что упоминается но нет страницы? что давно не обновлялось? где кластеры не связаны?
- Генерирует список hypothesis: "исследовать X", "сравнить A vs B", "что нового в Y"
Research Queue — wiki/research-queue.md:
## 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 watchlistbooks-reading-list.md→ Goodreads/OpenLibrary → что похожего, порядок чтения, тематические связиplaces-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:
- По добавлению — новая запись в app-ideas → автоматически запускает анализ
- По расписанию — раз в неделю проходит по спискам, обновляет что устарело
- 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