Я построил себе вторую память. Всё началось со статьи про Zettelkasten - https://habr.com/ru/articles/508672/
Немецкий социолог Никлас Луман написал больше 70 книг и 400 статей, используя коробку с карточками. На вопрос о секрете продуктивности он отвечал: «Я не придумываю всё сам. Большая часть работы происходит в моём Zettelkasten».
Я посмотрел на свою гору заметок в Obsidian и понял: у меня есть «вторая половинка мозга», но найти в ней что-то — тот ещё квест.
Обсудил с другом его сетап. И сделал агента. Проблема, которую все замечают, но никто не решает Мы тонны информации пишем в заметки. А потом не можем её оттуда достать.
Раньше выходом был ручной поиск по тегам и ключевым словам. Кто-то заморачивался со связями заметок, как в том же Zettelkasten. Но на всё это время. Много времени.
А когда заметок тысячи — поиск превращается в болото.
Моё решение: пусть за меня ищет ИИ. Как выглядит мой сетап «вторая память» Вот какая инфраструктура получилась: Инфраструктура и хранилище
- Caddy — reverse proxy, сам выпускает и продлевает HTTPS-сертификаты
- Nextcloud + MariaDB + Redis — self-hosted облако. Хранит все файлы Obsidian-хранилища, раздаёт их по WebDAV
- Obsidian + Remotely Save — клиент на маке и Android, синхронизирует заметки через WebDAV с Nextcloud Поиск и AI
- Qdrant — векторная база данных для семантического поиска по заметкам
- Jina AI — превращает текст заметок и поисковые запросы в эмбеддинги
- Anthropic Claude — LLM, которая понимает запросы, решает, что искать и читать, генерирует ответы Оркестрация и интерфейс
- Python-бот (python-telegram-bot) — связывает всё: читает хранилище с диска, ищет через Qdrant, зовёт Claude с tool use, пишет обратно через WebDAV
- Telegram Bot API — интерфейс. Нативный стриминг ответа через sendMessageDraft
- Cron на хосте — раз в 5 минут переиндексирует изменённые заметки, чтобы поиск всегда актуальный Что это даёт Теперь у меня есть личный помощник — вторая память.
Я могу спросить у него в Telegram:
- «Найди ту заметку про онбординг, где я писал про 60-дневные цели»
- «Что я думал по поводу найма тимлидов?»
- «Покажи все задачи, где упоминается Jira»
И он находит. Не по ключевым словам, а по смыслу. Это семантический поиск.
Более того, он может не только искать, но и писать обратно в хранилище — создавать новые заметки, дополнять существующие. Почему это мощно Люди, которые до сих пор ищут по тегам, — неэффективны.
Люди, которые всё держат в голове, — просто не пробовали по-другому.
Мой сетап даёт:
- Никогда не потерять идею — всё попадает в поисковую систему
- Экономию часов на поиск того, что «где-то там было»
- Реальную вторую память, а не просто хранилище файлов
И это полностью self-hosted. Данные не уходят в облака больших корпораций. Только мои заметки, только мои поиски, только мой AI. Что дальше Следующий шаг — научить агента не просто искать, но и связывать заметки. Чтобы он сам предлагал: «Кстати, эта идея перекликается с твоей заметкой от февраля».
По сути — автоматизировать Zettelkasten на стероидах.
Тренд 2026 года — персонализированный AI. Это уже не будущее. Это настоящее. И оно строится из open-source инструментов, которые можно склеить за выходные.
⬇️ Вы до сих пор ищете по тегам? Или уже построили свою вторую память?
· 26.04
1. Почему бы в качестве хранилища не использовать гит?
2. В целом интересное решение, если нужно обращаться к неструктурированному облаку заметок. А если пойти с другой стороны? Я, например, стараюсь всегда систематизировать базу знаний, разделить на блоки и подразделы. Благодаря этому больше инфориации сохраняется в "пераой памяти" и я оперативно могу ее использовать. Осоьенно это важно в экстремальных случаях
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён