惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
爱范儿
爱范儿
博客园_首页
博客园 - 【当耐特】
V
Visual Studio Blog
博客园 - 叶小钗
月光博客
月光博客
美团技术团队
J
Java Code Geeks
小众软件
小众软件
Y
Y Combinator Blog
博客园 - Franky
Martin Fowler
Martin Fowler
博客园 - 聂微东
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
IT之家
IT之家
MyScale Blog
MyScale Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
云风的 BLOG
云风的 BLOG

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
FSRS для Obsidian: помнить всё
EvgeneKopylo · 2026-05-06 · via Все публикации подряд на Хабре

FSRS для Obsidian: помнить всё

Обсидиан называют «вторым мозгом». Чтобы он им стал, одних связей недостаточно — нужна память.

Я сделал плагин интервального повторения на современном алгоритме FSRS. Он запоминает что и когда вы учили, на сколько тяжело это далось, и предсказывает вероятность вспоминания. Все данные хранятся локально в ваших .md файлах — ничего не уходит на сервера.

демонстрация плагина: таблица карточек и всплывающий предпросмотр

демонстрация плагина: таблица карточек и всплывающий предпросмотр


Зачем ещё один плагин для повторений?

Чтобы не возиться с карточками когда заметка уже для этого подходит.

Сравнение SM-2 и FSRS

SM-2 - это повторение с одинаковыми интервалами для всех материалов. Если случился пропуск, прогресс сбрасывается. Рассчет доступен на клочке бумаги.

Проблемы SM-2 на практике:

  • Одинаковые интервалы для простого и сложного материала — вы повторяете и то что знаете, и то что не знаете, с одной частотой

  • Сброс прогресса после пропуска — не повторяли неделю? Всё начинается заново

  • Нет предсказания забывания — плагин не скажет что вы вот-вот забудете

FSRS решает эти проблемы. При том же уровне запоминания он требует примерно на 30% меньше повторений.

сравнение SM-2 и FSRS

сравнение SM-2 и FSRS

Сравнение FSRS плагина с другими инструментами

Характеристика

Obsidian + FSRS (твой плагин)

Anki + FSRS

RemNote + FSRS

Формат данных

.md, твои файлы ✅

SQLite, опционально облако ⚠️

Локально или облако по выбору ⚠️

Контекст карточки

Вся заметка, связи, граф ✅

Огрызки текста ⚠️

Заметка = карточка ✅

Создание карточки

Заметка = карточка ✅

Копипаст, форма ❌

Из рема быстро ⚠️

Алгоритм

FSRS ✅

FSRS ✅

FSRS ✅

Приватность

Полный оффлайн ✅

Локально, аккаунт опционально ⚠️

Режим оффлайн ✅

Синхронизация

Не нужна отдельная — синхронизируйте хранилище ✅

Бесплатная через AnkiWeb (опционально) ✅

Только в платной подписке Pro ❌

Открытый код

✅ Плагин полностью открыт

✅ Полностью открыт

❌ Закрытый

Визуалы и доп. фичи

✅ тепловая карта повторений

✅ есть (аддоны)

✅ есть (встроено)

Аналитика

SQL‑подобные запросы, выборки с условиями ✅

Бесплатно, аддоны ✅

Базовая бесплатно, продвинутая платно ⚠️


Как FSRS понимает вашу память

FSRS отслеживает три параметра для каждой карточки:

Параметр

Что значит

Как меняется

Сложность (Difficulty)

Насколько труден материал

Почти не меняется — сложная тема остаётся сложной

Стабильность (Stability)

Насколько прочно запоминание, в днях

Растёт с каждым успешным повторением

Извлекаемость (Retrievability)

Вероятность вспомнить прямо сейчас

Падает каждую секунду после повторения

После каждого ответа (Again / Hard / Good / Easy) алгоритм пересчитывает сложность и стабильность. Извлекаемость падает сама — и когда она опускается до порогового уровня, карточка появляется в списке на повторение.

Порог настраивается: хотите помнить 90% материала — повторений будет больше. Достаточно 80% — повторений меньше.

схема DSR-модели

схема DSR-модели


Как это выглядит в Obsidian

Ничего кроме Obsidian не нужно. Установили плагин — и работаете.

1. Добавьте поля FSRS в заметку

Откройте заметку, которую хотите превратить в карточку. Вызовите палитру команд (Ctrl/Cmd+P) и выполните:

FSRS: + Добавить поля FSRS в шапку файла

Во frontmatter появится массив reviews — сюда плагин будет записывать историю повторений.

добавление полей FSRS через командную палитру

добавление полей FSRS через командную палитру

После выполнения команды во frontmatter заметки добавится поле reviews так:

---
reviews: []
---

Плагин будет записывать в него даты и оценки повторений. Этих двух параметров, и истории, достаточно для рассчетов. После пары повторений frontmatter станет выглядеть примерно так:

---
reviews:
  - date: "2025-03-15T12:00:00Z"
    rating: 2
  - date: "2025-03-17T08:00:00Z"
    rating: 3
---

Оценка rating — число: 0 = Again, 1 = Hard, 2 = Good, 3 = Easy.

2. Вставьте кнопку повторения

Та же палитра команд → FSRS: □ Вставить блок кнопки повторения. В текст заметки добавится code-блок, который сразу отрендерится в кнопку:

```fsrs-review-button
```

В режиме просмотра он превратится в кнопку с четырьмя вариантами оценки: Again, Hard, Good, Easy. Никакого переключения в режим редактирования.

вставка кнопки повторения и её вид в режиме просмотра

вставка кнопки повторения и её вид в режиме просмотра

3. Создайте обзорную таблицу

В отдельной заметке (например, ежедневной) вызовите палитру команд и выполните

FSRS: ⬒ Вставить таблицу fsrs-table по умолчанию

Знать SQL не нужно — команда вставит готовый блок. Выглядит он так:

```fsrs-table
SELECT file as " ", difficulty as "D",
       stability as "S", retrievability as "R",
       date_format(due, '%d.%m.%Y') as "Следующее"
LIMIT 20
```

В режиме просмотра блок станет таблицей со всеми вашими карточками, отсортированными по срочности — самые забытые сверху.

отрендеренная таблица fsrs-table с карточками

отрендеренная таблица fsrs-table с карточками

4. Повторяйте не переходя к заметке

Это основной сценарий. Наведите курсор на имя файла в таблице — появится всплывающее окно с содержимым заметки и кнопкой повторения внутри него. Оцениваете карточку и переходите к следующей.

Весь цикл повторения — в одном окне:

  1. Открываете заметку с таблицей

  2. Видите что пора повторить

  3. Наводите на карточку — читаете содержимое

  4. Нажимаете оценку — карточка обновляется

  5. Переходите к следующей строке таблицы


Позже вы можете изменить запрос под себя — например, WHERE difficulty > 6 покажет только сложные карточки. Все доступные поля и условия — в руководстве пользователя.


5. Тепловая карта повторений

Чтобы видеть прогресс за год — сколько повторений и в какие дни — вставьте блок командой FSRS: Вставить тепловую карту fsrs-heatmap (Ctrl/Cmd+P) или создайте его вручную:

```fsrs-heatmap
```

В режиме просмотра появится сетка просмотров по дням.

тепловая карта с всплывающей подсказкой

тепловая карта с всплывающей подсказкой


Установка

Плагин пока не в каталоге сообщества Obsidian — устанавливается через BRAT (Beta Reviewers Auto-update Tester).

  1. Установите BRAT из Settings → Community plugins → Browse

  2. Откройте Settings → BRAT → Add Beta plugin

  3. Вставьте URL репозитория: https://github.com/Evgene-Kopylov/fsrs_plugin

  4. Включите плагин в Settings → Community plugins

BRAT будет автоматически отслеживать обновления.


Что дальше

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

100%Не возиться с карточками, использовать заметки как есть1

100%Не зависеть от сторонних сервисов и форматов1

0%Бесплатно0

0%Современный алгоритм0

0%Доп. фичи, визуализации0

0%Дополню в комментариях0

Проголосовал 1 пользователь. Воздержавшихся нет.