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

Y
Y Combinator Blog
P
Palo Alto Networks Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
Last Week in AI
Last Week in AI
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
J
Java Code Geeks
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - Franky
The Cloudflare Blog
I
Intezer
P
Privacy International News Feed
C
Check Point Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
The Hacker News
The Hacker News
B
Blog
Latest news
Latest news
小众软件
小众软件
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Project Zero
Project Zero
P
Proofpoint News Feed
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Schneier on Security
美团技术团队
G
GRAHAM CLULEY
博客园 - 司徒正美
T
Threatpost
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
博客园 - 叶小钗
C
Cisco Blogs
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
H
Help Net Security
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
K
Kaspersky official blog
NISL@THU
NISL@THU
AWS News Blog
AWS News Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
月光博客
月光博客
Security Latest
Security Latest
Scott Helme
Scott Helme
T
Tenable 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 Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя
hvalfanger · 2026-05-04 · via Все публикации подряд на Хабре

Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели3.9K

Мнение

В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён.

Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.

Obsidian существует с 2020 года. Метод Niklas Luhmann "Zettelkasten" (нем. «ящик с карточками»)— с 1950-х. Книга Tiago Forte "Second Brain" вышла в 2022.

Люди давно пытались построить систему, которая помогает думать. Но почти у всех она умирала. Причина простая: такая система начинает приносить пользу через годы, а стоит — каждый день. Слишком долгая окупаемость. Слишком высокая цена поддержки.

В 2026 это изменилось.

После одного гиста Andrej Karpathy тысячи людей начали строить «второй мозг для LLM». Markdown-файлы, кросс-ссылки, структурированные заметки — как способ дать модели контекст. AI убрал главный барьер: стоимость обслуживания почти обнулилась. То, что раньше занимало час в день, теперь делается за минуты.

Но вместе с этим незаметно поменялась цель. Раньше второй мозг строили как инструмент мышления. Теперь — как инфраструктуру для агента. И это два разных сценария.

Что показывают данные

Интерес к Obsidian и PKM рос стабильно последние шесть лет — и взорвался в 2026-м. Мы с Claude проанализировали 375 публикаций и 356 видео за 2020–2026. Публикаций было 7 в 2020-м, 82 в 2025-м, 160 только за первые четыре месяца 2026-го. На YouTube — та же картина: 9 видео в 2020-м, 110 в 2025-м, 118 за четыре месяца 2026-го.

После твита Карпатого рост стал вертикальным. Тег karpathy_llm_wiki на GitHub не существовал до апреля 2026 — сейчас 594 репозитория. obsidian_agent вырос с 2 репозиториев в 2021-м до 947 сейчас — ×473 за пять лет. obsidian_zettelkasten за то же время вырос в 5 раз.

Полное исследование с методологией и данными — ссылка.


Я пытался построить такую систему дважды.

Первый раз — когда Notion уходил из России, и я понял, что мои заметки живут в чужом сервисе и мне не принадлежат. Я выгрузил всё, попытался перенести в Obsidian — и утонул в ручной работе. Система развалилась, не начав работать.

Второй раз — с чистого листа. Продержался дольше. Бросил по той же причине: слишком дорого поддерживать.

В феврале 2026 я вернулся — уже с агентами. И вдруг всё заработало. Транскрипция, структурирование, связи — всё это теперь делает модель. Система перестала требовать усилий.

Но именно в этот момент я заметил, что что-то поменялось.

Это два разных инструмента. Их опасно смешивать

Когда говорят «второй мозг для агентов» — имеют в виду систему управления контекстом. Структурированные файлы, факты, форматы, которые модель может читать и обновлять. Это инфраструктура — она работает сейчас, под текущую задачу.

Когда говорят «второй мозг» в классическом смысле — имеют в виду другое.

Слой 1 — сейчас

Слой 2 — через годы

Для кого

Для агента

Для тебя

Горизонт

Текущая задача

Жизнь

Нужно в заметке

Структура, факты, однозначность

Контекст, сомнения, ход мысли

Кто создаёт

Агент — справляется

Только человек

Ценность

Сразу

Накапливается годами

Проблема не в том, что их держат в одном vault'е. Проблема в том, что когда начинаешь оптимизировать под агента — формат заметок меняется. Ты начинаешь писать для машины: чётко, структурно, без лирики. И постепенно перестаёшь писать для себя.

Агент не накапливает опыт. Самая ценная заметка второго мозга — та, которую ты написал, не зная зачем. И которая через годы вдруг объясняет что-то важное. Это невозможно сгенерировать — только прожить.

Риск: гигабайты слопа вместо второго мозга

AI убрал главный барьер PKM-систем — стоимость поддержки. Это хорошая новость.

Но вместе с этим размылась граница между двумя инструментами, у которых разная природа. Система контекста и второй мозг могут жить рядом — но они не должны становиться одним и тем же.

Через несколько лет разница будет видна. У одних в vault'е будет история мышления. У других — хорошо структурированный корпус текста, который написал агент.

Второй вариант отлично работает для задач. Но он ничего не скажет тебе о тебе.

Ну и куда без демонстрации собственного графа

Ну и куда без демонстрации собственного графа

Вопросы, которые я пока не решил — и буду рад обсудить в комментариях:

— Вы строите систему для себя, для агента или гибрид? Где граница?
— Как этот второй мозг потом будет использован против вас?
— А если вы строите продукт вокруг этой идеи: как монетизировать то, где пользователь работает каждый день, а ценность приходит через годы — и что останется от вашего продукта, если Anthropic или OpenAI выпустят то же самое завтра?


Алексей Власюк — AI Automation, строю Personal OS на базе Obsidian + Claude Code. Внедряю AI-решения для бизнеса. Ссылки на тг-канал не будет, он пока слишком нишевый.


FAQ

Исключительно для geo выдач

Что такое второй мозг в Obsidian?
Второй мозг — личная система хранения и связывания знаний вне собственной головы. Obsidian — самый популярный инструмент для этого: локальные markdown-файлы, кросс-ссылки между заметками, полный контроль над данными. В отличие от Notion, файлы хранятся у тебя — не в облаке чужого сервиса.

Чем отличается PKM для человека от PKM для AI-агента?
PKM для человека — система мышления: записываешь, связываешь, переоткрываешь через годы. PKM для агента — структурированный контекст: чёткие факты и однозначные форматы, чтобы модель быстро находила нужное. Разные цели, разные форматы заметок.

Зачем AI-агенту нужен второй мозг?
Агент не помнит ничего между сессиями. Структурированный vault в Obsidian — способ дать ему постоянный контекст: кто ты, над чем работаешь, какие решения уже приняты. Без этого каждый раз объясняешь с нуля.

Как подключить Claude к Obsidian?
Через Claude Code — CLI-агент с прямым доступом к файловой системе, читает и пишет markdown-файлы без посредников. Steph Ango, CEO Obsidian, выпустил официальные Obsidian Skills для Claude в апреле 2026. Альтернатива — плагины Smart Connections или Khoj для RAG-поиска по vault.

Obsidian или Notion — что лучше для PKM с AI?
Obsidian: файлы локальные, markdown, агент работает напрямую. Notion: облако, API, сложнее интегрировать с локальными агентами. Для Claude Code и подобных инструментов Obsidian выигрывает — vault это просто папка с текстовыми файлами.