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

The GitHub Blog
The GitHub Blog
I
InfoQ
U
Unit 42
WordPress大学
WordPress大学
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
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
J
Java Code Geeks
月光博客
月光博客
D
Docker
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
D
DataBreaches.Net
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
V
Visual Studio Blog
博客园 - 聂微东
A
About on SuperTechFans
腾讯CDC
Jina AI
Jina AI
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
GbyAI
GbyAI
博客园 - 【当耐特】
罗磊的独立博客
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
M
MIT News - Artificial intelligence

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
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.