O czym jest ten film
- Claude Obsidian, open-sourceowy „drugi mózg” dla Obsidiana zbudowany pod Claude Code, doczekał się wersji 3 (dokładnie 3.0.1); projekt ma na GitHubie ponad 15,7 tys. gwiazdek.
- Narzędzie zamienia wrzucone materiały — PDF-y, dokumenty, a najlepiej pliki Markdown — w powiązane notatki ze źródłami i porządkuje je w jeden graf wiedzy.
- Podstawą projektu jest podejście „hot index wiki” Andreja Karpathyego: wiki w Markdown jako długoterminowa pamięć agenta.
- W pakiecie jest piętnaście komend (tzw. skilli): m.in. /wiki, /wiki-ingest, /wiki-query, /save, /wiki-lint, /autoresearch, canvas, defuddle, wiki-fold, wiki-mode, wiki-retrieve i wiki-cli.
- Wszystko działa lokalnie, na plikach Markdown — według autora nie trzeba więc płacić za zewnętrzne usługi pamięci agentów, takie jak Zep.
- Komenda /wiki-lint pilnuje higieny bazy: wyszukuje martwe linki, osierocone strony, brakujące metadane i puste sekcje.
- /autoresearch przeprowadza ograniczony research w internecie — wyłącznie za zgodą użytkownika, a wyniki scala dopiero po przeglądzie.
- Autor pokazuje kilka zastosowań: publicznie udostępniony mózg dla lokalnego SEO (Local SEO Brain), osobisty sejf z panelem, hub wideo z agentami do montażu oraz AI Marketing Hub Home.
- Społeczność Obsidiana stworzyła dotąd 9 314 wtyczek — cały ten ekosystem można łączyć z Claude Obsidian.
- Na koniec podziękowania dla współtwórców projektu za pull requesty i zgłoszenia błędów.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Praca agenta domyślnie ginie w plikach tymczasowych — zapisuj ją na bieżąco
Na czym polega: Wyniki researchu zleconego agentowi zwykle lądują w folderze czy plikach tymczasowych, które po chwili czyścisz. Po roku nie sposób odtworzyć, co dokładnie się działo.
Jak stosować: Po każdej sesji z agentem uruchamiaj /save albo odpowiednik — zapis do stałego sejfu w Markdown, z datą i źródłami. Dopiero wtedy praca agenta staje się trwałym majątkiem.
Na co uważać: Sam zapis nie wystarczy. Notatki potrzebują spójnej struktury i linków, inaczej za kilka miesięcy i tak niczego w nich nie znajdziesz.
2.Markdown jako podstawowy format wiedzy
Na czym polega: Autor wprost zaleca Markdown jako najlepszy materiał wejściowy — Obsidian jest na tym formacie w pełni oparty.
Jak stosować: Tam, gdzie masz wybór, wrzucaj do bazy źródła w Markdown (transkrypty, notatki, teksty). PDF-y i dokumenty też działają, ale gorzej.
Na co uważać: Surowy Markdown mało kto chce czytać — do przeglądania korzystaj z widoku Obsidiana, a nie ze zwykłego edytora tekstu.
3.Wiki jako długoterminowa pamięć agenta
Na czym polega: Zamiast liczyć na pamięć kontekstu pojedynczej rozmowy, agent prowadzi wiki, do której wraca przy kolejnych zadaniach. To podejście „hot index wiki” spopularyzowane przez Andreja Karpathyego.
Jak stosować: Buduj bazę stopniowo, przy każdym użyciu. Zanim zlecisz agentowi zadanie, pozwól mu najpierw zajrzeć do zgromadzonych notatek.
Na co uważać: Taka pamięć działa tylko wtedy, gdy jest regularnie odświeżana. Zaniedbana wiki daje tylko pozór pamięci.
4.Regularna higiena bazy: /wiki-lint
Na czym polega: Komenda znajduje martwe linki, osierocone strony, brakujące metadane i puste sekcje.
Jak stosować: Odpalaj ją po każdym większym imporcie, zanim baza urośnie, i poprawiaj sygnalizowane elementy przy okazji przeglądów.
Na co uważać: W rozrośniętym sejfie lista problemów bywa przytłaczająca — porządkuj partiami, nie wszystko naraz.
5.Research w sieci pod kontrolą: /autoresearch
Na czym polega: Komenda prowadzi ograniczony research w internecie, wyłącznie za zgodą użytkownika, a zebrane wyniki scala dopiero po ręcznym przeglądzie.
Jak stosować: Sprawdza się przy zbieraniu materiałów z podanymi źródłami — artykułów, danych, opisów dobrych praktyk — które od razu trafiają do bazy z linkami.
Na co uważać: To nie zastępuje weryfikacji. Źródła sprawdź sam, zwłaszcza przed poważniejszymi decyzjami biznesowymi.
6.Lokalność zamiast płatnej pamięci w chmurze
Na czym polega: Cała baza zostaje na twoim komputerze, a autor podkreśla, że nie trzeba przy tym płacić za usługi pamięci typu Zep.
Jak stosować: Jeśli pracujesz z Claude Code, traktuj Obsidiana jako magazyn pamięci agenta — przez skilla z Claude Obsidian albo zwykłe prompty, które też zadziałają.
Na co uważać: Lokalność oznacza też lokalną odpowiedzialność. Rób regularne kopie zapasowe sejfu, bo żadna usługa w chmurze nie zrobi tego za ciebie.
7.Buduj wyspecjalizowane „mózgi” tematyczne — i dziel się nimi
Na czym polega: Autor zbudował Local SEO Brain, kompletną bazę wiedzy o lokalnym SEO, a potem upublicznił ją, żeby małe firmy mogły z niej korzystać.
Jak stosować: Dla każdej powtarzalnej dziedziny (SEO, montaż wideo, marketing) zakładaj osobny sejf z własną strukturą. Gotowy projekt możesz udostępnić światu jako repozytorium.
Na co uważać: Mózg tematyczny ma wartość tylko wtedy, gdy zasilają go aktualne, dobrze posortowane materiały — o to zadbaj już na starcie.
8.Obsidian jako kokpit całego zespołu agentów
Na czym polega: W swoim hubie wideo autor prowadzi w Obsidianie zespół agentów — sekretarza, ilustratora, producenta — z których każdy ma przypisane skille, mózgi, workflowy, szablony i checklisty.
Jak stosować: Opisz w sejfie role agentów, przypisz im umiejętności i materiały pomocnicze, a zadania zlecaj z tego jednego miejsca.
Na co uważać: Przy większej liczbie agentów łatwo o chaos w linkach. Ratują się stałą konwencją nazewnictwa i regularnym czyszczeniem bazy.
9.Nowy sejf jednym poleceniem
Na czym polega: Komenda /wiki zakłada nowy sejf albo adaptuje istniejący, a /wiki-ingest importuje treści — można też po prostu poprosić agenta słowami „zaimportuj mi ten folder”.
Jak stosować: Nie buduj struktury ręcznie od zera — wystartuj komendą i krótkim promptem, a dopiero potem dopracowuj układ notatek.
Na co uważać: Automatyczny import dużych folderów potrafi tworzyć duplikaty. Po ingeście przejrzyj, co rzeczywiście trafiło do bazy.
10.Korzystaj z ekosystemu i aktualizuj narzędzie
Na czym polega: Społeczność Obsidiana stworzyła już 9 314 wtyczek, a Claude Obsidian rozwijany jest otwarcie — dzięki pull requestom i zgłoszeniom — i właśnie wszedł w wersję 3.0.1.
Jak stosować: Zaktualizuj narzędzie i zajrzyj do odświeżonego README, które pokazuje, jak wszystkie elementy składają się w całość. Wtyczki dobieraj pod konkretne braki, nie kolekcjonersko.
Na co uważać: Każda wtyczka to kolejny element do utrzymania. Instaluj tylko te, które realnie coś wnoszą do twojego przepływu pracy.
Redakcyjne tłumaczenie
Nowa wersja Claude Obsidian
Claude Obsidian dostał właśnie nową aktualizację. Zacznijmy od podstaw: czym właściwie jest Claude Obsidian? To Twój drugi mózg wspierany przez AI, zbudowany dla Obsidiana i pod Claude Code. A czym jest samo Obsidian?
(Informacja dodatkowa: Obsidian to darmowy edytor notatek pracujący na lokalnych plikach Markdown, rozbudowywany o tysiące wtyczek tworzonych przez społeczność.)
To folder, to plik, to wspaniała społeczność — i narzędzie idealne do wszystkiego, zwłaszcza we współczesnym świecie AI. Jeśli już z niego korzystasz, dokładnie wiesz, o czym mówię. Jeśli nie — Obsidian można po prostu pobrać, a w społeczności znajdziesz mnóstwo naprawdę mocnych wtyczek. Kilka z nich zaraz pokażę.
Ideę da się ująć w jednym zdaniu: wrzucasz źródła, a w zamian dostajesz połączoną wiki, która rośnie przy każdym użyciu. W międzyczasie projekt przekroczył na GitHubie próg 15,7 tys. gwiazdek — i to wyłącznie dzięki Wam. Dziękuję za każdy wkład.
Jak to działa: od źródeł do grafu wiedzy
Claude Obsidian zamienia to, co czytasz, w bazę wiedzy, która z każdym użyciem staje się bardziej przydatna. Wrzucasz pracę naukową, artykuł, transkrypt — dowolny materiał badawczy: PDF-y, dokumenty, Markdown. Najlepiej Markdown, bo po prostu działa najlepiej. Claude czyta te materiały, pisze powiązane ze sobą notatki wraz ze źródłami i porządkuje całość w jeden graf wiedzy w Obsidianie.
Przykład z życia: mózg dla lokalnego SEO
Jak to wygląda w praktyce? Niedawno, w ten sam sposób, zbudowałem Local SEO Brain — bazę dla firm zajmujących się lokalnym SEO, z opisem najlepszych praktyk: jak wszystko wykonać i skonfigurować. Wrzuciłem do niej odpowiednie prace badawcze i realne dane, ogólne zalecenia Google’a i linki, a system stworzył z tego całość — pięknego drugiego mózga.
I żeby nikt się nie przytłaczał widokiem tych setek plików: to po prostu foldery i zwykłe pliki Markdown, odpowiednio ułożone. Dzięki temu nasi agenci mogą nam pomagać — w tym wypadku stosować dobre praktyki lokalnego SEO, żeby wygrywać w Google.
Wiki jako pamięć długoterminowa
Wracamy do Claude Obsidian. Aktualizacja jest już dostępna — można zaktualizować narzędzie do najnowszej wersji. Odświeżyliśmy również README, które wyszło naprawdę porządnie: pokazuje nasze mini-agenty marketingowe AI i pomaga zobaczyć wszystkie elementy jako jedną całość.
Przy tym projekcie trzymamy się podejścia „hot index wiki” Andreja Karpathyego — to fantastyczny sposób na zdobycie długoterminowej pamięci.
(Informacja dodatkowa: „hot index wiki” to podejście spopularyzowane przez Andreja Karpathyego — agent prowadzi własną wiki, do której wraca przed kolejnymi zadaniami, zamiast opierać się wyłącznie na pamięci bieżącej rozmowy.)
Całość można w pełni dostosować do siebie, łącznie z samym panelem. Już wcześniej, w czasach projektu Compass, budowałem własny drugi mózg — też odpowiednio skonfigurowany.
Osobisty sejf i komenda /save
Chcę pokazać przykład mojego prywatnego mózga, powstającego stopniowo z biegiem czasu. Wciąż dodaję do niego źródła: informacje o sobie, moje media społecznościowe, YouTube’a, GitHuba, Instagram, społeczność. Wszystko to jest ze sobą powiązane w moim osobistym sejfie — tak w Obsidianie nazywa się folder z notatkami.
Ten sejf to właśnie mój drugi mózg. Zawsze przeglądam go razem z agentem i za każdym razem, gdy chcę coś ustawić czy dodać, mój drogi agent pomaga i na bieżąco sprawdza notatki. Mamy tu także komendę /save, która zapisuje pamięć do aktualnego sejfu. A dla własnej przyjemności zrobiłem sobie jeszcze panel roboczy.
Społeczność wtyczek i lokalność zamiast płatnych pamięci
Obsidian ma przecudowną, szaloną społeczność — i chłopaki tam nie próżnują. Wtyczek, których można używać razem z Obsidianem, jest mnóstwo, a obsługiwanie go jako skilla obok nich to spory atut. Nie trzeba przy tym płacić za zewnętrzne usługi pamięci, na przykład Zep.
(Informacja dodatkowa: Zep to komercyjna usługa pamięci długoterminowej dla agentów AI.)
Wszystko można trzymać w Obsidianie, a agent z łatwością pomoże w tym dzięki skillowi. Narzędzie zadziała też bez niego, przy zwykłych promptach — ale my trzymamy się podejścia „hot index wiki”: kiedy w przyszłości dodamy jakieś notatki, nasi agenci zawsze będą mogli do nich wrócić i pracować na nich dalej. I co najważniejsze — wszystko zostaje lokalnie, na naszym własnym komputerze.
Z wtyczkami społeczności można się przy tym bawić do woli. W sumie społeczność Obsidiana stworzyła ich 9 314. Po prostu pięknie. Sam jestem częścią tej społeczności — w końcu stworzyłem Claude Obsidian. Ale dość o tym, wracajmy do tematu.
Piętnaście komend w jednym pakiecie
W środku mamy łącznie piętnaście skilli:
- /wiki — zakłada nowy sejf albo adaptuje istniejący. Własny drugi mózg da się zbudować jednym prostym promptem.
- /wiki-ingest — importuje treści; wystarczy też poprosić agenta: „zaimportuj mi ten folder”.
- /wiki-query — do odpytywania bazy.
- /save — jedna z najmocniejszych komend. Za każdym uruchomieniem zapisuje pamięć do sejfu, więc za rok albo dwa zawsze mogę do niej wrócić. Zachowuje przy tym tę samą strukturę Markdown.
- /wiki-lint — znajduje martwe linki, osierocone strony, brakujące metadane i puste sekcje.
- /autoresearch — ograniczony research w sieci, wyłącznie za zgodą użytkownika, scalany po przeglądzie. Chcesz zbadać coś online, w źródłach z odnośnikami? Wpisujesz /autoresearch.
- canvas — pozwala bez wysiłku tworzyć canvasy, czyli wizualne mapy notatek.
- defuddle — planuje czysty zapis strony internetowej do Markdowna.
- wiki-fold — zwija dziennik działań w krótkie podsumowania, które łatwo prześledzić.
- wiki-mode — ustala, jak nowe notatki są porządkowane w strukturze.
- wiki-retrieve oraz wiki-cli — druga z nich czyta i przeszukuje sejf przez oficjalny interfejs wiersza poleceń Obsidiana.
Wszystko to da się zresztą osiągnąć także zwykłym, rozbudowanym promptem.
Sam Obsidian to w pełni Markdown. Nikt przecież nie lubi czytać surowego Markdowna — po otwarciu takiego pliku w zwykłym edytorze widzisz same krzyżyki. W Obsidianie natomiast wygodnie obejrzysz pliki w całości, więc każde zgromadzone dane zawsze masz pod ręką. (Nie zwracajcie uwagi na widać w tle skrypty — to osobna sprawa.)
Gdzie znika praca agentów — i jak ją zatrzymać
Wyobraźcie sobie research. Przeprowadzasz badanie, wrzucasz dane, angażujesz agenta — i wiesz, że agent zrobił dla ciebie kawał dobrej roboty. Ale gdzie właściwie podziewa się cały ten tekst, który ci przedstawia? Ląduje w jakimś folderze albo w plikach tymczasowych, które po wszystkim czyścisz — nawet nie wiedząc dokładnie, co się w nich działo.
Przy Obsidianie i tych praktykach jest inaczej: wszystko zostaje lokalnie. Za rok, dwa, trzy lata dokładnie wiesz, co się wydarzyło. To ogromny atut.
Obsidian jako hub wideo
Pokażę jeszcze jeden przykład — mam nadzieję, że jasne kolory nikomu nie oślepiły oczu. Z dokładnie tego samego Obsidiana, z użyciem tej samej wtyczki razem z Claude Obsidian, zrobiłem sobie hub wideo z panelem. Po jego otwarciu widać cały mój zespół AI — wszystkie agenty do montażu: jeden działa jako sekretarz, drugi jako ilustrator, trzeci jako producent.
Tutaj używam Obsidiana inaczej. Stworzyłem po prostu zespół agentów, z których każdy odpowiada za inną część pracy nad filmem. Dalej mam skille potrzebne do konkretnych zadań — każdy agent korzysta z odpowiednich. A do tego mózgi, workflowy, szablony, checklisty oraz aplikacje i wtyczki. Całość jest powiązana i ułożona w bieżącym sejfie.
Ten hub wideo jest dostępny w mojej społeczności AI Marketing Hub Pro. Może kiedyś udostępnię go publicznie — jeśli podoba wam się ten materiał, być może to nastąpi. Tak czy inaczej, to dobry obraz tego, co da się zbudować.
AI Marketing Hub Home: cała społeczność w jednym sejfie
I jeszcze jeden przykład. AI Marketing Hub Home to moja społeczność AI Marketing Hub Pro zamknięta w jednym miejscu: mózgi, checklisty, skille, szablony i workflowy — każdy element z odpowiednimi umiejętnościami, a do tego porządna orkiestracja i sprawdzone praktyki. Kiedy uruchamiam zadania SEO, blogowe czy reklamowe, korzystam z tych agentów, a wszystkie są ze sobą odpowiednio powiązane.
Weźmy na przykład Arjuna. Arjun używa wszystkich tych skillów razem, ma od razu swoje mózgi i workflowy, a do tego zespół współpracowników. Wszystko jest połączone w spójną drużynę, która razem pracuje nad konkretnym zadaniem.
To kolejny sposób użycia Obsidiana — moim zdaniem najlepszy z możliwych, bo po prostu piękny. Należy się więc ukłon dla zespołu Obsidiana i całej społeczności za stworzenie tego narzędzia. Jest fenomenalne.
Zakończenie: jeśli nie zapisujesz, tracisz
Jeśli w dzisiejszych czasach zajmujesz się AI i nie zapisujesz swojej pracy — nie budujesz sejfu — to na pewno sporo tracisz. Tak przynajmniej da się zatrzymać jakąś część informacji. Lokalnie, przede wszystkim na własnym komputerze.
A jeśli zechcesz się czymś podzielić, zrobi się to tak, jak ja z Local SEO Brain, który niedawno upubliczniłem: tworzysz sejf — pełnoprawny drugi mózg — i oddajesz go światu, żeby na przykład lokalne firmy mogły się wspomagać zawartymi w nim praktykami. Można to zrobić również na własny użytek — dokładnie tak postąpiliśmy ze wszystkimi mózgami w naszej społeczności.
Na koniec wielka sprawa: Claude Obsidian w wersji 3.0.1 jest już dostępny — to na razie najnowsza odsłona. Aktualizujcie, testujcie. Dziękuję każdemu, kto przyczynił się do projektu — za wszystkie pull requesty i zgłoszenia błędów. Bez Was nic z tego by nie wyszło. Do zobaczenia w społeczności i do następnego razem. Ciao.