Игорь Градов
Игорь Градов
8 мин
ai

AI-агенты собирают базу знаний за вас, но знание уходит из головы в индекс

Автор Дзена или копирайтер заводит базу знаний в Obsidian, подключает к ней ИИ-агента (ИИ-агент, программа, которая сама выполняет цепочку действий без ручного контроля на каждом шаге) и ждёт, что машина соберёт, разложит и свяжет всё за него, но через пару месяцев обнаруживает: помнит, что «где-то записано», а что именно, уже нет.

Почему это важно

Три популярных подхода к базам знаний для ИИ-агентов (LLM-wiki Андрея Карпатого, Infinite Brain от StarMynd и «тренажёр» Рустама Агамалиева) решают одну задачу: сделать базу удобной для машины, но ни один, кроме последнего, не отвечает на вопрос, что при этом остаётся в голове у человека.

Автор оригинала, практик с личной базой из более чем шести тысяч заметок в Obsidian, столкнулся с проблемой на собственном опыте. Он целенаправленно перестроил хранилище под агентное взаимодействие, запустил четырёх субагентов в отдельном репозитории и получил аккуратный склад. А параллельно начал ловить симптом: знание ушло из головы в индекс. Ниже разбираем, как устроены три подхода и где провести границу между тем, что отдать машине, и тем, что оставить себе.

Что понадобится

  • Obsidian (бесплатный редактор для markdown-заметок) и базовое умение создавать файлы и папки
  • Доступ к Claude Code или другому ИИ-агенту, который умеет работать с файловой системой (подойдёт и ChatGPT с плагином для файлов)
  • Примерно 2 часа на первую настройку структуры
  • Готовность вести часть заметок вручную, это принципиальный момент, а не лень разработчика

Три подхода к базе знаний для ИИ-агентов

LLM-wiki Карпатого: агент пишет, человек думает

Андрей Карпатый (Andrej Karpathy, один из основателей OpenAI, затем руководитель ИИ в Tesla) опубликовал idea file, намеренно абстрактный документ с описанием трёхслойной структуры хранилища.

Три слоя и два служебных файла:

  • Служебный файл CLAUDE.md или AGENTS.md: схема вики, конвенции, порядок работы
  • Слой сырья (raw/): неизменяемые источники, статьи, данные, картинки
  • Слой вики (wiki/): markdown-страницы, которые пишет и поддерживает сам агент
  • Каталог index.md: ссылка на страницу, строка описания, метаданные
  • Лог log.md: запись всех действий, запросов, проверок

Агент при запросе идёт по цепочке: каталог, затем нужные страницы, затем ответ с цитатами. Удачный ответ можно записать обратно в вики отдельной страницей.

Ключевая строка, которую в пересказах обычно теряют: вики ты никогда или почти никогда не пишешь сам, её целиком пишет и поддерживает агент. За человеком остаются источники, направление анализа и вопросы. Карпатый называет черновую работу (пересказ, перекрёстные ссылки, раскладку) термином grunt work и отдаёт её машине. Думать, что всё это значит, остаётся человеку.

Имена папок raw/ и wiki/ в конкретных пересказах уже чужие реализации, а не требования Карпатого: он прямо пишет, что структура каталогов зависит от вашего домена.

Infinite Brain: граф вместо папок?

Канал AI Impact в видео «Don't Use Karpathy's Second Brain (I BUILT SOMETHING BETTER)» развивает ту же линию радикальнее. Их система Infinite Brain (поддерживается StarMynd) предлагает 16 типов узлов и 10 типизированных рёбер (связей между заметками). Атомарные файлы и граф, по которому агент рассуждает, экономя токены (токен, минимальная единица текста, которую «видит» модель, примерно три четверти слова).

Это тот же лагерь, что и у Карпатого: сделать базу максимально удобной для машины.

Тренажёр Агамалиева: знание должно оставить след

Рустам Агамалиев в материале «Карта Новака за 15 минут: Obsidian + Claude в роли тренажёра» формулирует другой принцип:

Если машина работает с источниками самостоятельно, то работа эта не оставляет на человеке шрама. Она в буквальном смысле не прописывает ничего в его сознании. : Рустам Агамалиев

«Шрам» здесь метафора следа, который знание оставляет при проработке: когда вы сами пересказываете источник своими словами, замечаете связи, спорите с текстом. Отдали это агенту, получили аккуратный склад и прежнюю пустую голову.

Пошаговая инструкция: как собрать базу, которая работает и для агента, и для вас

  1. Создайте три корневые папки в Obsidian по схеме Карпатого:
/raw       — сырые источники (статьи, PDF, скриншоты)
/wiki      — переработанные заметки
/index.md  — каталог всех страниц wiki с кратким описанием
  1. Добавьте файл AGENTS.md в корень хранилища. Опишите в нём правила для агента: какие поля обязательны, как называть файлы, куда складывать новые заметки. Пример содержания:
# Правила для агента
- Новые заметки складывать в /wiki
- Имя файла: YYYY-MM-DD-тема.md
- Обязательные поля frontmatter: tags, source, date
- Не удалять и не изменять файлы в /raw
  1. Источники складывайте в /raw без правок. Ничего не пересказывайте на этом этапе, просто копируйте текст статьи или ссылку.

  2. Первую заметку по источнику напишите сами, вручную. Перескажите ключевую мысль, зафиксируйте, с чем она связана в вашем опыте. Это и есть момент «шрама»: пока вы формулируете сами, знание прописывается в памяти.

  3. После ручной заметки запустите агента на техническую работу. Отдайте ему рутину:

Промпт для агента:
"Прочитай файл /raw/2025-06-05-статья.md. 
Добавь в мою заметку /wiki/2025-06-05-статья.md 
перекрёстные ссылки на связанные заметки из /wiki. 
Обнови index.md."
  1. Проверяйте связи, которые нашёл агент. Если он связал вашу заметку с другой, откройте обе и убедитесь, что связь осмысленная, а не формальная (совпадение тегов без реальной связи по смыслу).

  2. Раз в неделю просматривайте пять случайных заметок из /wiki. Если не можете вспомнить суть без чтения, это сигнал, что знание ушло в индекс. Допишите одно предложение от себя: почему эта заметка вам важна.

Как это применить

Задача: автор Дзена прочитал исследование о том, как читатели сканируют длинные статьи, и хочет сохранить выводы.

Шаг 1. Скопировал PDF в /raw/2025-06-eye-tracking.pdf.

Шаг 2. Написал вручную заметку в /wiki/2025-06-сканирование-статей.md:

---
tags: [контент, UX, дзен]
source: Nielsen Norman Group
date: 2025-06-01
---
Читатели не читают — сканируют F-образным паттерном. 
Первые два абзаца получают 80% внимания. 
Для моих статей на Дзене это значит: ключевую мысль — в первые три строки.

Шаг 3. Попросил агента найти связи:

"Найди в /wiki заметки, связанные с UX и структурой статей. 
Добавь ссылки в frontmatter моей заметки."

Результат: агент нашёл две старые заметки про заголовки и про вовлечённость, добавил ссылки. Автор проверил, одна связь оказалась точной (заметка про первый экран), вторую удалил как формальную.

Частые ошибки
  • Отдать агенту пересказ источника с первого дня. Именно пересказ своими словами формирует понимание. Если агент делает это за вас, база растёт, а вы нет. Автор оригинала с базой из шести тысяч заметок подтверждает: «всё чаще помню, что в базе про это что-то есть, но не помню что».

  • Скопировать чужую структуру папок как «каноническую». Карпатый прямо пишет, что его документ намеренно абстрактный. Раскладки с master_index.md и вложенными папками из пересказов, это чужие реализации, не его требования. Структура зависит от вашего домена.

  • Путать аргумент за Obsidian с аргументом за конкретную таксономию. Chase AI в видео «The 7 Levels of Claude Code & RAG» называет Obsidian-уровень решением, которое закрывает задачу для большинства. Но это аргумент за markdown-базу вместо сложного RAG-пайплайна (RAG, retrieval-augmented generation, способ подключить к модели внешние документы), а не за 16 типов узлов или 10 рёбер.

  • Завести 16 типов узлов, не имея и ста заметок. Сложная таксономия Infinite Brain оправдана для больших графов. Для старта хватит трёх папок и одного индексного файла.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Начните с трёх папок и ручных пересказов источников. Агенту отдайте только перекрёстные ссылки и обновление индекса. Через месяц проверьте: можете ли пересказать пять случайных заметок без подглядывания. Если нет, вы потеряли контроль.

Копирайтеру и маркетологу. База знаний с ручными заметками, это ваш экспертный капитал. Клиент может попросить «объясните, почему вы предлагаете такой подход», и ответ должен быть в голове, а не в поиске по индексу. Агент ускоряет навигацию по базе, но не заменяет понимание.

Предпринимателю. Если строите базу знаний для команды, разделите роли: сотрудники пишут ключевые выводы сами, агент ведёт каталог, связи и форматирование. Инструменты доступны: Obsidian бесплатен, Claude Code работает через API, в России доступ к Claude требует VPN. Альтернатива для агентной части: YandexGPT через API или GigaChat, они пока слабее в работе с файловой структурой, но для обновления индекса и поиска связей между заметками справляются.

Совет редакции dzen.guru

Я тестировал оба подхода на своих каналах. Полностью автоматическое наполнение базы через ИИ-агентов превращает хранилище в чужую библиотеку: всё на месте, корешки подписаны, а вы в ней гость. Ручной пересказ занимает 10 минут на источник, но через полгода вы можете говорить о теме без шпаргалки, а это и есть экспертность, за которую платят читатели и клиенты.

Честная оговорка: граница между «отдать агенту» и «сделать самому» у каждого своя и зависит от размера базы. Автор оригинала с шестью тысячами заметок имеет право на другой баланс, чем новичок с двадцатью. Но принцип один: если вы не можете объяснить содержание заметки без её открытия, значит, агент работал вместо вас, а не вместе с вами.

Простое правило на финал: агенту можно отдавать всё, что вы уже поняли, и ничего из того, что ещё не поняли. Пересказ источника, ваш. Перекрёстные ссылки, индекс, форматирование, его. Если заметку может написать только машина, значит, вам эта заметка не нужна.

Попробуйте ИИ-инструменты dzen.guru

Генератор заголовков и структур для Дзена, который помогает оформить ваши идеи, а не заменяет их

Попробовать
Поделиться:TelegramVK
Игорь Градов
Игорь Градов

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».

Комментарии

Читайте также

Призывы к замораживанию развития ИИ и правовое регулирование
ai

Призывы к замораживанию развития ИИ и правовое регулирование

Почему это важно Глава Anthropic предложил трёхэтапный план замедления разработки передовых ИИ-моделей, его поддержали руководители OpenAI и xAI, но инвесторы,…

6 мин
«Синтека» сократила штат обработчиков вдвое: как мультимодальность влияет на развитие ИИ-агентов в стройке
ai

«Синтека» сократила штат обработчиков вдвое: как мультимодальность влияет на развитие ИИ-агентов в стройке

Источник: Хабр (habr.com) Ссылка: https://habr.com/ru/companies/sintека/ «Синтека» за полгода внедрила нейросети в пять рабочих процессов и сократила ручную…

6 мин
Разработчик с ИИ выдаёт 10 000 строк до обеда, но дыры в доступе стабильны в каждом прогоне
ai

Разработчик с ИИ выдаёт 10 000 строк до обеда, но дыры в доступе стабильны в каждом прогоне

Оригинал обрывается на полуслове, поэтому работаю строго по тем фактам, которые в нём есть. Ни одного числа и имени сверх переданного текста не добавляю.…

7 мин