🧠 Second Brain

База знаний, которую ведёт AI-агент. Кидаешь что угодно — статью, PDF, скрин, мысль — и получаешь оформленную, оценённую и связанную с остальным страницу. Это не архив, а рабочий инструмент: отвечает на вопросы твоими же выверенными знаниями и превращает их в конкретное действие.

Построена по паттерну LLM Knowledge Base Андрея Карпаты. Открывается как Obsidian vault. Приватный git-репозиторий.

⚠️ Канон один: локальный vault ~/Documents/second-brain → git push на GitHub. Копий не существует.

Суть

Большинство вторых мозгов умирают за неделю: вносить и оформлять превращается в работу, а на выходе — свалка, которую страшно открыть. Этот жив, потому что убирает три трения, на которых умирают остальные (таблица ниже), и оставляет человеку только то, что он делает лучше машины: курировать, спрашивать, решать.

Опора не на мотивацию, а на механику знания:

• внешняя память разгружает рабочую — думать можно о смысле, а не о хранении (externalized cognition);
• связи + повторное всплытие держат знание живым, а не мёртвым архивом (retrieval, spaced resurfacing);
• петля вход → выход не даёт знанию осесть архивом: оно возвращается ответами (Query), повторением и планами изучения (Digest) и темами для контента (Publish).

Скепсис уместен к любой системе. Эта видится рабочей не потому, что красивая, а потому что снимает труд и меняет поведение — проверяемо.

Философия: the human's job is to curate sources, direct the analysis, ask good questions, and think about what it all means. The LLM's job is everything else 🙏

---

Зачем: три фрикции второго мозга

Любой «второй мозг» (Notion, Obsidian, Roam…) убивает желание им пользоваться. Система снимает все фрикции (которые есть у меня):

#	Фрикция	Что обычно происходит	Как решаем
1	Вносить данные	лень оформлять → копится свалка	приём без трения, любой формат
2	Оформлять	ручная разметка/теги/связи изматывают	агент оформляет сам
3	Анализировать	база есть, пользы нет	встроенные триаж + критика + Query

1. Вносить — приём без трения

Кидаешь что угодно, оформление не твоя забота:

• файлы → в raw/: pdf, текст, html, epub, скриншоты, видео, аудио;
• ссылки и мысли → строкой в raw/inbox.md или прямо в чат агенту.

2. Оформлять — агент делает сам

Читает источник целиком (PDF — текст-слоем, картинки — зрением, ссылки — фетчем) и сам: превращает один источник в 5–15 связанных страниц живым языком, проставляет [[ссылки]] (граф в Obsidian), ведёт каталог wiki/index.md и журнал wiki/log.md.

3. Анализировать — курирование и критика встроены

• Триаж: каждому источнику вердикт keep / skim / reject по профилю wiki/Обо мне (шлак не разворачивается — логируется в wiki/_отклонено.md).
• Критика: спорное помечается > [!warning] Спорно и disputed: true.
• Оценка пользы во frontmatter: priority (1–5), benefit (интеллект / практика / дух).
• Query: вопрос → синтез ответа по накопленному, с цитатами и связями.

---

Как работает пайплайн

%%{init: {'theme':'neutral'}}%%
flowchart TD
    SCOUT["SCOUT — /scout<br/>находит источники, приносит шортлист"]
    CAPTURE["CAPTURE — приём в raw/<br/>raw/telegram/book.pdf · raw/inbox.md"]
    TRIAGE{"TRIAGE<br/>keep / skim / reject"}
    REJECT["reject<br/>wiki/_отклонено.md"]
    PACKAGE["PACKAGE — оформление<br/>wiki/Модель ABC.md<br/>frontmatter: priority / benefit / verdict / disputed"]
    WIKI["wiki/ — граф знаний<br/>wiki/index.md · wiki/log.md"]
    OBS["Obsidian — граф для человека"]
    PROFILE["профиль<br/>wiki/Обо мне.md + Фокус"]
    QUERY["QUERY — вопрос в чате<br/>ответ + цитаты"]
    DIGEST["DIGEST — /digest<br/>проактивно на старте"]
    PUBLISH["PUBLISH — /publish<br/>темы для постов/статей"]
    OUT["outputs/"]
    LINT["LINT — техобслуживание графа"]

    SCOUT --> CAPTURE
    CAPTURE -->|"SessionStart-хук"| TRIAGE
    PROFILE -.->|"чем полезно мне"| TRIAGE
    TRIAGE -->|"reject"| REJECT
    TRIAGE -->|"keep / skim"| PACKAGE
    PACKAGE --> WIKI
    WIKI --> OBS
    WIKI --> QUERY
    WIKI --> DIGEST
    WIKI --> PUBLISH
    PROFILE -.->|"Фокус"| DIGEST
    QUERY --> OUT
    PUBLISH --> OUT
    WIKI --> LINT
    LINT -.->|"пробелы"| SCOUT

    classDef op fill:#ffffff,stroke:#333,stroke-width:1px,color:#000;
    classDef store fill:#f2f2f2,stroke:#888,stroke-width:1px,color:#000;
    classDef core fill:#1a1a1a,stroke:#1a1a1a,stroke-width:2px,color:#ffffff;
    classDef decision fill:#ffffff,stroke:#000,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef profile fill:#ffffff,stroke:#999,stroke-width:1px,color:#333,stroke-dasharray:5 4;
    class SCOUT,PACKAGE,QUERY,DIGEST,PUBLISH,LINT,OBS op;
    class CAPTURE,REJECT,OUT store;
    class WIKI core;
    class TRIAGE decision;
    class PROFILE profile;

Loading

Скачать схему: PNG · SVG (векторный, для печати/больших размеров). Исходник — assets/pipeline.mmd.

Пайплайн: scout → capture → triage → package → [query · digest · publish] → lint.

Интерфейс — пять жестов

Жест	Что происходит	Данные
кинула файл / ссылку / мысль	ingest: триаж по профилю → связные страницы в графе (авто)	моя база
кинула «в бэклог»	строка в wiki/Бэклог.md с приоритетом и чекбоксом — хранится до изучения, в граф не идёт	моя база
вопрос в чате	Query: ответ из моих выверенных знаний, с цитатами	моя база (RAG)
/digest	5 последних изученных тем · забытое для повтора · топ бэклога · что изучить дальше	база + скаут
/scout <тема>	top-grade шортлист источников: эссе, первоисточники, книги, лекции	вебсёрч
/publish [тема]	темы для постов/статей с опорой на конкретные страницы	моя база (RAG)

Детали механики:

• Scout работает в изолированном субагенте scout-researcher: сырые поисковые выдачи остаются в его контексте, в сессию возвращается только курированный шортлист. Планка качества и стоп-фильтр мусора зашиты в агента.
• Publish пост не пишет — только темы; написание в голосе автора делает отдельный скилл /tg-post, публикация всегда за человеком.
• Lint — техобслуживание графа (раз в месяц): противоречия, страницы-сироты, пробелы.

Система подстраивается под твой «Фокус»: ручной список «что важно сейчас» (правишь когда угодно) перевешивает долгосрочные интересы; авто-наблюдения только подсказывают.

---

Сценарии использования (user stories)

Главные истории:

• Кидаю что угодно (pdf / текст / скрин / видео / ссылку) — оформление не моя забота (capture)
• Шлак не засоряет базу — агент отсекает, спорное помечает (triage)
• Источник сам становится связными страницами с оценкой пользы (package)
• Спрашиваю — отвечает моими знаниями с цитатами (query)
• Дайджест приходит сам — последнее изученное, забытое для повтора, что изучить дальше (digest)
• Агент сам приносит крутые источники на изучение (scout)
• Из базы — темы для постов и статей с опорой на мои страницы; пишет пост скилл /tg-post (publish)
• Подстраивается под «Фокус» — ручной приоритет, меняешь когда угодно; авто только подсказывает

Полный список с ролями и «зачем» — в USER-STORIES.md.

---

Архитектура: 3 слоя

Слой	Назначение	Кто пишет	Правило
raw/	сырые источники	человек	неизменяемо (тяжёлые бинарники — локально, не в git)
wiki/	вики связанных идей	агент	агент владеет полностью; точка входа — index.md
outputs/	отчёты, ответы	агент	можно вернуть в wiki/

Автоматизация (.claude/):

• hooks/ingest-scan.sh — SessionStart-хук: на каждом старте сканирует raw/, находит источники без страниц в wiki/ и сам ставит агенту задачу ingest. Вручную ничего запускать не нужно.
• commands/ — slash-команды /digest, /scout, /publish (интерфейс пяти жестов).
• agents/scout-researcher.md — изолированный веб-разведчик для Scout (свой контекст, только поиск/чтение, писать в вики не может).

---

Стек

Намеренно простой и переносимый — никакого вендор-лока, вся база это папка с .md.

Компонент	Что это	Роль	Почему так
Markdown + Git	плоский текст + версионирование	формат хранения вики	переносимо; версии, дифы и откат бесплатно; база читается чем угодно
Obsidian	локальный редактор + граф	как человек читает знания	local-first; [[ссылки]] рисуют граф; frontmatter виден как Properties
Claude Code	агентный CLI	строит и курирует: ingest, index/log, хуки, субагенты, slash-команды	агент с доступом к файлам и шеллу реально пишет вики, а не только советует
Claude (зрение+текст)	LLM	читает источники, рассуждает, пишет страницы	синтез и связи между идеями; скриншоты читает напрямую зрением
PyPDF2	извлечение текста из PDF	текст-слой книг для ingest	лёгкая зависимость, работает с локальным Python
YAML frontmatter	метаданные страниц	priority / benefit / verdict / disputed + type / domain	курирование машинно-читаемо и видно в Obsidian

---

Темы

Диапазон открыт и постоянно растёт — продукт, AI, наука и longevity, психология, искусство, восточные учения и далеко за их пределами. Каждый источник становится связным кустом страниц с оценкой пользы.

Живой каталог тем — wiki/index.md, профиль владельца — wiki/Обо мне.md. Конвенции и схема для агента — в CLAUDE.md.