Второй мозг из трёх инструментов: закладки, которые наконец работают

Двести материалов, с которыми ничего не произошло

Ответь на один вопрос. Как часто ты что-то добавляешь в закладки, в «смотреть позже», сохраняешь полезные знания из ленты — и как итог всё это остаётся там же, в закладках?

Просто потраченное время и 200 с лишним материалов, с которыми так ничего и не произошло.

И проблема здесь не в том, что информации мало. Наоборот: её так много, что наш мозг просто не успевает её осилить и как-то систематизировать так, чтобы мы смогли с ней полноценно работать.

Дальше — связка, с которой ты никогда ничего не забудешь. Агент самостоятельно разбирает все твои закладки, и после этого у тебя удобная и красивая база знаний. Практически за ноль рублей.

Как это выглядит без системы

Вот мой пример. Пару раз в неделю я смотрю англоязычные ролики в поисках классных идей для своих видео про нейросети. Обычно добавляю их в «смотреть позже» — после чего просто забываю и иду искать новые идеи.

То же самое с книгами. Ты прочитал, там классный бизнес-кейс, думаешь: сейчас пойду применю в своих проектах. И через полчаса забыл.

И то же самое с чатами. Даже если ты всё сложил в диалог с моделью, там тоже всё забывается — токены заканчиваются, разговор уходит вниз.

Эта связка как раз заставляет работать со всем, что находишь. Не пропускать ни одной идеи, а буквально использовать её как второй мозг.

Аналитик, дирижёр и хранилище

Зачем нужны все три инструмента, максимально коротко.

NotebookLM — аналитик. В нём можно хранить до 50 источников, там большое количество токенов.

Claude Code — дирижёр. Он парсит, отправляет в NotebookLM, забирает результаты. Они могут общаться друг с другом, но это общение должно быть полезным — за это и отвечает дирижёр.

Obsidian — хранилище. Абсолютно бесплатная программа для заметок в обычных текстовых файлах. Скачать можно прямо на сайте.

И вот что даёт хранилище. Во-первых, умные взаимосвязи между заметками — переключаешься, как в энциклопедии, когда листаешь и открывается ещё пятьдесят ссылок. Во-вторых, схемы, по которым можно ходить и искать, какие были взаимосвязи между знаниями. Плюс режим досок и разные дополнения.

Четыре шага установки

Шаг первый: создать папку, например в документах, и сделать в ней структуру. Сначала просто создаёте папку в нужной директории, потом в Obsidian нажимаете «новая папка» и подключаете её.

Понимать здесь надо одну вещь: делаем мы это для того, чтобы дальше Claude Code было удобнее работать.

Шаг второй: подключить Claude Code к этому хранилищу. Вводите команду в терминале и даёте ему запрос. После чего он создаёт описание — как устроены папки в проекте и как будет устроено дальнейшее взаимодействие с файлами.

Шаг третий: подключение NotebookLM по MCP. Вставляете команду в терминале, а после установки пишете: залогинь меня.

Работает это не только в терминале, но и в расширении для редактора. Я устанавливал через терминал, чтобы показать оба варианта, но дальше всегда общаюсь через обычный чат в редакторе — мне так больше нравится.

Шаг четвёртый: создать навыки. У меня уже был подгруженный навык, который помогает писать сценарии и придумывать названия. Я попросил создать такой же для Claude Code — и он сразу добавил три навыка, которые работают поочерёдно.

Кейс первый: референсы для видео

Как это работает в деле. У меня есть проект с референсами для видео.

Я листаю ролики, ищу действительно интересные. Нажимаю кнопку расширения, выбираю нужный блокнот — и ролик добавляется туда. У меня там до 50 видео.

Дальше я иду в Claude Code и даю ему запрос: посмотри видео, которые я тебе скинул, найди повторяющиеся приёмы, найди, как это можно улучшить, то есть как я могу использовать это для своих видео.

Он присылает аналитику: какие идеи и темы повторяются чаще всего, какие приёмы удержания используют авторы.

И вот здесь ключевое. Большие данные хранит база знаний — чтобы у агента не забивались токены. Агент обращается к ней как полноценный пользователь: те диалоги, что ты видишь на экране, — это его переписка с ней.

А результат уезжает в хранилище. Все референсы, которые я добавлял, разложены автоматически: какие ключевые идеи в этом видео, какие связанные темы. Отдельно копятся темы — что именно делали авторы в тех роликах.

Если кажется сложно и хочется увидеть взаимосвязи — есть схема. Очень классная штука: я сразу вижу, что вот здесь часто встречается безопасность данных, а вот отсюда появилась идея про агентов. Такая карта, где собраны все нужные идеи.

Кейс второй: база знаний по технологии

Второй кейс. У меня есть блокнот с полусотней роликов о том, что важно знать во фреймворке Next.js.

Пишу в Claude Code: добавь новый блокнот. Он сразу говорит краткое содержание — база знаний по Next.js. Я даже сильно заморачиваться не буду и на все вопросы отвечать не буду, потому что он и сам с этим нормально справляется. Пишу «да», добавляем — и блокнот подключён.

Хранилище подключено тоже, потому что находится в той же папке. А правила, которые заставляют агента правильно распределять файлы внутри папки, у нас уже прописаны.

Дальше запрос: на основе этого блокнота составь для меня, как для человека, который хочет построить приложение с аналитикой и рекламой, важные вещи, которые я должен знать как новичок. Добавь их отдельной папкой и сделай как набор базы знаний по основным инструментам.

Можно было бы улучшить запрос, чтобы он собрал базу нормальнее. Но я специально показываю максимально лёгкий вариант.

И он сначала идёт общаться с базой знаний — можно даже проверить, что именно он у неё спрашивал. Он переформатировал мой запрос в более нормальный и отправил ей. Дальше сам задаёт наводящие вопросы, чтобы уточнить задачу.

А потом создаёт заметки: как должен структурироваться проект, какой роутинг, какие есть серверные компоненты, как правильно кэшировать, как оптимизировать. Всё в удобном формате.

Кейс третий: книга превращается в дорожную карту

Представим самое интересное. Допустим, я открываю ресторан.

Покупаю книгу основателя ресторанного холдинга, скачиваю её текстом. Перехожу в базу знаний, создаю новый блокнот, вставляю туда книгу. И накидываю не только книгу, но ещё ролики, статьи — вообще всё, что удалось найти про открытие ресторана.

Дальше делаю более интересный ход. Захожу в улучшатель и прошу собрать запрос: я открываю ресторан, у меня подключена база знаний с книгами, статьями и информацией от предпринимателей. Составь для меня план открытия, пройдись по этому плану, отправь все вопросы в базу знаний, а после загрузи всё в хранилище — собери мне личную базу знаний по этапам о том, как открыть ресторан пошагово и какие у меня будут задачи.

Мы уже не идём по стандартному шаблону. Мы создаём запрос так, что по итогу получаем набор файлов, которые станут нашей библией по открытию ресторана.

Он сразу намечает план: исследовать блокнот, провести глубокое исследование по каждой из шестнадцати тем, составить мастер-карту. Задаёт мне дополнительные вопросы и говорит, что пока я отвечаю, он начнёт извлекать из книги всё необходимое. Я отвечаю максимально шаблонно, не очень заинтересованно.

И вот папки созданы. Захожу в хранилище — проект «ресторан», а внутри папки по каждому этапу.

Сами вопросы, которые он задавал базе знаний: перечисли все источники, расскажи подробно про стратегию, про финансовые показатели, про найм. Всё это он забрал из книги и перенёс к нам.

В файлах — как будут работать показатели, какая цель по выручке, какие рекомендуемые отчёты. Отдельно контекст проекта, который я могу менять. Отдельно реестр рисков. Отдельно задачи и чек-листы. Дальше — как искать и оценивать помещение, поиск и аренда, сколько времени на что уйдёт.

И самое главное: никаких навыков под эту задачу мы не создавали.

Что даёт хранилище поверх чата

По сути хранилище — это графический интерфейс над обычными текстовыми файлами.

Но именно оно решает проблему, из-за которой связка без него работала бы плохо. В чате всё забывается. В базе знаний всё лежит, но раскидано по диалогам. А здесь заметки связаны между собой, и видно карту.

Правила, по которым агент раскладывает файлы, прописаны один раз — в описании проекта. Дальше он сам знает, куда что класть.

Три кейса и их результат

Это были три варианта использования связки. На самом деле вариантов огромное количество — я показал те, которыми пользуюсь сам.

Три возражения про связку

«Три инструмента вместо одного — это лишнее усложнение». Каждый закрывает свою дыру. База знаний держит объём, чтобы у агента не кончались токены. Агент задаёт ей правильные вопросы. Хранилище не даёт результату раствориться, как растворяется чат.

«Придётся разбираться в коде». Вся установка — четыре шага: создать папку, подключить агента, подключить базу знаний одной командой, попросить создать навыки. Дальше общение идёт обычным чатом в редакторе.

«Под каждую задачу нужно писать свои навыки». В кейсе с рестораном никаких навыков не создавалось вообще. Достаточно было собрать нормальный запрос через улучшатель.

Где я упростил

В кейсе с изучением фреймворка запрос я специально дал самый лёгкий. Можно было бы его улучшить, и тогда база собралась бы нормальнее — я показывал максимально простой путь.

Там же у меня был подгружен всего один ролик для примера. Логика от этого не меняется, но объём выдачи, конечно, зависит от того, сколько источников лежит в блокноте.

И на вопросы агента в кейсе с рестораном я отвечал максимально шаблонно, не очень заинтересованно. Результат всё равно получился рабочим — но это нижняя планка, а не верхняя.

Открой свои закладки

Ты дочитал до конца — значит, вопрос не в том, можно ли разобрать двести сохранённых материалов. Можно, и агент сделает это за тебя. Вопрос в том, какие именно закладки у тебя лежат мёртвым грузом дольше всего.

Один вопрос напоследок. Ответь себе одним предложением: какую тему ты копишь в «смотреть позже» больше полугода и так ни разу и не открыл? Назови её конкретно — с неё и собери первый блокнот. Я читаю.