Как мой Obsidian стал общим контекстом для AI-агентов

Obsidian у меня уже пять лет. Первые годы я складывал туда заметки о книгах, фильмах, лекциях и новых идеях. В основном это были атомарные заметки в духе Zettelkasten: одна мысль, несколько связей, минимум лишней структуры.

Со временем vault вырос до нескольких тысяч файлов. Я привык считать его личной базой знаний, пока не начал регулярно работать с AI-агентами. Тогда у накопленных заметок появилась ещё одна функция. Они стали общим контекстом для разных моделей и агентных харнесов.

Сейчас в Obsidian лежат мои тексты, карты разделов, инструкции и часть результатов агентной работы. Всё это помогает новому агенту быстро разобраться, кто я, как устроен vault и какие правила в нём действуют.

Почему для этого подошёл Obsidian#

Obsidian хранит данные в обычном Markdown. В том же формате coding-агенты получают README.md, проектные инструкции и планы. Агент читает заметку как любой другой текстовый файл, а я открываю результат в привычном интерфейсе Obsidian.

Файлы остаются у меня и синхронизируются между компьютерами через Syncthing. Сегодня с ними может работать Pi, завтра Codex, Hermes или Claude Code. При смене инструмента мне не приходится переносить накопленную память из одного сервиса в другой.

Эту схему я называю compound context. Такой контекст постепенно накапливается из моих заметок, карт vault, правил, агентных материалов и skills. Каждая удачная рабочая сессия оставляет что-то полезное для следующей: решение, инструкцию, обновлённый индекс или новую заметку.

Весь vault при этом никто не загружает в prompt. Несколько тысяч заметок быстро заполнят любое контекстное окно. Агент начинает с коротких индексных файлов, находит нужный раздел и читает только связанные с задачей материалы.

Несколько агентов с общей базой#

Я пользуюсь несколькими агентами. В разных задачах у меня работают Pi, Codex, Hermes, Cursor, Claude Code и другие инструменты. У каждого свои сильные стороны, системный prompt, набор доступных инструментов и ограничения.

Базовый контекст у них общий. Все знают, где находятся личные заметки, проекты, статьи, источники и агентные материалы. Правила работы с vault они тоже получают из одного места.

Общие инструкции дают базовую предсказуемость, но модели всё равно ведут себя по-разному. Одна лучше следует длинной инструкции, другая быстрее ориентируется в файлах, третья принимает иные решения из-за системного prompt своего харнеса. Я ожидаю от них соблюдения одних правил, а не одинаковых ответов.

Главное удобство проявляется при переключении между инструментами. Я могу задать вопрос по vault любому агенту. Заметка, которую вчера подготовил Claude Code, сегодня доступна Pi или Codex. Контекст остаётся на месте, меняется только исполнитель.

С чего агент начинает работу#

Точка входа в vault — файл AGENTS.md. В нём записаны общие правила: язык заметок, структура каталогов, закрытые области, соглашения по ссылкам и допустимые способы изменения файлов.

Некоторые инструменты ищут инструкцию под своим именем. Поэтому рядом лежит почти пустой CLAUDE.md со ссылкой на AGENTS.md. Нет смысла копировать правила в два файла, иначе одна версия рано или поздно отстанет от другой.

Дальше агент открывает три индексных файла:

• me.md содержит постоянный контекст обо мне: работу, интересы, предпочтения и принципы принятия решений;
• vault-map.md описывает каталоги, ключевые точки входа и правила размещения файлов;
• skill-map.md перечисляет доступные agent skills.

Этого достаточно для первого знакомства. Если задача касается блога, агент идёт в раздел проекта и читает правила для статей. Если я спрашиваю о заметках по конкретной теме, он использует карту, поиск и связи между файлами. Остальные разделы в контекст не попадают.

Особенно полезен vault-map.md. Раньше каждый агент начинал бы работу с обхода каталогов и сам решал, куда положить новый файл. Теперь место для результата обычно известно ещё до чтения содержимого папки.

Где пишу я, а где агенты#

Я разделяю материалы по авторству. Мои заметки живут в обычных разделах vault. Исследования, черновики и промежуточные результаты агентов отправляются в папку Агенты/. По расположению файла сразу видно его происхождение.

Иногда я разрешаю агенту редактировать собственную заметку. Например, прошу перестроить написанное или аккуратно добавить проверенные факты. Такие изменения я контролирую внимательнее. Свободная запись во все разделы быстро наполнила бы базу гладкими и правдоподобными текстами, которые мне никогда не понадобятся.

Запрос на чтение тоже отделён от запроса на изменение. Вопрос «что я знаю об этой теме?» разрешает искать и отвечать. Создание заметки или правка существующей требует отдельной команды. Это простое правило заметно сокращает случайные изменения.

Какие области закрыты#

В .claudeignore и .codexignore перечислены папки, которые соответствующие агенты пропускают при поиске. Те же границы записаны в AGENTS.md и vault-map.md. На практике агенты соблюдают их и не тратят токены на заведомо лишние разделы.

Ignore-файлы здесь служат рабочей границей, а не защитой данных. Процесс агента технически имеет доступ к vault. Для действительно закрытой информации нужны права файловой системы, отдельное хранилище или изолированная среда. Markdown-инструкция лишь сообщает агенту, куда ходить запрещено.

Например, Python- или Bash-скрипт, созданный агентом для обработки vault, работает с правами запустившего его процесса. .claudeignore и .codexignore на такой скрипт не действуют, поэтому он сможет прочитать или изменить игнорируемые файлы. Перед запуском подобных скриптов нужно отдельно проверять область их работы.

Почему агенты используют Obsidian CLI#

Основные операции с vault агенты выполняют через официальный Obsidian CLI. Он умеет искать заметки, читать backlinks, работать со свойствами и применять шаблоны. Такой запрос обычно короче и точнее, чем ручной обход каталогов.

Больше всего разница заметна при переименовании. Обычная команда mv переименует файл, а ссылки на него останутся со старым именем. Команда Obsidian CLI переименует заметку и обновит wikilinks по всему vault. Для базы с несколькими тысячами файлов это уже вопрос сохранности графа.

CLI также экономит контекст. Агент может получить результаты точного поиска или список обратных ссылок, а затем открыть два-три нужных файла. Ему не приходится читать папку целиком в надежде встретить подходящую заметку.

У меня остаётся графический интерфейс Obsidian. Агент работает с теми же данными через CLI. После его изменений я сразу вижу обновлённую заметку, свойства и связи.

Skills как процедурная память#

Карты показывают, где лежат данные. Skills содержат порядок действий для повторяющихся задач.

Я сделал несколько skills для работы с Obsidian. В них записал нюансы подключения к CLI, команды поиска и переименования, правила создания разных типов заметок, требования к frontmatter и ограничения отдельных разделов.

Например, перед созданием заметки агент должен проверить, существует ли она, выбрать подходящий шаблон и определить правильную папку. Тематические теги в моём vault запрещены, а переименование выполняется через CLI. Раньше эти детали приходилось повторять в каждом чате. Сейчас агент читает skill и выполняет знакомую процедуру.

Так в vault живут два вида контекста. Заметки хранят факты и тексты. Skills хранят проверенные способы работы с ними. Благодаря этому Pi, Claude Code и Codex используют одну структуру, даже если рассуждают и формулируют ответы по-разному.

Что остаётся после рабочей сессии#

Чат заканчивается, и большая часть обсуждения теряет ценность. Я сохраняю только то, что пригодится позже: принятое решение, новую заметку, уточнение карты vault или поправку к skill. Остальные ответы остаются в истории конкретного агента.

После длинных сессий агенты сохраняют handoff: текущее состояние задачи, принятые решения, открытые вопросы и следующий шаг. В vault также сохраняются результаты исследований, саммари видео и статей. Эти материалы доступны другим агентам и помогают продолжить работу без повторного исследования темы.

Отбор приходится делать осознанно. Вместе с полезными знаниями легко накопить ошибки, устаревшие инструкции и AI-слоп. Поэтому индексные файлы требуют обновления, агентные материалы — периодического просмотра, а доступ к личным заметкам остаётся ограниченным.

За четыре года Obsidian прошёл у меня путь от набора атомарных заметок до общей рабочей среды для нескольких агентов. Основа почти не изменилась: локальные markdown-файлы и связи между ними. Добавились точки входа, карты, правила, CLI и skills.

Этой структуры хватает, чтобы новый агент быстро вошёл в контекст и продолжил работу с теми же данными. Модели меняются, их поведение отличается, а накопленная база остаётся у меня.