Реальные кейсы AI-Obsidian

Лучшие моменты прямого эфира. Курс: https://ai-obsidian.com PRO сообщество: https://prommunity.org *Почему базы знаний не работают и как правильно строить свой контекст в Obsidian* В этом видео разбираем главные ошибки при создании баз знаний и показываем, как превратить Obsidian в мощный инструмент для работы с AI-агентами. *Основные темы:* • Почему концепции "second brain" и "зеттелькастен" устарели для современных задач • Как избежать ловушки накопления бесполезной информации вместо создания рабочего контекста • Практические кейсы: автоматизация работы с клиентами, студентами и проектами через единую систему • Настройка ночных процессов для анализа созвонов, поиска связей и ведения логов • Интеграция с NotebookLM через MCP и другие инструменты Главный принцип: это не база знаний, а живой контекст для работы. Агенты должны анализировать ваши данные, а не генерировать контент из интернета. Вся система строится под конкретные задачи и процессы. *Поделитесь в комментариях, какие инструменты вы используете для работы с AI-агентами! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить практические гайды по настройке таких систем.* *Главы:* 00:00 База знаний бесполезна — главный тезис 01:37 Ошибка №1: пресс Гутенберга и склад мусора 03:03 Ошибка №2 + кейс «Гермес»: захват идей голосом 06:22 Контекст вместо знаний 06:51 Кейс: ночные транскрипты созвонов 07:22 Кейс: профили клиентов и план спринта 09:08 Кейс: уникальные сертификаты 11:33 Карпате-вики — маленькая часть системы 12:33 Протухание контекста 13:28 Главный принцип: не копируй фреймворк 14:25 Кейс: ночные процессы и неочевидные связи 17:29 Один Vault для всей жизни 18:37 Кейс: NotebookLM + MCP 20:41 Команда из человека и агентов 21:18 Разрыв растёт