Claude Code + NotebookLM + Obsidian = GOD MODE

Если Claude Code плюс Notebook LM — это потрясающе, а Claude Code плюс Obsidian — это бесплатная ценность, а Claude Code плюс совершенно новый создатель навыков — это легитимно меняющее правила игры, то что произойдет, когда мы объединим все эти инструменты в практичный, но простой в настройке рабочий процесс, который вы можете начать использовать сегодня менее чем за 30 минут? Ну, именно это мы и собираемся выяснить в сегодняшнем видео, когда я шаг за шагом покажу вам, как создать один из самых мощных рабочих процессов внутри Claude Code. Этот рабочий процесс превращает Claude Code в абсолютного монстра исследований. И это видео также является кульминацией всего, о чем мы говорили в последних нескольких видео, потому что мы охватили вещи, касающиеся Claude Code и Notebook LM, и Cloud Code и Obsidian, и Cloud Code, нового создателя навыков. Но вот где мы берем все эти уроки и синтезируем их во что-то, имеющее практическую ценность. И на этой ноте важно не мой конкретный вариант использования, верно? Это личный вариант использования ИИ от Chase, верно? и как я провожу исследования для своего контента. Но вы не создатель контента. У вас, вероятно, есть настоящая работа. Поэтому я хочу, чтобы вы сосредоточились на протяжении всего этого урока не на точных тонкостях того, как я провожу поиск на YouTube. Вы должны сосредоточиться на том, как я заменяю поиск на YouTube любым вариантом использования, который у меня есть, и любым источником информации, который мне нужен, будь то PDF-файлы, статьи, текст или что-либо еще, верно? Как мы можем вписать этот шаблон в вашу жизнь? Вот где кроется ценность, и именно на этом я хочу, чтобы вы сосредоточились. И это также то, в чем это отлично, верно? Это очень гибкий рабочий процесс, который может адаптироваться к вашим потребностям, и нам это нравится. Так что же, черт возьми, будет делать этот рабочий процесс? Ну, как я уже сказал, это исследования на стероидах. Так что мы будем внутри Claude Code, и мы будем проводить некоторые исследования через YouTube, верно? Моим источником данных в этом случае будут видео на YouTube. Для этого мы будем использовать специальный навык. Оттуда мы отправим эти данные YouTube в Notebook LM через Claude Code. Notebook LM проведет анализ этих видео для нас. Notebook LM также предоставит нам любой желаемый результат, будь то подкаст, видео, инфографика или набор слайдов, а затем передаст все это обратно нам внутри Cloud Code. Все это выполняется через навыки. Кроме того, мы объединим все эти поднавыки в один супернавык. Мы сделаем это с помощью создателя навыков. Верно? Вот где вступает в игру создатель навыков. И, очевидно, вещи с Notebook LM также вступят в игру здесь. А как насчет Obsidian, верно? Потому что это хорошо само по себе, но мы как бы хотим его улучшить. Я, вероятно, не буду запускать этот рабочий процесс только один раз. Ну, введите Obsidian. Все эти данные, которые мы анализируем, и даже больше, чем отдельные данные, способ, которым мы подходим к данным, как нам нравится наш анализ, как мы хотим, чтобы результаты выглядели, как мы думаем, все это будет записано Claude Code в серии файлов Markdown, серии текстовых файлов, которые Obsidian сможет просмотреть, потому что все это будет происходить в нашем хранилище. Теперь, глядя на Obsidian прямо здесь, хранилище отлично, верно, по нескольким причинам. Для меня как человека у меня есть отличное представление о том, что происходит в моих текстовых файлах. Я могу щелкать по файлам. Я могу видеть, как они связаны друг с другом, и я получаю классные и аккуратные маленькие графики. Но что еще более важно, внутри Claude Code все эти файлы Markdown прозрачны для самого Claude Code. Проще, когда он настроен в этом формате Obsidian, чтобы Claude Code находил то, что ему нужно. Кроме того, со временем мы сможем уточнить, как Claude Code общается с нами и думает таким образом через файл claude.md, что со временем означает, что Obsidian помогает Claude Code выполнять этот рабочий процесс так, как мы хотим. Верно? С добавлением Obsidian в этот рабочий процесс мы можем превратить Claude Code в хорошо обученного личного помощника, который выполняет этот рабочий процесс от нашего имени. И это очень мощно. Это почти становится петлей самосовершенствования, верно? Потому что чем больше я запускаю рабочий процесс, тем больше он получает свой анализ так, как мне нравится, чем больше я разговариваю с Claude Code, тем больше все эти данные записываются. И Claude Code продолжает строить и строить и строить со временем. Этот корпус знаний и доказательств того, как я люблю работать. И вот так мы получаем эти замечательные симбиотические отношения, и все эти вещи помогают друг другу, объединяя Claude Code с создателем навыков, с Notebook LM, с Obsidian, верно? И вы можете видеть, насколько это гибко, потому что этот тип рабочего процесса меняется, будь то, знаете ли, мы могли бы убрать YouTube, это могли бы быть PDF-файлы, верно, вы могли бы даже убрать часть Notebook LM, вы могли бы действительно иметь любой рабочий процесс здесь, верно, вставить любой поток, но если вы сохраните этот шаблон потока, Obsidian и улучшите навыки с помощью создателя навыков, у вас будет что-то очень мощное под рукой, и это не то, что делают многие люди сейчас, прежде чем мы перейдем к тому, как мы это настраиваем, слово от нашего спонсора, ваш покорный слуга. Опять же, если вы хотите узнать больше о Claude Code, я только что выпустил мастер-класс по Claude Code внутри Chase AI Plus. Он перенесет вас от нуля до, по сути, разработчика ИИ, независимо от вашего технического опыта или его отсутствия. Chase AI Plus отлично подходит, если вы серьезно относитесь к ИИ и пытаетесь сделать карьеру в этом деле. Так что обязательно проверьте это. Также есть бесплатное сообщество Chase AI. Вы можете найти его в описании. Все навыки, о которых мы сегодня говорим, а также ряд других бесплатных ресурсов можно найти там. Так что есть что-то для каждого. Итак, первое, что нам нужно сделать, это создать наши навыки. Вы заметите, что я внутри своего хранилища. Мы должны находиться в любой папке нашего хранилища, чтобы Obsidian мог распознать эти вещи. Теперь создатель навыков, навык, как его установить, как заставить его работать. Убедитесь, что вы проверили видео выше. Я подробно расскажу. Но 5-секундная версия: вы просто введете /plugin. Вы найдете инструмент создателя навыков. Вы можете видеть, что мой установлен прямо здесь. Создатель навыков. Установите его. Выйдите из Claude Code. Перезапустите его. Вы готовы к работе. И поэтому, если я хочу создать навык, я введу /skill creator, чтобы убедиться, что он действительно использует навык. И затем мы просто опишем его. В данном случае я сказал, что хочу создать навык, который ищет на YouTube и возвращает структурированные результаты видео. Он должен использовать yt-dlp для поиска видео по запросу. Возвращать результаты, бла-бла-бла, бла-бла-бла. Вот как это для моей штуки на YouTube. Настройте это для того, что вы хотите в качестве источника. Опять же, эти подсказки будут доступны внутри моего сообщества. После того, как вы запустите это, он автоматически создаст навык внутри вашей папки Claude. Он даст вам некоторые описания того, что он сделал с инструментом создателя навыков. Помните, у нас есть возможность запускать тесты на нем, если мы хотим, но мы пропустим это на данный момент. Итак, это дает мне навык YouTube. Я могу теперь искать на YouTube. А как насчет стороны Notebook LM? Ну, как и в двух предыдущих случаях, у меня есть полное видео с подробным разбором этого. Проверьте его выше, но я дам вам 30-секундный обзор. Итак, Notebook LM не имеет общедоступного API. Поэтому, чтобы подключить Cloud Code к Notebook LM, мы будем использовать этот репозиторий GitHub, Notebook LM-PI. Я дам ссылку в описании. Установить его очень просто. Мы просто запустим эти команды в нашем терминале. Итак, мы просто скопируем это. Я создам новый терминал. Опять же, я не нахожусь внутри Claude Code в этот момент. Это просто терминал. И я вставлю их туда и запущу установку. После того, как я запущу эту установку, мне нужно будет войти в Notebook LM, аутентифицироваться. Вы видите это здесь в разделе CLI. Итак, я просто скопирую это: notebook LM space login. Вставлю это в терминал. Нажму Enter. Откроется окно браузера с просьбой войти. Я войду, и все, вы закончили установку, и теперь вы можете использовать Notebook LM. Однако нам нужно научить Claude Code, как на самом деле его использовать. Вот где вступает в игру навык. Теперь этот репозиторий дает нам команду для этого. Мы можем запустить эту установку навыка Notebook LM, если хотим. У нас также есть возможность, и, вероятно, было бы лучше, теперь, когда у нас есть создатель навыков, просто скопировать, знаете ли, по сути, весь этот репозиторий GitHub или просто дать ссылку на него, дать это Claude Code и сказать: «Эй, используй создатель навыков, чтобы создать навык для Notebook LM-PI», и вы видите эту подсказку прямо здесь: создатель навыков, создай навык, чтобы мы могли наилучшим образом использовать навык Notebook LM, увиденный здесь, верно? Как бы это одна из лучших вещей в Claude Code — он будет делать вещи, которые влияют на его собственное использование, верно? Как бы он понимает, как навыки работают в его собственной экосистеме. И поэтому, когда я делаю такие вещи, он как бы самосовершенствуется, что здорово. И после того, как вы запустите это, вы получите то же сообщение, что и выше, когда мы создавали навык поиска YouTube. И когда дело доходит конкретно до навыка Note LM, эти команды позволяют нам делать все и даже больше из терминала Claude Code, что вы могли бы делать обычно внутри Notebook LM. Итак, у нас есть возможность создавать свои собственные блокноты. Мы можем добавлять столько источников, сколько захотим. Ну, до 50. Это могут быть файлы с вашего диска, копии, текстовые файлы, YouTube и т. д. И затем, как я упоминал ранее, у нас есть все результаты, которые Notebook может нам предоставить: аудиообзор, ментальная карта, карточки, инфографика и т. д. Итак, теперь у нас есть навык YouTube, и эта графика стала уродливой, верно? Давайте наведем порядок. Итак, у нас есть навык YouTube. Теперь у нас настроен Notebook LM. Но опять же, я не хочу говорить Claude Code по одному, хорошо, сделай навык YouTube. Круто. Палец вверх. Хорошо, теперь сделай этот навык. Круто. Палец вверх. Я хочу сделать это все сразу. Я просто хочу превратить это в один навык. И вот что мы сделаем сейчас. Мы превращаем рабочий процесс в навык. И чтобы создать этот конвейер YouTube, этот супернавык рабочего процесса, вы можете видеть тот же самый процесс. Создатель навыков. И затем я просто сделал поток сознания, чтобы он создал это. По сути, сказав: «Эй, я хочу этот навык конвейера YouTube. Я хочу, чтобы он использовал поиск YouTube. Я хочу отправить его в Notebook LM. И я хочу, чтобы, если я попрошу, был какой-то результат, и я хочу, чтобы он был возвращен». Верно? Вот что я сказал слишком многими словами. И в этот момент он создаст навык, расскажет вам, что он сделал, а затем спросит, хотите ли вы запустить какие-либо оценки, что зависит от вас. И в этот момент наш рабочий процесс, по сути, полностью настроен, верно? Навыки готовы к работе. Он находится внутри Obsidian. Теперь все, что нам нужно сделать, это выполнить его. Итак, давайте сделаем это. И в нашем случае мы попросим Claude Code искать видео, связанные с Claude Code и MCP. Я хочу узнать топ-пять серверов MCP. Итак, я хочу, чтобы он собрал источники и провел анализ не только того, что такое топ-пять, но и как эти видео работают? Что движет просмотрами? Какие есть выбросы? Какие есть пробелы? И что мы можем сделать, чтобы использовать это? И я также попрошу его взять этот анализ и создать для меня инфографику. И это именно тот запрос, который вы видите здесь. У меня есть мой конвейер YouTube, навык загружен и готов. Я мог бы использовать естественный язык, но всякий раз, когда вы используете команду /, вы знаете, что она будет работать на 100%. Как я уже сказал, YouTube MCP, анализ Claude Code, и я прошу инфографику. Итак, вы можете видеть, что он запускает конвейер, вызывая поднавыки с Notebook LM, а также YT search. И опять же, отличная вещь в этих штуках Notebook LM — это тот факт, что вся эта обработка ИИ выполняется Notebook LM. Как бы это токены, за которые вы не платите, и которые Claude Code не должен использовать. Все это передается Google. Спасибо, Google. Итак, через 6 минут анализ завершен. Знайте, что в большинстве случаев, когда вы говорите о простом текстовом анализе и хотите знать, что вам возвращает Notebook LM, это довольно быстро. Результаты могут занять время. Так что, если вы ищете полный набор слайдов, например, это может занять до 15 минут, верно? Потому что это несколько изображений, которые ему нужно создать. Если это просто одноразовая вещь, вроде инфографики, то несколько минут. Итак, вот наша инфографика, верно? Говорим о MCP. Круто. Мы не дали ей много указаний относительно визуальных эффектов, которые мы хотели бы видеть, но солидно, верно? Subase context 7 playright. Хорошо. Разбивает это на автономное кодирование и основной стек кодирования vibe. Итак, что они сказали? Superbase, Figma, Sentry, Post Hog, Context 7, Playright. С этим не поспоришь. А затем наверху, вы можете видеть здесь, она дала нам полный файл Markdown для исследования. Теперь помните, это внутри Obsidian. Хотя это кажется просто обычным файлом Markdown, где вещи случайным образом помещены в двойные скобки, для нас как людей гораздо более очевидно и легко увидеть это в контексте через Obsidian. Вот тот же документ внутри Obsidian: ключевые выводы, серверы. У него есть обратные ссылки, которые покажут мне другие статьи, с которыми он связан. Я могу видеть это внутри графа, верно? Крутые вещи. Но на этом ценность Obsidian не заканчивается. Помните, ценность Obsidian заключается в том, что у меня есть, вы можете видеть это здесь слева, все эти файлы Markdown, которые в совокупности показывают Claude Code, как я работаю, и если мы посмотрим сюда, на файл claude.md, и вот что мы видим здесь, файл claude.md становится этим мозгом внутри мозга, верно? Если это хранилище — это второй мозг, где у меня есть все эти идеи, то claude.md — это снова мозг внутри мозга, который говорит Claude, что все это значит, и что это значит с точки зрения соглашений о том, как со мной разговаривать, как предоставлять мне результаты, как я хочу, чтобы вещи делались. И поэтому, как я уже сказал, со временем это хранилище будет расти и расти и расти. Но Claude MD очень легко расти вместе с ним и снова обучаться и расти вместе с этим корпусом знаний. И это так же просто, как сказать Claude Code: «Эй, обнови ClaudeMD на основе наших последних разговоров, чтобы эти соглашения соблюдались, и ты действительно делаешь то, что я хочу». И это так же просто, как сказать: «Можем ли мы обновить ClaudeMD, чтобы он лучше отражал мой стиль работы, анализ и предпочтения вывода на основе наших последних разговоров?» Верно? Что-то столь же широкое, как это, достаточно для Claude, чтобы как бы сойти с ума. Если вы хотите быть более конкретным, вы можете быть более конкретным, верно? Это здорово, что это очень гибко, и это зависит от вас. И со временем эти отношения между Claude Code и Obsidian приведут к улучшению его производительности, верно? Делать это в течение недели не окажет слишком большого эффекта. Делать это в течение месяца определенно окажет. Делать это в течение года и сотен сотен документов и разговоров окажет огромное долгосрочное влияние. Итак, на этом я с вами сегодня прощаюсь. Я надеюсь, вы получили больше, чем просто этот конкретный рабочий процесс, и вы знаете, как я провожу свои исследования контента, потому что опять же, главная продажа здесь в том, что мы можем все это убрать, и все, что нам нужно, это какой-то рабочий процесс, который вам поможет, верно? И что бы вы ни делали, и если мы сможем превратить этот рабочий процесс в навыки и даже превратить массу навыков в один навык и подключить его к этому конвейеру, ну, тогда мы получим ситуацию, когда все помогает друг другу, верно? Итак, и опять же, в долгосрочной перспективе, огромная ценность. Итак, дайте мне знать в комментариях, что вы думаете. Как всегда, если вы хотите узнать больше о Claude Code, вы хотите проверить мастер-класс Claude Code, проверьте Chaseai Plus. По ссылке на него есть в комментариях. И, как всегда, увидимся.