Transcription
Это приносит все наиболее связанные заметки, своего рода живой пакет контекста, который сохраняется. У меня всегда есть кнопка в один клик, которая немедленно предоставит мне доступ ко всему контексту для этого проекта, который я могу просто добавить в свою ветку чата. Захватывать информацию стало проще, чем когда-либо. Сложная часть — найти ее снова, чтобы вы могли ею воспользоваться. Obsidian невероятен для построения знаний, но со временем все еще легко потерять свои заметки. Заметки разрознены, проекты отклоняются, и вы забываете, что на самом деле есть в вашем хранилище. ИИ должен помочь с этой информационной перегрузкой, но я обнаружил, что чем больше я его использую, тем более беспорядочными становятся мои чаты, и я все равно теряю контекст в сотнях разговоров. Если вы не можете поддерживать контекст своих заметок или чатов, они перестают быть полезными, и вы возвращаетесь к тому, с чего начали, чувствуя себя перегруженными информацией. Сегодня мы решим эту проблему в Obsidian. Привет, меня зовут Каллум, также известный как Waterloo Loot, и добро пожаловать на сегодняшнее видео об использовании умных плагинов в Obsidian для улучшения вашего рабочего процесса как для вас, так и для ИИ. Умный цикл для управления контекстом в Obsidian, который помогает вам сначала построить лучший контекст для себя, а затем использовать этот же контекст в более умных рабочих процессах ИИ. Это бесплатный рабочий процесс, который использует три основных плагина. Он начинается с обнаружения правильного контекста с помощью умных соединений. Затем мы упаковываем этот контекст во что-то многоразовое с помощью умного контекста. Если хотите, вы можете передать этот упакованный контекст ИИ с помощью умного чата, сохраняя при этом ветку чата, связанную с проектом, для которого вы его фактически используете. Обнаружение, подготовка и использование — основной цикл. Если вы нашли это видео полезным, пожалуйста, поставьте лайк, поддержите и подпишитесь, так как я очень ценю вашу поддержку. Спасибо. Также спасибо Брайану из Smart Connections за спонсорство сегодняшнего видео. Теперь давайте посмотрим на основной цикл. Сегодня мы поговорим о том, как умные плагины поддерживают умный цикл. Цель состоит в том, чтобы уменьшить трение от повторения этих действий в Obsidian, где уже происходит работа. И здесь существует действительно синергетический рабочий процесс, который я собираюсь вам показать. Первый шаг — подготовить контекст для всего, над чем мы работаем. И ключ не только в контексте, но и в доверенном контексте. Мы хотим обнаружить ценные заметки, контекст из нашего хранилища, а затем применить его к тому, над чем мы работаем прямо сейчас. И здесь вступает в игру Smart Connections. На самом базовом уровне Smart Connections помогает выявить заметки, которые имеют отношение к заметке, над которой я сейчас работаю. Это механизм обнаружения. Это важно, потому что одна из самых больших проблем в любой системе заметок заключается в том, что вы постепенно накапливаете полезные знания, а затем забываете, где они находятся. Поэтому, вместо того чтобы полагаться только на память или вручную копаться в папках, я могу использовать Smart Connections для повторного обнаружения контекста вокруг текущей заметки. Я могу посмотреть на связанные заметки, определить, что имеет отношение, а затем использовать это для усиления текущей заметки, уточнения направления проекта и восстановления идей, которые я мог забыть. Это первый уровень рабочего процесса. Прежде чем я даже прикоснусь к ИИ, я уже строю лучшее понимание своего хранилища, обнаруживая то, что я уже туда поместил. И это очень полезно для меня как для человека. Ценность того, что мы здесь строим, заключается не только в извлечении самой заметки, но и в том, что мы создаем доверенную систему контекста для себя и для ИИ. Итак, первое, что нам нужно сделать, это установить плагин Smart Connections. Для этого вы можете перейти в "Сообщество плагинов", "Обзор" и найти "Smart Connections". И это очень важно. Убедитесь, что вы работаете с последней версией. В последнее время было довольно много обновлений, особенно связанных с умными плагинами, которые представляют собой набор плагинов, к которым вы можете получить доступ из Smart Connections. И после установки Smart Connections мы видим, что у нас теперь есть этот раздел "Smart Environment". Итак, это то, что называется подложкой или слоем данных того, что мы здесь строим внутри Obsidian. Я объясню это подробнее чуть позже. Здесь есть ряд настроек, которые вы можете включить. Я рекомендую включить "Show Graph", если это еще не сделано. Я покажу вам, как это выглядит, через мгновение. А затем у нас есть некоторые расширенные функции, которые являются частью профессиональной версии. Но сегодня все, что я показываю, является частью бесплатной или основной системы Smart Connections. Если мы прокрутим вниз до конца, мы увидим этот раздел "Smart Plugins". Итак, здесь мы немного углубимся в остальную часть рабочего процесса. В частности, мы включим "Context Core" и "Chat Core". Но есть и несколько других, которые вы можете использовать, если хотите. Пока давайте посмотрим, что на самом деле делает Smart Connections. Итак, здесь в правом нижнем углу у нас есть кнопка "Smart Environment". Вы можете нажать на нее и выбрать "Show Stats". И это показывает нам все заметки, которые были встроены по всему нашему хранилищу. И, по сути, это делает следующее: например, вот заметка о моей концепции LLM Wiki, которую я сегодня немного подробнее рассмотрю в рамках проекта, над которым я работаю. Мы видим, что у меня есть здесь некоторые заметки. У меня есть некоторые связи. По сути, все слова во всем моем хранилище здесь, для всех моих заметок, преобразуются в числа, а затем ранжируются по сходству внутри векторной базы данных с использованием чего-то, называемого моделью встраивания. Итак, мы видим здесь положение моей текущей заметки. А затем здесь все остальные заметки, которые относятся к этой заметке, с оценкой сходства. Таким образом, мы получаем карту смысла по всему нашему хранилищу на основе слов, содержащихся в нем. Если мы прокрутим вниз, мы также можем увидеть отдельные ссылки. Например, проект LLM Wiki имеет смысл, и он будет наиболее связан с концепцией LLM Wiki. Мы можем расширить это, а затем увидеть конкретные компоненты, конкретные блоки, которые являются причиной того, что это получает 84% сходства. Итак, по сути, Smart Connections помогает вам с этим элементом обнаружения. Мы можем видеть наиболее релевантные заметки в заметке, в которой мы сейчас находимся. Я не хочу углубляться в то, как работают Smart Connections, потому что у меня есть видео, которое гораздо глубже рассматривает эту тему. Это видео немного устарело с точки зрения структуры плагинов. Но если вы посмотрите примерно с 6-й минуты, я потрачу несколько минут на объяснение технологии, стоящей за этим, с векторными базами данных, RAG и тем, как все это работает. Поэтому я рекомендую посмотреть это, если вы заинтересованы в изучении большего. В этом видео также есть много советов о том, как я практически использую Smart Connections. Я могу создать заметку под названием "Flow State". И тогда мы видим, что эта заметка не имеет к ней отношения, потому что нет исходных данных. В этой заметке нет информации, которую можно было бы преобразовать в числа, а затем сопоставить с остальной частью нашего хранилища. Хорошо, я только что печатал там. И теперь, когда у меня достаточно слов, он смог ранжировать. Итак, он приносит концепцию нейронауки. Он приносит концепцию автора, Михая Чиксентмихайи, который является человеком, придумавшим термин "состояние потока". Он его придумал. И мы можем видеть здесь, сбоку, он приносит все наиболее связанные заметки с концепцией состояния потока. Итак, конечно, "Finding Flow", книга, которую он изначально написал на эту тему, будет наиболее связанной. Концепция "Finding Flow", мои заметки об этой книге, также очень связаны. А затем, "The Extended Mind", я на самом деле много говорю о состояниях потока. Так что это просто некоторые заметки, которые я сделал о концепции воплощенного познания и расширения нашего разума, что-то, что может помочь нам найти состояния потока. Итак, теперь, если я начну двигаться в совершенно другом направлении, принося концепцию агентного ИИ, и если мы пойдем сбоку, если мы немного прокрутим вниз, мы теперь увидим концепцию ИИ, который расширяет наборы данных и уменьшает усталость от принятия решений. Теперь мы получаем некоторые концепции на пересечении состояний потока и психологии, нейронауки и искусственного интеллекта. Так что, надеюсь, это покажет вам, как мы можем зайти и настроить. Время от времени у меня включено автообновление. Он будет постоянно обновлять эту карту на основе всего, что есть в остальной части моего хранилища, и на основе слов, содержащихся в этой конкретной заметке. Итак, это первый уровень, который я хотел показать вам сегодня, это был уровень обнаружения, потому что, когда вы начинаете работать над заметкой, такой как проект, вы увидите, как наиболее связанные заметки из всего вашего хранилища появляются здесь. Вы можете обнаружить заметки, которые у вас уже есть. Итак, я собираюсь создать здесь шаблон, который я просто назову "Smart Projects Template". И что круто, так что мы можем фактически вставить сюда блок кода Smart Connections. Мы можем взять то, что у нас было сбоку, и вставить его в эту заметку. По мере того, как я буду проходить через этот умный цикл, я просто буду создавать этот шаблон. К концу этого видео мы увидим, как все эти различные инструменты объединяются в этот умный рабочий процесс. Но теперь давайте перейдем к реальному примеру на сегодня. Теперь, когда вы видели базовый пример, давайте перейдем к моей концепции LLM Wiki. Итак, прямо сейчас у меня есть пара видео, в которых я больше говорил об этой концепции LLM Wiki. По сути, идея заключается в том, что у нас есть этот общий слой памяти для искусственного интеллекта, где он может со временем создавать свою собственную систему знаний, а затем вы можете делиться этой базой знаний с любым другим инструментом. Таким образом, вместо того, чтобы иметь один инструмент с изолированными, основанными на силосах воспоминаниями, вы можете начать создавать отдельное хранилище Obsidian, специально предназначенное для ИИ. Но это проект, над которым я активно работаю. Я сделал это видео здесь, которое объясняет почему. Я углубился в это с помощью этого Y Code X, как создавать эмерджентные рабочие пространства, которые со временем улучшаются. И я также работаю над видео "Как построить это". Для меня самая интересная часть всего этого заключается в том, что мы можем создать эту пользовательскую систему знаний для себя внутри Obsidian, и мы можем четко разделить, что является человеческим, а что — ИИ. Очень легко делегировать и передать все свое мышление ИИ, но я считаю, что это может снизить наше собственное критическое мышление. Поэтому, отслеживая контекст и имея возможность находить свои собственные заметки по проекту и свои собственные мысли в своем собственном хранилище Obsidian, мы можем затем выборочно упаковывать определенные заметки и передавать их ИИ. Мы можем находить наиболее релевантные заметки, как мы видим здесь сбоку с помощью Smart Connections, и выборочно выбирать, какие из них мы хотим включить, продолжая создавать проекты. Итак, это просто быстрая заметка по проекту, которую я составил здесь, и я собираюсь вставить тот же блок кода, который у нас был прямо здесь. Просто чтобы вы могли видеть, как я строю это в реальном времени. Итак, это Smart Connections для этой конкретной концепции, и мы видим, что здесь обнаружены все эти заметки. Все эти заметки связаны с проектом, над которым я сейчас работаю. Мне не пришлось просматривать свое хранилище и пытаться найти все, что наиболее связано с этой концепцией. Он автоматически сделал это на основе сходства содержимого заметок. Теперь, есть куча других кнопок, которые добавлены в блок кода вверху. Мы можем развернуть заметки, где мы можем видеть конкретные сегменты обнаруженных источников, обнаруженных заметок как конкретный контекст. Так что это одна вещь, которую мы можем сделать. Мы можем развернуть его, свернуть его, а затем перейти к этой кнопке здесь, которая называется "Send results to Smart Context". И если вы нажмете на нее, вы получите кучу вех. Вы можете оставить их или отключить, если хотите. Но это подводит меня к следующему плагину, которым является Smart Context. Как только я нашел заметки, которые действительно важны, следующий шаг — превратить это в многоразовый пакет контекста, который я могу использовать или передать ИИ. Именно здесь Smart Context становится очень мощным. Вместо того чтобы просто использовать Smart Connections для идентификации ценных заметок, я могу извлечь ценную информацию и упаковать ее в многоразовый контекст. Давайте посмотрим. Итак, теперь, когда вы увидели ценность выявления существующих заметок, независимо от того, используете ли вы это для себя или для ИИ, следующий шаг — фактически упаковать ключевой контекст, чтобы мне не приходилось постоянно перечислять все эти заметки здесь. И эти заметки, например, будут меняться со временем, но я могу как бы закрепить их в пакете контекста здесь. Но чтобы сделать это, давайте на секунду снова перейдем в Smart Environment. Мы спускаемся вниз и теперь переходим к "Browse Smart Plugins" и находим "Context Core". Итак, мы установим этот. И есть этот полезный слайд-шоу, которое поможет вам понять все различные функции использования этого контекста. По сути, концепция заключается в том, что мы пытаемся решить проблему инженерии контекста, где как для нас самих, так и для ИИ, мы хотим иметь возможность получать содержимое конкретных заметок или папок и легко перемещаться между различными хранилищами, между различными системами или передавать это ИИ. Мы можем выбирать на основе ссылок, соединений и глубины. Мы можем искать. Мы можем копировать целые папки. И, по сути, происходит то, что строится дерево контекста внутри пакета Smart Context. В конце мы можем либо скопировать его в буфер обмена, либо просто сохранить его как непрерывную форму контекста. Вы также можете настроить все это внутри шаблона, чтобы у вас был этот многоразовый шаблон контекста для различных типов проектов. Возможно, у вас есть один для себя и один для ИИ. Это полностью зависит от вас. После установки плагина мне пришлось перезагрузить его на секунду. И теперь, если мы перейдем в сторону, мы увидим следующий плагин на основе Smart Environment, который является Context. Я могу теперь нажать Command P, Context. Я вставлю блок кода. Он вызывает это маленькое меню, где у нас теперь есть возможность создать именованный контекст, открыть построитель контекста и затем открыть панель управления. Итак, если вы нажмете на панель управления, она появится сбоку. И, подобно тому, как у нас есть настройки Smart Environment, соединения, у нас есть панель управления для Smart Context с тем, что называется именованными контекстами. Итак, по сути, именованный контекст — это многоразовый пакет информации, который мы можем создавать автоматически или вручную. Итак, если я нажму "Create Named Context", вы увидите, что он приносит заголовок с сегодняшней датой, и я могу зайти и найти конкретные концепции, и я могу выбрать построить этот контекст вручную на основе файлов, которые наиболее релевантны для меня. Как только я это сделаю, мы увидим их здесь, сбоку, и я могу нажать "Show", и я могу вернуться к этой концепции, и я могу добавить больше. Так что это становится своего рода живым пакетом контекста, который сохраняется после добавления в него дополнительной информации. Мы также можем генерировать его автоматически на основе Smart Connections. Итак, если мы перейдем к блоку кода здесь, мы можем нажать на него, и он автоматически извлечет все ссылки, которые мы только что включили, топ-20, я полагаю, внутри Smart Context, и мы можем дать ему имя здесь, например, "LLM Wiki Context Core", скажем. И, возможно, например, я хочу избавиться от некоторых менее релевантных заметок, чтобы сохранить мой контекст здесь. Помните, цель не просто добавить все сюда, а сделать этот контекст максимально полезным. Итак, это показывает вам, как мы можем создать его из соединений здесь. Вы также можете просто отправить его туда напрямую. Это полностью зависит от вас, что вы хотите сделать. И это основная цель этого. Потому что теперь мы можем сделать следующее: внутри этого блока кода здесь, после того как мы создали пакет контекста в Smart Context на панели управления или напрямую из Smart Connections, мы можем добавить этот пакет в этот проект. Итак, мы можем добавить его сюда и нажать "Add All", и если мы нажмем на блок, мы увидим, что мы добавили этот пакет контекста в этот проект здесь. И мы можем добавить столько контекстов, сколько хотим. И затем есть еще один способ сделать это, где мы можем нажать Command P. Мы можем сделать все это напрямую из палитры команд. Также есть возможность скопировать всю папку в буфер обмена. Например, если у вас есть конкретная папка проектов, какой бы она ни была, вы можете просто щелкнуть по ней правой кнопкой мыши, и мы можем просто открыть папку в построителе контекста, и все заметки будут созданы в этом пакете. Так что это позволит вам либо просто скопировать его сюда, либо создать новый многоразовый самостоятельно. И мы можем не только скопировать всю папку в буфер обмена, где мы можем выбрать, какую папку мы хотим. Но мы также можем скопировать текущую заметку в буфер обмена, и мы можем выбрать желаемую глубину связи. Таким образом, мы можем идти на глубину ноль, что, по сути, является просто самой заметкой, или мы можем добавить только исходящие ссылки или включить обратные ссылки, и мы можем видеть, как пакет контекста меняется по мере углубления в проект. И, по сути, это показывает, если мы откроем локальный граф, прямо сейчас мы на глубине один. Это одна ссылка наружу. Но если вы перейдете на глубину два, мы начнем видеть, как контекст становится больше. Чем глубже мы идем, тем больше заметок привлекается. Вот почему важно быть осторожным с типом информации, которую вы приносите, потому что мы хотим включать только тот контекст, который нам нужен для данного проекта. Есть гораздо больше, чем мы можем углубиться в Smart Context, поэтому я рекомендую изучить это самостоятельно, и, пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы ниже. Итак, просто в зависимости от ваших предпочтений, вы можете создавать эти пакеты контекста так, как вам нравится. Но что круто, так это то, что теперь, когда мы подготовили этот контекст, мы можем начать его использовать, и это подводит нас к следующему этапу. Мы хотим иметь возможность использовать эту информацию. Ключ здесь не просто в создании пакета заметок, а в том, чтобы научиться доверять тому, что вы можете найти нужные заметки, когда они вам нужны, в контексте, в котором вы хотите их использовать. Даже если вы используете только эти два плагина, Smart Connections и Smart Context уже значительно улучшают способ использования Obsidian, помогая вам выявлять нужные заметки, когда они вам нужны, а затем упаковывая их в многоразовый контекст, который позволяет вам использовать его снова и снова. Даже если вы остановитесь прямо здесь, вы уже получите большую пользу от использования Smart Connections и Smart Context для улучшения вашего рабочего процесса в Obsidian. Но после того, как мы подготовили этот доверенный пакет контекста, как мы на самом деле его используем? Ключ с этим контекстом в том, что мы можем использовать его двумя разными способами. Вы можете использовать этот контекст сами как человек, или вы можете передать его ИИ. Это можно сделать гораздо более контролируемым образом, связывая этот контекст с конкретными разговорами или ветками, так что чаты становятся частью пакета контекста. Давайте рассмотрим оба сценария. Если вы нашли это видео полезным, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь, так как я очень ценю вашу поддержку. Если вы ищете больше способов поддержать меня, пожалуйста, рассмотрите возможность присоединения к моему членству на YouTube или Patreon. Итак, просто в качестве примера для человека, скажем, я работал над этим проектом LLM Wiki, и прошло три, четыре, пять месяцев или даже год, и я как бы забыл, над чем работал. У меня, очевидно, есть мои заметки здесь, но у меня также есть много исследований по всему моему хранилищу. У меня может быть 10, 50 или 100 заметок, которые все связаны с этой концепцией, и да, конечно, я могу ссылаться на них, но также приятно иметь единый пакет контекста, где, если бы я хотел, я мог бы просто взять весь этот контекст, все, что находится внутри этого пакета здесь, все эти заметки одной кнопкой, я получаю доступ ко всем им. Так что это может быть отправлено кому-то другому, с кем я работаю, и я хочу, чтобы они были в курсе. Я также могу просто посмотреть на это и увидеть: "О, вот все основные заметки, над которыми я работал в рамках этого проекта". Так что мне не нужно организовывать это в базе данных или в DataView. Это больше похоже на ручной список заметок, которые наиболее релевантны для этого конкретного проекта. Так что это становится отправной точкой для вас, чтобы продолжить с того места, где вы остановились, где вы можете видеть, как все связано с этим. И, как я упоминал ранее, все полезно только настолько, насколько вы это делаете. Так что я могу пройтись и удалить заметки, которые здесь не релевантны, чтобы попытаться сохранить этот контекст как можно более лаконичным, чтобы, когда я копирую и перемещаю его, он был связан только с тем, что меня больше всего волнует. И это также дает мне возможность вернуться и посмотреть и увидеть с первого взгляда, какой самый ценный контекст я уже собрал в рамках этого конкретного проекта. Итак, я сохраню этот лаконичный вариант как новый пакет контекста, и сразу же он будет добавлен сюда, а затем я обновлю этот Smart Context, чтобы он стал лаконичной версией. Итак, теперь, когда я это сделал, у нас есть не только мои заметки для этого конкретного проекта и то, над чем я работаю, но у нас также есть список наиболее релевантных концепций на основе заметок из остальной части моего хранилища, и у нас есть пакет, который можно скопировать одним кликом всего, что связано с этим конкретным проектом. Так что это становится намного мощнее, если вы хотите использовать его с ИИ. Итак, давайте сделаем это на минуту. Теперь, если вы хотите привлечь ИИ, здесь умный цикл становится немного интереснее с Smart Chat. Как только я упакую ценный контекст, я могу передать его ИИ непосредственно в Obsidian. Ключевая идея заключается в том, что ветка ИИ остается привязанной к заметке и к контексту, который ее породил. Это похоже на проекты в ChatGPT или совместную работу в Claude. Если вы опишете, как выглядит сделанное, результат, критерии, которые вы ищете для завершения, вы можете даже иметь цикл чата ИИ на основе предоставленного вами контекста итеративно, пока он не будет соответствовать этим критериям. Давайте посмотрим. Конечно, я могу перейти в Smart Context, как я упоминал. Я могу нажать эту единственную кнопку и просто скопировать ее в буфер обмена, и я могу перейти в ChatGPT и вставить ее. И если я нажму на нее, я получу копию всего, что только что вошло в этот конкретный проект. У него есть все заметки и вся информация, которая мне нужна, чтобы начать этот конкретный проект. И опять же, это 35 000 токенов. Это может быть слишком много контекста. Вам решать, насколько лаконичным вы хотите его сохранить. Но что действительно приятно, так это то, что вместо того, чтобы покидать Obsidian и переходить в свой чат, я могу использовать следующий умный плагин. Итак, если мы вернемся в Smart Environment, "Browse Smart Plugins", у нас теперь есть опция "Chat Core", где вы можете запускать чат-воркфлоу в Obsidian на основе контекста Smart Environment. Я нажму "Install" там, перезагружу приложение. И теперь, если мы снова перейдем в "Community Plugins", мы увидим, что теперь есть опция чата. И, к вашему сведению, раньше это называлось Smart ChatGPT, но теперь это просто называется Smart Chat. И мы снова видим, что это связано с Smart Environment. Все это упаковано с использованием Smart Environment в качестве слоя данных или подложки. Так что круто в этом то, что мы можем работать непосредственно в Obsidian. Итак, вы можете выбрать любой свой любимый чат-бот, вы можете вставить блок кода для этого чата. Например, я вставлю чат OpenAI. Мы получаем этот Smart Chat, окно просто вставлено непосредственно в Obsidian, или мы можем даже открыть его сбоку, если хотим, с помощью Smart Chat. Вот так. Я только что вошел в систему. Итак, для меня, я просто думаю, что это действительно отличный способ интегрировать нашу работу с ИИ в Obsidian, но не предоставлять немедленный доступ ко всему в нашем хранилище чату ИИ. Это то же самое, как если бы вы разговаривали с ChatGPT или другим чат-ботом или агентным ИИ, но вместо этого я контролирую информацию, которую я предоставляю. Часто я открываю заметку, нажимаю "Find in Finder", нахожу этот файл, а затем перетаскиваю этот файл в свой чат-бот. Но теперь мне не нужно этого делать. Вместо этого я могу просто спуститься вниз и нажать "Build Context", и я могу немедленно добавить его в эту ветку. Или, как я упоминал ранее, я могу перейти сюда и нажать "Copy" и просто немедленно получить контекст текущего рабочего проекта. Тот, который обновляется на основе заметок, включенных в этот конкретный пакет контекста, который мы уже создали. Так что со временем, по мере обновления этого пакета контекста, у меня всегда есть кнопка в один клик, которая немедленно предоставит мне доступ ко всему контексту для этого проекта, который я могу просто добавить в свою ветку чата. Так что это довольно круто. И одна из лучших частей, тоже, это то, что этот чат теперь связан с этим конкретным файлом проекта. Сразу же мы получаем этот уникальный идентификатор сбоку, и теперь мы можем видеть, что у меня есть не только опция для нового чата ChatGPT, но и эта конкретная ветка, связанная с этим конкретным чатом. Так что, даже если я покину этот проект, если я вернусь, у меня будет доступен текущий активный чат. За последние несколько лет я накопил тысячи чат-разговоров с различными инструментами ИИ, но теперь я могу связать конкретную ветку чата с конкретным проектом в Obsidian. Это просто делает все более плавным, особенно с возможностью поддерживать этот постоянно обновляющийся пакет контекста, который я могу просто скопировать и вставить прямо сюда, что я покажу вам через мгновение. Это дает мне возможность продолжать работать над этими ветками и отслеживать все ветки. Например, я могу нажать "Mark Done" и начать второй чат, я могу пойти сюда, и я все еще могу видеть этот архивный чат, который был помечен как сделанный, но у меня есть мой новый здесь. Так что я всегда могу просто вернуться и переключиться и продолжить работу с того места, где я остановился с этим конкретным проектом с ИИ, который я использую, на основе этого постоянно обновляющегося контекста. Я надеюсь, что вы начинаете видеть синергию того, что мы можем сделать здесь. Итак, просто чтобы, потому что я знаю, что это важно для многих людей, ИИ не ищет все мое хранилище здесь. ИИ получает доступ только к контексту, который я предоставляю в этом чате. Например, я скопирую этот контекст только этих файлов здесь. Я могу вставить его. Мы получим эту вставленную заметку контекста. Я могу сказать что-то вроде: "Основываясь на этом контексте и текущем проекте, над которым мы работаем, каковы должны быть мои главные приоритеты для новых расширенных функций, которые мы добавляем в LLM Wiki?" И поскольку у меня включено расширенное мышление, это может занять 10 минут, чтобы пройти и исследовать и выяснить это. Я могу запустить его и думать в фоновом режиме. И мы видим, что он думает прямо сейчас. Это может занять 20 минут или полчаса. Но я могу просто работать над своим следующим проектом, продолжать делать то, над чем я работаю, а затем вернуться к этому проекту, когда он будет завершен. И у меня просто есть эта неоткрытая ветка, готовая для меня, чтобы продолжить работу над этой частью проекта. Это действительно помогает вам работать над несколькими проектами одновременно, потому что я могу отправить этот чат. Я могу начать новый чат. Я могу даже открыть один в Codex, например. Пусть чат ChatGPT продолжает работать в фоновом режиме. И теперь я могу начать работать над фактической реализацией следующего шага LLM Wiki на основе информации, поступающей из этого чата ChatGPT. И что круто во всем этом, так это то, что независимо от того, используете ли вы Codex, ChatGPT или другой инструмент, поскольку все это работает через систему, которую вы здесь имеете, а не напрямую в Obsidian, я могу продолжить этот разговор со своего телефона, продолжать работать над этим проектом, а затем вернуться к этой ветке, и я смогу увидеть именно то, что было в этом разговоре. Так что это делает для действительно приятного рабочего процесса, где вы можете передавать проекты на свой телефон. Итак, давайте добавим это как последний шаг. Я вставлю свой блок кода ChatGPT здесь. И теперь у меня есть этот новый шаблон проекта. Возможно, я также принесу то, что у меня было раньше. И я могу просто создать этот шаблон. Я могу дать ему тег "smart loop". Теперь каждый раз, когда я применяю этот шаблон проекта к новой заметке, возможно, я даже создам базу данных и смогу начать создавать таблицу здесь, которая отслеживает все мои заметки, все мои заметки по проекту, которые связаны с ИИ на основе умного цикла, о котором мы говорили. Я могу отфильтровать это, чтобы увидеть все мои различные проекты. И все время, пока я создавал эту другую систему организации, если мы вернемся к нашему LLM Wiki, я могу перейти к чату, над которым я работаю, и теперь у меня есть этот отчет, который мне дали о том, что мы должны делать дальше. Я могу скопировать вывод этого, перейти к моему чату Codex, где я фактически работаю над этим проектом, и вставить это и сказать: "Что вы думаете?" И он сможет запустить эту среду кодирования на основе введенных мной данных, которые все основаны на контексте, который я дал исходному чату. Итак, теперь, когда я готов работать над своим следующим проектом, мне просто нужно наметить свои цели. Это становится желаемым результатом, который затем упаковывается в контекст, когда я создаю этот пакет Smart Context и затем передаю его чату ИИ, чтобы у него были критерии того, что я ищу. Здесь есть много чего, что мы можем сделать. Это всего лишь пара умных плагинов. Есть еще несколько, которые мы можем рассмотреть, но я не буду их сегодня касаться, но если вы заинтересованы в их более глубоком понимании, пожалуйста, дайте мне знать. Есть Lookup, Templates, и затем мы можем перейти к некоторым более продвинутым плагинам, если вы хотите вывести это на новый уровень. Это уже довольно много, я думаю, чтобы начать работу с возможностью запуска этого умного цикла, где мы обнаруживаем новые связи на основе содержимого этой заметки, на основе заметки, над которой мы фактически работаем. Мы можем выборочно курировать контекст, который, как мы знаем, захотим повторно использовать со временем, будь то для себя, чтобы мы могли видеть заметки, связанные с проектом, над которым мы работаем, или будь то для нас, чтобы мы могли создать этот пакет, который мы можем скопировать и передать нашему агентному ИИ. У нас есть этот синергетический цикл, где теперь, пока ИИ работает, я могу вносить больше изменений, я могу работать над своим человеческим хранилищем, и на протяжении всего этого процесса Smart Context автоматически обновляется. Так что в следующий раз, когда я передам контекст ИИ, мне не придется снова курировать информацию. Она уже курирована. Теперь, когда вы увидели основной рабочий процесс, есть еще много чего, что мы можем рассмотреть. Есть гораздо больше с этими умными плагинами. Все это построено на этом Smart Environment, векторной базе данных. Будут некоторые более продвинутые рабочие процессы, где мы сможем использовать Obsidian CLI, интерфейс командной строки, чтобы напрямую получить доступ к этому Smart Environment. Это открывает двери для еще более сложных и интересных рабочих процессов. Это немного выходит за рамки того, что мы будем освещать в сегодняшнем видео, но если это то, что вас интересует, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях, и я с радостью сделаю видео, которое глубже погрузится в сложные рабочие процессы. Ключ здесь в том, что мы не просто добавляем ИИ в наши заметки или добавляем наши заметки в ИИ. Вместо этого мы работаем над тем, чтобы поддерживать актуальный контекст, когда он нам нужен, будь то для нас самих или для использования с ИИ. Smart Connections помогает вам обнаружить его, Smart Context помогает вам упаковать его полезным образом, чтобы вы его не потеряли, а затем Smart Chat помогает вам связать эти чаты с этим пакетом контекста, чтобы было легче работать с вашими заметками и ИИ. Если вы нашли это видео полезным, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь, так как я очень ценю это. Еще раз спасибо за просмотр, и я увижу вас в следующем видео.