Speaker A
В начале видео я хочу, чтобы каждый из вас ответил на всего один вопрос.
Видео рассказывает о связке Claude, NotebookLM и Obsidian для эффективного управления знаниями и автоматизации работы с закладками.
Key Takeaways
- Большое количество информации требует систематизации для эффективного использования.
- Связка Claude, NotebookLM и Obsidian позволяет автоматизировать обработку и хранение знаний.
- Claude Code управляет процессом, взаимодействуя с NotebookLM и Obsidian.
- Obsidian обеспечивает удобный интерфейс для работы с заметками и их взаимосвязями.
- Использование этой системы помогает не забывать важные идеи и эффективно применять полученные знания.
Summary
- Автор объясняет проблему большого количества информации и неэффективного использования закладок.
- Представлена связка из трёх инструментов: Claude Code, NotebookLM и Obsidian.
- Claude Code выступает дирижёром, который парсит и обрабатывает данные.
- NotebookLM используется как аналитик и хранилище до 50 источников с большим количеством токенов.
- Obsidian служит бесплатным хранилищем заметок в формате MD с удобными взаимосвязями и графами.
- Показано, как связка помогает систематизировать и анализировать видео и другие материалы.
- Приведён пример использования для поиска и анализа YouTube-референсов.
- Объяснён процесс интеграции и настройки инструментов для совместной работы.
- Автор обещает предоставить бесплатные материалы и инструкции для повторения связки.
- Связка позволяет создать «второй мозг» для эффективного хранения и использования знаний.
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Как часто вы что-то добавляете в закладки, в Ютубе в смотреть позже, сохраняете, когда листаете ленту, Reels, какие-то полезные знания, и как итог, у вас это всё остаётся там же в закладках.
Speaker A
Просто потраченное время и 200 плюс материалов контента, с которыми так ничего и не произошло.
Speaker A
И проблема-то здесь не в том, что информации мало, наоборот, её так много, что наш мозг просто не успевает её осилить, как-то систематизировать, так, чтобы мы смогли с ней полноценно работать.
Speaker A
Но в этом видео мы раз и навсегда исправим эту проблему с помощью секретной связки, которую вам вряд ли кто-то до этого рассказывал, но я покажу вам, как с помощью Claude, NotebookLM и Obsidian практически за 0 рублей создать такую связку, с которой вы никогда ничего не забудете.
Speaker A
ИИ-агент будет самостоятельно разбирать все ваши закладки, и после чего у вас это будет вот в такой удобной и красивой базе знаний.
Speaker A
Поэтому обязательно досматривайте это видео до конца, меня зовут Рома Райт, вы на канале Нейропросвещение, поехали.
Speaker A
Итак, почему вообще нам нужно сразу три нейросети?
Speaker A
Как мы будем между ними делать связку?
Speaker A
Ну, если коротко, то, по сути, NotebookLM у нас является аналитиком, дирижёром является Claude Code.
Speaker A
Который будет либо в терминале, либо с помощью приложения, я и так и так покажу.
Speaker A
Дальше у нас идёт хранилище, это как раз-таки Obsidian.
Speaker A
И по итогу получается система.
Speaker A
Зачем нам нужны все три инструмента, вот максимально подробно?
Speaker A
Это то, что в NotebookLM мы сможем хранить до 50 источников, там большое количество токенов.
Speaker A
И Claude Code плюс NotebookLM могут общаться друг с другом.
Speaker A
Но это общение должно быть каким-то полезным, да, и поэтому, по сути, Claude Code является таким дирижёром.
Speaker A
Он парсит, отправляет в NotebookLM, забирает результаты.
Speaker A
А Obsidian - абсолютно бесплатная программа.
Speaker A
Это вот такой вот инструмент для того, чтобы вы создавали свои заметки.
Speaker A
Вот здесь вы можете, кстати, сразу попробовать.
Speaker A
В виде MD-файлов.
Speaker A
Скачать его вы можете прямо на сайте.
Speaker A
Я вам сейчас всё это дам.
Speaker A
И после чего у вас будет, ну, во-первых, да, умные взаимосвязи между заметками, чтобы вы могли легко переключаться.
Speaker A
Как, знаете, Википедию, когда листаете, там ещё 50 закладок.
Speaker A
У вас будут вот такие вот схемы, по которым вы можете ходить и искать, да, какие у вас были взаимосвязи между заметками, между теми знаниями, которые вы получили.
Speaker A
Режим канвасов, ну и различные плагины, что даже Claude, если немного запариться, можно добавить прямо вот полноценно в инструмент этой программы.
Speaker A
Мы сегодня будем делать немного иначе.
Speaker A
Но логика будет максимально похожа.
Speaker A
Итак, перед тем, как я тебе расскажу, как это всё установить между собой.
Speaker A
Давай я покажу, что это вообще делает, для того, чтобы ты не сидел в недоумении.
Speaker A
Может быть, расскажете, да, уже.
Speaker A
Во-первых, у нас у всех есть большое количество каких-то данных, с которыми мы ведём работу.
Speaker A
Ну вот, к примеру, я пару раз в неделю смотрю весь английский YouTube в поисках каких-то классных идей для создания видео про нейросети.
Speaker A
И обычно я добавляю их в смотреть позже, после чего я просто про них забываю и иду искать новые идеи.
Speaker A
Вот эта связка, она как раз-таки заставляет нас работать со всем, что мы находим.
Speaker A
То есть не пропускать ни одну идею.
Speaker A
Буквально использовать эту связку как второй мозг.
Speaker A
И, допустим, у меня есть вот такой вот проект YouTube референсы.
Speaker A
Мы видим, что здесь Claude уже общался.
Speaker A
И как это будет работать?
Speaker A
То есть мы устанавливаем в начале скилл Ютуба в Claude.
Speaker A
После чего даём ему доступ к NotebookLM.
Speaker A
Дальше что происходит, мы с тобой, допустим, листаем какие-то видео, которые есть.
Speaker A
Вот, допустим, я пошёл смотреть референсы и ищу действительно какой-то крутой.
Speaker A
Вот у нас сегодня запущен там ChatGPT новый.
Speaker A
Нажимаю кнопку NotebookLM, выбираю здесь ноутбук YouTube референсы.
Speaker A
После чего добавляется сюда, у меня здесь там, допустим, до 50 видео.
Speaker A
И дальше я вот так вот иду в Claude и даю ему там стандартный промт.
Speaker A
О том, что посмотрите видео, которое я тебе скинул, найди стандартные паттерны, найди то, как это можно улучшить.
Speaker A
То есть, как я могу использовать это для своих видео.
Speaker A
Он мне присылает вот такую вот аналитику.
Speaker A
И как итог, мы с вами имеем большие данные.
Speaker A
NotebookLM хранит у себя большое количество файлов, чтобы у Claude не забивались токены.
Speaker A
Claude обращается к NotebookLM, как вот полноценный пользователь.
Speaker A
Потому что то, что ты видел на экране, вот как раз-таки его диалоги.
Speaker A
То есть, какие идеи, темы повторяются чаще всего.
Speaker A
Какие хуки и приёмы удержания внимания используют авторы.
Speaker A
Он это всё расписывает.
Speaker A
И Claude добавляет себе.
Speaker A
Но если бы у нас была просто связка NotebookLM и Claude, это было бы не очень эффективно.
Speaker A
Потому что в Claude тоже всё забывается.
Speaker A
Поэтому и создан Obsidian, который, по факту, является таким умным блокнотом.
Speaker A
В MD-файлах.
Speaker A
И мы с тобой здесь можем увидеть следующее.
Speaker A
Во-первых, мы видим все те референсы, которые я добавлял.
Speaker A
Да, видишь, Source.
Speaker A
Он автоматически раскидал их между собой.
Speaker A
То есть, какие ключевые идеи в этом видео, какие связанные темы и так далее.
Speaker A
Я могу посмотреть.
Speaker A
То есть, это те идеи, которые я добавляю.
Speaker A
Референсы.
Speaker A
Они сразу оказываются тут.
Speaker A
Дальше у нас есть темы, то есть, какие ключевые идеи делали авторы.
Speaker A
В тех видео, которые референс, которых я добавил.
Speaker A
И у меня вот здесь в топикс сохраняется.
Speaker A
Чтобы я всегда мог посмотреть.
Speaker A
Если мне кажется это сложным, я хочу посмотреть взаимосвязи.
Speaker A
Я всегда могу зайти вот в такой вот граф.
Speaker A
Это очень классная схема, в которой мы будем всегда видеть.
Speaker A
То есть, опять же, ИИ для бизнес-задач, то, что обсуждалось в видео, референс, которых мы видели.
Speaker A
И отсюда я сразу же понимаю, что это там часто безопасность данных в ИИ, может быть, отсюда же я вижу, что это в анализе референсов, да.
Speaker A
У нас появилась идея про безопасность данных.
Speaker A
Потом для ИИ, для бизнес-задач.
Speaker A
Есть про ИИ-агенты, появилась на основе там антигравити.
Speaker A
И то есть, ну, я вижу, как Mindmap такой, где у меня все идеи, которые необходимы.
Speaker A
И вот когда у нас есть эта связка, любая информация, которую ты добавляешь в NotebookLM.
Speaker A
В своё там смотреть позже и так далее.
Speaker A
Не будет пропущена и будет твоим полноценным рабочим инструментом.
Speaker A
Как будут двигаться наши данные?
Speaker A
Во-первых, мы будем собирать источники.
Speaker A
Мы, допустим, сегодня возьмём три кейса.
Speaker A
Самых стандартных, которыми лично я пользуюсь.
Speaker A
Там поиск референсов для съёмки видео в Ютубе, поиск знаний по тому, как правильно ходить какие-то приложения.
Speaker A
И дополнительно систематизация тех знаний, которые есть в книгах.
Speaker A
Потому что бывает такое, что ты какую-то книгу прочитал, там классный бизнес-кейс, думаешь, сейчас я в своих проектах пойду применю и через полчаса забыл.
Speaker A
Вот все эти проблемы мы с вами решим прямо по ходу этого видео.
Speaker A
Ну, не считая того, что вы получите исчерпывающие знания, чтобы использовать это так, как действительно будет помогать в вашей рутине.
Speaker A
Claude Code отправляется в NotebookLM, сам с ним общается.
Speaker A
После чего уже Claude Code структурирует все файлы.
Speaker A
И добавляет в Obsidian.
Speaker A
Шаг первый, который нам нужно сделать, это создать папку.
Speaker A
Допустим, в разделе документы.
Speaker A
И сделать вот такую структуру.
Speaker A
То, как она делается, я показываю вам на экране.
Speaker A
Ну, если коротко, то в начале просто создайте папку в той директории, где вы хотите.
Speaker A
И после чего уже в Obsidian.
Speaker A
Нажимаете новая папка.
Speaker A
Копируете.
Speaker A
Вставляете.
Speaker A
Первое, что вам нужно понимать, что создаём мы для того, чтобы потом Claude Code было удобнее работать.
Speaker A
Дальше после того, как вы это сделали.
Speaker A
Нам нужно подключить Claude Code к данному хранилищу.
Speaker A
Поэтому вы в терминале вводите вот эту команду.
Speaker A
И после этого говорите Claude Code следующее.
Speaker A
Не переживайте, я вам в конце видео отдам эту презентацию абсолютно бесплатно.
Speaker A
Сможете прямо копировать, вставлять.
Speaker A
После чего Claude в этом файле создаст вот такую вот описание.
Speaker A
Оно максимально простое, да, как устроены папки.
Speaker A
В нашем именно проекте и дополнительно небольшие комментарии.
Speaker A
О том, как будет устроено, ну, уж в дальнейшем, да, взаимодействие с файлами.
Speaker A
Шаг третий - подключение MCP NotebookLM.
Speaker A
Просто вставьте в терминале вот эту команду.
Speaker A
И после того, как он его установит.
Speaker A
Пишем: залогинь меня в NotebookLM.
Speaker A
Это работает не только с Claude Code в терминале, но в том числе с Claude Code в расширении.
Speaker A
Например, у меня вообще сейчас курсор открыт.
Speaker A
Потому что это VS Code обычный, просто натянута оболочка курсора.
Speaker A
И здесь, как ты можешь видеть, я открываю приложение Claude.
Speaker A
Command Shift P.
Speaker A
Вот здесь у нас Claude Code.
Speaker A
Open in new tab.
Speaker A
Мне так больше нравится, на самом деле, общаться.
Speaker A
Устанавливал я через терминал для того, чтобы показать два варианта.
Speaker A
Но в дальнейшем общение я веду всегда через вот такой вот чатик.
Speaker A
И я всегда здесь могу, если что, ему тоже написать.
Speaker A
Да, то есть, я его спрашиваю там, ты видишь, что NotebookLM подключён?
Speaker A
Видишь скиллы, которые создаются?
Speaker A
Он такой: да.
Speaker A
И дальше я просто сразу же спрашиваю.
Speaker A
Какие ноутбуки ты видишь?
Speaker A
Могу его, если вдруг он не увидел, сразу попросить отсюда залогиниться.
Speaker A
Он откроет окно.
Speaker A
В общем, на этом этапе у тебя не должно возникнуть вообще никаких проблем.
Speaker A
И также после того, как мы установили с вами NotebookLM, нам нужно создать соответствующие скиллы.
Speaker A
Например, как сделал я, у меня уже есть подгруженный скилл в Claude, который как раз-таки помогает мне там написать сценарий.
Speaker A
Придумать название и так далее.
Speaker A
И я его попросил просто создай мне такой же скилл.
Speaker A
Который будет использоваться в Claude Code.
Speaker A
И вот он, соответственно, его сделал.
Speaker A
Как итог, он добавил мне сразу три скилла, которые работают поочерёдно.
Speaker A
И после чего уже, когда я его спрашиваю про скиллс.
Speaker A
Он мне тут показывает, то, что да, у меня есть скилл.
Speaker A
Я могу видеть там список блокнотов.
Speaker A
Я могу взаимодействовать, в принципе, с NotebookLM.
Speaker A
Это именно скиллы NotebookLM встроенные.
Speaker A
Но также у меня есть свои навыки команды, которые были созданы, пока я, соответственно, подготавливал это видео.
Speaker A
То, что вы видели на бёролах, и поэтому я ему здесь прямо пишу.
Speaker A
Да, то, что в этой директории, а у меня подгружен, соответственно, Second Brain.
Speaker A
Есть скилл Ютуба.
Speaker A
Поэтому просто найди его.
Speaker A
Он его находит, потому что сразу, допустим, он вообще не понял, да, про что я говорю.
Speaker A
И дальше мы видим Claude Skills - личная операционная система ИИ.
Speaker A
Это заметка-источник по YouTube-видео в формате туториал плюс кейсы.
Speaker A
Основные моменты.
Speaker A
То есть, Skills избавляют от повторного ввода промтов, автоматизация рутины.
Speaker A
Мы больше не пишем промты, мы строим личную ОС ИИ.
Speaker A
Для создания навыка не нужно программировать.
Speaker A
Skill - инструкция с одинаковым результатом каждый раз.
Speaker A
Применение: скоринг лидов, лендинги, анализ хуков.
Speaker A
Кейсы из видео.
Speaker A
Корпоративный стиль для лендингов.
Speaker A
Анализ и генерация хуков для YouTube.
Speaker A
Скоринг 50 лидов из CSV в презентацию в Gamma.
Speaker A
Связанные темы.
Speaker A
Автоматизация рутины с ИИ.
Speaker A
ИИ-агенты и системы.
Speaker A
Безопасность данных в ИИ.
Speaker A
Claude Skills.
Speaker A
И другими.
Speaker A
До этого я показывал тебе, как это делается в терминале.
Speaker A
Давай теперь разберём на практике, как работать с приложением расширением Claude Code.
Speaker A
Для там VS Code, например, для курсора, неважно.
Speaker A
Здесь уже он вошёл в мою подписку.
Speaker A
И я ему должен сказать следующее.
Speaker A
Давай мы зайдём сюда в NotebookLM.
Speaker A
Вот у меня Next.js.
Speaker A
Допустим, я решил заняться программированием.
Speaker A
Добавил туда, допустим, 50 видео о том, что важно есть в языке программирования Next.js.
Speaker A
Теперь я просто пишу в Claude Code, после того, как мы всё установили.
Speaker A
Добавь новый ноутбук.
Speaker A
Он мне сразу говорит о том, какой краткое содержание.
Speaker A
Это, допустим, база знаний Next.js.
Speaker A
Я даже сильно заморачиваться не буду и на все вопросы тоже не буду отвечать.
Speaker A
Потому что он и сам с этим нормально справляется.
Speaker A
Дальше мне остаётся написать только да.
Speaker A
Добавляем.
Speaker A
И у нас, грубо говоря, новый ноутбук, который уже законнекчен к Claude Code.
Speaker A
Давай мы обновим.
Speaker A
К Obsidian тоже законнекчен, потому что находится.
Speaker A
В той самой папке.
Speaker A
И у нас в ClaudeMD уже есть правила.
Speaker A
Да, которые заставляют Claude Code правильно писать, правильно распределять файлы внутри папки.
Speaker A
То есть, по сути, просто Obsidian - это графический, да, визуальный интерфейс.
Speaker A
Отлично, теперь Next.js у нас добавлен в библиотеку.
Speaker A
И мы можем попросить его сделать следующее.
Speaker A
Например, на основе ноутбука Next.js составь для меня, как для человека, который хочет построить приложение на Next.js с помощью Claude Code, который будет заниматься аналитикой рекламы.
Speaker A
Составь для меня важные вещи, которые я должен знать, как новичок Next.js, добавь их в отдельную папку в нашей директории.
Speaker A
И сделай как такой набор базы знаний по основным инструментам.
Speaker A
Буквально, да, в текстовом виде.
Speaker A
В неоформленном виде.
Speaker A
То есть, можно было бы улучшить промт.
Speaker A
Сделать так, чтобы он там нормально всё собрал.
Speaker A
Но я специально вам покажу здесь вариант, как это сделать максимально легко.
Speaker A
И вот мы видим, что он в начале пошёл общаться с NotebookLM.
Speaker A
Теперь он получил основную информацию от него.
Speaker A
Мы можем, на самом деле, проверять даже в том числе, да, что он просил.
Speaker A
По NotebookLM.
Speaker A
Вот, пожалуйста.
Speaker A
Он с ним общался.
Speaker A
Переформатировал мой запрос в более нормальный.
Speaker A
Отправил ему.
Speaker A
Здесь у меня подгружено только одно видео для примера.
Speaker A
Но логику вы поймёте.
Speaker A
Теперь, когда я могу вернуться назад.
Speaker A
Например.
Speaker A
Заходим в курсор.
Speaker A
И после чего здесь мы видим следующее.
Speaker A
То, что он получил базовую информацию.
Speaker A
И теперь он дополнит практическими аспектами для аналитического приложения.
Speaker A
То есть, он ещё самостоятельно будет спрашивать дополнительные вопросы.
Speaker A
Для того, чтобы добавить и создать ту самую задачу.
Speaker A
Да, которую мы с тобой обсуждали.
Speaker A
И теперь, когда он самостоятельно собрал информацию.
Speaker A
Мы видим, что Claude Code сам создаёт заметки нам по тому, как должен структурироваться проект.
Speaker A
Какой роутинг.
Speaker A
Какие серверные компоненты, да, есть.
Speaker A
Как правильно кэшировать.
Speaker A
Как оптимизировать и создавать SEO.
Speaker A
Если вы сейчас создаёте приложение, то есть, прикиньте, он это самостоятельно надыбал.
Speaker A
Просто на основе видео.
Speaker A
Вы это всё загружаете в свою базу данных.
Speaker A
Загружаете в скиллом в Claude Code, и у него больше нет вопросов по тому, как работает Next.js.
Speaker A
И вот именно этим это и замечательно.
Speaker A
Но давай мы рассмотрим ещё один кейс.
Speaker A
Который будет тоже как нельзя, кстати.
Speaker A
Этот кейс, конечно же, это книги.
Speaker A
Ты можешь читать книги, ты можешь читать статьи и тоже не понимать, да, то есть, о'кей, я что-то запомнил.
Speaker A
Как это использовать в моём личном проекте?
Speaker A
Ну, я тебе сейчас покажу на реальном примере.
Speaker A
Если у тебя есть свой бизнес, тебе точно будет это знакомо.
Speaker A
Работаешь по 10-12 часов в день и просто не знаешь, а как выбраться из этой бесконечной рутины?
Speaker A
Особенно, когда бизнес у тебя ещё сравнительно небольшой, до миллиона чистыми, ты просто не можешь себе позволить нанять, допустим, HR.
Speaker A
Или какого-нибудь крупного сотрудника на конкретную должность.
Speaker A
Потому что пока что в твоей компании просто нет столько работы.
Speaker A
Как тогда нанимать сильных людей?
Speaker A
Как быть уверенным в том, что тот, кого ты нанимаешь, справится с поставленными задачами, особенно, если у тебя недостаточно компетенции в той нише, в которой ты нанимаешь человека?
Speaker A
Ответить на все эти вопросы поможет наш сервис Connectio.
Speaker A
Мы создавали этот сервис в первую очередь для себя.
Speaker A
Но также сделали его публичным для всех пользователей.
Speaker A
Это сервис для умного найма с помощью искусственного интеллекта.
Speaker A
В котором вы создаёте вакансию, привязываете её к вашей форме, допустим, на HeadHunter.
Speaker A
Кандидаты проходят форму, вы назначаете им тестирование.
Speaker A
И после чего происходит магия.
Speaker A
Наш скоринг в нейросети показывает на основе всех проведённых тестов, ответов кандидата и так далее.
Speaker A
Насколько этот человек действительно подходит в вашу команду.
Speaker A
Какие у него будут положительные стороны.
Speaker A
Какие будут негативные стороны.
Speaker A
И в итоге Connectio помогает вам нанимать в пять раз быстрее действительно профессионалов.
Speaker A
О том, как это работает, вы можете посмотреть у нас на сайте.
Speaker A
Переходите по ссылке в описании и нажимаете на кнопку, как это работает на главной странице.
Speaker A
Но если вообще не хотите разбираться с наймом, просто перейдите к нам на агентство MakeUnion.
Speaker A
И мы поможем вам с подбором бизнес-ассистента, который в одиночку поможет вам делегировать до 50% рутины.
Speaker A
И вы сможете разгрузить своё время для жизни, а не только для работы.
Speaker A
Все ссылки в описании.
Speaker A
Представим, что-то максимально интересное.
Speaker A
Допустим, я сегодня открываю ресторан.
Speaker A
Купил книгу Бориса Зарькова.
Speaker A
Вот она у меня есть там в дрессе.
Speaker A
Нажимаю скачать.
Speaker A
Давайте мы её скачаем в TXT.
Speaker A
После чего перехожу в тот самый мой NotebookLM.
Speaker A
Нажимаю здесь создать новый блокнот.
Speaker A
И вставляю сюда ту самую книгу Бориса.
Speaker A
Добавляю здесь в ноутбук, как открытие ресторана.
Speaker A
И, допустим, я сюда накидал не только книги, но ещё YouTube-видео, статьи из интернета.
Speaker A
Ну, в общем-то, здесь вообще всё, что мне удалось найти про открытие ресторана, там, допустим, в регионе.
Speaker A
И теперь отсюда.
Speaker A
Я проворачиваю абсолютно то же самое.
Speaker A
Да, я захожу в новый чат в Claude Code.
Speaker A
Пишу ему: добавь ноутбук.
Speaker A
Здесь выбираю сразу действие.
Speaker A
Там, к примеру, напишем просто: открываю ресторан, там инфо от экспертов.
Speaker A
И он сам нам предлагает метаданные.
Speaker A
Пишем ему: о'кей.
Speaker A
И дальше видим, что наш ноутбук добавлен.
Speaker A
Теперь сделаем ещё более интересный ход.
Speaker A
Давайте зайдём в мой улучшатель, тоже по ссылке в описании бесплатно найдёте.
Speaker A
И скажем ChatGPT следующее.
Speaker A
Создай промт для Claude.
Speaker A
Я открываю ресторан.
Speaker A
И у меня подключён MCP-сервер NotebookLM, а в NotebookLM находятся книги, статьи и информация от различных экспертов.
Speaker A
Предпринимателей.
Speaker A
О том, как открыть свой ресторан.
Speaker A
Я хочу, чтобы ты дал задачу Claude в этом промте максимально там перечитать.
Speaker A
Расспросить обо всей информации, которая существует.
Speaker A
То есть, составь для меня план открытия ресторана.
Speaker A
После чего дай в этом промте, да, вот по этому плану пройтись.
Speaker A
Чтобы Claude отправил все запросы в NotebookLM, он бы на основе всех тех источников, которые туда подгружены.
Speaker A
Дал бы необходимые советы.
Speaker A
А после чего Claude загрузил бы в Obsidian в директории, которого Claude Code сейчас находится, когда я буду отправлять этот промт.
Speaker A
Все необходимые материалы и составил для меня мою личную базу знаний поэтапно в MD-файлах.
Speaker A
О том, как открыть ресторан пошагово.
Speaker A
Какие задачи у меня будут.
Speaker A
Мы сейчас уже не просто, да, идём по какому-то стандартному шаблону.
Speaker A
Мы прямо создаём изначально запрос, который вы можете создать там просто, да, например, для Claude.
Speaker A
Но здесь мы его создаём так, что по итогу мы с вами получим набор файлов, которые, ну, просто станут нашей Библией, да, по открытию ресторана.
Speaker A
Мы проверяем, чтобы он всё верно сделал.
Speaker A
То есть, исходные данные.
Speaker A
Я ещё могу добавить.
Speaker A
Кому сейчас то делать не будем.
Speaker A
Сразу говорят о том, что есть NotebookLM.
Speaker A
MCP LaptopLM.
Speaker A
Ну, тут, на самом деле, я думаю, что он поймёт.
Speaker A
Ничего страшного.
Speaker A
План открытия ресторана.
Speaker A
Да, то есть, вот он сразу прописывает.
Speaker A
И именно про него мы будем спрашивать.
Speaker A
Создание папки.
Speaker A
Как будет выглядеть.
Speaker A
Требования к структуре.
Speaker A
Какие будут обязательные файлы.
Speaker A
То есть, тут Readme, Master Roadmap.
Speaker A
Ну, в общем-то, улучшатель всегда работает, как надо.
Speaker A
Поэтому здесь даже из такого там базового запроса.
Speaker A
Мы получаем с тобой огромный структурированный промт.
Speaker A
Который, по сути, всё уже за нас сделал.
Speaker A
Дальше остаётся только доверить работу следующим интеграциям.
Speaker A
Он сразу пишет, какой нужен стиль.
Speaker A
Какие ограничения и так далее.
Speaker A
Идём сюда, подтирая из промта лишнее.
Speaker A
Здесь ещё я прошу его: задай мне, задай NotebookLM.
Speaker A
И давай посмотрим, что из этого получится.
Speaker A
Теперь, пока он сам задаёт вопросы.
Speaker A
Давай посмотрим, что он себе наметил из плана.
Speaker A
Он исследует наш ноутбук.
Speaker A
Составит глубокое исследование LM по каждой 16 темам в промте.
Speaker A
Составит нам Master Roadmap.
Speaker A
Дорожную карту, соответственно.
Speaker A
И вот он мне сразу задаёт ещё дополнительные вопросы.
Speaker A
На основе которых он потом снова пойдёт в NotebookLM.
Speaker A
Он сразу говорит, что пока я отвечаю.
Speaker A
Он начнёт извлекать из книги всё, что необходимо.
Speaker A
Давай мы даже попробуем что-то ему ответить.
Speaker A
Отправляем ему максимально шаблонный ответ на его вопросы.
Speaker A
Ну, такой, не очень заинтересованный.
Speaker A
И дальше мы видим, что он получил от нас все ответы.
Speaker A
Теперь проводит глубокое исследование NotebookLM.
Speaker A
На основе наших ответов.
Speaker A
И самое главное, что вы же можете помнить, да, что у нас здесь не было никаких скиллов.
Speaker A
Мы не создавали ему там скилл Master Restaurant и так далее.
Speaker A
Наша задача - просто сделать глубокое исследование и получить его в виде вот такого вот нормально выглядящего отчёта.
Speaker A
Который будет удобно смотреть, удобно там использовать, как дорожную карту и так далее.
Speaker A
Итак, мы видим, что папки уже были созданы.
Speaker A
Давай зайдём снова в Obsidian.
Speaker A
И найдём те самые папки, которые он создавал.
Speaker A
Вот у нас проект ресторан.
Speaker A
И вот они папки по каждому из этапов, которые мы планируем открывать.
Speaker A
Сами вопросы, чтобы вы просто понимали.
Speaker A
Какое количество он ему задавал.
Speaker A
То есть, перечисли все источники.
Speaker A
Расскажи подробно про стратегию.
Speaker A
Расскажи подробно про финансовые показатели.
Speaker A
Расскажи про HR.
Speaker A
И вот это вот всё он забрал из книги.
Speaker A
Перенёс это к нам в курсор.
Speaker A
А сейчас мы видим то, что он уже формирует, да, как единое правило того, что мы делаем.
Speaker A
То есть, как у нас будет работать KPI.
Speaker A
Какая у нас целевая выручка.
Speaker A
Какие рекомендованные отчёты.
Speaker A
И вот оно у нас добавляется.
Speaker A
Да, то есть, стартхим.
Speaker A
Здесь у нас описание того, что куда.
Speaker A
Для того, чтобы нам было удобно.
Speaker A
Здесь у нас дополнительные ответы на мои вопросы.
Speaker A
Контекст проекта.
Speaker A
И самое главное, да, что я могу это всё менять.
Speaker A
Здесь у нас сразу же есть галочки поставить.
Speaker A
Здесь у нас Readme.
Speaker A
Реестр рисков сразу.
Speaker A
Чтобы мы могли с этим работать.
Speaker A
Композиции планирования.
Speaker A
Как на это ответить правильно.
Speaker A
Задачи.
Speaker A
Чек-листы.
Speaker A
Как правильно сделать сразу.
Speaker A
Дальше, как искать и оценивать помещение.
Speaker A
Мы видим поиск и аренда.
Speaker A
Ещё одна информация.
Speaker A
Сколько времени на что будет занимать.
Speaker A
Да, в общем, это только часть.
Speaker A
Прикинь, сколько всего он успеет добавить за это время.
Speaker A
И это были только три варианта использования NotebookLM, Obsidian и Claude.
Speaker A
Связки.
Speaker A
На самом деле, вариантов огромное количество, и я надеюсь, что после этого видео.
Speaker A
Вам станет немного более понятно, как использовать эту связку.
Speaker A
Для того, чтобы действительно улучшать свою рутину.
Speaker A
Ссылка на все мои проекты находится в описании.
Speaker A
Большое спасибо, что досмотрели.
Speaker A
Подпишитесь.
Speaker A
Последнее видео здесь.
Speaker A
Пока.
Topics:ClaudeNotebookLMObsidianИИ-агентысистематизация знанийуправление закладкамивторой мозгнейросетиавтоматизация работыанализ контента
