Я сэкономил 1460 часов на обучении (NotebookLM + Gemini… — Transcript

Автор рассказывает, как сэкономил 1460 часов на обучении с помощью Obsidian, Gemini и ноутбука LM, оптимизируя изучение информации.

Key Takeaways

Использование нейросетей и специализированных инструментов значительно сокращает время обучения.
Фильтрация и структурирование информации помогают избежать повторов и ненужного чтения.
Интеграция с Obsidian позволяет создавать централизованную базу знаний для быстрого доступа.
Автоматизация поиска и анализа информации облегчает принятие решений, например, при выборе техники или страны для жизни.
Технологии помогают оставаться конкурентоспособным в эпоху нейросетей.

Summary

Автор использует связку Obsidian, Gemini и ноутбук LM для ускоренного изучения технологий и информации.
Раньше изучение занимало месяцы, теперь — 10-15 минут с тем же качеством результата.
Проблемы традиционного обучения: дублирование информации, потеря времени на уже известные книги и длительный поиск информации о товарах.
Нейронные сети помогают фильтровать и выдавать только новую и полезную информацию, экономя время.
Пример с выбором страны для жизни: раньше 3 месяца изучения, теперь 15 минут с помощью ноутбука LM.
Инструменты позволяют автоматически собирать, анализировать и структурировать данные из видео, статей, книг и сайтов.
Результаты сохраняются в Obsidian для удобного доступа и дальнейшего использования.
Можно создавать аудио, видеопересказы, карточки для Anki, тесты и презентации на основе собранной информации.
Автор показывает реальные кейсы и сравнивает скорость работы до и после использования нейросетей.
Видео содержит подробные инструкции по работе с ноутбуком LM и интеграции с другими инструментами.

Chapters

Full Transcript — Download SRT & Markdown

Speaker A

Я сэкономил целых 1.460 часов на обучение, используя комбинацию Obsidian, Gemini и ноутбук LM. Если раньше на ту же самую информацию я тратил целый месяц, изучая новую технологию, мне нужно было смотреть полно видео, считать тонну статей, постов, то теперь,

Speaker A

используя мой новый подход к той самой комбинации нейронок, я получаю такой же результат, но не за месяц, а за 10-15 минут. При том же получаю идентичный результат, как если бы делал это всё вручную. Именно в этом прикол оптимизации. Мало кто задумывается, но в

Speaker A

обучении по старинке без использования данной цепочки есть много очень жёстких проблем. Вот если вы их не решаете, то в эпоху нейронок вам будет очень тяжело конкурировать с теми, кто эти же нейронки использует. Но какие же именно это проблемы? Первая проблема - это

Speaker A

когда вы изучаете новую технологию. Для того, чтобы это сделать, вы смотрите очень много видео YouTube, потом читаете статьи на сайтах, читаете отдельно книги и посты в Telegram. Именно таким образом я добывал разные фишки, потом уже в процессе работы получал новый опыт, и в

Speaker A

итоге технология изучена, но это работало до появления данной связки. И в этой схеме я заметил один большой косяк.

Speaker A

Я не про наркоту, а в целом про проблему подхода. Я думаю, вы тоже это замечали.

Speaker A

Вы открываете 20 видео YouTube на одну и ту же тему, чтобы получить разные знания. В итоге все авторы повторяют одно и то же. Из каждого видео вы извлекаете буквально 20% инфы. Постоянно одна и та же информация. В итоге стоит

Speaker A

всего лишь убрать дубли, убрать воду и вытащить само мясо из видео. Вы получаете то же самое, но за более короткое время. И вот именно это я решил. Далее, вторая проблема. Я читаю примерно 60 книг в год и заметил такую

Speaker A

особенность. Минимум пять либо же 10 книг будут максимально вводящими, и окажется, что абсолютно всю данную инфу я уже знаю. В итоге я потерял где-то 70 часов на чтение абсолютно бесполезных книг. Опять же отмечу, что они бесполезны для меня, ибо я это уже знаю.

Speaker A

Но для новичков это, возможно, не будет водой. Та же книжка про цифровой минимализм будет полезна для того, кто вообще не читал данной книги. Но, возможно, она вообще не будет полезна для меня, потому что я прочитал таких книг десятки. В итоге идея следующая.

Speaker A

Должна быть нейронка, которая может проверить, знаю я эту инфу либо же нет. И только в случае, если я её не знаю, оно даёт мне эту инфу. Если же нейронка понимает, что в этой книге конкретно для меня полезной инфы нет, то она просто

Speaker A

прямо пишет: "Читать данную книгу не нужно, ибо ты уже это знаешь. Это есть в твоём Obsidian, в твоей базе знаний". В итоге это тоже было решено. Я уже убрал таким методом целых 10 книжек, которые читать не нужно, ибо я и так это знаю. И

Speaker A

в итоге я сэкономил примерно 150 либо же 200 часов. Это тоже я покажу дальше. И третья проблема. Вы выбираете себе новый смартфон, ноутбук либо же мини ПК. У вас есть чёткие требования, но есть одна проблема. Моделей просто миллион. Вам

Speaker A

нужно потом идти искать видео на YouTube, изучать каждую модель самостоятельно. В итоге это тоже я решил. Раньше на это можно было потратить целую неделю, либо же даже месяц, но моя же связка нейронок.

Speaker A

Просто за 5 минут находите самые нужные модели, потом изучая цену и характеристики, говорит, что вот у меня есть пару моделей. Самое выгодное по цене и качеству — это вот такие. Если вдруг тебе нужно больше ОЗУ, то вот ещё две модели. Если нужно запасом на 5 лет,

Speaker A

то вот такая модель. Это всё лишь часть проблем. Я покажу ещё более крутые фишки. В итоге, применяя это, за 15 минут получаете результат, а те, кто это не использует, тратят это недели и месяцы. Я покажу свои реальные боевые

Speaker A

задачи, где я всё это применял, и покажу скорость до и после. Более того, всю эту выжимку из готовых знаний можно добавить в Obsidian. Я тоже покажу, как добавить Obsidian в эту связку нейронок. Итак, рассказываю самый первый пример. До этой

Speaker A

схемы эту задачу я решал целых 3 месяца, а сейчас, используя связку нейронок, это можно повторить за 15 минут. Итак, какая же была задача? Совсем недавно я выбирал страну для жизни. У меня было примерно восемь вариантов. Каждую страну нужно

Speaker A

изучить, сдать отдельную заметку и по пунктам всё выписать. В итоге я иду в YouTube и начинаю смотреть видео подряд.

Speaker A

Если вдруг там говорят какой-то факт о стране, который мне полезен, я добавляю в нужную заметку Obsidian. В итоге, таким образом я получаю все преимущества и недостатки каждой страны. Потом можно всё сравнить, отсеять плохие варианты и оставить только самые адекватные. В

Speaker A

итоге это создало такой головняк, что вы просто себе не представляете. Я целых 3 месяца смотрел тонну видео про разные страны и постоянно натыкался на одну и ту же информацию. Нужно было постоянно перематывать интеграции, историю автора про шашлыки. В итоге, учитывая чисто

Speaker A

рабочее время и длину данных видео, то было потрачено примерно 360 часов. А до этого я изучал ещё и другие страны. И вот уже там можно спокойно добавлять ещё 360, а то и в разы больше. И в итоге, когда я сделал то же самое в ноутбуке LM

Speaker A

за 15 минут, то у меня просто поехала крыша. Давайте я покажу, как же я это сделал. Итак, заходим в ноутбук LM.

Speaker A

Изначально есть готовые блокноты. Можно нажать Показать всем и получим готовые блокноты на разные темы. А листая ниже, получаем недавние блокноты и можно создать новый. Это, грубо говоря, просто разные чаты. Итак, создаём блокнот и давайте его подпишем. Назовём его

Speaker A

relocation. Далее идём в левую колонку. Можем добавить либо источники напрямую, то есть ссылки на видео YouTube, на статьи, на посты Telegram, на сайты и так далее. Можно заставить ноутбук LM искать источники самому. Если вам нужно, чтобы он сам нашёл сайты, то просто

Speaker A

выбираем вот здесь depressarch. И далее нужно ввести запрос. Скажем, вводим такой запрос и нажимаем на поиск. Он найдёт все нужные видео, сайты и так далее. И потом уже можно будет задавать вопросы. Но лично я использовал другой подход. Изначально для удобства

Speaker A

скачиваем вот такое расширение. Оно позволяет добавлять видео YouTube напрямую. Более того, оно позволяет добавлять весь канал. В итоге, если канал полностью про Армению, то мы получаем всю информацию про страну, введя всего лишь один запрос. В итоге вот я нашёл пример канала. Листаем в

Speaker A

самый верх, нажимаем вот сюда. Это появилось после установки расширения. Далее можно либо создать новый блокнот, либо выбрать тот, который есть. Так, нажимаем и выбираем relocation. В итоге вот все видео пошли в обработку. И открывая отдельное видео, можно тоже

Speaker A

нажать на ноутбук LM и добавить отдельно. Либо же нажать Добавить источник, загрузить файл, выбрать файл на диске, вставить нужный фрагмент текста, либо же нажать на сайты и вот здесь скинуть нужные ссылки. В итоге видео загружены и вставляем такой промт.

Speaker A

Опять же, изначально я написал своими словами, потом вставил этот промт в Gemini, написал, мол, переделай промт под ноутбук. Далее идёт задача инструкция по анализу. Он изучает все нужные темы, потом выделяет плюсы и минусы, указывая инфу про медицину, транспорт, интернет, климат и прочее.

Speaker A

Далее стоимость аренды, примерные цены и результат идёт в Markdown. Каждый пункт — это отдельная мысль. И в итоге в конце он ставит источник. Именно этим он отличается от GPT и Gemini, потому что не фантазирует, а берёт инфу строго из

Speaker A

источников. И в итоге получаем всю инфу. Ниже листаем и вот инфа о Болгарии. Минимальная ЗП, налоги, стоимость жизни, недвижимость и прочее. Далее отдельно Польша, потом Чехия и так далее. Вот это всё кидаем в Obsidian. Скажем, вот получаем такие заметки. Я сразу понимаю, какие

Speaker A

примерно цены, какая аренда, какой климат и всё прочее. Если бы я изучал всё это вручную, сколько времени я изучал бы вот эти видео? Это было бы в разы дольше. Более того, он ещё и добавил сравнение. Потом я могу юзать

Speaker A

данный чат, чтобы задавать вопросы на основе данной инфы. Скажем, вот так. Я даю дополнительный запрос. В итоге он берёт все эти видео и также чат и даёт мне ответ. В итоге вот получаем рейтинг, можноть все эти нужные страны. Также

Speaker A

каждый его пункт сопровождается источником.

Speaker A

Более того, на основе всей этой инфы можно создать аудио, видеопересказ, карточки для анки, потом отдельные тесты, инфографику либо же презентацию.

Speaker A

Скажем. Вот я сделал Mindmap. Это главная ветка. Дальше давайте глянем минусы. Открываем. И вот минусы. Это бездомные животные, плохое качество дорог, проблемы с экономикой, низкие зарплаты. И в целом это всё реально так, бо ту же Болгарию я изучал вручную.

Speaker A

Далее получаем диапазон за аренду, примерное питание и прочее. Я считаю, это прямо пушка. Он даже нашёл примерные цены на студии. Итак, далее то же самое, но уже в виде инфографики. Это, грубо говоря, шпаргалка, где есть цены на аренду, цены на жильё, сравнение с

Speaker A

Турцией и всё прочее. Также отдельно вот такая таблица. Я вообще не понимаю, как я раньше это всё делал вручную. Более того, вот тебе отдельные карточки для изучения, добавил сюда новую технологию и изучаешь. Потом нажимаешь скачать и получаешь вот такой файл для того же

Speaker A

Анки. Далее отдельно создал тесты. Выбираем вариант и получаем объяснение. Также отдельно он создаёт аудиопересказ и ниже видеопересказ. Скажем, вы добираетесь домой, вам неудобно читать.

Speaker A

Просто включаем аудио. Он вам даст максимально короткий пересказ. Вбирая всякие слова, паразиты, маты и прочую дрянь, вы получаете идеальный готовый файл. Если кому-то нужно читать 20 PDF-файлов с отчётами либо с тем же ТЗ, то вы просто его сюда закинули, сдали

Speaker A

аудио, он вам очень кратко всё расскажет. Также, как вы знаете, всё это время я выдавал курс Python OP и Приват-канал в подарок. В итоге сейчас я работаю над курсом Linux, и в итоге нужно будет сделать Приват-канал отдельным продуктом. Прямо сейчас,

Speaker A

покупая курс АOP, вы получаете его в подарок. Также получаете вечные обновы и вечный доступ и там, и там. И вот те, кто успеют записаться до того, как я веду отдельный Приват-канал, для них всё остаётся так же. Они получают также все

Speaker A

обновы, получают очень подробный курс АП и просто все основы, все мои фишки, исследования, реальные кейсы по оптимизациям. Я показываю свои способы экономии памяти, чтобы вы смогли сделать свои программы лучше. А Привате я уже пилю отдельное видео, которое не заливаю

Speaker A

на YouTube. Скажем, по тому же Notbook LM. У меня есть также такие фишки, которые я опубликую только в Priриват-канал, потому что не хочу создавать себе конкурентов и публиковать это всё под огромную аудиторию. Есть такая инфа, которой нужно делиться

Speaker A

только в ограниченном круге людей. Вот именно в Привате я это делаю, показываю разные рабочие кейсы, делюсь своим опытом, показываю свои фишки по защите.

Speaker A

Также делаю видео про Linux, публикую инструменты, мини-курсы и прочее. Когда я сделаю приватный курс отдельно, то вероятность она будет такая же. Отдельно за курс и столько же за приват, ибо обновы постоянные, доступ вечный.

Speaker A

Поэтому пока ещё не сделал Приват отдельно, можете получить курс АПМ и приват по одной цене. Для этого оставляйте заявку и жду вас в привате. В итоге, если плюсовать всё потраченное время, все похожие задачи, то уже цифра выйдет далеко за пределом, которую я

Speaker A

указал в названии. Но это ещё не всё. Вспомним про оптимизацию книжек. Сдаём новый блокнот специально под эту задачу.

Speaker A

Давайте возьмём очень популярную книжку "Богатый папа, бедный папа". Можем добавить её напрямую либо же изначально исследовать отзывы. Включаем depressarch, вводим запрос по поиску отзывов. Далее нажимаем, и он начинает искать. В итоге на этапе отзывов можно уже понять, книга норм или нет. Но также

Speaker A

нужно найти PDF-файл книги и залить его сюда. Я добавил отдельно PDF, нажимаю добавить источник. Далее загрузить файл.

Speaker A

Там есть определённые форматы, которые она поддерживает. Папа она не поддерживает, поэтому через тот же калибр либо онлайнные сервисы можно конвертировать в PDF, либо же в текстм.

Speaker A

Также это только предварительный анализ, но уже по нему я понимаю, можно читать книгу либо же нет. Вот сюда в виде отдельного файла можно добавить даже вашу базу Обсидиан. Только всю базу нужно конвертировать в один PDF-файл, чтобы он потом искал по этому PDF на

Speaker A

основе книжки и отзывов, понимал, полезная эта книжка для вас либо же нет. Опять же, как экспортнуть весь обсидиан в PDF? Можно либо поискать готовые плагины, либо написать свой скрипт. Я пока что делаю именно вот так, но идея сравнивать с самим обсидиан, она очень

Speaker A

крутая, правда, мне нужно убрать оттуда некоторую инфу, чтобы потом это всё экспортить в PDF. Экспорт я, пожалуй, сделаю через обычный Python scриpt. Это очень просто. Бежим мы по всем файлам и добавляем в виде текста в PDF. Более того, даже не обязательно PDF, а просто

Speaker A

в текстовый файл. Это будет даже в разы проще. Далее добавляем вот сюда и получаем сравнение с обсидианом. Также показываю ещё один способ, как создать один файл для базы. Открываем вот такой скрипт. Указываем путь к самой базе.

Speaker A

Далее файл результата. Потом отдельно игнор директории и файлов, потому что здесь у меня картинки. Здесь не особо нужна инфа. Далее оно бежит по всем папкам и добавляет всё в resultм. В итоге запускаем и получаем отдельный файл. Здесь вот такое количество строк.

Speaker A

Этот файл загружаем в notутбук LM. Так в итоге в те самые файлы и задаём вопрос.

Speaker A

На основе моей базе Обсидиан, а именно result. Нужно сделать анализ всех источников и также отдельно книжки. Он берёт мои финансовые заметки и понимает, что книга для меня бесполезная, потому что я её прочитал ещё в восемнадцатом году и давно всё это знаю. В итоге он

Speaker A

делает анализ и говорит, что скорее всего это читать не нужно. Далее описывает почему, и потом идут отзывы, которые он взял с разных сайтов. Это реальные отзывы с какого-то Трес и прочего, а не так, что он это всё придумал как часть GPT. В итоге вот

Speaker A

таким образом я сеял уже 10 книжек. Это примерно 150 либо же 200 часов. Более того, можно просить анализ по главам либо спросить, какие именно главы вам будут полезны, причём именно на основе вашей базы Обсидиан. И в итоге Обсидиан

Speaker A

- это реальное отражение вашего мозга. Заполняя его, вы получаете короткие маленькие изметки, которые можно потом перечитать. Более того, это уже целое оружие для нейронок. Мы, грубо говоря, подключили свой мозг к нейронке. Если вдруг вы сомневаетесь, что книга может

Speaker A

быть полезной, просто вводим запрос. То есть просим сделать summary. Далее сделаю аудиопересказ, потом отдельно презентацию, также инфографику и ментальную карту, то есть Mindmap. На Mindmap реально очень легко учить инфу.

Speaker A

В итоге делаем запрос, а потом нажимаем на нужные пункты. И также время, которое мы сэкономили, уже реально можно потратить на какую-то сложную объёмную книжку, которая реально даст профит и которой нет в нашей базе. Сколько так можно сэкономить времени за год либо за

Speaker A

5 лет, считайте сами. Там будут просто десятки тысяч часов. Также если ноутбук LM - это скорее как источник инфы, который извлекает максимально точечно, то написать полноценный сценарий, сгеннорить сайт на основе инфы или сгеннорить какой-то документ или пообщаться на тему источников, он не

Speaker A

полностью может. Поэтому заходим в Gemini, нажимаем вот сюда и выбираем ноутбук LM. На язык не обращайте внимания, потому что я сейчас в Польше.

Speaker A

Далее берём RD и добавляем. Просим написать сценарий для видео с обзором книги. Ноутбук Lm полно источников и с данной задачей он справляется не очень.

Speaker A

Форматирование реально страдает, но мы добавляем это всё в Gemmни, отправляем и получаем результат. Точно также можно делать с изучением стран, разных технологий и прочего. То есть вы извлекаете точечную информацию с ноутбук LM, а потом на основе этой точной инфы

Speaker A

используете Джемини, который умеет рассказать, что-то сгеннерить и так далее. В итоге вот тот самый сценарий. И судя по книжке, он реально выделил нужные тезисы. В книге именно это и написано. Если вы думаете, что это всё, то вы очень сильно ошибаетесь, потому

Speaker A

что кейсов и фишек ноутбук LM такое огромное количество, что его можно изучать просто неделями. У меня тоже есть ещё тон оптимизации, но они просто уже не влезут в данный ролик. Поэтому, если нужны те самые новые фишки, способы ускорить обучение и работу, которые

Speaker A

лично я протестировал и которые лично применяю, то ставьте лайк и пишите об этом комментарии. Я покажу ещё более крутые способы экономить ваше время.

Speaker A

Также отдельно сделаю видео для Привата, как и обещал.

Topics:обучениенейросетиObsidianGeminiноутбук LMоптимизация времениавтоматизацияискусственный интеллектвыбор страныэффективное обучение

Frequently Asked Questions

Как связка Obsidian, Gemini и ноутбук LM помогает экономить время на обучении?

Связка позволяет автоматически собирать, фильтровать и структурировать информацию из разных источников, исключая дубли и неактуальные данные, что сокращает время изучения с месяцев до минут.

Можно ли использовать этот подход для выбора техники или страны для жизни?

Да, автор демонстрирует, как с помощью ноутбука LM и нейросетей можно быстро анализировать и сравнивать характеристики техники или параметры разных стран, экономя недели и месяцы на самостоятельный поиск.

Как нейросети помогают определить, стоит ли читать ту или иную книгу?

Нейросеть анализирует вашу базу знаний в Obsidian и определяет, есть ли в книге новая полезная информация для вас. Если нет — рекомендует не тратить время на её чтение.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play

Or transcribe another YouTube video here →