Современный мир требует от специалистов всё более эффективных и гибких инструментов для управления информацией, проведения анализа и автоматизации рутинных процессов. Одним из таких революционных подходов становится использование сочетания мощного приложения для ведения заметок Obsidian и интеллектуального агента Claude Code. Вместе эти инструменты раскрывают новые возможности для системной оценки, позволяя минимизировать инфраструктурные затраты и упорядочить весь рабочий процесс. Obsidian проявляет себя отлично как многофункциональный редактор Markdown с возможностью создания связанной базы знаний. Вместо того чтобы использовать его лишь в качестве личного хранилища заметок, многие начинают применять Obsidian в качестве основного пространства для документирования всего процесса оценки.
Основная идея заключается в том, что процедура системной оценки прописывается пошагово как последовательность разделов и этапов, оформленных в Markdown-файлах. Это обеспечивает наглядность, прозрачность и, главное, возможность легко возвращаться и повторять любые шаги при необходимости. С другой стороны, Claude Code, выступающий обычно как агент для программирования и генерации кода, здесь задействован для исполнения и автоматизации конкретных этапов оценки. Каждый раздел или этап содержит своеобразный "промпт" - набор инструкций или скрипт, который нужно выполнить. Вместо написания длинных скриптов вручную, можно сформулировать четкое задание в виде подсказки, которую затем выполняет Claude Code, генерируя необходимый код "на лету".
Это упрощает создание скриптов, делает процесс динамичным и адаптивным. Процесс системной оценки часто представляется как пошаговая инструкция, трансформация данных с одного этапа к другому. В реальной работе он бывает итеративным и комплексным, но при этом его удобно структурировать последовательно. Каждый этап включает не только описание задачи, но и методы ее выполнения и ссылки на результаты - это важный момент, чтобы всегда иметь возможность отследить, какие данные получены, и на каком этапе находится работа. Особый интерес представляет подход к предобработке данных.
Например, пользователя могут задавать определенные запросы, которые нужно преобразовать в "трейсы" - структурированные записи, фиксирующие ход работы или состояния. Вместо того чтобы писать отдельные программы на Python, используют технологию one-shot prompt, где Claude Code на основании описания задачи генерирует скрипт, который сразу же можно запустить. Такой подход позволяет существенно сократить время подготовки и снизить входной порог для оценки. Результаты выполнения скриптов сохраняются в виде файлов Markdown, что делает их легко читаемыми и взаимосвязанными внутри Obsidian. Каждый файл может содержать метаданные для анализа, например, поля для пометок и аннотаций, что очень удобно при проведении детального анализа ошибок.
Таким образом, вместо создания дополнительных приложений или баз данных вся информация остаётся в одном месте и всегда доступна для корректировки и повторного использования. Claude Code в этом сценарии выполняет не только создание кода, но и работу по категоризации и сопоставлению информации. Включение возможности редактирования и повторного запуска промптов прямо из базы знаний создаёт гибкую и контролируемую среду для экспериментов и итераций. Это позволяет строить качественные и воспроизводимые результаты без необходимости каждый раз начинать выполнение с нуля. Одним из ключевых преимуществ такого подхода является его воспроизводимость.
Наличие полной документации в формате Markdown, четко структурированных и версиируемых файлов позволяет многократно запускать процесс оценки и отслеживать его этапы. Это особенно ценно в научно-исследовательской работе, в разработке продукта и в любой деятельности, где важно понимание того, каким образом и с какими данными были получены выводы. Другим важным моментом является простота распространения и доступа к информации. Markdown-файлы - это универсальный формат, который легко читать, редактировать и версионировать с помощью систем контроля версий, таких как Git. Коллегам и заинтересованным сторонам достаточно иметь доступ к папке с документами, не требуется особых приложений или учётных записей для входа в систему.
Еще одна значимая особенность - использование открытого текстового формата, который часто называют "узким местом" или "narrow waist" в инфраструктуре данных. Как и в случае с TCP/IP или HTTP, объединение возможностей Obsidian и Claude Code вокруг одного стандарта файлового представления позволяет получить максимальную гибкость без ущерба для совместимости и расширяемости. Это удачная инновация, которая устранит барьеры между разными инструментами и сделает процесс работы с искусственным интеллектом более интуитивным и доступным. Нельзя не отметить и значение контекста для успешной работы ИИ. Часто падение эффективности AI-систем при решении задач связано не с их функциональными ограничениями, а с недостатком необходимого контекста.
Обеспечение доступа к полной базе знаний и документации в процессе работы практически решает эту проблему, позволяя искусственному интеллекту работать со всей доступной информацией и принимать взвешенные решения. В итоге, объединение Obsidian и Claude Code как инструментов системной оценки - пример того, как инновационные подходы с использованием привычных и простых форматов позволяют создавать мощные и одновременно доступные решения. Такой метод облегчает работу аналитиков, исследователей и разработчиков, экономит время и ресурсы, а также помогает лучше организовать процесс и сделать его максимально прозрачным и воспроизводимым. Обеспечивая непрерывную итерацию и автоматизацию, этот подход поднимает планку качества и эффективности системных оценок на новый уровень. Таким образом, именно сочетание легкости, гибкости и автоматизации превращает систему оценки с Obsidian и Claude Code в мощный инструмент, который достоин внимания специалистов, стремящихся к инновациям в области управления знаниями и анализа данных.
.
