Все вокруг обсуждают применение агентов вроде Claude Code, Codex и Cursor для решения профессиональных задач. Но для многих людей более мотивирующей точкой старта будет оптимизация персональных дел.
Мы делимся сокращенным переводом заметки Элеанор Коник, автора популярной рассылки, которая нашла способ использовать Claude Code в связке с Obsidian для реализации своих идей.
***
Если вам интересно изучить технические детали и рекомендации Элеанор Коник по работе связки Claude Code + Obsidian, то .
***
Я не фанат работы с командной строкой в терминале.
Когда я впервые попыталась установить Claude Code несколько месяцев назад, то даже не смогла сделать так, чтобы он заработал.
Но недавно люди, которым я доверяю — которые знают, о чем говорят — сказали, что кодинг-агенты вышли на новый уровень и что Claude Code — это идеальное сочетание мощности и понятности для таких людей, как я.
Я попробовала — и, да! Это ощущается очень круто. Интерфейс интуитивный и понятный. Самое раздражающее — управление разными разрешениями на доступы — оказалось решаемым благодаря обсуждениям на GitHub.
Скрипты, которые генерирует Claude Code, реально работают. Он сделал мне целый новый плагин для Obsidian за один заход, буквально с одной правкой (он неправильно обрезал пробелы в токене). Как человек, который раньше вручную писал плагины для Obsidian, уверяю: это намного лучше, чем обычно выходит у меня с первого раза.
Итерации реально исправляют то, что я плохо сформулировала в первый раз, а то, как он собирает данные из разных источников — то, ради чего раньше приходилось продираться сквозь долгие экраны загрузки — экономит мне кучу времени.
Это не магия, и я не боюсь, что меня заменят на работе. Но он за ночь прогнал весь мой vault в Obsidian — 15 миллионов слов! — и сделал аккуратный индексный файл, который помог мне найти вещи, до которых у меня очень давно не доходили руки.
Он почистил файлы, к которым я не могла подступиться, и исправил баг в моем RSS-плагине, из-за которого в URL и именах файлов появлялись уродливые кодировки. Он обновил старые вещи под мои новые метаданные, причем через pull requests, что снимает риски повреждения данных, он помнит делать git commit после каждого изменения (лучше меня!) и отлично разбирается в крайне странных технических проблемах, которые преследуют меня всю неделю.
Claude Code наконец сделал AI частью моих основных процессов, а не просто инструментом, который я иногда использую как дополнительный источник, проверку орфографии или быстрый способ переформатировать файлы.
Но зачем?
Я часто вижу критику LLM-инструментов: «я могу сделать это руками, зачем мне бот?» И для многих это правда. Они могут написать bash-скрипт быстрее, чем Claude — но я не могу. При этом даже я могу выполнить несколько поисков в Obsidian быстрее, чем агент.
Но сейчас я стараюсь не делать вещи быстрее — я стараюсь делать их с меньшим вниманием. Все эти задачи реально выполняются в фоне. Когда мне нужно было сидеть и кликать все вручную, половина задач просто не делалась: либо появлялось что-то важнее, либо мне просто не хотелось делать рутину.
Я и раньше стремилась улучшить и оптимизировать часть работы с помощью плагинов для Obsidian. Но в какой-то момент уперлась в потолок: обучение программированию требует времени, которого у меня не было.
Теперь же я снова вдохновлена. У меня куча идей, как улучшить свою жизнь. Некоторые не взлетят. Но я точно найду новые способы быть продуктивнее, снижая переключение контекста и ожидание загрузок. Уже сейчас я лучше группирую задачи, чтобы разбираться с ними за раз. Делаю более умные to-do списки с контекстом. Наконец, я могу использовать разные полезные API. Снова нет потолка — и не нужно напрягать друзей.
Когда я впервые узнала про матрицу Эйзенхауэра (спасибо сообществу Obsidian!), меня поразил квадрат «делегировать». Кому делегировать? Я была домохозяйкой, не генералом и не CEO.
Но теперь у меня есть дети, и я делегирую постоянно. Шестилетний сын может запускать стирку в машинке — я оставляю это ему. Двухлетняя любит наблюдать за уборкой — жду ее. Няня любит наводить порядок — прошу разобрать шкаф, пока дети спят. Муж не боится высоты в отличие от меня — он меняет лампочки.
Привычка делегировать — и формулировать задачи ясно — сильно помогает и с LLM.
Мой любимый тип задач — решаемые задачи. Многие просто терпят неудобства, а я стараюсь замечать их и устранять. Например, мы с сыном собирали пазл, и проблема была в том, что плохо видно образец. Я догадалась повесить его на стену. Да, не идеально — перфекционист сделал бы лучше — но это работает.
Это не увеличит продуктивность в 10 раз. Но делает процесс приятнее.
Учитесь замечать раздражающие вещи. Не терпите — сходите прогуляться и по пути спокойно подумайте, как улучшить ситуацию.
Пример: бот для Telegram
Мне нужна была удобная система quick capture для Obsidian — как чат. На прогулке неудобно открывать GitHub. Sync ломается, потому что я часто меняю структуру vault.
Я спросила Claude — он предложил Telegram. Я сделала бота (очень просто) и попросила Claude написать плагин — он заработал после одной правки.
Да, можно было скриптом. Но интерфейс плагинов Obsidian мне понятнее. Я не хочу заморачиваться с фоновыми скриптами.
Большая часть этой статьи писалась в Telegram за неделю. Я диктую через микрофон Google Keyboard. Кто-то любит сервисы транскрипции, но мне нужно видеть текст сразу — и это бесплатно.
Да, есть готовый Telegram-плагин для Obsidian, но мой — проще.
Я всегда лучше понимала «что можно сделать», чем «как сделать».
Я прошу AI сделать что-то примерно той сложности, за которую я сама была бы готова взяться. Именно на таком уровне сложности Claude работает лучше всего, и у меня накопился большой список таких задач.
Практика терминала (для работы с Claude Code) через игры
Если вас пугает терминал — поиграйте в . Это ролевая игра с текстовым интерфейсом.
Игры — лучший способ учиться.
***
Получите знания и навыки для работы с AI у нас
→ «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» научит вас строить продукты и оптимизировать процессы на основе технологий машинного обучения.
→ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» научит применять генеративный AI для создания продуктов и автоматизации процессов через решение практического бизнес-кейса.
→ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» научит создавать прототипы продуктов и фич для быстрой проверки своих идей, используя возможности генеративного AI. Навыки программирования не потребуются.
💡 Продолжайте совершенствовать и применять навыки в работе после завершения обучения.
