Второй мозг, который работает за вас
Команда разработчиков выпустила новый инструмент LMM Wiki, который меняет подход к работе с большими языковыми моделями. Раньше, чтобы собрать информацию по сложной теме, нужно было вручную искать статьи, читать их и выписывать заметки. Теперь Claude Code и Codex работают как единая команда исследователей, создавая персональную базу знаний без вашего прямого участия в каждом шаге.
Суть инструмента проста: вы даете ему тему, а агенты начинают параллельно искать источники, анализировать их и структурировать данные. Это похоже на то, как группа экспертов разбивает большой проект на подзадачи, чтобы выполнить его быстрее и качественнее. Результатом становится живая база знаний, которую можно обновлять новыми материалами.
Как это работает на практике
Процесс запускается одной командой, но за ней стоит сложная логика. Агенты самостоятельно разбивают общую тему на конкретные подтемы и начинают их исследовать. Вы можете добавлять новые источники и материалы прямо в готовую вики, и система сразу перерабатывает их, обновляя базу.
Особенно удобно, что по собранной базе можно задавать вопросы и получать развернутые ответы с перекрёстными ссылками. Это позволяет не просто получить сухую информацию, а понять контекст и связи между разными фактами. Например, спросив о влиянии нейросетей на рынок труда, система покажет статьи про автоматизацию, образование и новые профессии, связывая их между собой.
Разработчики предусмотрели и режим проверки тезисов. Если вы хотите узнать, насколько обоснован какой-то аргумент, инструмент ищет доказательства как за, так и против, а затем выносит вердикт. Это помогает избежать предвзятости и формировать более объективное мнение по спорным вопросам.
Интеграция с Obsidian
Главное преимущество для многих пользователей — совместимость с Obsidian. Это значит, что вы можете собрать в одном месте огромную библиотеку знаний, которая будет работать в вашей любимой среде для заметок. Фактически, вы создаете свою Александрийскую библиотеку, доступную в удобном формате.
Код проекта открыт на GitHub, что позволяет энтузиастам изучать архитектуру и даже улучшать его. Проект находится по адресу https://github.com/nvk/llm-wiki. Если вы используете Obsidian или просто любите собирать знания, стоит попробовать этот инструмент.
Попробуйте запустить агентов на интересующей вас теме прямо сейчас. Задайте им вопрос, добавьте пару источников и посмотрите, как они превращают разрозненные данные в структурированную базу знаний. Это отличный способ автоматизировать рутинную работу по сбору информации и сосредоточиться на анализе и принятии решений.
