Obsidian Mind: бесконечная память для Claude Code, Codex и Gemini — больше никакого «привет, чем займёмся?»

Есть проблема, с которой сталкивается каждый, кто работает с AI-агентами больше одной сессии. Ты потратил час на то, чтобы объяснить агенту контекст: что за продукт, какая главная метрика, что сейчас в работе, какие решения уже приняли. Назавтра открываешь новую сессию — и снова «Привет! Чем займёмся?». Чистый лист. Ноль памяти.

Это не баг и не недосмотр. Агенты архитектурно не помнят ничего между сессиями. Контекст живёт только внутри одного разговора.

Obsidian Mind решает это радикально просто: Obsidian vault как постоянный слой памяти. Всё что важно — цели, проекты, решения, паттерны, ошибки, задачи — живёт в markdown-файлах на твоём диске. При каждом запуске агент автоматически загружает нужное. 3333+ звёзд, MIT, поддержка Claude Code, Codex и Gemini CLI.

Obsidian Mind — open-source vault с 5 lifecycle hooks и 18 slash-командами. Агент помнит цели, проекты, решения и ошибки между сессиями. ~2K токенов на старт. Работает с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI. MIT, 3333+ GitHub stars. В статье: архитектура, хуки, команды, структура vault, QMD, интеграция с Record a Skill, 4 сценария, установка.

Ссылки:

• github.com/breferrari/obsidian-mind — репозиторий (3333+★)
• dudarik.com: разбор Obsidian Mind — технический обзор
• ShardMind — менеджер для установки vault-шаблонов
• QMD (Query Markdown) — семантический поиск по vault
• OneBrain — альтернатива (AI OS подход, 30 скиллов)
• Obsidian-Memory (jodfie) — MCP-сервер подход, 13 tools

Зачем это нужно — проблема в одном скриншоте

До Obsidian Mind:

Сессия 1: «Я работаю над GoBanana, D1 retention 4.2%,
           нужно дотянуть до 12%. Переходим на Supabase.»

Сессия 2: «Привет! Чем займёмся?»  ← ноль контекста

После Obsidian Mind:

Сессия 2 (автоматически при запуске):
«Ты работаешь над GoBanana. D1 retention 4.2%, цель 10-12%.
 В прошлой сессии решили перейти с Firebase на Supabase.
 Открыта задача: починить onboarding flow.
 1:1 с Максимом завтра в 14:00 — brief ещё не готов.»

Разница не в удобстве — в количестве токенов, которые тратятся на введение в курс дела, и в качестве работы агента, который с первого слова понимает контекст.

Как устроена архитектура — просто о сложном

Ключевой принцип Obsidian Mind: код владеет средой, агент владеет контентом.

Это значит, что система делится на два чётко разграниченных слоя:

Хуки и скрипты — детерминированные, тестируемые TypeScript/Shell программы. Они классифицируют, валидируют, индексируют, инжектируют контекст. Не принимают суждений, не пишут контент.

Агент (Claude, Codex, Gemini) — пишет заметки, расставляет wikilinks, составляет briefs, принимает решения о том, что важно. Не занимается технической классификацией.

Vault — обычные markdown-файлы в Obsidian. Git-tracked (история изменений), просматриваемые в Obsidian UI, связанные wikilinks.

Между хуками и агентом — «маленькие стыковки»: хук инжектирует контекст в начале сессии, агент читает vault и пишет в него. Никто не делает работу другого.

Token Efficiency — умная загрузка контекста

Obsidian Mind не сбрасывает весь vault в контекст при каждом запросе. Многоуровневая система:

Vault может содержать 247 файлов — в контекст при старте попадают только ~2K токенов самого важного.

5 lifecycle hooks — сердце системы

Хуки — это скрипты, которые срабатывают на конкретные события в жизненном цикле агента. Вот что происходит в каждый момент.

🚀 SessionStart — при каждом запуске

Это первое что видит агент. Хук автоматически:

1. Переиндексирует vault через QMD
2. Инжектирует в контекст всё необходимое

Что попадает в контекст — конкретный пример:

North Star: Запустить GoBanana на 50k MRR к декабрю.

Активные проекты:
- GoBanana: D1 retention 4.2%, цель 10-12%
- VibeCoderz: 10-15k визитов/мес (сейчас ~8k)
- Текст Завод: pre-launch, блокер — валидация качества статей

Последние изменения (git diff):
- brain/Key Decisions.md: «Переходим на Supabase для GoBanana»

Открытые задачи:
- [ ] Починить onboarding flow в GoBanana
- [ ] Написать 3 статьи для VibeCoderz
- [ ] Подготовить brief для 1:1 с Максимом (завтра 14:00)

Файлов в vault: 247

Агент с первого слова твоего сообщения знает, в каком ты контексте.

💬 UserPromptSubmit — при каждом сообщении

Ты пишешь: «слушай, я тут понял что нам надо переписать API на FastAPI».

Хук классифицирует это как decision с уверенностью 0.9 и инжектирует в контекст подсказку:

[routing hint: this looks like a decision — log to brain/Key Decisions.md
 with wikilinks to relevant project notes]

Агент понимает куда именно нужно сохранить это решение, и делает это правильно — с backlinks на связанные проекты.

Классификации контента: decision, incident, win, 1:1, architecture, person, project update.

✍️ PostToolUse — после каждой записи .md

Каждый раз когда агент создаёт или обновляет markdown-файл, хук автоматически:

• Валидирует YAML frontmatter
• Проверяет wikilinks (ссылаются ли они на реально существующие файлы)
• Флажит «голые» заметки без единой ссылки на другие файлы

Так vault остаётся структурированным, а не превращается в свалку несвязанных заметок.

💾 PreCompact — перед сжатием контекста

Когда контекст подходит к лимиту и агент собирается его сжать — хук сначала сохраняет транскрипт сессии в thinking/session-logs/. Ни одна важная мысль из разговора не теряется бесследно.

🏁 Stop — при завершении сессии

Перед выходом хук запускает чеклист:

• Архивирует завершённые проекты из work/active/ в work/archive/
• Обновляет индексы
• Проверяет orphan-заметки (файлы без единой ссылки)

Структура vault — что куда хранится

obsidian-mind/
├── brain/              ← ПОСТОЯННАЯ ПАМЯТЬ (source of truth)
│   ├── North Star.md   ← Цели и фокус — читается КАЖДУЮ сессию
│   ├── Memories.md     ← Индекс тем памяти
│   ├── Key Decisions.md← Решения с обоснованием
│   ├── Patterns.md     ← Повторяющиеся паттерны в работе
│   ├── Gotchas.md      ← Что пошло не так и почему
│   └── Skills.md       ← Кастомные workflows и slash-команды
│
├── work/               ← РАБОЧИЕ ПРОЕКТЫ
│   ├── active/         ← Текущие (попадают в SessionStart)
│   └── archive/        ← Завершённые
│
├── org/                ← ЛЮДИ И КОММУНИКАЦИИ
│   ├── people/         ← Заметка на каждого человека
│   └── 1on1s/          ← Записи встреч с датами
│
├── perf/               ← ПЕРФОРМАНС-ТРЕКИНГ
│   ├── Brag Doc.md     ← Достижения и победы
│   └── competencies/   ← Карта компетенций
│
└── thinking/
    └── session-logs/   ← Бэкапы транскриптов (PreCompact)

Как заметки связываются

Папки группируют по назначению, wikilinks — по смыслу. Заметка живёт в одной папке, но ссылается на многие другие:

# work/active/GoBanana Retention.md

Решили переключить onboarding flow на [[Supabase]] вместо Firebase.
См. [[brain/Key Decisions#GoBanana Backend Migration]].
Блокируемся на API-контракте с [[org/people/Максим Н.]].
Паттерн: [[brain/Patterns#Retention Drops After Deploy]]

Backlinks строятся автоматически. Заметка без единой ссылки флагится хуком PostToolUse — это сигнал что она «потерянная».

18 slash-команд — что можно вызвать прямо в чате

Все команды определены в .claude/commands/ и работают в Claude Code, Codex CLI и Gemini CLI.

Ежедневная работа:

Работа с людьми:

Performance review:

Обслуживание vault:

QMD — когда нужен умный поиск

Без QMD поиск по vault — это grep. Работает, но ищет только по ключевым словам.

С QMD можно спросить: «какие решения принимали по бэкенду в июле?» — и получить релевантные заметки по смыслу, даже если слово «бэкенд» в них не встречается буквально.

npm install -g @tobilu/qmd
node --experimental-strip-types scripts/qmd-bootstrap.ts

Первая загрузка: ~328MB (embedding model). Дополнительно ~1.28GB для LLM reranking — опционально. Для небольшого vault (до 50-100 заметок) без QMD вполне комфортно. Для большого — QMD меняет качество поиска кардинально.

Brag Doc и performance review — встроенный трекинг достижений

Obsidian Mind — это не только рабочая память, но и доказательная база для performance review.

Каждый раз когда через /om-dump или вручную фиксируется победа — она попадает в perf/Brag Doc.md с wikilink на контекст:

## 2026-07-21
- [[GoBanana]]: Подняли D1 retention с 4.2% до 7.1%
  через новый onboarding flow → [[brain/Key Decisions#Onboarding Flow v2]]
- [[VibeCoderz]]: Достигли 12k визитов/мес — +40% к плану

Когда приходит review-сезон — /om-self-review собирает из vault полную картину: проекты, компетенции, конкретные цифры, решения, которые ты принял, инциденты, которые разрулил. С доказательствами, а не «ну я делал что-то важное, кажется».

Идеальное комбо: Obsidian Mind + Record a Skill

Если вы читали нашу статью про Claude Record a Skill — эти два инструмента созданы друг для друга.

Record a Skill создаёт SKILL.md — файл с инструкциями для повторяемого workflow. Obsidian Mind хранит этот файл в vault и при каждой сессии агент знает о его существовании.

Разница:

Практический флоу:

# 1. Записываешь скилл в Claude Desktop
# Claude Desktop → Cowork → Record a Skill
# Claude генерирует SKILL.md

# 2. Сохраняешь в vault
cp ~/.claude/skills/weekly-seo-report/SKILL.md \
   ~/vault/brain/Skills.md

# 3. При следующем запуске агент знает:
# → Что ты работаешь над VibeCoderz
# → Что у тебя есть скилл weekly-seo-report
# → Что прошлая неделя закрылась с 12k визитов (Brag Doc)
# → Что новые темы в очереди (work/active/VibeCoderz Content Pipeline.md)

Четыре сценария — конкретно как это работает

Еженедельный отчёт по метрикам продукта

Проблема: каждая сессия с агентом начинается с объяснения «у нас GoBanana, D1 retention 4.2%, нужно 12%, переходим на Supabase».

Решение — заполнить brain/North Star.md:

## GoBanana
- Текущий MRR: ~40-45k руб/день
- Критическая метрика: D1 Retention (сейчас 4.2%, цель 10-12%)
- Активная инициатива: Новый onboarding flow
- Технический долг: Миграция Firebase → Supabase
- Стек: Python, Telegram API, ЮKassa, СБП

И brain/Key Decisions.md:

## 2026-07-20: Переход на Supabase
- Решили мигрировать с Firebase на Supabase
- Причина: real-time subscriptions для onboarding flow
- Ответственный: Максим
- Срок: до 15 августа

Результат: агент при запуске сразу знает что за продукт, какая главная метрика, что в работе и почему.

Контент-машина с памятью об ошибках

Агент помогает с контентом, но постоянно нужно напоминать какие темы уже опубликованы и какие технические детали важны.

work/active/VibeCoderz Content Pipeline.md:

## Статус: активный
- План: 2-3 статьи/день, 3-4 карусели/день
- Цель: 10-15k визитов/мес (сейчас ~8k)
- Следующие темы: Windsurf vs Devin, OpenCode review
- Опубликовано на этой неделе: «Claude Code MCP Setup Guide»

brain/Gotchas.md:

## VibeCoderz: Sanity CMS
- При создании нового айтема ВСЕГДА проверять что slug уникален
- Карусели для Instagram: 1080x1080 (не 1920x1080)
- В пятницу трафик падает на 30% — не паниковать

Агент с первого дня не наступает на те же грабли.

Кросс-сессионное знание о SaaS-продукте

Проект живёт месяцами, а агент каждый раз начинает с нуля. Решение — brain/Patterns.md:

## SEO-контент: Работа с Ahrefs API
- Всегда снимать лимит на 1000 строк (default 100)
- Для русскоязычных ключей отдельный запрос с language=ru
- Кластеризация: информационные vs коммерческие vs навигационные

И work/active/Текст Завод — SaaS Launch.md:

## Этап: тестирование
- Партнёр: Саша Юркевич
- Текущий блокер: валидация качества статей
- Решение (2026-07-19): добавили pre-processing для кластеризации

Личный бренд с доказательной историей

perf/Brag Doc.md:

## 2026-07
- [[GoBanana]]: D1 retention +2.9% после A/B теста onboarding flow
- [[VibeCoderz]]: Достигли 12k визитов/мес (с 6k в июне)
- [[Текст Завод]]: Завершили MVP, 25 статей за 15 минут
- [[Личный бренд]]: +300 подписчиков в TG за неделю

При review с командой или инвесторами — /om-self-review собирает всё в структурированный отчёт с цифрами.

Лиза: «Вот такие пироги. Я поняла зачем это нужно когда на пятой сессии с агентом по VibeCoderz снова объясняла что такое Sanity и почему slug должен быть уникальным. Теперь агент знает это с первого запуска — и не нужно тратить токены на вводный инструктаж.»

Как меняется опыт с каждой сессией

Установка — три пути

Через ShardMind (рекомендуется)

npm install -g shardmind
mkdir my-vault && cd my-vault
shardmind install github:breferrari/obsidian-mind

Мастер установки спросит: имя, организация, назначение vault, какие агенты включить (Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI), нужен ли QMD.

После установки:

1. Открыть папку как Obsidian vault (Obsidian → Open folder as vault)
2. Включить Obsidian CLI: Settings → General (требуется Obsidian 1.12+)
3. Запустить агента: claude, codex или gemini
4. Заполнить brain/North Star.md своими целями
5. Начать работать — хуки подхватятся автоматически

Через git clone

git clone https://github.com/breferrari/obsidian-mind.git my-vault
cd my-vault
# Открыть в Obsidian, заполнить brain/North Star.md

Byte-эквивалентно ShardMind с настройками по умолчанию.

QMD (опционально, для семантического поиска)

npm install -g @tobilu/qmd
node --experimental-strip-types scripts/qmd-bootstrap.ts

Первая загрузка ~328MB. Стоит установить если vault растёт больше 50-100 заметок.

Требования: Node 22+ LTS, Obsidian 1.12+.

Честно про ограничения

Только локально. Vault на диске — не в облаке. Синхронизация между машинами — Obsidian Sync ($) или git auto-push. Для одной машины работает отлично, для нескольких нужно настроить.

Глубина поддержки агентов разная. Claude Code — полная, включая subagents и memory system. Codex CLI и Gemini CLI — хуки + команды, но не та же глубина. Для максимального эффекта — Claude Code.

Vault только растёт. Хуки валидируют структуру, но не удаляют устаревшее. Раз в месяц-два стоит делать /om-vault-audit и вручную чистить устаревшие заметки.

QMD не обязателен, но без него поиск деградирует. На большом vault grep по ключевым словам начинает пропускать релевантное.

~/.claude/ memory loader — Claude-специфичен. Для Codex и Gemini vault используется напрямую через AGENTS.md и settings.json — работает, но чуть иначе.

Альтернативы — экосистема памяти для AI-агентов

Obsidian Mind не единственный подход. Краткий обзор экосистемы:

Если нужен максимально зрелый и готовый к работе — Obsidian Mind. Если нужен MCP-сервер для Claude.ai (не только Claude Code) — Obsidian-Memory (jodfie). Если нужен typed knowledge graph с метаданными — obsidian-infinite-brain.

FAQ

Нужен ли Obsidian для работы Obsidian Mind?
Не обязательно для агента — агент работает с markdown-файлами напрямую. Но Obsidian нужен для Obsidian CLI (хук PostToolUse) и для визуального просмотра vault с wikilinks и графом связей. Рекомендуется установить.

Работает ли это без интернета?
Vault хранится локально. Хуки запускаются локально. Интернет нужен только для работы самого агента (Claude Code, Codex, Gemini подключаются к облачным API).

Можно ли использовать существующий Obsidian vault?
Да. Команда /om-vault-upgrade импортирует существующий vault с авто-классификацией заметок.

Что если агент напишет что-то не туда?
Vault git-tracked. Любое изменение отслеживается, можно откатить. Плюс хук PostToolUse валидирует каждый файл сразу после записи.

Сколько места занимает vault?
Markdown-файлы занимают минимум. QMD embedding model — ~328MB. Транскрипты сессий в thinking/session-logs/ постепенно накапливаются — периодически чистить.

Как лучше начать — с нуля или с заполненным vault?
Начни с нуля. Заполни только brain/North Star.md (твои цели) и дай агенту поработать несколько сессий. Vault наполняется органически. Не пытайся перенести всё сразу.

Репозиторий — github.com/breferrari/obsidian-mind. Установка через ShardMind — shardmind.io. QMD — github.com/tobi/qmd. Технический разбор — dudarik.com.

Смотрите страницу Claude Code на VibeCoderz и нашу статью про Record a Skill — вместе эти два инструмента дают агенту и память, и повторяемые workflows.

Вопросы по настройке persistent memory для агентных пайплайнов — к Максиму.

Обновлено: октябрь 2026. Источники: GitHub breferrari/obsidian-mind, dudarik.com, ShardMind, Obsidian Vault Hub.