Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Переобучился

Как сделать так чтобы ИИ-ассистент помнил всё между сессиями

Главная проблема при работе с LLM над реальными проектами — отсутствие памяти. Каждая новая сессия начинается с нуля: нужно заново объяснять архитектуру, контекст, что уже сделано. Это тратит токены и время. Андрей Карпата описал паттерн под названием LLM Wiki — способ решить эту проблему. Идея в том, что LLM не просто отвечает на вопросы, а ведёт и обновляет персональную базу знаний: структурированный markdown-файлы с описанием проектов, стиля, решений. Один раз прочитал страницу — сразу в контексте. Как устроена реализация на практике: Хранилище в Obsidian. Папка с markdown-файлами: по одной странице на каждый проект (стек, архитектура, рабочая ветка, статус, баги) и отдельный блок для блога (стилистический гид, контент-план, архив постов). Claude пишет и обновляет эти файлы — не вы. CLAUDE.md в каждом проекте. Файл с инструкцией: что читать при старте, как обновлять после изменений. Плюс глобальный файл на уровне всей папки с проектами — подхватывается автоматически, в том числе для
llm-wiki

Главная проблема при работе с LLM над реальными проектами — отсутствие памяти. Каждая новая сессия начинается с нуля: нужно заново объяснять архитектуру, контекст, что уже сделано. Это тратит токены и время.

Андрей Карпата описал паттерн под названием LLM Wiki — способ решить эту проблему. Идея в том, что LLM не просто отвечает на вопросы, а ведёт и обновляет персональную базу знаний: структурированный markdown-файлы с описанием проектов, стиля, решений. Один раз прочитал страницу — сразу в контексте.

Как устроена реализация на практике:

Хранилище в Obsidian. Папка с markdown-файлами: по одной странице на каждый проект (стек, архитектура, рабочая ветка, статус, баги) и отдельный блок для блога (стилистический гид, контент-план, архив

постов). Claude пишет и обновляет эти файлы — не вы.

CLAUDE.md в каждом проекте. Файл с инструкцией: что читать при старте, как обновлять после изменений. Плюс глобальный файл на уровне всей папки с проектами — подхватывается автоматически, в том числе для новых проектов.

Синхронизация с Things 3. Скрипт на Python + AppleScript: читает текущие задачи, добавляет новые из плана, пропускает дубликаты. Задачи высокоуровневые — один этап работы, не микрошаги.

Результат: возвращаясь к проекту через неделю не нужно тратить время на восстановление контекста. Всё уже описано и актуально.