Проводник Obsidian PARA

структура domain-first v2.0

система: соответствует требованиям

Симулятор жизненного цикла заметки

интерактивно
📅
Дневники
🚀
Проекты
📖
Ресурсы
🌿
Сферы
🗄️
Архив
Заметка

Валидатор Frontmatter

в реальном времени

Методология PARA

руководство

Метод PARA (разработанный Тьяго Форте) делит всю цифровую информацию на четыре категории на основе уровня её активности (нацеленности на действие), а не по thematic пакам. Это снижает умственную перегрузку и помогает быстро находить нужный контекст.

🚀
Projects (Проекты): Временные задачи с конкретной целью и дедлайном. Требуют краткосрочной концентрации усилий (например, миграция NAS, подготовка релиза).
🌿
Areas (Сферы ответственности): Сферы деятельности с постоянными стандартами, не имеющие даты окончания (например, семейный бюджет, здоровье, обслуживание серверов).
📖
Resources (Ресурсы): Долговечные справочные материалы, руководства, конспекты, инструкции по интересующим темам (шаблоны, скрипты, полезные ссылки).
🗄️
Archive (Архив): Неактивные материалы из первых трех разделов (завершенные проекты, неактуальные зоны ответственности, устаревшие инструкции).

Доменная структура (Domain-First)

В этом хранилище PARA применяется локально к каждой из 10 областей знаний (доменов) (AI, Dev, HomeLab и др.). Это позволяет избежать огромных глобальных папок и сохранять контекст сгруппированным по сферам жизни.

Правила переноса заметок

  • Проект завершен или наступил дедлайн → переносится в Archive/.
  • Сфера ответственности больше не актуальна → переносится в Archive/.
  • Инструкция или статья устарели → переносятся в Archive/.

Регламент обзоров

  • Еженедельно: разбор папок Projects/, чистка завершенных проектов с изменением статуса на closed.
  • Ежеквартально: обзор папок Areas/, перенос устаревших сфер и документов в архив.
  • Раз в полгода: аудит тегов на соответствие tags.yaml.

ИИ-агенты и Навигация (AI Awareness)

контекст

Наличие служебных файлов (_index.md, _Conventions.md, AGENTS.md) формирует архитектуру AI Agent Awareness. Это позволяет ИИ-агентам мгновенно ориентироваться в хранилище без долгого и дорогого сканирования всего диска.

1. Зачем нужны файлы индексов (_index.md)

Каждая папка с 5 и более файлами обязана иметь _index.md. Это «карта» каталога. В ней выводятся описания when: из Frontmatter каждой заметки. LLM-агент считывает этот индекс и сразу видит, в каком файле искать нужные инструкции.

2. Локальные правила (_Conventions.md)

Содержат специфичные для папки или домена правила (форматы, допустимые теги, схемы). Агент читает их при входе в домен, что исключает «слепые зоны» и предотвращает ошибки в структурировании данных.

3. Инструкции ИИ (AGENTS.md и заглушки)

Файл AGENTS.md содержит глобальные инструкции. А файлы CLAUDE.md и GEMINI.md являются заглушками (shims), перенаправляющими соответствующих ИИ-клиентов на чтение AGENTS.md для обеспечения единых стандартов.

Влияние на поиск и экономию токенов

  • Мгновенная ориентация: Агент считывает всего 2 файла вместо сканирования сотен документов.
  • Чистые wiki-ссылки: Использование ссылок относительно корня Vault без ../ путей гарантирует корректный парсинг связей как в Obsidian, так и для LLM.
  • Экономия токенов: Оптимальное представление структуры экономит контекст и деньги.

Сетка областей знаний

Выберите область знаний ниже, чтобы изучить ее локальную структуру PARA.