Ik bouwde een kopie van mezelf in Obsidian.
Ik heb jarenlang elk systeem geprobeerd om informatie en processen te beheren. CRM’s, projecttools, wiki’s, SOP’s, elke notitie-app die ooit met veel bombarie werd gelanceerd.
Toen begon ik een second brain te bouwen in Obsidian, gekoppeld aan AI. Mijn manier van werken veranderde compleet.
Als ik nu begin aan mijn werkdag, heb ik een co-piloot die eigenlijk een kloon van mij is. Voor iemand die een beetje een perfectionist is (knipoog), is dat een geweldige manier om mezelf te versterken. Een werkende kopie van mij, die alle belangrijke informatie bewaart en die veel beter onthoudt dan ik.
Waarom context alles is
Wat een AI-co-piloot maakt of breekt, is niet de prompt. Het is context. Wie je bent, wat je weet, hoe je werkt, wat je hebt besloten en waarom. Zonder die context praat je elke keer met een vreemde. Mét die context kan het taalmodel werken als een collega die het account echt kent.
Andrej Karpathy maakte deze aanpak eerder dit jaar populair. Een gewone map met Markdown-bestanden als contextlaag, in plaats van de zwaardere opzet die de branche RAG noemt. Voor alles kleiner dan enterprise-schaal is die ruil een makkelijke keuze. De agent leest het echte bestand, niet een vaag gematcht fragment.
De hele installatie: je hebt een map.
Hoe ziet dat er in de praktijk uit?
Elk meetingtranscript. Elke SOP. Oude projectnotities, auditnotities van een jaar terug, beslispagina’s van zes maanden geleden. Het staat allemaal op één plek, en de agent leest het voordat ik dat doe. Ik zoek niet meer, de agent zoekt. Hij haalt de relevante stukken sneller en beter boven dan ik ooit kon. Zo baseer ik mijn beslissingen beter op wat ik eerder zelf al heb uitgedacht.
En ik werk niet meer alleen. Er is altijd iemand om mee te praten. Iemand die nooit ziek is en die steeds beter wordt.
Wat het eigenlijk is
Het is een Obsidian-vault. Gewone Markdown-bestanden in een map op mijn computer. De rest is wat het nuttig maakt:
-
De bestanden blijven op mijn computer. Ze zijn niet aan één app gebonden. De kennis zit dus niet vast in de eigen database van een of ander bedrijf, met welke app ik ze ook open.
-
Het zit ook niet vast aan één taalmodel. Steph Ango, de CEO van Obsidian, heeft daar een term voor: file over app. Je bestanden moeten langer meegaan dan elke tool waarmee je ze leest. Ik wissel vrij vaak van taalmodel, en de context is wat je mee wilt nemen. Omdat het second brain op mijn eigen machine staat, kan ik binnen een paar minuten een ander taalmodel aansluiten.
Ik houd de structuur simpel. Vier mappen bovenaan: projects, entities, concepts, decisions. Projects is lopend werk. Entities zijn klanten en leveranciers. Concepts zijn patronen die ik wil onthouden. Decisions legt vast waarom ik op een bepaald account, op een bepaalde datum, voor X koos en niet voor Y.
Dat is de hele structuur. Meer is het niet.
Er is ook een grafiekweergave (screenshot hieronder). Die laat de verbanden tussen de notities zien, en ik kijk graag hoe hij groeit. Het begint op een echt brein te lijken.
Hoe het met de tijd beter wordt
Want het wordt beter, zoals het brein van een kind groeit. Eén nieuw feit, één nieuw patroon, één nieuwe uitzondering tegelijk. Tot de laag context eronder zo dik is dat je niet meer merkt dat hij er is.
De agent verzamelt zelf context. Hij leest mijn mail, mijn meetingtranscripten, mijn chatapps: WhatsApp, Slack, noem maar op. Elke dag groeit de vault.
Een van de belangrijkste dingen die erin staan, zijn mijn principes voor Google Ads-beheer. Een document waar ik steeds iets aan toevoeg, gedistilleerd uit twintig jaar werk. Veel van die principes gaan in tegen wat de interface van Google aanraadt. De agent leest het document voor elke audit, elk herstructureringsplan en elke aanbeveling die hij voor een klantaccount opstelt. Elk nieuw principe dat ik toevoeg, geldt voor elke klant, zonder dat ik iemand eraan hoef te herinneren.
Ik heb er nu alles in staan. Eerlijk gezegd is dat een beetje eng. Ik pers eigenlijk ruim twintig jaar samen in één vault en geef Claude de sleutels. Maar het heeft me ook heel erg geholpen.
Wat het niet doet
Het neemt de beslissingen niet voor mij. Het denkwerk is nu versterkt. De agent denkt met me mee, en soms voor me. Maar de beslissingen zijn van mij, en ik houd zelf het stuur.
Het groeit ook niet uit het niets. Elke bron waar de agent uit put, is een koppeling die ik zelf moest aanleggen: mijn mail, mijn meetingtranscripten, mijn chatapps, de vault zelf. De meeste kostten weken. Obsidian legt die koppelingen niet aan. Dat doe jij.
Zodra het gekoppeld is, merk je het resultaat snel. Ik voelde het binnen een paar uur, niet pas na maanden. Daarna draait het werk om selecteren: bepalen wat erin komt en wat weg mag, waar het komt te staan en wanneer je het bijwerkt. Het systeem zelf wordt beter terwijl je bezig bent.
Het leest de vault ook niet uit zichzelf, zonder dat je erom vraagt. Vroeger moest ik zeggen: “vergeet niet het second brain te lezen voor dit onderwerp.” Sinds kort heb ik dat zo ingericht dat het niet meer hoeft.
Het is geen magie. Het is een map met Markdown-bestanden, en een agent die weet hoe hij erin moet lezen en schrijven.
Dus ja. Het is me een rit geweest, en ook echt een trip, en ik gun je dat je zelf een versie hiervan meemaakt.
Na twintig jaar heb ik eindelijk een collega die me beter begrijpt dan wie ook, en die net zo hard gaat als ik. En hij wordt langzaam beter in mij zijn dan ikzelf, voor de delen van mij die dingen vergeten.
Wil je zien hoe een bepaald onderdeel werkt (de techniek erachter, de regels, de manier waarop het groeit)? Dan schrijf ik daar mijn volgende stuk over.