Es gibt nur einen Grund, warum du durchschnittliche Antworten von der stärksten KI bekommst.
Weil diese KI nichts über dich weiß.
Sie kennt dein Unternehmen nicht, deine Kunden nicht und auch nicht, was du gestern entschieden hast. Also rät sie jedes Mal von null. Und Schätzungen, egal wie gut, erreichen immer nur eine "durchschnittliche Punktzahl."
Ich habe dieses Problem gelöst, indem ich mit Claude Code eine "Kopie meiner selbst" erstellt habe. Fachlich ausgedrückt ist es ein Second Brain. Es ist ein System, in dem deine Erinnerungen, Urteile und dein Schreibstil auf einer Festplatte in einem Format gespeichert werden, das KI lesen und schreiben kann.
Ich betreibe das seit mehreren Monaten und habe es für Fable 5 komplett neu aufgebaut. Version 2.0. Ich werde in diesem Artikel alles beschreiben – was ich gemacht habe, wie ich es gemacht habe, den Code und die Ordnerstruktur. Ich habe alle Vorlagen und Skripte auf GitHub bereitgestellt, also nimm sie und entwickle sie für dich weiter.
→ github.com/chaenmasahiro0425/exbrain
Was ist ein Second Brain überhaupt? ── Nur ein Ordner auf Basis von Obsidian
Es ist kein großartiges Gerät. Seine wahre Identität ist ein Bündel von Markdown-Dateien auf einem Mac. Du betrachtest es mit Obsidian (einer kostenlosen Markdown-App), und Claude Code liest und schreibt direkt in den Ordner. Keine Plugins oder Verbindungen nötig. Menschen lesen mit Obsidian, und die KI greift auf den Ordner zu. Beide sehen dasselbe "Gehirn."
Es funktioniert auch, wenn der PC geschlossen ist (automatisierte Cloud-Aufgaben). Du kannst es auf einem iPhone lesen (iCloud-Synchronisation). Und egal, zu welchem Modell du wechselst, dieses Gehirn überlebt. Das ist der wichtigste Teil. Wenn man den Mechanismus in ein Blatt bringt, läuft er so ab: Speichern → Verweben → Nutzen.
Selbst mit dem gleichen Fable 5 wird es im Moment der Verbindung mit diesem Gehirn zu einer anderen Maschine. Der Code folgt deiner Architektur, der Text ist in deiner Stimme geschrieben, und die Vorschläge basieren auf den Fakten, die du besitzt.
Eine Lehre aus dem Betrieb über mehrere Monate
Letztes Jahr habe ich die erste Generation gebaut, die sich auf drei Dateien konzentrierte: SOUL / MEMORY / DREAMS. Es war ein System, in dem tägliche Protokolle, X-Clips und Besprechungsnotizen automatisch gesammelt wurden. Nach ein paar Monaten Betrieb habe ich etwas sehr deutlich gelernt.
Rohe Protokolle sammeln sich von selbst an, wenn man sie in Ruhe lässt. Aber "kompiliertes Wissen" verrottet, wenn man es in Ruhe lässt.
Tägliche Notizen und Clips werden durch Automatisierung jeden Tag dicker. Kundenseiten und Indizes wurden jedoch innerhalb weniger Wochen veraltet.
Eine im April erstellte Kundenliste blieb eingefroren und wusste nichts von einem einzigen neuen Projekt aus dem Juli. Ein Gehirn, das nur wächst, wenn man daran denkt, es zu füttern, stirbt in drei Wochen.
Also habe ich es in "4 Schichten" unterteilt ── Das 2.0-Design
In 2.0 habe ich aufgehört, alles in eine Kiste zu stecken. Ich habe es in vier Schichten mit unterschiedlichen Eigenschaften unterteilt und pro Schicht nur einen einzigen "Schreiber" festgelegt. Wenn es nur einen Schreiber gibt, treten Synchronisationskonflikte strukturell nicht auf. Identität (Persönlichkeit) wird nur von Menschen geschrieben, Zusammenfassung (Digest) nur von der Cloud, Wiki (Wissen) von einem nächtlichen Compiler und Rohdaten (Raw Logs) durch automatische Sammlung.
Warum die Rohdatenschicht unantastbar machen? Denn wenn dieselbe KI wiederholt dieselbe Notiz liest und neu schreibt, schmelzen Details dahin und Fehler häufen sich mit Zinseszins. Durch das Einfrieren der Rohprotokolle kann die Wissensschicht darüber beliebig oft neu aufgebaut werden.
Dieses Update wurde unter Bezugnahme auf den folgenden ausländischen Artikel erstellt.
https://x.com/masahirochaen/status/2073548158270144705
Das Herzstück von 2.0 ── Der "Nightly Compiler"
Das ist die Hauptsache. Ich habe die Aufgabe, Rohprotokolle in Wissen umzuwandeln, einem automatischen Compiler überlassen, der jede Nacht um 23:30 Uhr läuft. Jede Nacht wacht dieses Ding auf, liest die Protokolle des Tages und neue Clips und aktualisiert automatisch Seiten für Kunden, Personen und erwähnte Tools, komplett mit Quellenlinks. Wenn es heißt "Mit CyberAgent für 4,5 Millionen vereinbart", wird diese Tatsache auf der entsprechenden Seite abgelegt.
Es gibt drei Mechanismen, um zu verhindern, dass es außer Kontrolle gerät. ① Das LLM nicht an git heranlassen. ② Beschränken, wo es schreiben kann, nach Schichten (nicht an Rohdaten oder Identität heranlassen). ③ Wenn eine Änderung in Rohdaten auftritt, diese automatisch wiederherstellen und den Commit stoppen. Und die Kosten sind entscheidend. Die Kompilierung ist Routinearbeit, also führe sie mit dem günstigsten Modell aus. Premium-Modelle müssen nur für den wöchentlichen Integrationsdurchlauf herauskommen.
Der "Loop", der das Gehirn am Leben erhält
Ein Second Brain lebt nach Zeitplan, nicht nach Erinnerung. Zu Beginn jeder Sitzung injiziert ein Primer den heutigen Kontext, tägliche Notizen werden morgens und abends erstellt, X-Lesezeichen werden alle 4 Stunden gesammelt, jede Nacht kompiliert, und am Sonntag laufen Verfallserkennung (Lint) und wöchentliche Zusammenfassungen. Premium-Modelle arbeiten nur einmal pro Woche. Alles andere wird von günstigen Modellen und Shell-Skripten erledigt. Routinen an Top-Modelle zu werfen ist, als würde man Geld zum Fenster hinauswerfen.
Du musst nicht täglich die "Erinnerungen, die du gesehen hast" auswählen
"Muss ich selbst auswählen, welche Artikel gut sind?" ── Nein. Das ist die Antwort dieses Designs.
Wenn dir auf X etwas ins Auge fällt, setze einfach ein Lesezeichen. Die Clip-Funktion alle 4 Stunden leitet es automatisch in die Rohdatenschicht (inzwischen sind 1.467 Elemente zusammengekommen).
Es ist auch in Ordnung, einfach einen Artikel-Link in eine Slack-DM zu werfen. Alles, was Menschen tun, ist "sehen." Die Auswahl wurde zur Aufgabe des nächtlichen Compilers gemacht. Wir haben das Lesen vom Erinnern getrennt.
Und dann kam Fable 5 ── Ich habe 80 % der "Anweisungen", die ich angehäuft hatte, weggeworfen
Die Regeln, die ich über mehrere Monate geschrieben hatte, waren unversehens riesig geworden. Das Erste, was ich beim Wechsel zu Fable 5 tat, war, 80 % davon zu "löschen."
Alte Modelle kehrten zu durchschnittlichen Ergebnissen zurück, es sei denn, man gab ihnen Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Also fügte ich endlos "mach dies nicht, mach das nicht" hinzu. Fable 5 ist anders. Es erfasst Intelligenz und Geschwindigkeit durch Aufwand (Arbeitsstunden), und das gewünschte Verhalten braucht nur einen "kurzen Satz." Als ich aufhörte, Dinge aufzulisten, wurde es tatsächlich intelligenter.
Für den Second Brain war das Rückenwind. Fähigkeiten und Prompts, die für ältere Generationen aufgebläht waren, senken bei Fable 5 tatsächlich die Qualität.
Also habe ich in 2.0 die Compiler-Prompts und die CLAUDE.md gekürzt. Du musst nur "Fakten" im Gehirn speichern. Das Verhalten wird kürzer, je intelligenter das Modell wird.
Zusammenfassung ── 7 Schritte, um eine "Kopie deiner selbst" zu erstellen
① Erstelle einen Vault (Obsidian-Ordner)
② Unterteile in 4 Schichten (raw / wiki / digest / identity) und lege einen Schreiber pro Schicht fest
③ Wirf alles, was du hast, in raw
④ Richte die nächtliche Kompilierung ein (jede Nacht, mit einem günstigen Modell)
⑤ Erkenne "Verfall" mit einem wöchentlichen Lint (Sonntag, kein LLM)
⑥ Verwandle Recherche durch Verifizierung in Vermögenswerte
⑦ Verwende INDEX als Eingang und verbiete vollständige Scans
Das Modell am Steuer wird sich wieder ändern. Aber der Vault wird jeden Übergang überleben. Und das schriftliche Feedback wird das Gehirn jede Woche intelligenter machen, egal wer fährt. Du kannst die kleinste Version in einer Stunde erstellen. Ein Ordner, zehn Dateien, die über dein Geschäft geschrieben sind, und ein Agent, dem gesagt wird, "lies das zuerst." Danach wird dir die Ausgabe den Rest sagen.
Ich habe alles als Open Source bereitgestellt. Die Vorlagen, die Skripte und die README auf Englisch und Japanisch. Bitte bediene dich. → github.com/chaenmasahiro0425/exbrain
