“Sto davvero usando l’AI al massimo del suo potenziale?”
“Perché c’è un divario di prestazioni così grande tra l’AI che usano gli altri e la mia?”
“Sono stanco di inserire le stesse informazioni di base ogni volta che uso l’AI...”
Queste sono frustrazioni comuni. Oggi le risolveremo.
Il motivo per cui l’AI non funziona esattamente come vuoi non è una questione di intelligenza dell’AI; è perché non hai progettato la sua “memoria”.
Hai mai provato questa esperienza usando un’AI come Claude Code?
- Spiegare il tuo lavoro o i tuoi interessi all’AI ogni singola volta.
- Segnalibri che si accumulano, ma non riesci a trovare un articolo salvato un mese fa.
- Qualcun altro ottiene risultati migliori con lo stesso modello Claude.
- La qualità dell’output rimane incoerente nonostante i tuoi migliori sforzi di prompt engineering.
Leggendo questo articolo fino alla fine, capirai appieno come costruire un “Secondo Cervello” usando Claude Code × Obsidian, dal background filosofico ai passaggi specifici di configurazione, e sarai pronto per iniziare da zero oggi.
La combinazione Claude Code × Obsidian è diventata incredibilmente popolare di recente. Sebbene sia in uso da un po’, lo slancio all’estero è particolarmente massiccio in questo momento.
Ad esempio, innescata da una proposta dell’ex membro fondatore di OpenAI Andrej Karpathy, lo stesso CEO di Obsidian, Steph Ango, ha rilasciato competenze di integrazione AI. Le figure chiave del settore si muovono una dopo l’altra.
Gli articoli esteri correlati stanno raggiungendo milioni di visualizzazioni. Il totale delle visualizzazioni supera i 12 milioni, con oltre 80.000 segnalibri.
Il mio articolo precedente che riassumeva questi confronti ha ricevuto segnalibri da oltre 500 persone quando avevo solo 10 follower, a prova di quanto sia utile.
UT ClaudeCode Research Institute
@ClaudeCode_UT
·
Articolo
[Archivio Completo] Spiegazione Approfondita su Come Collegare ClaudeCode al Tuo Secondo Cervello
“L’agente AI non si muove come mi aspettavo... 💢”
“L’AI è totalmente inutile... 😎”
Non è colpa dell’AI, è come la usi...
3 47 425 150K
Prima di iniziare, ho due richieste:
- Salva questo articolo e ritagliati 20 minuti questa settimana per leggerlo.
- Condividilo con chiunque conosci che sia interessato all’AI.
Inoltre, voglio che tu lo provi davvero. Anche solo dire a Claude Code di “leggere questo articolo ed eseguirlo” va bene.
C’è una differenza abissale nell’era dell’AI tra chi salva e dimentica e chi fa questo passo in più.
Analizzerò queste intuizioni dall’estero insieme ai consigli che ho scoperto attraverso il mio utilizzo, in modo che anche un principiante assoluto possa iniziare da zero!
Gli articoli fonte chiave sono qui:
▶︎ @defileo: Claude + Obsidian dovrebbero essere illegali
▶︎ @NickSpisak_: Come Costruire il Tuo Secondo Cervello
▶︎ @sourfraser: Claude + Obsidian = Un vero impiegato AI
Obsidian × Claude Code non è più solo per “smanettoni”
Nella scena AI internazionale, una combinazione sta attirando un’attenzione anomala: Obsidian × Claude Code.
Gli articoli che combinano questi due elementi stanno registrando milioni di visualizzazioni. Solo sei articoli principali hanno totalizzato 12,4 milioni di visualizzazioni e oltre 80.000 segnalibri.
Inoltre, non si tratta solo di hype da parte di influencer AI generici. Il CEO di Obsidian, Steph Ango, ha sviluppato personalmente competenze di integrazione degli agenti AI e le ha rilasciate su GitHub, ottenendo oltre 25.000 stelle. Gli stessi creatori stanno evolvendo i prodotti con la premessa di “usarli con l’AI”.
Un sondaggio mostra che il 44% degli esperti cita l’AI come la tecnologia più importante per la gestione della conoscenza. Anche Lex Fridman usa Obsidian.
Un utente estero ha detto: Ogni mattina quando accendo il PC, l’AI inizia a lavorare da dove si era interrotta ieri senza alcuna spiegazione. Non devo rispiegare il mio contesto lavorativo ogni volta.
Questo sta diventando il nuovo standard per il lavoro intellettuale, non solo un esperimento per smanettoni.
La Maggior Parte delle Persone Usa l’AI come un “Lavoratore Interinale Amnesico”
Il consulente AI internazionale sourfraser l’ha detto perfettamente: “La maggior parte delle persone usa l’AI come un lavoratore interinale amnesico.”
Immagina quanto sarebbe inefficiente se dovessi spiegare chi sei, qual è il tuo lavoro e cosa vuoi ogni singola mattina quando vai al lavoro.
Come membro di questo istituto di ricerca, ero esattamente in quello stato... Ogni volta che usavo Claude Code, digitavo: “Sto ricercando le applicazioni aziendali degli agenti AI, e recentemente mi sono interessato a...” Ora che ho progettato la sua memoria, questa spiegazione non è necessaria. L’AI procede naturalmente con il lavoro mantenendo il contesto.
sourfraser ha condiviso questa esperienza: “Mi ero completamente dimenticato di cosa avevamo deciso in una chiamata. Due giorni dopo, l’ho chiesto a Claude Code, e lo ha recuperato accuratamente.”
Anche usando lo stesso modello Claude, l’output cambia completamente in base alla qualità della “memoria” che fornisci.
L’AI senza memoria è solo un “motore di ricerca con una personalità”. L’AI con memoria diventa un collega che capisce veramente il tuo lavoro.
L’Era della Competizione Basata sulla “Progettazione della Memoria”, Non sulle Prestazioni dell’AI
Il focus dell’utilizzo dell’AI è cambiato significativamente negli anni:
- 2023-2024: Quale strumento AI usare
- 2024-2025: Quali prompt scrivere
- 2025-2026: Quale contesto o strumenti utilizzare
- 2026 in poi: Come progettare e gestire la memoria
La maggior parte delle persone è ancora nella fase di “ottimizzazione dei prompt”. Ma l’ottimizzazione dei prompt ha un effetto una tantum. Devi scrivere un buon prompt ogni volta.
Al contrario, la “progettazione della memoria” ha un effetto composto. Più memoria dai all’AI, più la sua accuratezza nell’output aumenta automaticamente.
La conoscenza cresce con “interesse composto”.
Ci sarà un divario incolmabile nella memoria accumulata tra chi inizia oggi e chi inizia tra sei mesi. L’era della competizione sulle “prestazioni” dell’AI è finita. Poiché usiamo gli stessi modelli, la differenza sta in “cosa fornisci come memoria”.
La Gestione della Conoscenza Ha Sempre Lottato con il “Problema della Sostenibilità”
I tentativi di costruire un “Secondo Cervello” si sono ripetuti per decenni. E quasi tutti sono falliti per lo stesso motivo. Diamo un’occhiata ad alcuni metodi:
[Organizzazione per Cartelle]
Il metodo che tutti provano per primo. Salvare i file per argomento. Potresti ricordare nomi di file come “Materiale_Progetto_v2_Finale_Corretto.pdf”. È un inferno di gestione...
Una volta superati i 100 file, “dov’era quel file?” diventa un evento quotidiano.
[Segnalibri]
Segnalibri del browser. Puoi salvare articoli con un clic. Ma guarda indietro: quanti di quegli articoli salvati hai effettivamente riletto? Cercare lo stesso articolo con la stessa parola chiave un mese dopo è la trappola della “soddisfazione attraverso il salvataggio”.
[Metodo PARA]
La classificazione di Tiago Forte: Progetti / Aree / Risorse / Archivi. Buono per i compiti, ma debole per la pura accumulazione di conoscenza. Organizza “cosa fare” ma non accumula “cosa sai”.
**[Zettelkasten]]
Ideato dal sociologo tedesco Niklas Luhmann, ha portato a oltre 70 libri. È geniale, ma il carico di manutenzione manuale è troppo pesante per le persone normali per essere sostenuto.
[Evergreen Notes]
Proposto da Andy Matuschak. È piuttosto interessante ma ha il punto debole di cadere facilmente nel perfezionismo.
defileo descrive lo schema in cui un “Secondo Cervello” muore:
“Organizza e inizia. La manutenzione si accumula. Salta. La qualità degrada. Torna ad appunti disordinati. Riprova 6 mesi dopo. Ripeti.”
Il punto debole comune di tutti i metodi tradizionali era la “premessa della manutenzione umana”.
Nel 1945, Vannevar Bush immaginò “Memex”, un dispositivo di conoscenza personale. Un dispositivo per risolvere il problema della manutenzione delle informazioni. Ma nemmeno Bush riuscì a risolvere il problema di chi fa la manutenzione.
Poi è arrivata la “LLM Wiki” proposta da Andrej Karpathy, ex fondatore di OpenAI e capo dell’AI di Tesla.
L’AI, incluso Claude Code, legge le fonti, costruisce automaticamente una Wiki e si assume la manutenzione.
Questa è la prima risposta pratica a un problema di 81 anni.
In realtà, la LLM Wiki incorpora tutte le parti migliori dei metodi PKM storici:
- Lo Zettelkasten “una pagina per concetto + interconnessione tramite link + indice”
- Le Evergreen Notes “i concetti si evolvono mentre vengono usati”
- Il MOC (Mappe di Contenuto) “creare una mappa globale della conoscenza con un indice”
L’unica differenza: È fatto da un umano o da un’AI?
L’AI crea automaticamente la struttura Zettelkasten, fa crescere i concetti come le Evergreen Notes e mantiene aggiornato l’indice come il MOC. L’AI ha fondamentalmente risolto il problema per cui i metodi passati finivano con “è buono ma insostenibile”.
Perché Obsidian Viene Scelto
Potresti pensare, “Non va bene anche Notion per la gestione della conoscenza?”
Notion ha i suoi punti di forza. Ma Obsidian viene scelto per la combinazione con Claude Code per tre motivi:
[Testo Semplice: L’AI Può Leggere e Scrivere Direttamente]
I file di Obsidian sono tutti in Markdown. Claude Code è un agente che può manipolare direttamente il file system, quindi può leggere, scrivere e aggiungere link alle note di Obsidian così come sono. Nessuna necessità di API o plugin.
Obsidian è semplicemente un sistema di file md collegati da link. Questa struttura semplice e piatta ha la migliore compatibilità con l’AI.
[Locale: È Veloce]
I dati di Obsidian sono tutti sul tuo PC. Nessuna attesa per la sincronizzazione cloud. I dati non scompariranno se un servizio termina. La velocità con cui Claude Code legge e scrive file locali è la massima.
[Strumento che si Evolve Pensando all’AI]
Proprio di recente, il CEO di Obsidian, Steph Ango, ha sviluppato competenze di integrazione degli agenti AI e le ha rilasciate su GitHub (oltre 25.000 stelle). I creatori stanno evolvendo il prodotto con la premessa dell’uso dell’AI.
Come nota a margine, il punto di forza di Obsidian risiede nella semplicità, quindi fai attenzione a non fare dell’aggiunta di plugin l’obiettivo stesso. Questa è la trappola dell’autofinalizzazione.
Personalmente, sono tutto per Obsidian, ma considerando la leggerezza operativa, anche altri approcci sono efficaci. Li introdurrò di seguito.
C’è Più di un Modo per Dare Memoria all’AI
Attualmente ci sono tre approcci principali per dare memoria all’AI. Sono indipendenti e usati in base allo scopo.
① Metodo LLM Wiki (Obsidian × Claude Code)
Il metodo proposto da Karpathy e spiegato in questo articolo. Metti i materiali grezzi in un vault Obsidian e Claude Code li struttura automaticamente come una Wiki. La Wiki cresce man mano che la usi, aumentando l’accuratezza. Questo ha il più forte effetto di capitalizzazione della conoscenza.
Tuttavia, il consumo di token può essere elevato. Man mano che le fonti si accumulano, il costo per domanda aumenta, quindi è importante usarlo con un senso del costo. Adatto per il monitoraggio a lungo termine di un tema, ricercatori o specialisti.
② Metodo NotebookLM (Google)
Un approccio completamente diverso. Puoi fare domande immediatamente dopo aver caricato le fonti su NotebookLM di Google. È incredibilmente facile.
Tuttavia, la conoscenza non si accumula. È un tipo usa e getta per ogni progetto. Perfetto per “voglio chiedere informazioni su questo materiale proprio ora”, ma non crea una capitalizzazione della conoscenza a lungo termine. Non è un concorrente di Obsidian × Claude Code; il caso d’uso è diverso.
③ Metodo Skills / CLAUDE.md (Solo Claude Code)
Un metodo per scrivere il contesto aziendale in CLAUDE.md di Claude Code. Rimane nella cartella del progetto senza usare Obsidian. Puoi definire “come vuoi che si comporti l’AI”. È il metodo più vicino all'”usare” piuttosto che al semplice “archiviare”.
Non esiste un’unica risposta corretta. È realistico usarli in base allo scopo. Molte persone li usano insieme.
Questo articolo si concentra sul metodo LLM Wiki, che è il più discusso e ha alti effetti di capitalizzazione, spiegando i passaggi per costruire un “Secondo Cervello” con Obsidian × Claude Code.
Da qui inizia la parte pratica. Spiegherò Claude Code, Obsidian e come combinarli.
Iniziamo con Claude Code
Se stai già usando Claude Code, puoi saltare questa parte. Claude Code è uno strumento AI di tipo agente fornito da Anthropic.
In cosa è diverso da ChatGPT o dalla chat di Claude? La differenza più grande è che può leggere e scrivere direttamente file locali.
Le chat AI normali si azzerano quando la conversazione termina. La prossima volta, devi spiegare tutto da capo. Claude Code è diverso. Può leggere i file sul tuo PC, crearne di nuovi e riscrivere quelli esistenti. In altre parole, può contenere “memoria” sotto forma di file.
Semplicemente posizionando un file chiamato CLAUDE.md nella tua cartella di progetto, l’AI lo legge automaticamente. Se scrivi “chi sei”, “cosa apprezzi” e “come vuoi che si comporti”, non avrai bisogno di rispiegare ogni volta.
Piani Tariffari
Esistono diversi piani. Ci sono informazioni che dicono “Claude Code non può essere usato con il piano Pro”, ma poiché questo cambia, al momento, posso usarlo con il piano Pro.
- Pro ($20/mese): Il piano più economico. Ma raggiungerai rapidamente i limiti di utilizzo.
- Max 5x ($100/mese): Utilizzo 5x. Consigliato per un uso serio.
- Max 20x ($200/mese): 20x. Per utenti pesanti.
Iniziare con Pro e passare a Max 5x quando necessario è realistico.
Installazione
Claude Code può essere usato tramite CLI (terminale) o un’app desktop. Se non hai familiarità con il terminale, inizia con la versione desktop. L’installazione tramite CLI richiede Node.js v18+. Scarica la “versione LTS” da nodejs.org.
1npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Una volta installato, basta digitare claude in qualsiasi cartella per avviarlo. Puoi anche chiedere all’app Claude istruzioni su come procedere.
Obsidian è Gratuito e Pronto per Essere Usato Oggi
In parole povere, Obsidian è un’app per prendere appunti gratuita.
Le sue caratteristiche sono semplici: salvato localmente come Markdown, nessun abbonamento, nessun vincolo. I dati sono interamente nelle tue mani. Collegando le note con “[[link]]”, si forma naturalmente una rete di conoscenza. La vista grafico ti permette di visualizzare il quadro generale.
Installazione e Configurazione Iniziale
- Scarica e installa dal sito ufficiale di Obsidian.
- Seleziona “Crea un nuovo vault.” Un Vault è una cartella per memorizzare le note.
- Specifica la posizione di salvataggio (Desktop, Documenti, ecc.).
Primo File: File di Memoria
Una volta creato il Vault, crea un file: “Memoria.md”. Scrivi:
- Qual è il tuo lavoro?
- Su quali progetti stai lavorando?
- Quali strumenti usi spesso?
- Quali sono i tuoi obiettivi di lavoro?
- Quali criteri apprezzi?
sourfraser lo chiama un “documento di onboarding per un nuovo impiegato”. Scrivi un documento che spiega te stesso per l’AI. Questo è il punto di partenza.
20 minuti sono sufficienti. Non deve essere perfetto. Puoi anche far configurare questo a Claude Code. Raccomando di farlo da solo una volta per capire cosa sta succedendo.
Un altro file utile è “Home.md”, che funge da hub per il Vault con link alle note principali.
Struttura delle Cartelle del Vault
Usa la struttura a 3 cartelle raccomandata da Karpathy:
``bash
vault/
├── .raw/ ← Materiali grezzi. Articoli, PDF, appunti.
├── wiki/ ← Pagine di conoscenza generate/mantenute dall’AI.
└── outputs/ ← Deliverable. Report, bozze, ecc.
``
Butta tutto in .raw/ senza organizzare. L’AI si occuperà dell’organizzazione.
Impostare la posizione del Vault su Google Drive permette la sincronizzazione automatica tra macchine.
obsidian-skills e claude-obsidian Fanno Funzionare Tutto
Per coloro che trovano Claude Code e Obsidian confusi e vogliono provarli rapidamente, ecco le informazioni perfette. Esistono due progetti open source per combinarli.
■ obsidian-skills: Il Livello Fondamentale
- Autore: CEO di Obsidian, Steph Ango
- Stelle: 25.720 (al 22/04)
- Licenza: MIT
- GitHub: kepano/obsidian-skills
Un set di competenze che insegna all’AI “come usare Obsidian”. Include 5 competenze:
- obsidian-markdown: Insegna la scrittura corretta di Markdown.
- obsidian-bases: Operazioni sulla vista database.
- json-canvas: Operazioni sulla tela visiva.
- obsidian-cli: Comandi di lettura/scrittura/ricerca del Vault.
- defuddle: Estrae Markdown pulito dalle pagine web (risparmia token tagliando la pubblicità).
■ claude-obsidian: Il Livello Applicativo
- Stelle: 2.570 (al 22/04)
- Licenza: MIT
- Basato sul pattern LLM Wiki di Karpathy.
- GitHub: AgriciDaniel/claude-obsidian
Un set di competenze per far sì che l’AI “costruisca e mantenga un secondo cervello”. Include 10 competenze. Comandi principali:
- /wiki: Configurazione iniziale. Costruisce automaticamente la struttura del Vault.
- ingest [file]: Legge il materiale e genera 8-15 pagine Wiki.
- /save: Salva la conversazione corrente come nota Wiki.
- /autoresearch [argomento]: Esegue 3-5 round di ricerca web su un argomento.
- /canvas: Crea/manipola bacheche visive.
- lint the wiki: Controllo salute per link rotti o contraddizioni.
Ci sono 6 Modalità Wiki: Sito Web, GitHub, Aziendale, Personale, Ricerca, Libro/Corso.
Installazione
Metodo 1: Installa come plugin
``bash
claude plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-obsidian
claude plugin install claude-obsidian@claude-obsidian-marketplace
``
Metodo 2: Clona il repository
``bash
git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian
cd claude-obsidian
bash bin/setup-vault.sh
``
Eseguire setup-vault.sh imposta i colori della vista grafico, CSS e le strutture delle cartelle. Apri questa cartella come Vault in Obsidian per iniziare.
La Struttura del Vault Risultante
Eseguire /wiki crea:
``bash
claude-obsidian/
├── .raw/ ← Materiali grezzi (Claude legge solo)
├── wiki/
│ ├── index.md ← Indice (aggiornato automaticamente)
│ ├── hot.md ← Cache del contesto recente (~500 parole)
│ ├── log.md ← Registro operazioni
│ ├── overview.md ← Riepilogo del Vault
│ └── {argomento}/ ← Pagine Wiki (1 concetto per pagina)
├── _templates/ ← Template per note
└── _attachments/ ← Immagini/PDF
``
Questa struttura risolve il problema della sostenibilità: l’AI crea e mantiene automaticamente tutto. Tu metti solo i materiali in .raw/.
Plugin consigliati:
- Templater: Applica template automaticamente.
- Obsidian Git: Auto-commit ogni 15 minuti per il controllo versione.
- Web Clipper: Estensione del browser per salvare pagine in
.raw/con un clic.
Operazione Quotidiana: “Input → Chiedi → Cresci”
① Input
Butta i materiali in .raw/ e digita ingest [file]. L’AI genera 8-15 pagine Wiki con una media di 12 wikilink ciascuna, rendendo la rete naturalmente densa.
② Chiedi
Chiedi alla Wiki: “Cosa sai su [argomento]?” Claude Code legge hot.md e index.md per trovare le pagine rilevanti. Questo mantiene costanti i costi dei token anche quando il vault cresce fino a migliaia di pagine.
③ Cresci
Usa /save per memorizzare le intuizioni della conversazione. defileo dice: “Gli umani scelgono le fonti, fanno buone domande e pensano al significato. Claude fa il resto.”
KanikaBK automatizza persino i briefing mattutini in cui Claude Code scansiona Posta in arrivo e NoteQuotidiane per estrarre compiti e aggiornare le liste di idee. Usa lint the wiki ogni 10-15 ingestioni per correggere link rotti o contraddizioni.
Sperimenta l'”Interesse Composto”
sourfraser descrive la crescita:
- Settimana 1: Risposte di base.
- Mese 1: Acquisisce informazioni sul cliente, struttura del team e processi.
- Mese 2: L’AI inizia a segnalare cose che gli umani hanno perso.
La Maggior Parte delle Persone si Ferma alla “Soddisfazione del Costruire”
Molte persone passano tempo nella configurazione e poi non la usano mai. Evita questi schemi:
- Passare troppo tempo sui plugin.
- Cercare di progettare una struttura di cartelle perfetta.
- Ossessionarsi sulla qualità delle prime note.
defileo dice: “Il vault non deve essere perfetto. Deve essere reale.” Inoltre, fai attenzione agli “errori composti” — se salvi informazioni sbagliate, le risposte dell’AI si distorceranno. Usa lint the wiki per mantenere la qualità.
Realizza i Vantaggi nel Primo Mese
La configurazione è veloce — a me ci sono voluti meno di 10 minuti. Non cercare di essere generale all’inizio; concentrati su un tema (es. preparazione vendite, materiali per webinar, link per YouTuber) per sperimentare rapidamente l’effetto.
Roadmap di 1 Mese:
- Settimana 1: Configura Claude Code, Obsidian e le competenze. Scrivi Memoria.md. Inserisci 3 materiali.
- Settimana 2-3: Abituati a inserire articoli e appunti. Fai domande alla Wiki.
- Settimana 4: Sperimenta l’AI che risponde istantaneamente a “quella cosa che ho cercato la settimana scorsa”.
Nel 1945, Vannevar Bush sognò Memex. 81 anni dopo, sta diventando realtà tramite Claude Code × Obsidian. Progettare la memoria è una struttura a capitalizzazione. Coloro che iniziano presto creeranno un vantaggio incolmabile.
Riepilogo
- La prossima fase dell’AI è la “Progettazione della Memoria”. I prompt sono una tantum; la memoria si capitalizza.
- L’AI ha finalmente risolto il “problema della sostenibilità” della gestione della conoscenza.
- Il testo semplice di Obsidian è perfetto per l’AI. L’integrazione con Claude Code è senza soluzione di continuità.
obsidian-skillsè il fondamento;claude-obsidianè l’applicazione.- Ciclo quotidiano: Input → Chiedi → Cresci. I costi rimangono costanti man mano che il vault cresce.
- Non limitarti a costruirlo; usalo. Le prime note possono essere di bassa qualità.
- Inizia questo fine settimana e tra un mese l’AI sarà il tuo collega più informato.
Se questo è stato utile, segui @ClaudeCode_UT (UT Claude Code Research Institute). Forniamo tecniche pratiche e intuizioni uniche dall’estero ogni giorno per rendere il tuo Claude Code più potente!
