Как построить второй мозг с Fable 5

Источник: https://x.com/EXM7777/status/2073045719020343705

Автор: Machina

Я покажу вам шаг за шагом, как превратить Fable 5 в машину, которая знает ваш бизнес вдоль и поперёк... и выдаёт результаты, совершенно не похожие на то, что получают все остальные

инструмент — это второй мозг, построенный в Obsidian, и небольшая группа людей уже использует такой... ровно та же модель, но в каждом результате — разница целого мира

самая умная модель на рынке весь день выдаёт среднюю работу по одной причине: она ничего не знает о вас

нет контекста о вашем бизнесе, вашей аудитории, ваших прошлых решениях... поэтому она угадывает, а угадывание читается как универсальный шаблон

подключите её к собственной базе знаний — и та же модель становится другой машиной

код следует вашей архитектуре, контент звучит как вы, текст опирается на исследования, которыми владеете вы... и вы видите это с первого дня

и это работает для ЛЮБОГО процесса, который вы запускаете: кодинг, маркетинг, контент, продажи, исследования

запускать AI-агента без второго мозга — значит тратить время впустую... и разрыв только растёт, потому что каждый новый файл в мозге делает каждый будущий запуск умнее, навсегда

я каждый день использую именно эту машину... она стоит за каждой статьёй, каждым гайдом и каждым продуктом, который я выпускаю

это полная система... что такое второй мозг на самом деле, структура папок, по которой агент сам ориентируется, как наполнить её целями, поддерживать живой с помощью циклов, запустить поверх неё настоящую исследовательскую машину, читать её без сжигания денег и встроить её во всё, что вы создаёте

если вы хотите научиться получать максимум от Fable 5 и зарабатывать с её помощью, для этого существует сообщество real time AI ops: weeklyaiops.com

та же модель, другая лига

вот цифры, стоящие за этим утверждением

в бухгалтерии модель, работающая без истории клиента, достигает примерно 70% точности

дайте ей историю транзакций клиента — и она начинает с 85% и поднимается выше 90%

в модели ничего не изменилось, изменились знания

с письмом всё работает так же

модель среднего уровня с хорошо собранным профилем голоса выдаёт более узнаваемый результат, чем Fable 5 вообще без профиля

файлы несут большую часть результата сильнее, чем уровень модели

и сама модель вознаграждает это жёстче, чем всё, что было до неё

в собственном тестировании Anthropic Fable играла в полноценную deck-building игру с файловой памятью и улучшалась в три раза сильнее, чем предыдущий флагман

одна игра, протестированная поставщиком, пока никем не воспроизведённая... но действие, на которое указывает эта цифра, стоит вам папки с markdown, так что его стоит сделать в любом случае

прежде чем строить, я должен сказать вам кое-что: модель не находит всё в ваших заметках магическим образом

она действует на основе знаний, которые живут вне разговора, и цитирует, откуда взят каждый фрагмент

память принадлежит вам, лежит на вашем диске, в обычном тексте, который вы можете открыть и прочитать

дайте ей несколько недель — и агент начнёт ссылаться на решения, о которых вы уже забыли

первый вопрос — где должна жить эта память

ответ ничего не стоит, и, возможно, у вас это уже установлено

что такое Obsidian за одну минуту

Obsidian — это бесплатное приложение, которое работает поверх папки с markdown-файлами на вашем компьютере

никакой базы данных, никакой облачной привязки... ваши заметки — это обычные текстовые файлы, которыми владеете вы, а приложение — просто красивое окно в них

вам нужны только две его функции:

[[wikilinks]]: напишите двойные квадратные скобки вокруг имени любой заметки, и две заметки будут связаны

graph view: Obsidian рисует каждую заметку как точку, а каждую ссылку как линию, так что вы видите свои знания как сеть

и это идеально подходит агентам: поскольку vault — это просто папка, Fable работает с ним напрямую через Claude Code, терминальное приложение, в котором модель запускается на вашей машине

без плагина, без коннектора, без специальной настройки... агент читает и пишет markdown-файлы, Obsidian показывает вам, что изменилось

вы используете приложение, агент использует папку, оба смотрят на один и тот же мозг

и прежде чем вы приготовитесь к большому проекту: стартовая версия всего, что описано в этой статье, занимает около часа, а когда правила чтения настроены, она работает за копейки... денежная часть получит отдельный раздел

то, что отличает мозг от кучи файлов, — это структура... и именно в структуре почти все ошибаются

структура: четыре части, ничего лишнего

идея идёт от llm-wiki Карпати: относитесь к своей базе знаний как к кодовой базе

Obsidian — редактор, модель — программист, wiki — код

после изучения публичных сетапов людей, репозиториев, вирусных шаблонов и тредов о провалах постоянно всплывали четыре части:

raw - сюда без изменений попадает всё, что вы собираете: статьи, расшифровки, заметки звонков, страницы конкурентов... read-only история, агент никогда её не переписывает

entities - одна страница на каждую конкретную вещь: клиент, конкурент, инструмент, человек

concepts - одна страница на каждую идею: стратегия, паттерн, урок

INDEX.md - парадный вход: каждая страница перечислена с описанием в одну строку, чтобы агент знал, что существует, не открывая всё подряд

работа агента — компиляция: он читает новый материал в raw/ и обновляет страницы сущностей и концепций, попутно связывая их ссылками

а правила письма настолько просты, что помещаются в четыре строки:

один урок на файл, с кратким резюме в одну строку наверху

обновлять существующую страницу вместо создания дубля

удалять заметки, которые оказались неверными

всегда держать сырые источники и скомпилированные страницы отдельно

почему raw/ остаётся нетронутой: когда один и тот же агент снова и снова читает и переписывает одни и те же заметки, детали размываются, а ошибки накапливаются

папка raw — ваш источник истины, а wiki становится умнее поверх неё

и страницы — это только половина ценности... настоящая грань скрывается в связях между ними

графы знаний: почему это становится лучше по мере роста

каждая [[ссылка]], которую агент пишет между двумя страницами, — это ребро в графе

именно это отделяет vault от кучи заметок: база знаний, основанная на поиске, по мере роста становится шумнее, потому что больше файлов означает больше мусора в каждом поиске

связанная wiki по мере роста становится сильнее, потому что каждая новая страница встраивается в сеть и делает окружающие страницы полезнее

когда агенту нужно на что-то ответить, он не сканирует всё... он идёт по ссылкам

от страницы клиента к концепции кампании и затем к странице конкурента, следуя связям так, как вы следовали бы собственной памяти

собственный vault Карпати насчитывает около 100 статей и 400 000 слов, всё скомпилировано моделью, всё связано

откройте graph view через две недели такой работы — и вы увидите свой бизнес как живую карту... одна эта картинка меняет то, как вы думаете о том, что знаете

так как же наполнить всё это, не тратя месяц на копипаст?

наполните это целями

первый шаг — backfill, и система целей Fable создана именно для такой задачи

/goal в Claude Code позволяет задать одну финишную черту, и модель продолжает работать самостоятельно, пока вторая, меньшая модель читает рядом как судья и подтверждает, что черта пересечена

фокус в том, что судья видит только то, что находится в разговоре, поэтому цель должна требовать доказательства, которое он сможет прочитать:

перед запуском наполните raw/ тем, что у вас уже есть: старые расшифровки чатов, сохранённые треды, экспорт приложения заметок, клиентские папки, прошлые исследования

затем отойдите — и вернитесь к скомпилированному мозгу

два правила сохраняют честность backfill:

каждое изменение отправляется как diff, точные строки до и после, а не как заявление... если агент говорит, что обновил страницу, diff это доказывает

страница без ссылки на источник обратно в raw/ помечается, ей не доверяют

backfill даёт вам скомпилированный мозг... поддерживать его живым — другая задача, и именно её все пропускают

поддерживайте его живым с помощью циклов

второй мозг, который растёт только когда вы вспоминаете его покормить, через три недели становится мёртвым мозгом

поэтому обслуживание запускается по расписанию, а не по памяти:

после каждой сессии: hook, небольшой скрипт, который срабатывает сам при завершении сессии, добывает то, что только что произошло... принятые решения, пойманные ошибки, подтверждённые паттерны, записывает это в vault как датированные заметки... работа, которую вы уже сделали, становится памятью без ручной раскладки по папкам

каждую ночь: compile pass на дешёвой модели читает новый сырой материал за день и обновляет wiki-страницы... рутинная работа, рутинный уровень

каждую неделю: lint pass ищет противоречия, дубли страниц и мёртвые ссылки... это цикл, который держит граф чистым, и он нужен потому, что необслуживаемые wiki гниют

каждую неделю: один synthesis pass на большой модели читает весь vault и записывает, что изменилось за неделю, что дрейфует, что заслуживает внимания

последний пункт — единственный проход, где премиальная модель действительно заслуживает своё место

всё остальное работает на дешёвом уровне, потому что обновление заметок — рутинная работа, а направлять рутину в Fable — это способ сжигать деньги впустую

обслуживание держит vault чистым... но откуда берётся материал, который делает его ценным?

исследовательский workflow, который его питает

здесь vault перестаёт быть хранилищем и становится преимуществом, и это же шаг, на котором обычно внутрь попадает мусор

типичное AI-исследование — это один промпт в чатбот, и ответ умирает в истории прокрутки

хуже того, оно построено на устаревших знаниях... в AI советы шестимесячной давности часто уже активно неверны, а настоящий практический слой — что люди запускают прямо сейчас, что ломается, что работает — живёт в соцсетях, а не в официальной документации

поэтому исследовательская машина работает так:

внутрь попадает один вопрос, и он разбивается на 3–5 подвопросов

параллельные агенты расходятся веером, каждый ищет на своей поверхности: соцсети для практического слоя, веб для документации и цен, скраперы вытаскивают полный текст всего, что стоит прочитать

каждая находка становится квитанцией: утверждение, ссылка на источник, дата

затем ворота, которые делают это реальным: агент-скептик атакует каждое утверждение и пытается его убить... хайп из одного источника получает метку, противоречия всплывают наружу, дальше проходят только выжившие

проверенные находки попадают в vault как страницы, каждая датирована и связана ссылками, каждая несёт срок годности, чтобы устаревшие знания сами о себе сообщали

и точный стек, на котором я это запускаю:

last30days на базе ScrapeCreators (scrapecreators.com): один skill, который прочёсывает reddit, X, youtube, instagram и tiktok за последние 30 дней практических разговоров по любой теме

официальный X MCP (api.x.com/mcp): живые посты, треды и закладки прямо из источника

расшифровки youtube через yt-dlp (github.com/yt-dlp/yt-dlp): любой walkthrough или tutorial становится текстом, который агент может добывать

контент instagram и tiktok через ScrapeCreators, потому что короткие видео — место, где новые workflow всплывают первыми

Perplexity deep research (perplexity.ai): цитируемый long-read проход по вебу

Firecrawl (firecrawl.dev): вытаскивает полный текст каждой страницы, которую стоит сохранить, в чистом markdown

скептик — это то, что отделяет исследование от коллекции слухов: проверяющие со свежим контекстом превосходят модель, которая рецензирует собственную работу, поэтому атака всегда приходит от агента, который не проводил исследование

запускайте это по своей нише раз в неделю — и vault наполнится проверенной, датированной, снабжённой источниками разведкой, которой не хватает вашим конкурентам

но всё это бесполезно, если чтение vault стоит дороже, чем отдаёт

читайте его, не сжигая деньги

vault работает в долгую только если читать его дёшево, и именно здесь почти в каждом сетапе течь

ментальная модель: контекстное окно — это дорогая комната, и всё, что в неё входит, оплачивается токенами... кусками текста, в которых считается каждый AI-счёт

ваш CLAUDE.md, файл инструкций, который агент читает в начале каждой сессии, загружается автоматически каждый раз... это налог, который вы платите всегда... держите его короче 200 строк, пусть он указывает на vault, но никогда не содержит его

всё остальное — pay-per-read: агент проверяет INDEX.md, идёт по ссылкам, grepping по ключевым словам и открывает только те страницы, на которые указывает след... полный sweep всей папки — единственное действие, которое никогда не происходит

для больших вопросов отправляйте worker: subagent читает пятьдесят страниц в своём отдельном контексте и возвращает в вашу сессию один абзац выводов... дорогая комната хранит решения, а не библиотеку

встройте его во всё, что создаёте

vault, который только хранит вещи, — это хобби по архивированию... этот питает каждый проект, который вы запускаете

направьте любой проект к нему тремя строками в CLAUDE.md этого проекта:

## knowledge
- before starting, read the relevant pages from ~/vault/entities/ and ~/vault/concepts/
- ground every claim about our business, clients or audience in a vault page

и результаты меняются сразу:

маркетинг: брифы кампаний, основанные на реальных страницах вашей аудитории и истории конкурентов, а не на универсальных персонажах

контент: черновики, которые цитируют ваши собственные прошлые исследования и соответствуют вашему профилю голоса

кодинг: агент ведёт живые архитектурные заметки по каждому проекту в vault, поэтому ни одна сессия не начинается вслепую

клиентская работа: каждый deliverable открывается полной историей отношений за ним

затем вторая половина: сам vault становится продуктом

исследовательские страницы становятся статьями и гайдами, страницы концепций становятся курсами, клиентские страницы становятся кейсами... вы больше не создаёте с пустого листа, вы упаковываете то, что машина уже проверила

предупреждение, которое спасёт ваш vault: синхронизация — место, где vault умирают

используйте одну систему синхронизации... если агент пишет файлы, пока iCloud их синхронизирует, вы получаете конфликтные копии и перемешанные папки

git, система save-point, которой пользуются программисты, работает как слой чекпоинтов... она фиксирует версию только когда вы ей скажете, и такой сетап выживает

карточка

вся сборка по порядку... скопируйте это:

создайте vault: raw/, entities/, concepts/ и INDEX.md

запишите четыре правила в ваш CLAUDE.md: один урок на файл, обновлять, а не дублировать, удалять неверное, никогда не трогать raw/

выгрузите всё, что у вас есть, в raw/: расшифровки, закладки, заметки, клиентские папки

запустите /goal backfill с вставленным доказательством и stop clause

настройте циклы: session hook, nightly compile на дешёвом уровне, weekly lint, один premium synthesis pass

запустите weekly research sweep: разветвите агентов, дайте скептику атаковать, поместите выжившие находки как датированные страницы

добавьте три строки knowledge в CLAUDE.md каждого проекта

модель за рулём снова изменится... vault переживёт любую замену, а обратная связь, записанная в него, будет делать его умнее каждую неделю, независимо от того, кто ведёт

самая маленькая версия занимает час: одна папка, десять файлов о вашем бизнесе и агент, которому сказали прочитать их первым

ваши результаты сами скажут вам остальное

присоединяйтесь к лучшему AI-сообществу в мире: weeklyaiops.com