Do "parece incrível" ao "agora faz sentido": a parte mais difícil do Obsidian ninguém te conta.
Uma live da DIO com o Felipão despertou minha curiosidade pelo Obsidian. Algumas pesquisas, um insight sobre IA e muita experimentação acabaram se transformando em uma arquitetura open source para ajudar outras pessoas a começarem sem enfrentar a mesma barreira que eu encontrei.
Confesso que meu primeiro pensamento foi:
"Legal... mais um aplicativo de anotações."
Mas bastaram alguns minutos para perceber que eu estava olhando para a ferramenta da forma errada.
O Obsidian não serve apenas para guardar notas.
Ele pode guardar conexões.
E talvez tenha sido justamente isso que mais me chamou atenção.
Enquanto assistia à live, comecei a imaginar como seria interessante conseguir reunir pesquisas, decisões, ideias e aprendizados em um único lugar, de forma que tudo conversasse entre si.
Porque, vamos combinar...
Quem nunca pesquisou um assunto, anotou alguma coisa em um bloco de notas, salvou um link no navegador, fez um resumo no Notion, escreveu uma ideia no GitHub e, duas semanas depois, não fazia mais ideia de onde aquela informação estava?
Eu já perdi a conta de quantas vezes isso aconteceu comigo.
O problema não era o Obsidian
Animada com a ideia, instalei a ferramenta.
Cinco minutos depois...
...eu estava completamente travada.
Uma tela em branco.
Nenhuma estrutura.
Nenhuma pasta.
Nenhum fluxo.
E aquela velha pergunta apareceu de novo:
"Tá... mas por onde eu começo?"
Percebi que aprender a usar uma ferramenta é muito diferente de descobrir como organizar o próprio conhecimento.
Foi nesse momento que decidi pesquisar mais.
Continuei estudando o assunto e encontrei um conceito compartilhado por Andrej Karpathy sobre LLM Knowledge Bases: a ideia de utilizar modelos de linguagem para construir e manter uma wiki viva, onde o conhecimento vai sendo organizado e conectado conforme novos conteúdos são adicionados.
A proposta me fez pensar em uma coisa muito simples.
E se, em vez de começar do zero, eu pudesse pedir ajuda para a IA justamente na parte mais difícil?
Quando a IA deixa de responder perguntas e começa a construir junto com você
Quem acompanha meus textos sabe que gosto de usar inteligência artificial como uma ferramenta de construção, não apenas como alguém que responde perguntas.
Então resolvi fazer um experimento.
Em vez de pedir para a IA criar algumas pastas aleatórias, comecei a documentar exatamente como eu gostaria que uma base de conhecimento funcionasse.
Fui pesquisando.
Testando.
Errando.
Refazendo.
Organizando.
Até que aquela simples estrutura de pastas começou a ganhar propósito.
Foi assim que nasceu a Knowledge Vault Architecture.
Ela não é um plugin.
Não é uma extensão.
Nem uma nova ferramenta.
É uma arquitetura em Markdown que serve como ponto de partida para quem quer usar o Obsidian (ou qualquer editor Markdown) para organizar conhecimento.
A ideia é simples:
Em vez de começar olhando para uma tela vazia, você já inicia com uma estrutura preparada para crescer junto com seus estudos, projetos e pesquisas.
Mas de onde veio essa ideia?
Seria injusto dizer que tudo isso surgiu da minha cabeça.
Na verdade, esse projeto nasceu da combinação de várias boas referências.
A primeira delas foi justamente a live da DIO com o Felipão, que despertou minha curiosidade sobre o Obsidian.
Depois vieram os estudos sobre o conceito de LLM Wiki, apresentado por Andrej Karpathy, que propõe utilizar modelos de linguagem para construir e manter uma base de conhecimento viva em Markdown.
A partir dessas referências, comecei a adaptar a ideia para algo que fizesse sentido no meu dia a dia.
Porque uma coisa é entender um conceito.
Outra bem diferente é conseguir aplicá-lo.
E foi justamente essa adaptação que resolvi compartilhar.
Como utilizar
Se você nunca abriu o Obsidian, o processo é bem simples.
- Faça o download (ou clone) do repositório.
- Abra a pasta como um novo Vault.
- Explore a estrutura já organizada.
- Utilize os templates para criar novas notas.
- Vá conectando seus documentos conforme aprende e desenvolve seus projetos.
O objetivo não é seguir uma estrutura rígida.
Muito pelo contrário.
A arquitetura foi pensada para ser adaptada.
Adicione pastas.
Remova o que não fizer sentido.
Renomeie.
Mude tudo.
Ela existe apenas para eliminar aquela sensação de "não faço ideia de por onde começar".
Compartilhar conhecimento também é construir
Uma das coisas que mais gosto na comunidade da DIO é justamente isso.
Alguém compartilha uma ideia.
Outra pessoa adapta.
Uma terceira melhora.
E, quando percebemos, aquela ideia já não pertence mais a uma única pessoa.
Ela virou conhecimento coletivo.
Foi exatamente isso que aconteceu aqui.
Recebi uma inspiração.
Pesquisei.
Experimentei.
Adaptei ao meu contexto.
E agora estou devolvendo isso para a comunidade, na esperança de facilitar o caminho de quem vier depois.
Se essa arquitetura ajudar você a dar o primeiro passo no Obsidian, já terá cumprido seu propósito.
E, se durante a sua jornada surgir uma forma melhor de fazer alguma coisa, eu realmente espero que você compartilhe também.
Porque conhecimento, quando fica guardado, envelhece.
Quando é compartilhado, evolui.
📚 Referências
🎥 Live da DIO - O segredo para hackear e ser aprovado em qualquer entrevista com ChatGPT e Obsidian
📖 LLM Knowledge Bases / LLM Wiki
As ideias apresentadas por Andrej Karpathy sobre bases de conhecimento mantidas por modelos de linguagem serviram como principal inspiração conceitual para a arquitetura desenvolvida neste projeto. O material utilizado como base descreve o padrão de uma wiki persistente em Markdown, organizada e atualizada com apoio da IA.
https://www.youtube.com/watch?v=UbK5ckxzX98
🔗 Repositório
👉 https://github.com/danieli-dutra/knowledge-vault-architecture
Sobre mim
Meu nome é Danieli Dutra.
Sou estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e acredito que tecnologia faz mais sentido quando aproxima pessoas, simplifica processos e incentiva o aprendizado contínuo.
Tenho direcionado meus estudos para Desenvolvimento Full Stack, UX/UI e Inteligência Artificial aplicada a produtos digitais. Sempre que descubro algo que facilita minha jornada, gosto de transformar esse aprendizado em conteúdo para que outras pessoas também possam se beneficiar.
Se você também gosta de conversar sobre tecnologia, IA, desenvolvimento ou simplesmente trocar experiências sobre aprendizado, será um prazer nos conectarmos.
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