Ce récent post d’Andrei Karpathy a été une révélation : il explore le lien entre les LLM, les bases de connaissances et votre second cerveau.
- Il parle du lien entre les LLM et les bases de connaissances,
- entre l’IA et votre second cerveau.
Les agents n’ont pas de bon endroit pour stocker les informations que nous utiliserons plus tard. L’historique des conversations contient des leçons apprises. Certaines sont pour l’agent, d’autres pour l’utilisateur.
Beaucoup de gens (dont moi) demandent à l’IA de générer un fichier MD de résumé. Mais ce n’est pas un système de connaissances. Si vous lui demandez de stocker les informations sous forme de fichiers MD dans un espace central (comme vous stockez du code dans des dépôts Git), vous unifiez enfin vos notes manuscrites et les connaissances issues des réponses LLM que vous n’aviez jamais capturées. Tout cela peut désormais vivre dans votre second cerveau.
Vous pouvez consulter ces informations avec Obsidian, en le traitant comme votre IDE. Il sert à consulter et modifier le texte LLM. Vous voyez le lien ? Vous pouvez poser des questions à votre second cerveau.
⇒ Obsidian CLI est l’interface en ligne de commande d’Obsidian. Couplée à un agent IA, elle permet d’interroger, créer et modifier vos notes automatiquement.
Pourquoi le nouveau CLI d’Obsidian est intéressant
Obsidian pourrait être la couche d’interface parfaite entre vous et vos agents
Si vous avez mis à jour Obsidian, vous avez remarqué une interface en ligne de commande où vous pouvez tout faire via le terminal. Le but n’est pas la prise de notes classique, mais le script, l’automatisation et l’intégration avec des outils.
- Téléchargez le dernier installateur Obsidian et mettez-le à jour.
- Rendez-vous dans les paramètres (commande virgule sur Mac) pour activer l’interface en ligne de commande. Ce bouton ne fait pas toujours le travail complet : la commande obsidian peut ne pas être trouvée. Le CLI se trouve sous le chemin de l’application Obsidian, un exécutable appelé Obsidian CLI, que vous pouvez lier symboliquement vers local bin.
- Ouvrez-le. Assurez-vous qu’Obsidian est ouvert et que les instances voient le même coffre. Ce n’est pas sophistiqué. On dirait qu’ils ont utilisé Charm pour le construire.
C’est une liste de commandes.
Vous pouvez créer une note quotidienne avec des pensées, un journal, des tâches. La syntaxe semble peu intuitive : vous devez définir des commandes et ajouter des paramètres comme une requête curl. Vous pouvez lire la note directement et l’ouvrir dans Obsidian.
Ajoutez du contenu à la volée : la syntaxe est traduite en markdown approprié
Écrire des notes depuis la CLI n’est pas excitant, mais c’est utile pour l’agent.
Parlons de la recherche. Si vous cherchez « nœuds de réunion », certains résultats ne correspondent pas exactement. Avant la CLI, votre agent recherchait avec des correspondances brutes, sans structure, sans classement. Rapide mais stupide.
- Avec la CLI, vous obtenez des titres de notes
- des correspondances pertinentes
- L’agent peut choisir des notes, pas des lignes.
La recherche Obsidian comprend vos balises, le chemin dans le coffre, les métadonnées, les entrées en haut des notes, et surtout, la compréhension des liens.
Pour lire un résultat, vous serez déçu : cette interface utilisateur n’a pas été conçue pour vous. Pas d’auto-complétion. Vous devez fournir le nom complet ou le chemin pour visualiser la note ou la faire apparaître dans Obsidian.
Je remarque que beaucoup se tournent vers des modèles plus grands avant d’optimiser le système environnant. Or, si votre agent a une faible récupération de mémoire, passer à un modèle plus large ne fait qu’augmenter le coût de la confusion : plus de tokens, moins de pertinence.
Pourquoi tant d’agents perdent le contexte quand une tâche s’allonge ?
Cela semble plus proche du véritable problème d’ingénierie que du battage médiatique autour de l’IA.
Si vous construisez des outils internes, l’effet de levier vient d’un meilleur contexte, d’une meilleure mémoire, d’un meilleur flux de données. Pas en remplaçant un modèle plus grand.
Oracle propose une page de ressources pour développeurs avec des articles, du code et des exemples. Vous pouvez trouver des liens et des rétroliens pour les notes, ce qui donne le modèle mental d’un graphe. Cela permet une automatisation qui collecte des données et forge des connaissances.
Les liens rendent la prise de notes dans Obsidian, Notion et autres excellente
Vous liez une ressource à un projet ou un domaine, et à une autre ressource. Vous avez fait la connexion parce que cela a du sens. Vous transmettez cette information à votre automatisation ou IA.
Quand vous demandez l’information, le contexte est plus vaste et plus intelligent.
Il y a des nœuds amusants, comme un nœud de lecture aléatoire que votre assistant peut récupérer chaque matin. Une façon de se rappeler des notes anciennes mais pertinentes.
Les LLM sont mauvais pour comprendre les concepts visuels. Si vous déboguez ou construisez un plug-in, le CLI expose une capture d’écran que vous pouvez prendre à la demande, révélant l’interface utilisateur complète, les notes ouvertes, les onglets, les menus.
Laisser l’agent utiliser la CLI Obsidian
Qu’est-ce que laisser l’agent utiliser la CLI Obsidian ?
J’ai récemment écrit un article sur Pi, un agent LIN. Je récupère PI Obsidian, une extension qui ajoute une compétence pour la CLI Obsidian. Vous l’installez avec pi install. Une des belles choses de Pi est sa capacité à se modifier.
Le paquet pi-obsidian, disponible sur GitHub sous le nom hisea/pi-obsidian, inclut des extensions et des compétences pour les workflows CLI Obsidian. Il enregistre un outil obsidian_cli, fournit des directives d’utilisation pour les workflows CLI Obsidian, et des directives de rédaction en markdown enrichi Obsidian (wikilinks, embeds, callouts, propriétés).
- Pour l’installer, vous exécutez pi install npm:@haispeed/pi-obsidian.
- Ensuite, vous démarrez Pi et demandez des opérations Obsidian : recherche, création, tâches, propriétés, plugins.
- L’outil d’extension accepte une commande (obligatoire), des paramètres (clé/valeur), des indicateurs booléens, le nom du coffre, et un indicateur allowDangerous pour les opérations sensibles comme eval ou restart.
Avec la CLI, vous créez des scripts, redirigez les résultats vers vos TUI, profitez des notes via le terminal. La CLI améliore la capture des notes et les résultats.
Obsidian CLI + Agents IA : votre second cerveau, scriptable
Workflow local, Markdown natif, zéro cloud
Synthèse visuelle · Workflow Obsidian + CLI + Agents IA
Comment interroger la base de connaissances tout en maximisant la qualité des résultats et en minimisant l’utilisation de tokens
Quelqu’un a construit Graphify : un graphe de connaissances dédié à l’assistance au codage. L’outil s’appuie sur tree-sitter et l’analyse contextuelle pour construire un graphe qui réduit jusqu’à 70 fois la consommation de tokens. J’ai testé Graphify sur mon propre dossier de notes.
Installation et configuration de Graphi
Installez graphify (avec deux « f »). L’exécution du script d’installation génère automatiquement une compétence Opencode et des instructions dédiées. Personnellement, je ne suis pas fan du cloud, mais l’outil reste flexible.
L’installation inclut des configurations pour Claude Code (Linux/Mac), Claude Code (Windows), Codex, OpenCode, GitHub Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Aider, OpenClaw, Factory Droid, Trae, Trae CN, Gemini CLI, Hermes, Kimi Code, Kiro IDE/CLI, Pi coding agent, Cursor, Google Antigravity. Pas de support natif pour Pi, mais un paquet graphifi-pi existe pour les utilisateurs concernés.
Si vous choisissez Open Code, les instructions ajoutent une référence au répertoire graphifi-out et demandent de vérifier le rapport de graphe ainsi que l’index généré.
Plus de 5 minutes après le lancement, vous obtenez trois fichiers :
- un rapport
- un JSON
- et un index wiki
Le rapport identifie les « nœuds dieux » : les nœuds avec le plus d’arêtes. Il révèle aussi des connexions surprenantes, comme une note de cours sémantiquement proche de DevOps. Balises et calculs de cohésion d’index complètent l’analyse.
Visualisation et interrogation du graphe
L’interface Graph HTML ouvre le résultat. C’est visuellement magnifique, mais regarder le graphe seul n’enseigne pas grand-chose. La vraie puissance vient de l’explication contextuelle : demandez au système d’expliquer un sujet, et il produit les connexions pertinentes pour ce contexte précis.
Il s’agit d’une couche de raisonnement qui vérifie le graphe et enrichit la réponse avec du contexte utile.
Vous pouvez poser des questions comme « tout ce que je sais sur Kubernetes ». Le système retourne tous les nœuds pertinents. Depuis un agent, la réponse est structurée et inclut des références précises.
Graphify inclut un outil de benchmarking interne qui mesure la réduction de tokens par requête. Dans mon cas, je n’ai pas atteint la réduction de 70x promise : ma base est une collection de notes personnelles, pas un dépôt de code structuré. À vous de juger selon votre usage.
Pourquoi je ne migre pas vers un outil de prise de notes « IA-first »
Je ne veux pas d’un nouvel espace de travail. Je veux que l’outil que j’utilise déjà devienne scriptable. Obsidian ne m’impose pas une vision du monde centrée sur les agents. Il dit simplement : « Voici vos fichiers Markdown. »
C’est précisément cette simplicité qui rend Obsidian puissant. Le Markdown est ennuyeux, et l’ennui gagne toujours sur le long terme. L’ennui signifie portable, différentiable, interopérable.
Cela ne fait pas d’Obsidian un « second cerveau » magique. Vous ne pouvez pas externaliser la réflexion. Si vous ne compilez pas vos notes et ne les relisez jamais, ce n’est pas de la connaissance : c’est du stockage. Un grand graphe mal entretenu est une façon élégante de gaspiller des tokens.
Le côté humain et agent de ce workflow
Pour la partie humaine du workflow, la configuration Obsidian + Neovim reste l’une de mes setups préférés. C’est léger, scriptable, et ça respecte ma façon de travailler.
Pour la partie agent, je vous recommande les tutoriels sur OpenCode ou Pi. Ces outils complètent le workflow sans le remplacer.
Outils mentionnés
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