Ask HN: क्या आप मेमो या लिंक सिर्फ़ "इकट्ठा" करते रहते हैं, लेकिन उन्हें असली कार्रवाई में नहीं बदल पाते?
(news.ycombinator.com)- बहुत से लोग Obsidian, Notion जैसे टूल्स में नोट्स, लिंक और दस्तावेज़ लगातार इकट्ठा करते हैं, लेकिन उनका वास्तविक काम के नतीजों में बदलना बहुत कम होता है
- टैग या फ़ोल्डर जैसी संगठन-पद्धतियों से ज़्यादा, चल रहे काम से जोड़कर ‘अगला कदम’ निकालने वाला चरण ही असली bottleneck लगता है
- इसलिए प्रस्तावित दृष्टिकोण यह है कि ‘organizing tool’ नहीं, बल्कि action engine जैसी अवधारणा की ज़रूरत हो सकती है
- यह उपयोगकर्ता के वास्तव में ध्यान में चल रहे active projects को पहचान सके
- उस संदर्भ के मुताबिक़ पुराने नोट्स और लिंक्स को सही समय पर फिर से सामने ला सके
- और ठोस next actions को मौजूदा to-do tools में सुझा सके
- इसके ज़रिए जाँचे जाने वाले दो मुख्य प्रश्न ये हैं
- उपयोगकर्ता के active project context का सबसे अच्छा संकेत क्या है
(to-do app, issue tracker, documents, calendar, या सिर्फ़ दिमाग़ में चल रही स्थिति) - knowledge → project matching → action suggestion → result learning वाले loop में
शोर या privacy risk के बिना feedback पाने का सबसे सरल तरीका क्या है
- उपयोगकर्ता के active project context का सबसे अच्छा संकेत क्या है
- इस बारे में समुदाय से पूछे गए सवाल ये हैं
- किसी व्यक्ति का ‘second brain’ सबसे ज़्यादा किस बिंदु पर टूटता है
(संग्रह / संगठन / खोज / क्रियान्वयन में से कौन-सा, हाल की मिसाल के साथ) - आप अभी किस आधार पर किसी चीज़ को अपना ‘active project’ मानते हैं,
और उस डेटा में से कितना किसी टूल को पढ़ने देना स्वीकार्य है - notes और links के आधार पर action सुझाने वाली AI के लिए
कौन-सी शर्तें बिल्कुल स्वीकार्य नहीं होंगी
(privacy, बहुत ज़्यादा notifications, ग़लत सुझाव, workflow बदलने की लागत, कीमत आदि)
- किसी व्यक्ति का ‘second brain’ सबसे ज़्यादा किस बिंदु पर टूटता है
मुख्य प्रतिक्रियाओं का सार
संगठन टालमटोल का एक रूप बन सकता है
- nicbou: एक समय पर संगठन खुद टालमटोल बन सकता है; second brain बनाना ‘असल में काम करना’ नहीं है
- नोट्स इरादा नहीं, बल्कि याददाश्त में commit करना हैं; tagged searchable database में उनकी दिलचस्पी नहीं
- काम के लिए Markdown notes कुछ दिनों/हफ़्तों तक जानकारी इकट्ठा करने के बाद guide में बदल जाते हैं
- उन्हें काग़ज़ की notebook बहुत पसंद है, जो sketch / to-do / विचारों की timeline बन जाती है
- Obsidian daily notes में journaling करते हैं, लेकिन ज़िंदगी की किसी चीज़ को ‘debug’ करने के अलावा कोई ख़ास उपयोग नहीं
- visarga: हर platform से data export करके RAG database में index किया, लेकिन ज़्यादा इस्तेमाल नहीं किया
- वह अतीत-केंद्रित है, जबकि ज़रूरत वर्तमान-केंद्रित चीज़ की है
- जब LLM chat history search या memory features का उपयोग करता है तो वह pattern में फँस जाता है और creativity घटती है
- उन्होंने ‘anti-memory system’ MCP tool बनाया: पूरे conversation context के बिना model को call करके नया नज़रिया पाने के लिए
सरल सिस्टम काफ़ी हो सकता है
- input_sh: Obsidian में डिफ़ॉल्ट रूप से खुलने वाले ‘root’ note में सिर्फ़ तीन सूचियाँ दिखती हैं
- हाल में update हुए notes, हाल में बने notes, और favorite किए गए notes
- search bar और बस इतना ही काफ़ी है
- AI को notes तक कभी access नहीं: second brain वही होना चाहिए जो आपने ख़ुद लिखा हो
- Barrin92: सिर्फ़ एक TODO.org file इस्तेमाल करते हैं; एक महीने से पुरानी चीज़ें हटा देते हैं
- साल में एक बार सारे notes साफ़ करते हैं; क्यों लिखा था याद न हो तो delete
- आख़िर में ज़्यादातर book reviews ही बचते हैं
- AI के बिना सिर्फ़ grep इस्तेमाल करते हैं; second brain उन्हें digital hoarding जैसा लगता है
- specproc: उनके लिए असरदार रही एकमात्र चीज़ काग़ज़ और pen, और वे एक हफ़्ते से ज़्यादा पीछे नहीं देखते
- exe34: org file पर grep इस्तेमाल करते हैं
- shevy-java: बहुत सरल todo list और text files, जिन्हें Ruby scripts से व्यवस्थित करते हैं
- असली priority तय करने वाला दिमाग़ ही है
खुद को ईमेल से मेमो भेजना
- aappleby: दिलचस्प links/pages को खुद को email करके नोट बनाते हैं
- असल में कुछ करते नहीं, लेकिन कभी-कभी ‘Notes To Self’ folder देख लेते हैं
- बेकार या बहुत obvious चीज़ें हटा देते हैं, बाकी छोड़ देते हैं
- अर्ध-नियमित review से सामग्री अप्रत्यक्ष रूप से याद हो जाती है और short-term memory refresh होती रहती है
- फ़ायदा: यह सिर्फ़ ‘cool चीज़ें copy’ करना नहीं, बल्कि ‘विचार को पचा कर पूरे सिस्टम में जोड़ना’ है
जमा करके रखने की वास्तविक उपयोगिता
- fathermarz: links, papers, blog posts को reference के लिए सहेजते हैं
- इंसानी दिमाग़ देखी हुई चीज़ों के छोटे details जोड़ सकता है, पर हमेशा याद नहीं रहता कि क्या था
- tagged links में search करते हैं; कम ही काम आता है, लेकिन जब आता है तो बहुत अच्छा लगता है
- kyriakos: self-hosted Karakeep से links सहेजते हैं
- एक साल में सहेजे गए links पर वापस जाने की ज़रूरत सिर्फ़ दो बार पड़ी
- जिन चीज़ों को बाद के लिए रखा, उनमें से ज़्यादातर बेकार निकलीं
- flexagoon: Karakeep की असली वैल्यू full-text search + AI tagging है
- पहले देखे गए page या लेख पर वापस जाना चाहें तो अक्सर ढूँढ़ नहीं पाते
- यह personal search engine की तरह काम करता है
जमा करके रखने का भावनात्मक पक्ष
- laurieg: एक साल से Obsidian इस्तेमाल कर रहे हैं, और यह बहुत क़ीमती टूल है
- मुख्य बात है जिस समस्या को आप चाहते हैं, नहीं बल्कि जो वास्तव में है, उसे हल करना
- Obsidian को थोड़ा messy होने देने के बाद ही उसमें व्यवस्था लानी चाहिए
- बहुत सारे notes/links सहेजना एक तरह का digital hoarding है
- और असली hoarding की तरह यह संगठन की नहीं, भावनात्मक समस्या है
AI/privacy को लेकर चिंताएँ
- qwertox: work projects, issues/boards, docs/wiki, calendar में से ऐसा कुछ भी नहीं जिसे वे किसी टूल को पढ़ने देंगे
- self-hosted + open source न हो तो बिल्कुल नहीं
- inetknght: अगर AI 100% उनकी अपनी machine पर नहीं चलती, तो वह किसी महत्वपूर्ण चीज़ तक नहीं पहुँच सकती
- इसमें business value वाले notes और personal projects भी शामिल हैं
- price भी मुद्दा है: weekend project के लिए $20 ठीक है, लेकिन हर task पर $20 नहीं
- hahahahhaah: किसी organization में third-party AI को approve कराने की activation energy बहुत ज़्यादा है
- Cursor या Loveable के स्तर तक पहुँचे बिना यह नहीं होने वाला
निजी ‘spyware’ बनाना
- sureglymop: personal spyware/data collection software project पर काम कर रहे हैं
- MS Recall जैसा, लेकिन security/privacy पर ज़्यादा ध्यान के साथ
- agent key presses, mouse movement, active windows, clipboard history, shell commands, browsing history इकट्ठा करता है
- data encrypted form में store होता है
- Obsidian में manually link करने से ज़्यादा temporal reference proximity उपयोगी हो सकती है, यही विचार है
workflow और आदतों की अहमियत
- tonymet: आदतें और rituals, tools से ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं
- हर कुछ दिनों में notes review करके उन्हें वास्तविक actions और content में बदलने का समय तय करना ही कुंजी है
- tunesmith: समस्या ‘जो भी मिले capture कर लो’ mindset है
- अपनी principles और priorities साफ़ हों तो ‘ना’ कहने का रास्ता बनता है
- MomsAVoxell: workflow ही असली कुंजी है; काम तुरंत पूरा नहीं होता
- इसे इस तरह generalize किया जा सकता है कि user अपना workflow define करे और tool उसे enforce करे
collaboration जमा करके रखने की प्रवृत्ति कम करती है
- dtkav: Obsidian को collaborative बनाने वाले plugin/platform relay.md पर काम कर रहे हैं
- दूसरों के साथ काम करने पर audience का एहसास बनता है, जो hoarding को रोकता है
- Kanban plugin से tasks track और share करते हैं
चाहत: एक conversational second brain
- RickS: second brain सबसे ज़्यादा कहाँ टूटता है? जहाँ वह बातचीत नहीं करता
- वे चाहते हैं कि उसे पता हो क्या चल रहा है, क्या असामान्य है, और नई जानकारी पर वह कहे “ओह, यह X से जुड़ा है”
- समय-समय पर popup आए: “मुझे X, Y, Z क्षेत्रों में यह correlation/related idea मिला... क्या यह आपसे मेल खाता है?”
- push vs pull: second brain को proactive chatbot होना चाहिए
- ‘noise’ frequency की नहीं, बल्कि insight quality की समस्या है: अगर push alerts के 80% पर प्रतिक्रिया “वाह, अच्छी बात” हो, तो हर 5 मिनट में भी भेजे जा सकते हैं
- personal life भी शामिल: manager के बारे में शिकायत करना, side project को calendar से जोड़ना आदि
search और retrieval ही मुख्य समस्या हैं
- rapjr9: notes लिखने का मुख्य कारण memory aid है
- लिखने से चीज़ें बेहतर याद रहती हैं और उन्हें करने की संभावना बढ़ती है
- AI द्वारा सुझाई गई चीज़ें परेशान करने वाली लगेंगी
- लेकिन vague search terms और history के आधार पर बिना सही keyword के पुरानी जानकारी खींच लाने वाली AI उपयोगी हो सकती है
- haunter: वे context-based search वाली bookmarking/note storage service चाहते हैं
- असली समस्या bookmarks/notes का भूल जाना है
- कुछ ढूँढ़ते समय उसे context के आधार पर surface करने वाली service चाहिए
- phendrenad2: उनके पास हज़ारों bookmarks और follow-up चाहने वाली चीज़ें हैं
- अगर कोई AI tool सारे bookmarks लेकर दिन में 1–2 insights surface करे तो अच्छा लगेगा
अलग-अलग सिस्टम और approaches
- alexsmirnov: Obsidian को Claude code और git के साथ इस्तेमाल करते हैं
- AI के लिए rules बनाकर tags, folders, links से organize करते हैं
- ‘inbox’ folder में script से notes check, format, tag और सही जगह रखते हैं
- git diff से नतीजे देखते हैं, ग़लत होने पर reset कर देते हैं
- WilcoKruijer: AI से unstructured तरीके से बात करके उससे किसी खास schema के आधार पर knowledge base entries निकलवाते हैं
- schema validation tools से AI को feedback loop देते हैं
- allenu: दिलचस्प चीज़ें बाद में reference के लिए save करते हैं, उन्हें किसी खास action item की तरह नहीं लिखते
- रोज़मर्रा के work notes अलग तरह के हैं: इनमें वास्तव में check की जाने वाली to-do list शामिल होती है
- smeej: Logseq इस्तेमाल करते हैं, और मुख्य terms पर double brackets लगाते हैं
- PKM का उद्देश्य notes को deliverables में बदलना नहीं है
- बल्कि पुरानी ग़लतियाँ दोहराने से बचना और पहिया फिर से न बनाना है
संदेह और दार्शनिक नज़रिया
- komali2: Zettelkasten हो, org mode हो या GTD, ज़्यादा फ़र्क़ नहीं पड़ता
- बहुत productive लोगों ने ऐसे सिस्टम इस्तेमाल किए, और 2,500 साल बाद भी जिनकी चर्चा होती है, वे शायद ऐसा नहीं करते थे
- Stephen King का writing schedule बहुत सख़्त है, George RR Martin बिल्कुल उल्टा, लेकिन दोनों विश्व-प्रसिद्ध लेखक हैं
- निंदक नज़रिए से देखें तो जीवन के नतीजों पर नियंत्रण पासा फेंकने जितना ही है
- phippsytech: वे ऐसी जानकारी जमा करते हैं जिसमें दिलचस्पी तो है, पर तुरंत शामिल नहीं हो सकते
- चिंता यह है कि जो चीज़ें save की हैं, वे जब सच में ज़रूरी होंगी तब फिर सामने नहीं आएँगी
- वे passive, radio-style feed के बारे में सोच रहे हैं, जो इकट्ठी जानकारी को सारांश बनाकर फिर चलाए
- यह TV के hoarding shows जैसा असहज रूप से मिलता-जुलता है
- असली समस्या जानकारी को store करने का तरीका नहीं, बल्कि शुरू से ही यह पर्याप्त रूप से filter न करना कि क्या वास्तव में बचाने लायक है
2 टिप्पणियां
यह बात बहुत चुभती है
Hacker News की राय
किसी बिंदु पर आकर यह महसूस हुआ कि सिर्फ़ व्यवस्थित करना भी टालमटोल का एक रूप बन जाता है
‘second brain’ बनाना वास्तव में कुछ कर पाने से अलग चीज़ है
नोट्स इरादा नहीं, सिर्फ़ याददाश्त की सहायक व्यवस्था हैं। मैं टैग या searchable database को लगभग कभी दोबारा नहीं देखता
काम में, मैं विषयवार Markdown नोट्स इकट्ठा करता हूँ और उन्हें आगे चलकर guides में बदलता हूँ
मुझे कागज़ की notebook भी पसंद है। sketches, to-do, और विचारों का समयक्रम में जमा होना सुंदर लगता है
भर जाने पर मैं उसे scan करके दराज़ में रख देता हूँ
journal के लिए मैं Obsidian का daily note इस्तेमाल करता हूँ। क्योंकि app खोलना कागज़ पर लिखने से आसान है
इसका कोई खास उपयोग नहीं, बस जब ज़िंदगी में कुछ debug करना होता है तब ही वापस देखता हूँ
संबंधित लेख: Things That Aren’t Doing The Thing
मैं भी archive को और ‘सुंदर’ बनाने के बजाय कार्यान्वयन की संभावना बढ़ाने की कोशिश करता हूँ
आप शायद संग्रहित जानकारी को knowledge base की बजाय memory की तरह संभालते हैं। यह ठीक-ठाक तरीका है
लेकिन मेरा मानना है कि मानवता और AI की प्रगति आखिरकार ज्ञान के संचय और नई चुनौतियों के विकास से ही आती है
यह अतीत-उन्मुख है, इसलिए वर्तमान पर ध्यान देना मुश्किल हो जाता है
जब LLM conversation history या memory का उपयोग करता है, तो मुझे लगता है कि रचनात्मकता कम हो जाती है
इसलिए मैंने एक ‘anti-memory system’ बनाया, जिसमें मॉडल को बिना पुराने context के बुलाया जाता है ताकि ताज़ा नज़रिया मिले
मैं मॉडल को सिर्फ़ कुछ जानकारी ही दिखाने का निर्देश देता हूँ। मेरा विश्वास है कि न बहुत ज़्यादा, न बहुत कम जानकारी रचनात्मकता को उकसाती है
जो guides आप बनाते हैं वे दूसरों की कार्रवाई को दिशा देते हैं, और व्यक्तिगत नोट्स भी आखिरकार कार्रवाई का हिस्सा बन जाते हैं
मैंने Obsidian में ऐसा सेट किया है कि खोलते ही ‘root note’ अपने-आप खुल जाए
उसके अंदर तीन सूचियाँ हैं: हाल में बदले गए notes, नए बनाए गए notes, और favorite notes
search भी अच्छी है, इसलिए मेरे लिए इतना काफ़ी है
मेरे notes तक AI की पहुँच कभी नहीं होगी। यह मेरे द्वारा खुद लिखा गया second brain है
AI का मैं दूसरी जगह खूब इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन इस क्षेत्र में वह कभी सीमा पार नहीं करेगा
मेरी तो उलटी इच्छा है कि AI मुझे बताए: “यह note बिना क्रम का brain dump लग रहा है, इसे review करो”
अगर AI सिर्फ़ local indexing और search enhancement ही करे, तो क्या वह भी अस्वीकार्य होगा?
मैं अभी personal data collection/spyware project विकसित कर रहा हूँ
यह Microsoft Recall जैसा है, लेकिन security और privacy पर केंद्रित है
इसमें server/data store और client agent की संरचना है, और अभी सिर्फ़ Linux के लिए है
यह keyboard·mouse events, active window, clipboard, shell commands, browsing behavior आदि रिकॉर्ड करता है
data encrypted रूप में store होता है, और offline होने पर queue में जमा रहता है, फिर वापस आने पर sync हो जाता है
manual links की जगह time-based reference (locality of reference) को आधार बनाया गया है
आगे चलकर screenshot और video features भी जोड़ने का इरादा है
फिलहाल यह design stage में है, और client event storage के लिए मैंने अपना binary format बनाया है, लेकिन लंबी अवधि के लिए यह सही है या नहीं इस पर सोच रहा हूँ
hardware changes, statistical analysis से बचाव, long-term retention जैसी कई चुनौतियाँ हैं
मुख्य चुनौती data collection से ज़्यादा security, usefulness, और long-term maintainability लगती है
custom format संभव है, लेकिन लंबे समय में schema evolution और recovery का बोझ बड़ा हो सकता है
मैं दिलचस्प links या pages खुद को email करके जमा करता हूँ
‘Notes To Self’ folder को कभी-कभी खोलता हूँ, बेकार चीज़ें हटा देता हूँ और बाकी रहने देता हूँ
इस प्रक्रिया से short-term memory को refresh करने जैसा असर होता है
यानी यह सिर्फ़ बढ़िया चीज़ें कॉपी करना नहीं, बल्कि दिमाग़ को ideas खिलाने की प्रक्रिया है
वर्गीकरण की प्रक्रिया खुद memory में मदद करती है
कभी-कभी देखने पर भूली हुई काम की insights फिर से मिल जाती हैं
मैं notes को memory aid की तरह इस्तेमाल करता हूँ
लिख लेने से बेहतर याद रहता है, और बाद में review करके जो बेकार लगे उसे हटा देता हूँ
links को wiki pages में store करता हूँ ताकि वे searchable रहें
paper notes searchable नहीं होते, इसलिए असुविधाजनक लगते हैं। scan करना भी झंझट है और drawings की पहचान भी नहीं हो पाती
e-paper notepad पर भी सोचा था, लेकिन कीमत और sync reliability की समस्या के कारण टाल रखा है
AI के सुझाव परेशान करते हैं, लेकिन धुंधले search terms से भी पुराना context ढूँढ देने वाला AI उपयोगी लग सकता है
जैसे “guitar pedal DSP” खोजने पर संबंधित audio pages ढूँढ दे
लेकिन 20 साल के data को संभालना हो तो scalability और cost समस्या बनेंगे
long-term storage और context search अभी AI के लिए भी अधूरे मसले हैं, लेकिन तकनीकी प्रगति से यह संभव होगा ऐसा लगता है
आपका ‘fuzzy search’ वाला विचार उस intent-based suggestive AI से मिलता-जुलता है जिसकी मैं कल्पना कर रहा हूँ
मैंने एक साल पहले Obsidian इस्तेमाल करना शुरू किया था और यह बहुत उपयोगी रहा
असली बात यह है कि इसे वास्तविक समस्याएँ हल करने में इस्तेमाल किया जाए
उदाहरण: संपर्क खो गए तो address book बनाई, और exercise track करने के लिए graphs बनाए
शुरुआत में बेतरतीब इस्तेमाल करना भी ठीक है। धीरे-धीरे सुधार सकते हैं
मैं AI का इस्तेमाल नहीं करता। अच्छी search और थोड़ी-सी व्यवस्था काफ़ी है
सच कहूँ तो notes और links को हद से ज़्यादा जमा करना digital hoarding compulsion के क़रीब है
यह भावनात्मक कमी भरने का तरीका भी हो सकता है
बहुत-सा ‘knowledge management’ असल में anxiety management है — चीज़ें save करना प्रगति जैसा लगता है, और delete करना विकल्प खोने जैसा
मेरे मामले में, input कम करना और review/delete loop में से कौन ज़्यादा असरदार रहा, यह जानने की जिज्ञासा है
और यह भी कि save करने की इच्छा का मूल भूल जाने का डर है या perfectionism
मैं ‘second brain’ notes को action के लिए इस्तेमाल नहीं करता
वे अधिकतर दिलचस्प चीज़ें दर्ज रखने वाले bookmarks जैसे हैं
बाद में tags से खोजकर inspiration चाहिए हो तो देख लेता हूँ
दूसरी ओर, काम के notes सच में action से जुड़े होते हैं
मैं to-do lists check करता हूँ, और संबंधित ideas को link करता हूँ
लेकिन इसे बहुत औपचारिक नहीं बनाता। काम करने वाला scratchpad बने रहना ही महत्वपूर्ण है
अगर कोई feature ideas और tasks को अपने-आप जोड़ दे, तो क्या वह उपयोगी लगेगा?
मैं links, papers, और blog posts इकट्ठा करता हूँ
मानव मस्तिष्क छोटे संकेतों से भी संबंध बना लेता है, लेकिन ठीक-ठीक याद नहीं रख पाता
इसलिए मैं tagged links खोजता हूँ। अक्सर नहीं, लेकिन जब काम करता है तो बहुत संतोष मिलता है
अगर कोई tool उस आवृत्ति को बढ़ा दे, तो क्या वह आपके लिए मूल्यवान होगा?
मुझे links, notes, screenshots, यहाँ तक कि कागज़ के टुकड़े तक जमा करने की आदत है
खासकर मैं रोज़ क्या किया, यह लिखता हूँ ताकि standup meeting में काम आए
इसी लिए मैंने tinyleaps.app नाम का एक simple notes app खुद बनाया
यह बिना backend के browser local storage में save होता है, और इसमें सिर्फ़ weekly summary और export features हैं
यह अभी पूरा नहीं हुआ है, फिर भी अभी से उपयोगी है
https://tinyleaps.app
ज़्यादातर to-do systems की समस्या यह है कि वे ‘सब कुछ capture करो’ वाली सोच पर टिके होते हैं
लेकिन असली focus यह जानने में है कि मैं कौन हूँ, मुझे क्या करना है, और क्या नहीं करना है
इसलिए मैं अपने व्यक्तिगत principles और priorities तय करता हूँ, और जो उनसे मेल नहीं खाता उसे बिना हिचक हटा देता हूँ
मैं Concerns नाम की एक अवधारणा पर प्रयोग कर रहा हूँ, जिसमें एक समय पर रखे जा सकने वाले active projects की संख्या सीमित रहती है (जैसे 3~5)
बाकी ‘inactive’ में चले जाते हैं और system उन्हें अपने-आप छिपा देता है
आप कितने बनाए रखते हैं, और किस आधार पर तय करते हैं कि क्या ‘active’ है?