- 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
- 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)
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
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