Claude Code की बातचीत के रिकॉर्ड को अपने-आप Obsidian knowledge graph से जोड़ने वाला टूल

नमस्ते। हाल ही में टर्मिनल environment में AI coding assistant (Claude Code) का इस्तेमाल करते समय जो परेशानी मैंने महसूस की, उसे हल करने के लिए बनाए गए open source project claude-knowledge-graph का परिचय देना चाहता हूँ。

इसे बनाने की वजह (My Pain Point)

मैं data science की भूमिका में काम करते हुए कई teams से आने वाले data analysis और development requests को एक साथ संभालता हूँ। हाल में Claude Code अपनाने के बाद productivity काफ़ी बढ़ी, लेकिन एक गंभीर समस्या थी।

• गायब हो जाने वाला ज्ञान और बिखराव: हर बार नया analysis request आने पर मैं एक नया ad-hoc folder बनाकर काम करता हूँ, लेकिन session खत्म होते ही AI के साथ जूझते हुए लिए गए architecture decisions, जटिल preprocessing code, और debugging process सब उसी तरह गायब हो जाते हैं।
• अकुशल दोहराव वाला काम: बाद में जब मिलता-जुलता काम फिर आता है, तो पुरानी history न मिलने की वजह से मुझे AI को शुरुआत से पूरा context फिर समझाना पड़ता है, या अपनी याददाश्त पर ज़ोर डालकर code दोबारा लिखना पड़ता है, जिससे बार-बार समय बर्बाद होता है।

इसी सोच से कि "क्या ऐसा नहीं हो सकता कि मुझे यह सोचने की ज़रूरत ही न पड़े कि मैंने पहले कौन-से folder में यह समस्या हल की थी, और AI अपने-आप मेरे पुराने work records को मौजूदा context के हिसाब से सामने ले आए?" मैंने यह project शुरू किया।

प्रोजेक्ट परिचय: claude-knowledge-graph

यह एक ऐसा tool है जो Claude Code में होने वाली सभी conversations (prompts और responses) को intercept करता है, उन्हें local LLM से analyze करता है, और फिर उन्हें एकीकृत Obsidian knowledge graph के रूप में अपने-आप बना देता है।

1. Zero-Friction (पूरी तरह automated): यह Claude Code के Hook का इस्तेमाल करके background में चलता है। user को हमेशा की तरह सिर्फ coding करनी होती है।
2. local LLM के जरिए सुरक्षित tagging: काम पूरा होने के बाद background में एक हल्का local LLM (Qwen 3.5 4B + llama.cpp) थोड़ी देर के लिए चलता है, conversation का summary बनाता है, core concepts और tags निकालता है, और फिर बंद हो जाता है। इससे internal code के बाहर लीक होने की चिंता नहीं रहती।
3. similarity-based auto linking (Killer Feature): निकाले गए concepts, tags, और जिस directory path (cwd) में काम किया गया उसके आधार पर यह पुराने records और मौजूदा conversation की कई आयामों में तुलना करता है। फिर सबसे ज़्यादा संबंधित पुराने solutions को ढूँढकर मौजूदा note के नीचे wiki link ([[ ]]) के रूप में अपने-आप जोड़ देता है।

खास तौर पर ऐसे developers के लिए उपयोगी

• जिन्हें बार-बार context switching करना पड़ता है: कई projects या ad-hoc folders के बीच काम करने पर भी सारा ज्ञान एक ही Obsidian Vault में इकट्ठा होता है और अपने-आप आपस में जुड़ता है।
• जो कड़े security environment में काम करते हैं: enterprise environment में sensitive code या data संभालने के कारण cloud-based note/logging services इस्तेमाल करने में हिचकिचाने वालों के लिए यह एक सुरक्षित local alternative है।
• जो Second Brain बनाना चाहते हैं: सिर्फ text logs नहीं, बल्कि nodes और edges से जुड़ा visual knowledge graph बनाना चाहने वाले Obsidian users के लिए यह खास तौर पर सुझाया जाता है।

इसे Mac (Apple Silicon) और Linux environment में अच्छे से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। background local LLM चलाने के लिए कम-से-कम 16GB RAM वाला environment recommended है।

ज़्यादा विस्तृत architecture और setup method GitHub repository में व्यवस्थित किए गए हैं। feedback और PR हमेशा स्वागत योग्य हैं!

• GitHub लिंक: https://github.com/yunwoonam/claude-knowledge-graph

[namyunwoo]

GitHub लिंक https://github.com/namyunwoo/claude-knowledge-graph है