Использование Obsidian с OpenClaw в качестве системы второго мозга

Разработчик на r/openclaw поделился своей настройкой, используя OpenClaw с Obsidian в качестве системы «второго мозга» для заметок, задач и долгосрочного управления контекстом.
Ключевые детали реализации
В этой настройке контекст хранится в Obsidian в реальном времени, а агент OpenClaw читает и записывает напрямую в хранилище, чтобы избежать расходования токенов на большие выгрузки контекста.
- Реализация QMD: Агент может искать заметки без загрузки всего содержимого, что приводит к значительному сокращению токенов. Пользователь сообщает, что использование токенов в его настройке снизилось на 80–90%.
- Загрузка навыков по требованию: Навыки загружаются только тогда, когда они нужны для конкретных задач, что позволяет избежать отправки 40–50 навыков при каждом взаимодействии.
- Централизованная база знаний: Obsidian служит «всем, что я знаю», к чему агент может обращаться, снижая зависимость только от памяти в чате.
Пользователь отмечает, что сочетание локального хранилища с QMD оказалось особенно эффективным, хотя он всё ещё совершенствует настройку.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Локальный хостинг vLLM на двух модифицированных 2080 Ti для OpenClaw: реальный опыт
Пользователь делится опытом импульсивной покупки двух модифицированных 22GB 2080 Ti с Alibaba с NVLink для размещения модели 20-30B для OpenClaw через vLLM, и просит совета по подходящим моделям для программирования, домашнего сервера и RAG.

Использование искусственного интеллекта для улучшения существующих корпоративных инструментов, таких как Jira
Разработчик использовал расширение Chrome от Claude, чтобы создать боковую панель в Jira, отображающую графы зависимостей между проектами, всего за 4 запроса, работая напрямую в существующем интерфейсе Jira.

Используйте OpenClaw для создания бота-танка: попробуйте AgenTank.ai
AgenTank.ai — это бесплатная браузерная игра, где вы создаёте танк, даёте OpenClaw его API-ключ и документацию, а затем итеративно улучшаете стратегию боя с помощью ИИ-агентов. Никакого ручного управления — ваш агент постоянно делает танк умнее.

Снижение затрат на AI-агентов на 30% за счет мониторинга поведения и изменения конфигураций.
Разработчик сократил потребление токенов своего бота OpenClaw на 30%, обнаружив, что 70 cron-задач сбрасывали результаты в основной чат-сеанс, вызывая раздувание контекста и повторное сжатие. Решение заключалось в перенаправлении выводов cron напрямую в Telegram и создании навыка мониторинга для выявления неэффективностей, таких как избыточные поиски и чтение слишком больших файлов.