00:00:00Если Claude Code плюс NotebookLM — это потрясающе, а Claude Code плюс Obsidian —
00:00:04это чистая выгода, то Claude Code плюс новый Skill Creator — это действительно
00:00:09прорыв. Что же произойдет, если мы объединим все эти инструменты вместе в
00:00:13практичный, но простой в настройке рабочий процесс, который можно внедрить уже сегодня
00:00:19менее чем за 30 минут? Именно это мы и выясним в сегодняшнем видео,
00:00:23где я пошагово покажу вам, как создать один из самых мощных рабочих процессов
00:00:28внутри Claude Code. Этот процесс превращает Claude Code в настоящего монстра исследований.
00:00:33И это видео также является своего рода итогом всего, о чем мы говорили
00:00:37в последних нескольких роликах, потому что мы рассматривали связки Claude Code
00:00:40с NotebookLM, Claude Code с Obsidian и Claude Code с новым
00:00:43Skill Creator. Но здесь мы берем все эти уроки и синтезируем их
00:00:47в нечто, имеющее практическую ценность. И в связи с этим важно не то,
00:00:52какой именно у меня сценарий использования, верно? Это личный кейс Chase AI,
00:00:57о том, как я провожу исследования для своего контента, но вы не создатель контента.
00:01:01У вас, вероятно, есть обычная работа. Поэтому я хочу, чтобы на протяжении всего урока вы
00:01:05сосредоточились не на тонкостях того, как я ищу информацию в YouTube.
00:01:10Вам стоит сфокусироваться на том, как заменить поиск в YouTube на любой ваш сценарий
00:01:14и на любой нужный вам источник информации: будь то PDF, статьи или тексты.
00:01:18Как вписать этот шаблон в вашу жизнь? В этом и заключается ценность.
00:01:22И именно на этом я хочу, чтобы вы сосредоточились. К тому же, эта система отлично подходит для этого —
00:01:26это очень гибкий рабочий процесс, который подстраивается под ваши нужды. И нам это нравится.
00:01:32Так что же именно будет делать этот рабочий процесс? Как я уже сказал,
00:01:36это исследования «на стероидах». Мы будем находиться внутри Claude Code,
00:01:40и будем проводить исследование через YouTube. Моим источником данных
00:01:45в данном случае будут видео на YouTube. Для этого мы воспользуемся специальным навыком (skill).
00:01:50Оттуда мы отправим данные YouTube в NotebookLM через Claude Code.
00:01:55NotebookLM проведет для нас анализ этих видео.
00:02:00NotebookLM также выдаст нам любой нужный результат: подкаст, видео,
00:02:04инфографику или презентацию. А затем он передает все это обратно нам в Claude Code.
00:02:09Все это выполняется с помощью навыков. Более того, мы собираемся объединить
00:02:15все эти под-навыки в один, по сути, супер-навык.
00:02:22Мы сделаем это с помощью Skill Creator, так что именно здесь он пригодится,
00:02:26и, очевидно, здесь же вступит в игру NotebookLM. А что насчет Obsidian?
00:02:31Потому что это хорошо само по себе, но мы хотим максимально это усилить.
00:02:35Я наверняка не буду запускать этот процесс всего один раз. И тут на сцену выходит Obsidian.
00:02:40Все данные, которые мы анализируем — и даже больше, чем сами данные — способ их обработки,
00:02:46вид анализа, формат результатов, наш образ мышления,
00:02:50все это будет записываться Claude Code в серию Markdown-файлов,
00:02:55текстовых файлов, которые Obsidian сможет просмотреть, потому что все
00:02:59это будет происходить в нашем хранилище (vault). Посмотрите на Obsidian: хранилище — это круто
00:03:03по нескольким причинам. Для меня, как для человека, это дает отличный обзор того,
00:03:06что происходит в моих текстовых файлах. Я могу переходить по файлам, видеть,
00:03:09как они связаны, и получать наглядные графы. Но что более важно,
00:03:13внутри Claude Code все эти Markdown-файлы прозрачны для самого Claude Code.
00:03:19Когда все настроено в формате Obsidian, Claude Code проще
00:03:22найти то, что ему нужно. Кроме того, со временем мы сможем уточнять,
00:03:29как Claude Code общается с нами и мыслит в этом ключе, через файл claude.md.
00:03:34Это означает, что со временем Obsidian помогает Claude Code выполнять этот процесс
00:03:41именно так, как мы хотим. С добавлением Obsidian в этот рабочий процесс
00:03:47мы можем превратить Claude Code в своего рода хорошо обученного личного помощника,
00:03:53который выполняет работу от нашего имени. И это невероятно мощно.
00:03:58Это становится почти самосовершенствующимся циклом, потому что чем чаще я запускаю процесс,
00:04:02тем больше он делает анализ так, как мне нравится. Чем больше я говорю с Claude Code,
00:04:07тем больше данных записывается, и Claude Code продолжает накапливать
00:04:11базу знаний и свидетельств того, как я предпочитаю работать. Так мы получаем
00:04:16эти симбиотические отношения, где все компоненты помогают друг другу, сочетая
00:04:20Claude Code со Skill Creator, NotebookLM и Obsidian. И вы видите,
00:04:24насколько это гибко: этот процесс меняется в зависимости от того, что,
00:04:28скажем, мы можем убрать YouTube и взять PDF. Можно даже убрать
00:04:31часть с NotebookLM. Вы можете вставить сюда любой рабочий процесс.
00:04:37Но если вы сохраните этот шаблон — Obsidian и улучшение навыков через Skill Creator —
00:04:42у вас под рукой будет нечто сверхмощное. И не так много людей этим занимаются.
00:04:46Прежде чем мы перейдем к конкретной настройке, пара слов от нашего
00:04:50спонсора — меня самого. Опять же, если вы хотите узнать больше о Claude Code,
00:04:56я только что выпустил мастер-класс по Claude Code внутри Chase AI Plus.
00:05:01Он превратит вас с нуля в ИИ-разработчика, независимо от вашего технического
00:05:07бэкграунда. Chase AI Plus — это отличный выбор, если вы серьезно настроены на ИИ
00:05:09и пытаетесь построить на этом карьеру. Обязательно загляните туда. Также
00:05:15есть бесплатное сообщество Chase AI, ссылка в описании. Все навыки,
00:05:18о которых мы сегодня говорим, а также другие бесплатные ресурсы можно найти там.
00:05:23Так что там есть что-то для каждого. Первое, что нам нужно сделать — создать навыки.
00:05:27Заметьте, я нахожусь внутри своего хранилища. Мы должны быть в папке хранилища,
00:05:31чтобы Obsidian подхватил всё это. Навык Skill Creator: как его установить и запустить.
00:05:35Обязательно посмотрите видео выше, там я разбираю подробно. Но вот краткая версия: введите /plugin.
00:05:40Найдите инструмент Skill Creator. Вы видите, что у меня он уже установлен.
00:05:46Установите Skill Creator, выйдите из Claude Code и запустите снова. Готово.
00:05:51И если я хочу создать навык, я ввожу /skill-creator, чтобы убедиться,
00:05:55что он использует этот инструмент, а затем просто описываю задачу. В данном случае я сказал,
00:05:59что хочу создать навык, который ищет в YouTube и возвращает структурированные результаты.
00:06:03Он должен использовать yt-dlp для поиска видео по запросу, возвращать результаты и так далее.
00:06:08Это пример для YouTube. Настройте его под свой источник. Опять же,
00:06:11эти промпты будут доступны в моем сообществе. После запуска навык создастся
00:06:15автоматически внутри папки .claude. Вы получите описание того,
00:06:19что сделал инструмент Skill Creator. Помните, что у нас также есть возможность
00:06:23запустить тесты, если мы хотим, но пока пропустим это. Итак, у нас есть навык для YouTube.
00:06:28Теперь мы можем искать видео. А что насчет стороны NotebookLM?
00:06:31Как и в прошлый раз, у меня есть полное видео с глубоким разбором. Посмотрите его выше,
00:06:35но я дам вам краткий обзор за 30 секунд. У NotebookLM нет публичного API.
00:06:41Поэтому, чтобы подключить Claude Code к NotebookLM, мы будем использовать
00:06:46этот GitHub-репозиторий: notebooklm-py. Ссылку для установки я оставлю в описании.
00:06:50Это очень просто. Мы просто запустим эти команды в терминале. Копируем их,
00:06:55открываем новый терминал. Опять же, на данном этапе я не внутри Claude Code.
00:06:59Это просто терминал, и я вставляю команды и запускаю установку. После
00:07:03установки нужно войти в NotebookLM для аутентификации. Это видно в разделе CLI.
00:07:09Просто копирую: notebooklm login, вставляю в терминал, нажимаю Enter. Откроется
00:07:14окно браузера с просьбой войти. Входим, и готово — все установлено, и вы
00:07:19можете пользоваться NotebookLM. Однако нам нужно научить Claude Code работать с ним.
00:07:24Для этого и нужен навык. Этот репозиторий дает нам команду для установки.
00:07:29Мы можем запустить установку навыка NotebookLM, если хотим. Но также
00:07:34теперь, когда у нас есть Skill Creator, было бы лучше просто скопировать,
00:07:38по сути, весь этот репозиторий GitHub или дать ссылку на него Claude Code и сказать:
00:07:43«Используй Skill Creator, чтобы создать навык для notebooklm-py».
00:07:50Вы видите этот промпт здесь: «Skill Creator, создай навык, чтобы мы могли использовать»
00:07:55функции NotebookLM. Это одна из лучших особенностей Claude Code —
00:08:00он может делать вещи, которые влияют на его собственное использование. Он понимает,
00:08:06как работают навыки в его экосистеме. И когда я делаю такие вещи, он как бы самосовершенствуется,
00:08:11что здорово. После запуска вы получите то же сообщение, что и при создании
00:08:15навыка поиска в YouTube. Что касается навыка Note LM, эти команды позволяют
00:08:21нам делать из терминала Claude Code всё то же самое и даже больше, чем в обычном
00:08:26интерфейсе NotebookLM. У нас есть возможность создавать свои блокноты,
00:08:30добавлять любые источники (до 50 штук) из Google Drive, текстовые файлы, YouTube и т. д.
00:08:35И, как я упоминал, нам доступны все форматы NotebookLM: аудиообзор, интеллект-карта,
00:08:41карточки, инфографика и прочее. Теперь у нас есть навык для YouTube, и эта схема стала
00:08:45совсем нагроможденной, верно? Давайте приберемся. Итак, у нас есть навык YouTube,
00:08:50настроен NotebookLM, но я не хочу давать Claude Code команды по одной:
00:08:55«Сначала используй YouTube. Отлично. Теперь делай вот это». Я хочу всё и сразу.
00:09:00Я хочу превратить всё это в один навык, и именно это мы сейчас сделаем.
00:09:04Мы превращаем наш рабочий процесс в навык. Для создания этого YouTube-пайплайна,
00:09:09этого супер-навыка, используется тот же процесс: Skill Creator. Затем я просто
00:09:15записал поток мыслей, чтобы он его создал. По сути: «Я хочу навык YouTube pipeline,
00:09:21чтобы он искал в YouTube, отправлял данные в NotebookLM и выдавал мне нужный результат».
00:09:25Именно это я и сказал кучей слов. После этого он создаст навык,
00:09:30расскажет, что сделал, и спросит, нужно ли запустить проверку (evals) — это на ваше усмотрение.
00:09:35На этом этапе наш рабочий процесс практически настроен. Навыки готовы, всё в Obsidian.
00:09:41Теперь осталось только его запустить. Давайте сделаем это. В нашем примере
00:09:47мы попросим Claude Code найти видео, связанные с Claude Code и MCP.
00:09:53Я хочу узнать топ-5 MCP-серверов. Я хочу, чтобы он собрал источники и провел анализ
00:09:58не только того, что входит в топ-5, но и того, как идут дела у этих видео. Что приносит
00:10:03просмотры? Какие есть аномалии, пробелы и как мы можем ими воспользоваться?
00:10:09И я также попрошу его взять этот анализ и создать для меня инфографику. И вот тот
00:10:14самый промпт, который вы видите здесь. Мой навык YouTube pipeline загружен.
00:10:18Я мог бы использовать обычный язык, но слэш-команды работают на 100%.
00:10:22Как я и сказал: YouTube, MCP, анализ Claude Code и инфографика. Вы видите, что
00:10:28пайплайн запускается, вызываются под-навыки NotebookLM и поиска в YouTube.
00:10:34И снова: прелесть связки с NotebookLM в том, что вся обработка
00:10:41данных ИИ выполняется на стороне NotebookLM. За эти токены вы не платите,
00:10:45и Claude Code их не тратит. Всё переложено на Google. Спасибо, Google. Через шесть минут
00:10:50анализ завершен. Знайте, что обычно, когда речь идет о текстовом анализе,
00:10:54NotebookLM возвращает ответ довольно быстро. Создание итоговых файлов может занять время.
00:10:58Например, полноценная презентация может занять до 15 минут, потому что
00:11:03нужно создать несколько изображений. Если это разовый файл, вроде инфографики —
00:11:07всего несколько минут. И вот наша инфографика про MCP. Классно.
00:11:13Мы не давали много указаний по визуальной части, но результат достойный.
00:11:18Supabase, Context Seven, Play. Хорошо. Всё разбито на автономное кодирование
00:11:23и основной стек для «вайб-кодинга». Что там указано? Supabase, Figma, Sentry,
00:11:30PostHog, Context Seven, Play. Не поспоришь. И чуть выше вы видите,
00:11:36что он выдал нам полный Markdown-файл с исследованием. Помните, что это
00:11:41внутри Obsidian. И хотя это выглядит как обычный Markdown с двойными скобками,
00:11:46нам, как людям, гораздо проще и удобнее видеть это в контексте через Obsidian. Вот тот же
00:11:51документ в Obsidian: ключевые выводы, серверы. Тут есть обратные ссылки,
00:11:57которые ведут к другим статьям. Я вижу это на графе. Круто, но на этом
00:12:02ценность Obsidian не заканчивается. Помните, главная ценность в том, что у меня есть —
00:12:07вы видите слева — все эти Markdown-файлы, которые в совокупности показывают
00:12:13Claude Code, как именно я работаю. И если мы заглянем в файл claude.md —
00:12:20он как раз перед вами — он становится «мозгом внутри мозга». Если всё хранилище —
00:12:25это мой «второй мозг» с идеями, то файл claude.md — это тот самый центр,
00:12:30который говорит Claude, что всё это значит и какие есть правила общения со мной,
00:12:37как оформлять результаты и как выполнять задачи. И, как я уже говорил,
00:12:41со временем это хранилище будет расти, и claude.md будет расти вместе
00:12:48с ним. Он будет обучаться и развиваться на основе этой базы знаний. И это
00:12:54так же просто, как сказать: «Эй, Claude Code, обнови claude.md на основе наших последних бесед».
00:13:00Так правила будут соблюдаться, и ты действительно будешь делать то, что мне нужно.
00:13:04Просто скажите: «Можешь обновить claude.md, чтобы он лучше отражал мой стиль работы»,
00:13:09«анализа и предпочтения по результатам на основе последних разговоров»? Такого широкого
00:13:15запроса достаточно, чтобы Claude во всём разобрался. Если хотите больше конкретики —
00:13:19пожалуйста. В этом и прелесть — система очень гибкая и подстраивается под вас. Со временем
00:13:25именно эти отношения между Claude Code и Obsidian приведут к тому, что он станет
00:13:31работать намного лучше. За неделю эффект будет не так заметен, но через
00:13:35месяц — определенно. А через год, сотни документов и разговоров,
00:13:40это даст огромный долгосрочный результат. На этом я сегодня закончу.
00:13:46Надеюсь, вы почерпнули для себя не только этот конкретный рабочий процесс, но и
00:13:50немного заглянули в то, как я исследую контент. Ведь главное преимущество
00:13:55здесь в том, что всё это можно адаптировать. Нам нужен лишь какой-то рабочий процесс,
00:14:02который помогает лично вам в вашем деле. И если мы превратим этот процесс в
00:14:07навыки, объединим их в один и встроим в такой пайплайн — мы получим ситуацию,
00:14:13где все части помогают друг другу. В долгосрочной перспективе это несет
00:14:18огромную ценность. Пишите в комментариях, что вы об этом думаете. Как всегда,
00:14:25если хотите узнать больше о Claude Code и пройти мастер-класс, заходите в
00:14:28Chase AI Plus, ссылка в комментариях. Увидимся!