Навык
Как спросить свой второй мозг
Скопируй страницу и вставь в Claude или GPT — разберёт под твою задачу.
Собрать второй мозг — половина дела. Вторая половина — уметь его спрашивать так, чтобы агент доставал из твоих заметок точный ответ, а не сочинял правдоподобное. Хорошая новость: спрашивать надо обычными словами, никакого синтаксиса. Плохая (точнее, требующая дисциплины): агент по умолчанию любит быть полезным и договорить за тебя то, чего в заметках нет. В этом гайде — как задавать вопросы своему мозгу, как требовать ссылки на файлы и как заставить агента честно говорить «не нашёл» вместо выдумки. С готовыми промптами, которые можно копировать.
Короткий ответ
Ты задаёшь вопрос на человеческом языке — агент ищет по твоим .md-файлам и отвечает из них, называя, из какой заметки взял. Три вещи делают ответ надёжным: проси искать в твоих файлах (а не отвечать вообще), проси ссылку на источник и явно разрешай сказать «не нашёл». Тогда мозг работает как справочник по тебе, а не как красноречивый выдумщик.
Спроси обычными словами
Никаких команд и путей учить не надо. Ты пишешь так, как спросил бы человека, который знает, где лежат твои записи: «что у меня записано про X», «какие решения я принял по Y». Агент по карте (CLAUDE.md) понимает, в какой папке искать, открывает нужные файлы и собирает ответ.
Разница с обычным чатом именно тут. В чате ты спрашиваешь модель — она отвечает из общих знаний. Здесь ты спрашиваешь свой архив — агент отвечает из того, что записал именно ты. Поэтому и формулировать стоит как запрос к архиву: не «расскажи про налоги», а «что у меня записано про налоги» — второе прямо направляет агента в твои файлы.
Требуй ссылку на источник
Самый важный навык. Проси агента не просто ответить, а сказать, из какого файла он взял ответ. Это даёт две вещи разом: ты можешь проверить (открыть тот файл и убедиться) и ты сразу видишь, отвечает он из твоих заметок или из общих знаний модели. Если на вопрос «что у меня по X» агент выдаёт складный ответ, но не может назвать файл, — скорее всего, он договорил от себя, а в заметках этого нет.
Ключевая мысль: ответ без ссылки на файл — это не ответ из твоего мозга, это мнение модели. Всегда проси источник. «Из какой заметки?» — самый дешёвый способ отличить факт из твоей базы от красивой выдумки.
Разреши сказать «не нашёл»
Агент по натуре угодлив: он старается дать ответ, даже когда данных нет, и заполняет пробел правдоподобным текстом. Для второго мозга это яд — ты приходишь за своим фактом, а получаешь выдумку с уверенной интонацией. Лечится явным разрешением: скажи, что «не нашёл» — нормальный и правильный ответ, когда в файлах пусто.
Лучше всего это правило вписать один раз в карту (CLAUDE.md): «отвечай только из файлов, не нашёл — так и скажи». Тогда оно действует всегда. Но и в конкретном вопросе не грех повторить: «если в заметках этого нет — скажи, не додумывай». Пустой честный ответ полезнее полного вранья: он говорит тебе, что тему пора записать.
Собирай ответ по нескольким заметкам
Сила агента не только в поиске одной записи, но в сшивании. Одна тема часто размазана: что-то в notes/, что-то в логе решений, что-то в карточке человека. Агент может пройти по всем и собрать единую картину — то, на что в приложении для заметок ты потратил бы полчаса, открывая вкладки вручную.
Проси именно этого: «собери всё, что у меня есть про X, из всех файлов». Или сведи воедино историю решения: «что я решал по Y и как это менялось». Агент найдёт разрозненные куски и выдаст связный ответ — по-прежнему со ссылками, чтобы каждый кусок можно было проверить.
Готовые промпты
Копируй и подставляй свою тему. Все они устроены одинаково: направляют в твои файлы, просят источник, оставляют место для честного «не нашёл».
- Собрать по теме: «Собери всё, что я записал про [тему], со ссылками на файлы. Если чего-то нет — не додумывай.»
- История решения: «Какие решения я принял по [проекту] и почему? Покажи, из какого файла каждое.»
- Карточка человека: «Что у меня есть по [имя]? Открой его карточку и перескажи, о чём договаривались.»
- Проверка «было ли уже»: «Я это уже решал раньше? Сверься с заметками и логом решений, дай ссылку, если да.»
- Что знаю о теме: «Что у меня записано про [тему]? Только из моих файлов, с указанием источника. Нет данных — скажи прямо.»
- Свести разрозненное: «По [теме] у меня записи в нескольких местах — собери их в один связный ответ со ссылками на каждый файл.»
Держи ответ в файлах, а не в общих знаниях
Главный риск при чтении второго мозга — что агент подмешает к твоим заметкам «здравый смысл» из своих общих знаний, и ты не заметишь, где кончился твой факт и началась его импровизация. Для справочника по себе это плохо: ты хочешь свой ответ, а не усреднённый из интернета.
Держи агента в рамках файлов простыми приёмами:
- Явно ограничивай источник. «Только из моих заметок» в вопросе — и агент понимает, что общие рассуждения тут не нужны.
- Всегда спрашивай файл. Если он не может назвать источник — это сигнал, что ответ не из твоей базы.
- Отделяй факт от совета. Если хочешь и мнение агента тоже — попроси разделить: «сначала что записано у меня со ссылками, потом отдельно — твоё мнение». Так ты видишь границу.
Частые ошибки
| Симптом | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Агент отвечает складно, но не может назвать файл-источник | В вопросе не потребована ссылка — он ответил из общих знаний модели | Проси источник: «из какой заметки?». Ответ без файла — не из твоей базы |
| Тема размазана по файлам, а агент выдаёт только один кусок | Запись лежит в нескольких местах, а ты попросил без сшивания | Проси прямо: «собери всё про X из всех файлов, со ссылками» |
| Агент выдумывает, когда в заметках пусто | Не разрешено честное «не нашёл» — модель по натуре угодлива и заполняет пробел | Впиши в CLAUDE.md правило «нет в файлах — скажи не нашёл»; повтори и в вопросе |
| Ответ расплывчатый, агент подмешивает «здравый смысл» из интернета | Вопрос слишком общий — «расскажи про X» вместо запроса к архиву | Спрашивай «что у меня записано про X, только из моих файлов» |
FAQ
Почему агент отвечает не из моих заметок?
Скорее всего вопрос был общим или без требования источника — и агент ответил из общих знаний модели. Добавь «только из моих файлов» и проси назвать заметку; не может назвать — ответ пришёл не из базы.
Как заставить его собрать тему из нескольких файлов?
Проси об этом прямо: «собери всё, что у меня есть про X, из всех файлов, со ссылками». Сам он не всегда обходит все места, где лежит тема, — направь его явно.
Что делать, если он выдумывает, когда данных нет?
Явно разреши «не нашёл»: впиши в карту CLAUDE.md правило отвечать только из файлов, а нет данных — так и сказать. Пустой честный ответ полезнее уверенной выдумки — он подсказывает, что тему пора записать.
Как сформулировать вопрос, чтобы попасть в свои файлы?
Формулируй как запрос к архиву: не «расскажи про налоги», а «что у меня записано про налоги». Второе прямо направляет агента в твои заметки, а не в общие знания.
Что ты увидишь
Спрашиваешь обычными словами — агент отвечает не по памяти, а конкретной строкой из твоей заметки, СО ссылкой на файл-источник:
> что у меня записано про тарифы клиента X?
Из notes/clients/x.md: договорились на 2 правки
в месяц, дальше — почасово. Записано 12 июня.Итог
Спрашивать второй мозг — это спрашивать обычными словами, но с тремя привычками: направляй в свои файлы («что у меня записано про…»), требуй ссылку на источник и разрешай честное «не нашёл». Агент умеет не только достать одну заметку, но и сшить тему из нескольких файлов — проси об этом прямо. А главный предохранитель от выдумки — вопрос «из какой заметки?»: ответ без источника пришёл не из твоего мозга, а из головы модели.
Чтобы этот мозг рос сам, а не только вычерпывался, полезно понять, как агент дописывает память на ходу — в гайде Как агент помнит и учится сам.