Как мы решили проблему плоской Земли (На самом деле это пост о том, как мы автоматизировали анализ базы данных в Obsidian и научились работать с ней как с коллективным мозгом, – но с таким заголовком веселее.) Дело было так: недавно к нам пришёл крупный бренд с необычным запросом: «Ребята, мы выходим на новые рынки. нам нужно выстроить коммуникацию, чуткую к местной культуре. Поймайте инсайты, чтобы мы вдохновились и сделали крутую кампанию». Задачка, мягко говоря, масштабная. Нужно не просто придумать дизайн исследования, которое за полтора месяца позволит максимально ухватить «жизнь как она есть», но и придумать, как всё это проанализировать и представить в виде удобной базы знаний. Мы быстро поняли, что вертикальная структура представления и анализа не работает и нужно искать иное решение. Потыкавшись и помыкавшись, мы вспомнили про Obsidian: рабочее пространство для создания и организации заметок в вики-формате. Прелесть Obsidian в его плоской онтологии. У него есть папки, но он работает с данными так, как если бы они были полностью равнозначны друг другу. Главный вызов заключался в отладке автоматизации. Поле, разбитое на сотни наблюдений (этнография, UGC, интервью научно-популярная литература и т.д), невозможно анализировать вручную. Но решение нашлось. Obsidian работает с markdown-файлами — разметкой для форматирования данных, которую любят разработчики разного софта. Один из популярных редакторов для (вайб-)кодинга Cursor прекрасно работает с .md-файлами. А еще у него есть модуль, который позволяет запустить ИИ-помощника внутрь локальной базы и работать с ней на лету. Это мы и сделали. Что получилось? Мы загружаем в Obsidian (почти) сырые данные, затем через Cursor вытаскивать из них тезисы, инсайты, ключевые слова, разбивая длинные тексты (например, дневники наблюдений) на десятки коротких заметок. Таким образом мы получаем структурированную плоскую базу данных из сотен заметок, напоминающих картотеку Н.Лумана. Самое крутое, что автоматизация связывает данные в разных углах базы, что вряд ли бы удалось сделать при папочной организации, а тем более в условиях сжатых сроков: например, факт из дневника наблюдения иллюстрируется прямой речью из интервью и подкрепляется тезисами из этнографической книги. Прелесть метода ещё и в том, что ИИ-модуль не может галлюцинировать: у него есть только те данные, которые в него загружены. К заметкам, в которых важно дать больше культурного и общественного контекста из открытых источников, мы допускаем Cursor точечно. Если хотите подробностей – спрашивайте в комментариях!