Полгода назад я построил себе в Obsidian продуманную структуру хранилища. PARA-подобная иерархия, аккуратные папки под проекты и области, шаблоны, теги. Я честно верил, что вот теперь заживём.

Прошло несколько месяцев, и структура уснула. Не развалилась, не сломалась, именно уснула. Заметки продолжали появляться, но раскладывать их по местам мне стало банально лень. Каждая новая мысль требовала маленького ритуала: решить, куда её положить, как назвать, с чем связать, какие теги повесить. По отдельности каждое решение занимает секунды, но их десятки в день, и в какой-то момент мозг просто отказывается. Заметки стали оседать одной кучей, а красивая иерархия превратилась в музей.

Самое обидное, что я понимал: дело не в моей исключительной лени. Так происходит у большинства. Более того, многие вообще не начинают вести базу знаний, потому что заранее боятся этого хаоса. «У меня будет свалка из трёхсот файлов, зачем начинать». И из этой личной боли выросла идея плагина.

У меня в Obsidian накопилось под две тысячи заметок. Ежедневники, конспекты, обрывки идей, недописанные черновики. Граф‑вью честно показывает мне облако точек: красиво, но бесполезно. Какие заметки висят сиротами без единой связи, какие дублируют друг друга под разными тегами, какие кластеры тем так и не соединились, из графа не вытащить.

Очевидная мысль: «отдам всё LLM, пусть разберётся». Но 2000 заметок это миллионы токенов. Ни в один контекст это не влезает, а если бы и влезло, стоило бы как крыло самолёта и утонуло бы в шуме.

Так появился идея по созданию Vault Audit AI, плагин для Obsidian, который проводит аудит хранилища через LLM: находит сироты, кластеризует темы, предлагает теги и связи. Я его опубликовал в официальном каталоге и выложил на GitHub. В этой статье разберу инженерную начинку: как обойти лимит контекста через MapReduce, как не платить за повторный анализ, как абстрагировать четырёх LLM‑провайдеров под одним интерфейсом, и что пришлось переделать, чтобы пройти автоматическое ревью каталога.

Код на TypeScript, фрагменты настоящие (слегка почищены от обёрток локализации ради читаемости).