Ваш второй мозг: какая система ведения заметок открывает доступ искусственному интеллекту

В наши дни везде дают одинаковые советы. Создайте себе «второй мозг», соберите всю информацию в одном месте, а затем предоставьте её искусственному интеллекту. Однако в этой рекомендации обычно упускается самая сложная часть.

Вопрос не в том, какая программа рисует самые красивые связи. Вопрос в том, сможет ли ИИ вообще добраться до этих заметок и разрешено ли ему что-либо упустить. Девять в остальном очень похожих программ настолько резко расходятся в этом вопросе, что решение фактически принимается уже на этапе их настройки.

Существует также обоснованное возражение. Современные модели обрабатывают миллион токенов контекста, а некоторые — даже больше. Таким образом, вы можете просто скопировать триста страниц в окно чата и задать вопрос. Зачем тогда вообще поддерживать систему? Мы провели расчёты, опираясь на измерённые данные, а не на приблизительные оценки, и ответ оказался менее однозначным, чем утверждают представители обоих лагерей.

Мы рассмотрели девять программ: Obsidian, Logseq, Joplin, Anytype, Notion, Gemini Notebook (ранее NotebookLM), проекты ChatGPT, Apple Notes и Microsoft OneNote. Все цены и ограничения приведены по состоянию на 25 июля 2026 года и взяты с официальных страниц поставщиков.

Речь всегда идёт лишь об одной папке

Именно на этом многие зацикливаются, и совершенно справедливо. Предоставить ИИ доступ к вашим личным заметкам звучит так, будто вы передаёте ему контроль над всем компьютером. Но это не так.

Доступ распространяется ровно на одну папку, которую вы выбираете самостоятельно. В Obsidian она называется «хранилищем» и представляет собой обычную папку. Поместите туда свои заметки, укажите ИИ-инструменту этот путь, и инструмент увидит только файлы в этой папке. Ни налоговые документы, расположенные рядом, ни фотографии, ни историю браузера. Одна папка, выбранная вами лично, доступ к которой можно отозвать в любой момент.

Именно поэтому вопрос о файлах имеет столь большое значение. У программы, которая хранит свои заметки в собственной базе данных или в облачном хранилище поставщика, такой папки нет. Не на что ссылаться.

При этом доступ осуществляется в обоих направлениях. Инструмент искусственного интеллекта может не только читать файлы, но и создавать их, а также вносить в них изменения. Obsidian теперь сам рекламирует именно это: свои собственные команды командной строки в качестве примера использования, по сути, предоставляя инструментам с агентскими возможностями доступ к хранилищу. Таким образом, при желании вы можете продиктовать мысль и найти готовую заметку в папке, связанную с тем, что там уже имеется.

У этого есть и обратная сторона, и она перевешивает удобство. Права на запись означают, что программа может создавать заметки, изменять их и перемещать в корзину. Поэтому Joplin поставляется с отключенными инструментами записи и в своей документации рекомендует включать их только в том случае, если вы доверяете как самому приложению, так и модели, лежащей в его основе. Суть заключается в следующем предложении: Joplin не запрашивает разрешения перед каждой записью.

В облачных системах всё происходит наоборот. Вы загружаете файлы поставщику, и искусственный интеллект поставщика работает с ними. Это удобно и работает хорошо, но означает, что контент покидает вашу систему. В случае с ChatGPT контент из проектов используется для обучения в рамках потребительских тарифных планов, если вы не отключите эту функцию в настройках. Google и Notion действуют по-другому и проводят обучение только в том случае, если вы активно предоставляете обратную связь или даёте на это согласие.

Файл или база данных — вот что решает всё

Obsidian — наиболее наглядный пример первой группы. Заметки представляют собой файлы в формате Markdown, хранящиеся в папке, которую вы выбираете самостоятельно. Вы можете открывать их в любом редакторе, и Obsidian самостоятельно синхронизирует внепрограммные изменения. Для этого ИИ не требует ни плагинов, ни специального интерфейса — он просто считывает и записывает текстовые файлы. У Obsidian нет собственного ИИ, и до сих пор в официальной дорожной карте об этом ничего не говорится. Единственная встроенная функция искусственного интеллекта реализована в Web Clipper: она создаёт сводки веб-страниц перед их сохранением в хранилище и предполагает, что вы будете использовать собственного провайдера. Начиная с версии 1.12, в Obsidian доступна официальная командная строка, которую разработчики открыто позиционируют как способ подключения хранилища к скриптам и инструментам-агентам.

С Logseq ситуация становится неоднозначной, и вам следует об этом знать, прежде чем приступить к работе. Последним регулярным выпуском является версия 0.10.15 от 1 декабря 2025 года, и даже в названии этого выпуска указано «Бета-тестирование». С тех пор выпускаются только ночные сборки. Фактическая разработка ведётся в новой версии базы данных. Однако именно в ней отказываются от того, ради чего многие и выбрали Logseq: вместо отдельных файлов Markdown граф хранится на диске в виде единого файла базы данных SQLite. То, что вы впоследствии видите в файловом менеджере, представляет собой двоичный файл. Взамен версия с базой данных поставляется со встроенным сервером MCP, к которому приложения искусственного интеллекта могут подключаться напрямую.

Joplin идёт по тому же пути, только более последовательно. Заметки хранятся в базе данных SQLite в папке профиля, и даже синхронизация через файловую систему не даёт вам читаемых текстовых файлов. Joplin в своём FAQ необычно откровенно указывает, что каталог синхронизации по сути является базой данных и явно не предназначен для редактирования пользователями.

Anytype действительно хранит свои данные в папке, которую вы можете выбрать сами, однако там находятся зашифрованные блобы. Один момент следует отметить в пользу Anytype, поскольку он упускается во многих сравнениях: программа не является открытой. Протоколы распространяются по лицензии MIT, а сами приложения — по лицензии с открытым исходным кодом. Кроме того, в программе отсутствует функция сброса пароля. Как указано в документации, если вы потеряете двенадцать слов, вы потеряете все данные.

Apple Notes и OneNote находятся на противоположном конце спектра. В случае с Apple отсутствует как документально зафиксированная папка, так и открытый формат, а также официально описанный программный интерфейс для работы с заметками. Однако работают «Ярлыки» (Shortcuts), с помощью которых можно находить, создавать и дополнять заметки. Это обходной путь, но вполне пригодный для использования.

В OneNote имеется интерфейс через Microsoft Graph, однако с 31 марта 2025 года вход в систему исключительно через приложение больше не будет работать, поэтому всегда потребуется авторизованный пользователь. Компания Microsoft также сама отмечает, что любой, кто захочет создать резервную копию или выгрузить целые записные книжки, столкнётся с ограничениями данного интерфейса.

Что изменилось в 2026 году

Три новости заменили прежние сравнения. Во-первых, 16 июля 2026 года компания Google переименовала NotebookLM в Gemini Notebook. Сам инструмент остался прежним, существующие записные книжки сохранены, ссылки перенаправляются. Однако те, кто ищет руководства, по-прежнему в основном находят старое название.

Во-вторых, в Joplin встроен ИИ, причём локальный. В приложении есть чат, который может перенаправлять пользователя в Joplin Cloud, на сервис, совместимый с OpenAI, или в Anthropic. Более интересной особенностью является семантический поиск: Joplin загружает на устройство модель объёмом около 140 МБ и формирует поисковый индекс исключительно на самом устройстве. При этом содержание заметок не передаётся в облако. Кроме того, предусмотрен собственный сервер MCP, который прослушивает только адрес 127.0.0.1. Пять инструментов для чтения настроены по умолчанию, а пять инструментов для написания — нет.

В-третьих, основное внимание уделяется контекстуальному окну, а не хранилищу. В 2026 году все облачные системы увеличили свои лимиты, но ни один из поставщиков не открыл возможность возврата к локальной папке. Тем, кому это по-прежнему необходимо, приходится обращаться к программам, которые записывают файлы.

Миллион токенов против системы заметок

А теперь перейдём к части, отвечающей на основной вопрос. Если модель считывает миллион токенов за раз, зачем вообще что-либо сортировать?

Во-первых, необходимо понимать, сколько на самом деле составляет миллион токенов. По широко цитируемому приблизительному правилу это 750 000 слов. Для немецкого языка это неверно. Мы пропустили два абзаца с идентичным смыслом через токенизатор o200k_base, который OpenAI использует в своих текущих моделях, и вычли накладные расходы. Результат: для английского языка требуется 1,17 токена на слово, для немецкого — 1,67. Таким образом, немецкий текст требует примерно на 43 процента больше токенов при одинаковом содержании, поскольку сложные слова разбиваются на несколько частей.

Таким образом, миллион токенов соответствует примерно 857 000 английских слов, но лишь около 600 000 немецких. Другие поставщики используют собственные токенизаторы, поэтому эта цифра может немного варьироваться. Однако в целом она остается верной.

600 000 слов — это кажется немалым объёмом. Для сравнения мы провели подсчёт коллекции, накопленной за несколько лет: около 470 заметок, что в пересчёте составляет примерно от 350 000 до 400 000 слов. Такая коллекция по-прежнему помещается в одно контекстное окно. Но лишь с трудом, и она продолжает расти.

А затем приходит счёт. Контекстное окно заполняется и оплачивается заново с каждым отдельным вопросом. При использовании современной топовой модели, такой как Claude Opus 5, миллион входных токенов обходится в пять долларов США. Для коллекции заметок объёмом 400 000 немецких слов это составляет около 667 000 токенов, то есть примерно 3,33 доллара США. За один вопрос. Таким образом, десять вопросов за один день обходятся дороже, чем месячная подписка на Notion Business.

Именно в этом и заключается преимущество системы заметок: она окупается не потому, что дешевле ИИ, а потому, что сокращает объем информации, который вообще необходимо передавать в контекст. Хороший поиск или семантический индекс предоставляет ИИ десять подходящих заметок вместо четырёхсот. 3,33 доллара превращаются в несколько центов, а качество ответа при этом повышается, поскольку модели не приходится просеивать второстепенную информацию.

Обратное утверждение верно в равной степени: тому, у кого есть двадцать заметок, система не нужна. Достаточно просто загрузить файл. Однако, как только ИИ начнёт писать, количество заметок редко остаётся на уровне двадцати.

В конечном итоге решающим фактором является не столько размер коллекции, сколько способ доступа к ней. Если вы хотите только задавать вопросы, облачная система подойдёт вам идеально, и вы ничем не рискуете, поскольку ни один ИИ не получит доступа к вашим личным файлам. Если же вы хотите, чтобы ИИ также писал, вам понадобится система, которая вообще допускает написание текстов, и вам следует один раз, спокойно, обдумать, какому инструменту вы предоставите эти права.

Кому что выбрать

Тем, кто хочет, чтобы ИИ долгосрочно работал с вашими личными заметками, следует выбрать Obsidian. Не потому, что это самая красивая программа, а потому, что папка с текстовыми файлами — это единственный способ доступа, который будет работать и через пять лет, каким бы ни был актуальным к тому времени инструмент ИИ. Недостатком является необходимость ручной работы, поскольку готовой функции искусственного интеллекта нет — имеется лишь командная строка в качестве точки подключения.

Тем, кто хочет того же самого, но с готовой настройкой, следует выбрать Joplin. Сервер MCP, локальный семантический поиск и чат встроены и не требуют дополнительных затрат. Все эти функции по умолчанию отключены и включаются по отдельности, включая инструменты для написания текста.

Тем, кто хочет лишь анализировать документы, следует выбрать Gemini Notebook. Пятьдесят источников на один блокнот предоставляются бесплатно — этого достаточно для курса, юридической темы или проекта. Это не система для ведения заметок и не стремится ею быть. Зато там ничего не может выйти из строя, поскольку ИИ никогда не получает доступа к вашим личным файлам.

Тем, кто уже живет в мире Microsoft или Apple, следует остаться при OneNote или Apple Notes и, честно говоря, отказаться от идеи использования ИИ. Обе программы отлично подходят для написания текстов. Однако в качестве основы системы знаний, поддерживаемой ИИ, они не подходят, поскольку доступ извне либо отсутствует, либо строго ограничен.

Что говорит против всей этой идеи

«Второй мозг» — это по-прежнему работа, даже если ИИ пишет вместе с вами. Он может избавить вас от набора текста, но не от принятия решения о том, что стоит сохранить и под каким названием. Чаще всего такие проекты заканчиваются папкой с сорока файлами, на которые больше никто никогда не заглядывает.

Кроме того, существуют конкретные неудобства, о которых стоит знать заранее. Obsidian не синхронизируется в фоновом режиме на мобильных устройствах — приложение должно быть открыто. То же самое касается Joplin: синхронизация прерывается, как только приложение переходит в фоновый режим или экран выключается. В Anytype отсутствует функция сброса пароля. В бесплатной версии Notion максимальный размер файла ограничен 5 МБ, что делает приложение бесполезным для сканированных документов и PDF-файлов. А в Gemini Notebook удалённый блокнот исчезает навсегда — восстановить его невозможно.

Поэтому самый честный совет таков: сначала в течение двух недель собирайте заметки где-нибудь — пусть даже в папке с текстовыми файлами, набранными вручную или продиктованными. Если по истечении этого срока вы по-прежнему будете собирать заметки, вы уже наполовину ответили на вопрос о выборе программы. Если нет — вы сэкономили на подписке.