Автор показывает, как с помощью Gemini, Obsidian и NotebookLM отбирать полезное из видео, книг и других материалов: скрипты извлекают содержание, суммируют его и помогают решить, что изучать подробнее.
Как работает схема
Первый скрипт извлекает содержание материала, убирает повторы и шум, затем формирует краткое изложение. Результат попадает в Obsidian для дальнейшей сортировки. Второй скрипт подготавливает базу Obsidian для NotebookLM, где вы можете проверить, насколько конкретная книга, технология или вебинар полезны с учётом уже собранных знаний.
Автор показывает два примера: поиск нескольких фактов среди большого числа видеороликов и оценку объёмной книги перед чтением. По его словам, обработка 166 часов видео позволяет получить пять минут основных идей. Пример с книгой показывает, как выделить нужные главы, если часть содержания вам уже знакома.
Материалы и настройка
В доступ входят две программы для обработки информации и её проверки через NotebookLM, инструкции по настройке и видео с применением схемы. Материалы размещены в закрытом сообществе Telegram; там же автор разбирает вопросы доступа к Gemini и NotebookLM. Для работы нужны Gemini, Obsidian и NotebookLM, а первый скрипт использует Gemini API.
Скрипты доступны в виде исходного кода и готовых файлов для macOS, Windows и Linux. По словам автора, они работают локально; он также показывает настройки конфиденциальности и планирует публиковать обновления при изменениях YouTube или Gemini API.
Кому подойдёт
Схема адресована тем, кто смотрит видео, проходит материалы, читает книги и статьи. Вы сможете отбирать материалы для дальнейшего изучения и складывать извлечённые сведения в Obsidian. Утверждение о многократном ускорении работы с информацией принадлежит автору.
