AgriciDaniel/claude-obsidian

何を解決するか

claude-obsidian は標準の Obsidian ワルトを、ローカルファーストで出典を意識した知識システムに変換します。AI 生成のノートが元のソースから切り離されてしまう問題を解決し、すべての主張が証拠に基づいており、ユーザーが Markdown 形式のファイルを完全に所有できるようにします。これにより「幻覚」を防ぎます。

動作方法

このシステムは Claude Code（および他の互換性のあるエージェントスキルホスト）のプラグインとして動作します。ローカルソースの収集、ソース引用付きページでの主張の根拠付け、リンクされたノートと視覚マップを通じた知識の接続という、繰り返し可能なループを実装しています。

主な技術的メカニズムは以下の通りです：

• トランザクション安全な書き込み：ワルトへのすべての変更は、事前計画と SHA-256 ハッシュ承認プロセスを経る回復可能なトランザクションとして扱われ、静かに上書きされるのを防ぎます。
• 出典の追跡：出典と主張の台帳を維持し、権威、信頼度、矛盾を追跡します。
• ローカルファーストアーキテクチャ：ワルトは Markdown と JSON ファイルのディレクトリとして残り、クラウドデータベースや隠しキャッシュを回避します。
• 検索：決定論的な BM25 検索を使用し、より正確な証拠収集のため、オプションでコサイン再ランク付けを提供します。

対象ユーザー

LLM を活用して情報を統合したいが、元のソースの文脈を失わず、データ主権を損ないたくない研究者、知識作業者、Obsidian ユーザー。

特徴

• 15 の統合スキル：インジェスト（wiki-ingest）、クエリ（wiki-query）、Lint（wiki-lint）、自動研究（autoresearch）など、専用ツールを含む。
• メソドロジーのサポート：Zettelkasten、PARA、LYT などの複数のファイル管理方法をサポート。
• 視覚マッピング：Obsidian Canvas と統合し、視覚的な知識マップを作成可能。
• 厳格な信頼境界：製品コードとユーザーの知識ワルトを明示的に分離し、データセキュリティを確保。
• 証拠に基づく：高リスクの主張には2つの独立したソースが必要であり、架空の引用より根拠のある拒否を優先。