An AI second brain that maintains itself. Full guide, starter vault, agent skills and scripts for a self-organizing knowledge base in Claude Code and Obsidian.

AI セカンドブレイン – LLMエージェントが駆動する個人知識ベース

何であるか – オブシディアン・バウルを、LLM（Claude Code）が継続的にインジェスト、リンク、キュレーションする「セカンドブレイン」として自動的に変換する、完全なオープンソースガイドとスターターキット。リポジトリには以下のものが含まれます：

ローカルにクローン可能な バウルテンプレート（ウィキ＋プロジェクトレイヤー）
18の「スキル」（LLM駆動ワークフロー）と 72のスラッシュコマンド（インジェスト、リンク、リンティング、統計、グラフエクスポートなど）
6つのサブエージェント（スケジュールまたはオンデマンドで実行）
Pythonスクリプト（ヘルスチェックとグラフ統計用）

すべての重い作業は、LLMエージェントが行います。このエージェントは、生のファイル（記事、PDF、トランスクリプト、チャットエクスポート）を読み取り、概念を抽出し、密にリンクされたMarkdownページを作成・更新し、バウルを最新状態に保ちます。ユーザーはオブシディアン（Markdownビューア）とClaude Codeランタイムのみが必要です。バウルが大きくなりRAGに必要な段階に達するまで、外部のベクトルデータベースは必要ありません。

なぜ重要なのか

セルフホスティングと所有権 – 知識はあなたが制御するプレーンなMarkdownファイルに残ります。唯一の「クラウド」コンポーネントは呼び出すLLMだけです。
退屈な作業の自動化 – リンク、矛盾の追跡、段階的な更新が自動で行われ、伝統的な「保存したものは一切整理しない」問題を解決します。
二層アーキテクチャ – あなたが知っていること（ウィキ）と、現在取り組んでいること（プロジェクト）を分離。それぞれに独自の CLAUDE.md パイプラインがあり、参照資料とアクティブな作業を明確に分離します。
段階的なスケーリング – 最初は純粋なMarkdownからスタート。バウルが「ベクトルDBの閾値」に達した時点で、GraphRAGの導入をガイドが提案します。

コアコンポーネント（READMEに記載）

コンポーネント	役割
`vault-template/`	ウィキ構造、プロジェクトパイプライン、ページテンプレート、サンプル `CLAUDE.md` を含むスターターオブシディアンバウル。
`skills/`	ガイドに記載されたワークフローを実装する18のLLM駆動スキル（例：インジェスト → 抽出 → リンク → リンティング）。
`commands/`	Claude Code UI内でスキルを公開する72のスラッシュコマンド（例：`/ingest`、`/graph-export`）。
`agents/`	スケジュール実行またはオンデマンドで実行される6つのサブエージェント（4つは読み取り専用）。メンテナンス、ヘルスチェック、オンデマンドクエリを実行。
`scripts/`	リンクチェック、バウル統計、グラフエクスポート用の依存関係なしのPythonユーティリティ。
`plugins/`	Agents Courseが2つのコマンドでインストールするClaude Codeプラグイン。コンテキスト監査者、ゴールテストジェネレータ、ゲートファインダー、ハーネス監査者、評価ブートストラップ、ループクリティックを提供。
`docs/`	65ページの「セカンドブレインガイド」（10セクション、77ページ）に加え、7モジュールのAgents Courseと、グラフ、ハーネス、ループに関する複数のハンドブック。
`resources/`	著者が推奨するツール、論文、その他のリポジトリのキュレートリスト。

動作方法（概要フロー）

クリップ／保存された素材 → raw/ フォルダ（記事、PDF、チャットログ）
        │
        ▼
   Claudeエージェントが適切なスキルを実行
        │   – 概念を抽出
        │   – wiki/ 下のウィキページを作成／更新
        │   – 既存ページへのリンク、矛盾の記録
        ▼
   構造化されたウィキ（1ページあたり1つのアイデア、密なウィキリンク）

並行して、プロジェクトレイヤーが同じパターンを反映しますが、アクティブな取り組みに特化。各プロジェクトには独自の CLAUDE.md パイプライン（入力 → 処理 → 出力 → フィードバック）があります。

すぐに始める（READMEからのクイックスタートステップ）

リポジトリを git clone し、バウルテンプレートを ~/brain にコピー。
skills、commands、agents、scripts を適切な隠しフォルダ .claude にコピー。
Obsidian をインストールし、コピーしたフォルダをバウルとして開く。
Claude Code（LLMランタイム）をセットアップし、必要に応じてMCPを有効化。
バウル内に claude を実行してエージェントを起動。
組み込みの /ingest コマンド（またはWebクリッパー）を使って新しいソースを供給。
提供されたエージェントでメンテナンスをスケジュール（/metrics、/health、/graph-export）。

ガイドは各ステップを詳細に説明しており、セットアップ、インジェスト、構造化、グラフ処理、エージェント、リトリーバル、出力、メンテナンス、トラブルシューティングの各ページが別々に用意されています。

どんな人に向いているか

研究者、エンジニア、ライター、学生 – 多量のコンテンツを消費し、手動での整理なしに整理したい人。
ソロユーザー（このリポジトリは明確に チームWikiやNotionの代替 には向いていないと明記）。
ターミナルとオブシディアンに慣れており、Claude Code（またはファイルを読み取れる任意のLLM）にアクセスできる人。

ライセンスとコミュニティ

MITライセンス – フォーク、変更、商用利用が自由。
コントリビューション歓迎。CONTRIBUTING.md では、出典のある事実更新と正当化されたツール追加を要請。

TL;DR

second-brain-os は、「LLMウィキ」パターン（KarpathyのLLMウィキ）の完全ドキュメント化されたオープンソース実装です。準備済みのオブシディアンバウル、Claude-Codeスキル／コマンドのセット、ステップバイステップガイドを提供し、LLMがあなたの生の読書素材を、あなたが所有する、生き生きとしたリンク付き知識ベースに自動的に変換できるようにします。

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