📄 Инструкция настройки базы знаний для UX-исследований по методу Андрея Карпаты
Я сейчас провожу Reddit-исследование на 1250 постах по цифровой доступности. И мне нужно сделать так, чтобы Claude искал только по моей базе, а не во всем интернете.
Недавно Андрей Карпаты (один из основателей OpenAI) выложил в X пост о том, как он хранит информацию как .md файлы (обычные текстовые файлы) и подключает Claude напрямую к этим знаниям.
Почему это лучше, чем просто загружать файлы в чат? Каждая сессия Claude начинается с чистого листа — приходится заново объяснять контекст. Claude Code подключён к папке постоянно через терминал: один раз структурировала знания, и они работают во всех следующих сессиях.
Настроила примерно за час и то, потому что протупила с путями, куда что сохранять. А так оч быстро ) Потом полдня писала эту инструкцию ) Буду рада вашим реакциям )
В будущем хочу попробовать: настроить поиск по смыслу (семантический), а не по точным словам: чтобы Claude находил «усталость», даже если в заметке написано «выгорание». Автоматизировать обработку новых источников — положила файл в папку, он сам превратился в структурированную заметку. И сделать так чтобы Claude знал базу без чтения файлов каждый раз, как это делает Notebook LM. Карпаты об этом тоже писал.
⚡️Написала инструкцию на VC⚡️
___
en<able> - о дизайне в A11y | Наши статьи на VC