Идея

Идея: понедельник, 10:00. Что если из заметок в obsidian собирать (пересобирать) готовые презентации образовательных курсов?

Задача: создание базы знаний для сборки презентаций в определенном формате

Проблемы:

За 20 лет педагогической практики накопилось достаточно много материала. Проблема в том, что он в виде pptx или pdf, что при сборке нового курса обеспечивает многочасовые затраты на просмотр, перенос и проч. Для примера - средний курс составляет около 200 слайдов. 

Вторая проблема: обновления (актуализация), доработки и идеи вносятся по дороге в текущую презентацию. 

Третья проблема - поскольку разные курсы находятся все равно в одной области (HR, управление персоналом), то возникает дублирование.

Исходные: никогда до этого не пользовался obsidian. Есть небольшой опыт работы с AI агентами и разными моделями.

Ограничения: раз уж такое делаю, решил ввести самоограничение: поскольку obsidian живет на ноутбуке, возникла идея построить всю конструкцию на базе локального ИИ для того, чтобы обеспечить независимость и достаточно высокий уровень конфиденциальности. Плюс - минимизация какого бы то ни было ручного труда - никаких “разметить” заметку, написать фрагмент кода. Напомню, я просто юзер.

Уточнение: единственный этап, в котором участвует обычный облачный ИИ агент - это декомпозиция материала. Возможно, когда-нибудь и локального научу, но не сегодня. Кроме того, это условно разовая большая задача - взять архив и его декомпозировать. А собирать презентации приходится регулярно.

Фрагмент 1. Ретроспективы claude.

Этап 0 (до этой сессии). Marp/Advanced Slides "в лоб" — тупик

Гипотеза: Marp вставит текст прямо в реальные плейсхолдеры существующего .pptx-шаблона.
Опровергнуто: Marp не редактирует существующий файл, а генерирует презентацию с нуля по своим правилам. Путь отклонён.

Таких этапов мы прошли 11. Я бы выделил следующие ключевые элементы итогового продукта и развилки. 

Во-первых, подключение локального ИИ (Olama, Qwen3-8b) к работе с заметками. Решение штатное - через Generate text, который устанавливается как сторонний плагин в самом obsidian. После этого прямо в заметке можно ставить ИИ задачу. Да, он не чемпион по скорости, но базовые задачи выполнить в состоянии. Отсюда позже родилась идея разметки файла с его помощью.

Во-вторых, я видел два ключевых формата результата - превращать в презентацию или превращать в html.  

Сначала попробовали Advanced Slides. Не получилось. Потом пробовали ИИ научить писать HTML. К сожалению, локальная модель в силу стремления к экономии ресурсов очень творчески относится к задаче. Она не “копирует” нужный мне текст, а “пересказывает” его своими словами.

Попробовали упростить. Сделать HTML шаблон, в который модель уже дозаливает текст. Но это приводило к необходимости “ручного” труда. 

Фрагмент 2. Ретроспективы claude 

Ключевая развилка сессии — прямой вопрос Владимира: "в чём тогда ценность ИИ, если я сам выбираю и копирую тексты?". Честный разбор показал: на этом шаге пользы от ИИ действительно не было. Подход отброшен целиком, а не доработан.

Надо сказать, что на этом этапе (вечер первого дня) claude не выдержал и начал саботировать задачу. Предлагать завершить попытки, пытаться убедить меня подключить обычный ИИ вместо локального. 

К полудню второго дня я нашел в одном из обзоров Pandoc как замену Advanced. Вторым важным моментом стало то, что я обратил внимание на то, что Pandoc читает не презентацию, а образцы слайдов. Я не якаю, я обращаю внимание на то, что claude не смог решить эти задачи самостоятельно.

После этого дело пошло на лад. Научились делать шаблон (ы). Научились вставлять его (их) в Pandoc. С чем не справились пока - так это с нумерацией страниц. 

Фрагмент 3. Ретроспективы claude

Итоговый результат — из чего состоит MVP:

Есть заметки - файлы md в obsidian с материалами лекций, упражнений, схем. Из них собирается курс и его содержание. И он одной кнопкой превращается в презентацию в заданном формате, например, для нужного вуза или нужной группы-потока.

Личное ретро 

Крайне важно видеть и постоянно  уточнять собственное вИдение будущего продукта. Стараться максимально его детализировать. Удерживать фокус на ключевых собственных  принципах (решил на локальном ИИ делать - не сдавайся). 

Постоянно уточнять любые тезисы - что значит разметить? Как это делается? Кто это будет делать? На каждом этапе добиваться от самого себя четкого понимания деталей.

У ИИ как и у сотрудника есть некоторый порог. И вот определенные человеческие упёртость и упрямство - позволяют его перешагнуть. 

ИИ конечно ошибается. Напрямую обманывает и признается в этом. Предлагает решения, которые точно не приведут к желаемому результату. В этом смысле не сильно отличается от людей. 

Но! Очевидно, что юзер в моем лице без такой поддержки никогда в жизни не построил бы ничего подобного.

Цикл от идеи до продукта (личного инструмента для решения понятных пользовательских задач) занял 2 дня работы. Все сильно ускорилось в этом мире.

Неудивительно, если я совершил массу ошибок, и сообщество подскажет мне более простые решения. Заранее благодарен.

Возможно, и еще кому пригодится такая штуковина.