мультиконтекстное управление стеком

когда заметки становятся операционной системой

вчера полдня провозился с настройкой MCP + TickTick + Linear. казалось бы, очередная попытка "оптимизировать workflow", потому что прикольно. Но в итоге получилось кое-что неожиданное интересное

context: есть воркшоп про планирование в рамках трека AI mindset, где обсуждали GTD и гибкие системы обработки входящих задач. есть транскрипт этого разговора в Obsidian (автоматически собирается через Krisp + zapier). есть команда в Linear, где нужно создать задачи по итогам недавних звонков. и есть личный TickTick для управления собственными процессами. обычно это три разных контекста, три разных инструмента, три разных способа работы с информацией. но через MCP (Model Context Protocol) получилось собрать это в единую систему, где AI может читать заметки, анализировать транскрипты и создавать задачи в нужных местах.

workflow: AI прочитал транскрипт воркшопа, выделил ключевые инсайты про систему планирования (единая корзина для входящих, гибкая адаптация GTD, автоматизация через Telegram-ботов), затем на основе других транскриптов команды создал четыре высокоприоритетных задачи в Linear с подробными описаниями и назначил их на нужных людей. остальное забрал личный TickTick.

но главное даже не в технике. во-первых, Windsurf сам установил себе MCP через терминал, потому что из коробки они не запустились. Во-вторых, на базе контекста звонка я проанализировал свою структуру задач. Система стала работать как extension мышления. Раньше приходилось держать в голове контекст трех встреч, помнить кому что назначить, переключаться между инструментами. Делать какие-то саммери, высылать. Теперь просто описываешь задачу голосом. Система сама находит нужное в заметках >> и отправляет нужную задачу.

казалось бы, какая заезженная фраза — "это меняет отношение к заметкам". Но в очередной раз – еще меньше структуры, еще меньше тегов и связей. summary уже никому не нужен. Транскрипт в каком-то смысле можно даже не открывать — кто их вообще успевает читать при восьми звонках в день? теперь просто говоришь вечером: "подбей итоги, раскидай задачи". и система сама разбирается, что куда. Да, вероятно это и overkill — в идеале все должно распределяться автоматически. Но ручной режим пока дает лучшее понимание того, как работает твой workflow и где реальная ценность.

например, когда создавались задачи про AI Mindset Space, система автоматически подтянула контекст из транскрипта встречи с одним фондом, поняла расхождение в видении (ты планировал кейсы от экспертов, они ожидали хакатон), и сформулировала задачу именно про прояснение этого расхождения...

мультиконтекстное управление: один запрос активирует знания из разных источников, анализирует связи, выполняет действия в нужных инструментах. Для knowledge work это критично. контекст — это все. Команда, несколько проектов, разные инициативы, исследования... Человеческая память сдается. инструменты требуют постоянного переключения внимания. Мультиконтекстный подход решает это через делегирование памяти AI. никаких папок с тегами. просто конвенция naming-а и определенные ритуалы сбора данных плюс автоматизация — этого хватает, чтобы подтянуть нужный контекст. В крайнем случае — семантический поиск.

в результате получаешь не банальную автоматизацию, а расширение собственных когнитивных возможностей. хотя если честно, автоматизировать тут особо нечего. Или не хочется. Скорее это среда, где все рождается из простого голосового запроса.

context lab — среда

🤖 Alex P

Подписывайтесь на Telegram AI Mindset.