V jakém nástroji budovat svůj second brain?

Přes měsíc si už vedu osobní knowledge base (2nd brain chcete-li) v Obsidianu. Teď k tomu přidávám druhý nástroj — Tanu (konkrétně jejich produkt Outliner) — a chci popsat proč. Jaké vlastně vidím benefity a možnosti ve využívání přístupu k „druhému mozku". A má to vůbec nějaký smysl?

Pro pořádek: v této hře jsou k dispozici i Notion nebo Anytype, ale oba jsem zatím vynechal. Notion mám a používám na jiné věci. Anytype je naopak přesně to, co bych chtěl z hlediska vlastnictví dat, ale chybí mu zase jiné funkce, takže jsem ho taky odložil. Ani jeden z nich jsem netestoval do hloubky a nechci tvrdit, že by nefungovaly.

Proč mě zajímá second brain concept

Mám dva důvody, a ten druhý je mnohem komplexnější, než jenom moje osobní potřeba.

• První je moje vlastní denní práce a výstupy z ní — chci mít přehled o tom, co komu mám dodat a co mě čeká, aniž bych to udržoval ručně. Taky potřebuji místo, kam se kdykoliv můžu vracet k zaznamenaným podkladům. Zároveň nesnáším správu to-do listů, psaní zápisů z meetingů a udržování poznámek.
• Druhý je, že hledám cestu k vytvoření firemního mozku. Dělám v Ecomail.cz AI Officera, takže adopce AI nástrojů a jejich governance je moje práce. A abych mohl něco takového navrhnout, potřebuju si nejdřív osahat, jak se ta věc chová v provozu.

U týmového mozku mám ale požadavky, které se od těch osobních dost liší:

• Data musí být u nás. Budovat a ukládat všechno u sebe. U osobních poznámek se s cizím cloudem smířím, u firemního znalostního systému ne.
• Fragmentace místo monolitu. Nechci jeden velký „org brain", ale týmové mozky, které se skládají. Jedna obří znalostní báze pro celou firmu je věc, kterou nikdo neudržuje, protože nikdo necítí odpovědnost za celek.
• Nesmí to nikoho limitovat v práci. Chvíle, kdy se lidé musí přizpůsobit způsobu práce vyžadovanému nástrojem, je největší hrozba. To je přesně ta chyba, kterou jsem udělal sám na sobě v Obsidianu — jen ve větším.
• Používání musí být volitelné. Chci umět pracovat v režimu s brainem i bez brainu. Systém, který funguje jen když se zapojí všichni, nefunguje. Adopce je nice-to-have, ne podmínka.
• Musí to sedět různým velikostem týmu. U jednoho člověka stačí disciplína. U deseti potřebujete konvence. U stovky lidí potřebujete governance — a to je jiný problém než to, kde máme uložené společné poznámky. Nástroj, který je skvělý pro jednoho, bývá u sta lidí nepoužitelný a naopak.

A tady přichází nepříjemná skutečnost. Už teď vím, že těmto požadavkům většina existujících toolů nevyhovuje. Testuju na sobě tedy principy, jak se chová strukturovaný graf entit v kombinaci s AI rozhraním nad ním. Když se nějaký princip ukáže jako správný, vím, jakým směrem se v Ecomail.cz vydat. Je ale pravděpodobné, že hotový tool pro to zatím neexistuje a budu ho muset zřejmě vybudovat. Ale o tom zase jindy.

Co je druhý mozek 🧠

Termín „second brain" zpopularizoval Tiago Forte a znamená vnější systém pro všechno, co nechcete držet v hlavě. Ne archiv, ze kterého se nikdy nic nevytáhne — ale místo, kterého se dá na něco konkrétního zeptat.

Rozdíl proti obyčejné aplikaci na poznámky je v tom, že druhý mozek nedrží jen texty, ale i vztahy mezi nimi. Že Jan Novák pracuje pro klienta X, že jsem mu na schůzce před třemi týdny něco slíbil a že to souvisí s projektem, který mám rozjetý. Poznámka sama o sobě je mrtvá. Užitečná je až ve chvíli, kdy vím, k čemu se váže.

Proč je teď vhodná doba toto řešit

Protože pracovní kontext je dnes rozsypaný na deseti místech a nikdo nemá kapacitu vše držet v hlavě. Ale hlavně — s jazykovými modely se poprvé dá nad vlastními poznámkami skutečně pracovat, ne je jen hledat.

Co jsou nástroje Obsidian a Tana

Obsidian je editor nad obyčejnými markdownovými soubory na vašem disku. Poznámky propojujete zápisem [[jméno souboru]], což vytvoří odkaz a na cílové poznámce se objeví backlink. Nemá vlastní server ani formát — když ho smažete, zůstanou vám textové soubory, které otevře cokoli. Pro osobní použití zdarma.

Tana je outliner, kde každá odrážka je samostatný objekt s vlastním identifikátorem. Odrážce přiřadíte supertag, například #Task, a tím získá strukturovaná pole se schématem — termín, stav, projekt. Nad tím se dají psát dotazy, jejichž výsledek se vykreslí přímo v textu a jde v něm editovat. Běží v cloudu, placené plány od ~10 $ měsíčně.

Zjednodušeně: Obsidian je text s odkazy, Tana je databáze, která se píše jako odrážkový seznam. Ani jedno není lepší nebo horší. Jsou to různé nástroje na různé části téhož problému — budování druhého mozku.

Srovnání obou nástrojů

Můj Obsidian setup

Jedna složka v mém počítači. Moje vlastní knowledge base. Na první pohled tam jsou jen tři podsložky, ale důležitá je hlavně ta poslední položka — soubor s pravidly.

• inbox/ — drop zone. Padá sem všechno, co si zapíšu za chodu, bez zařazení. Prázdný inbox znamená, že je všechno zpracované — to je cílový stav. Zapisovat do něj můžu z Claude, z Obsidian apky na desktopu nebo z mobilu.
• raw/ — trvalý archiv už zpracovaných zdrojů. Nic sem nepadá přímo, jen jako poslední krok zpracování, a od té chvíle se to needituje ani nevrací zpátky.
• wiki/ — kurátorovaná vrstva, kterou nepíšu já, ale AI model. Obsahuje people/, meetings/, projects/, sources/, areas/, concepts/, journal/, k tomu index.md, log.md, Todo.md, Tickets.md a People.md.
• CLAUDE.md — schéma. Soubor pravidel: co která složka znamená, jak vypadá zpracování zdroje, kam patří jaký typ poznámky, jaké jsou konvence. Roste podle toho, co se v provozu ukáže jako potřeba.

Můj Obsidian Brain

Podstatné není, že mám poznámky v Obsidianu. Podstatné je, jak se z nich dostávám k odpovědím. Obvyklý postup bez „2nd brain přístupu" je nechat poznámky tak, jak jsem je napsal, a hledat v nich teprve ve chvíli dotazu — model si k otázce dotáhne relevantní úryvky a z nich složí odpověď. Práce se tedy odvede až když se zeptám.

S Obsidianem to mám obráceně. Souvislosti, rozpory a souhrny se do wiki dopisují průběžně: po každém novém zápisu model přepíše stránky, kterých se to týká. Když se pak zeptám, nic se nedohledává — odpověď tam už leží a jen se vytáhne. Tomuto principu se říká LLM wiki.

Co je v mé knowledge base: složky na lidi, schůzky a deník. Poznámky se propojují obyčejnými [[wikilinky]], takže u každého člověka vidím všechno, kde se objevil. Každá stránka má v hlavičce pár údajů (tagy, datum, zdroj), aby se dalo filtrovat.

Úkoly mám ve dvou souborech. Todo.md jsou věci, které vzniknou za pochodu. Tickets.md je zrcadlo Jiry a Notionu — kopie pracovních ticketů, abych o nich věděl na jednom místě, aniž bych je tam musel spravovat. Každý úkol nese tag projektu, datum vzniku a termín pro splnění.

Kde reálně pracuju. Obsidian skoro neotevírám. Mám dvě rozhraní: chat v Claude a jeden dashboard. Ten dashboard ale v Obsidianu vůbec není — je to stránka, kterou Claude vygeneruje ze souborů ve wiki a rozdělí na taby Dnes, Úkoly, Lidé, Agendy a Procesy.

Vše běží bez mé účasti. V 7:00 se připraví přehled na aktuální den. V 8:00 a ve 20:00 se zpracovávají poznámky, které se nasbíraly v mezičase v inboxu. Nemusím to spouštět ani kontrolovat. Claude to udělá za mě.

Obsidian summary

• Obsidian pro mě není aplikace, ale formát souborů.
• Zařazování, párování entit i sestavení denního přehledu dělá AI agent nad markdownem a výsledek ukazuje přímo v Claude ve formě HTML artefaktu — dashboardu.
• Z výhod, za které se Obsidian chválí, používám jednu — že jsou to obyčejné soubory na disku.

Na kurátorované poznámky to funguje výborně. Markdown je čitelný pro člověka i pro jazykový model, data mám na disku, žádný vendor lock-in tam není. Zítra si klidně můžu „sbalit svůj mozek" a jít ho používat přes ChatGPT.

Moje problémy s Obsidianem

Vazby mezi stránkami nemají typ. Napíšu někde [[Jan Novák]] a vznikne odkaz. Ale ten odkaz neříká, jestli Jan je účastník schůzky, vlastník úkolu nebo jen zmíněná osoba. Zkusil jsem to obejít properties ve frontmatteru — attendees, owner, project — a dotazovat se přes Dataview a později Bases. Funguje to a je to použitelné. Jen platí, že se dotážete jen na to, co jste vyplnili, a vyplňování je na mně. Což mě dovedlo k tomu, že to nedělám.

Zápis z meetingů nebylo kam zapisovat. Během schůzky nemám čas řešit zařazení, takže jsem psal vše do inboxu a spoléhal, že to potom přeberu. Zkusil jsem dvě věci. Nejdřív Templater plugin se šablonou na zápis, abych měl kam psát — jen jsem si tu poznámku musel před schůzkou založit, a to jsem nedělal :-). Pak jsem chtěl nechat AI odvodit kontext z časové značky proti kalendáři. To funguje překvapivě dobře, ale jen když v poznámce zůstane čas, což u dávkového zápisu neplatí.

Zápis AI modelem do vaultu je nepředvídatelný. [[Jan]] je odkaz na název souboru, takže když se model netrefí a napíše [[Jan N.]], nevznikne vazba, ale druhá entita. Zkusil jsem to ošetřit pravidly: v CLAUDE.md stojí, že model musí před zápisem prohledat people/ a použít přesný název souboru, a v People.md vedu seznam přezdívek a variant. Duplicity to omezilo výrazně, ale ne na nulu. Odkaz mířící na jméno je prostě křehčí než odkaz mířící na identifikátor — a chybu poznáte až v momentě, kdy něco chybí v přehledu.

Denní dashboard. Chtěl jsem jednu stránku: co mám dnes na programu, jaké mám agendy ke schůzkám, co je po termínu. Postavil jsem to postupně. Nejdřív pluginy Tasks a Kanban, pak vlastní HTML dashboard, který generuje Claude z celé wiki a dělí ho na taby Dnes, Úkoly, Lidé, Agendy a Procesy. K tomu scheduled tasky — v 7:00 se dashboard sestaví, v 8:00 a ve 20:00 se zpracuje inbox. Technicky to celé funguje a používám to. Jen se do toho přehledu dostane pouze to, co má termín a přiřazení. Věta „poslat Honzovi podklady" v zápisu ze schůzky je pro člověka jasný úkol. Pro dashboard to není nic — chybí jí datum, takže to neexistuje. A to nepoznáte, protože chybějící řádek nevidíte.

Chvíli jsem tyto závady bral jako svoji nedisciplinovanost. Pak mi došlo, že je to vlastnost přístupu, ne chyba v nastavení: Obsidian v této podobě není můj druhý mozek v roli denního asistenta, ale je to spíš rešeršista.

A v tom je opravdu dobrý. Když se ho zeptám, co jsme s někým řešili za poslední tři týdny nebo jak jsme dospěli k nějakému rozhodnutí, dostanu odpověď, kterou bych sám nedal dohromady. Umí číst mezi poznámkami. Ale ráno mě k ničemu sám nepostrčí. K tomu by potřeboval data, která v poznámkách často nejsou.

Takže jsem mozek nestavěl špatně. Stavěl jsem něco jiného, než jsem si myslel.

Co jsem si definoval, než jsem začal hledat jiný setup

Definoval jsem si tedy tři zásadní problémy:

1. Kam napsat poznámku, když na to mám pět sekund
2. Čeho se to týká a jak to souvisí s ostatním
3. Kdo a jak mi to připomene, až to bude potřeba

První bod mi fungoval bez výhrad. Appka na mobilu, diktování, vault na iCloudu. Tady Obsidianu nemám co vytknout.

Třetí bod jsem si nakonec postavil taky — ranní generování dashboardu přes Claude a večerní zpracování inboxu. Takže tvrzení „Obsidian nepřipomíná" by bylo nepřesné. Připomíná, když si to napíšete sami. Ale jsou tam problémy, jak jsem popsal výše.

Problém byl hlavně s druhým bodem. A teprve když jsem měl ten dashboard hotový, ukázalo se, že ty tři věci nejsou nezávislé vlastnosti — tento druhý bod totiž rozhoduje o všem ostatním.

Proč testuji Tana Outliner

Web: outliner.tana.inc

Tana staví na něčem, čemu říká supertag. Otagujete odrážku jako #Task a ta odrážka získá strukturovaná pole — a hlavně, dá se dotazovat. Můj model vypadá takhle:

• Task — status, termín, projekt
• Meeting — datum, účastníci, odkaz na call, action items
• Person — firma, role, e-mail
• dále pak Company, Idea, Question, To discuss, Memo atd.

Každá odrážka v Taně je objekt, který má datum a závislost

Dva rozdíly proti Obsidianu, které mě zaujaly:

• Odkaz míří na ID, ne na název. Přejmenování nic nerozbije a model nemá jak vyrobit duplikát, protože si entitu nejdřív najde a pak odkáže na její ID. Rozdíl mezi „hádá řetězec" a „ukazuje na objekt".
• Meeting nody chodí z kalendáře. Ráno mám v denní poznámce připravené schůzky i s účastníky z pozvánky. Během schůzky nezakládám nic a na nic neodkazuji — jen kliknu do připraveného uzlu a píšu. Kotva je vyřešená dřív, než porada začne. To byl pro mě velký deal-breaker.

Logika nežije v nástroji

Tana má sice vlastní AI, které jede na jejich kredity, ale to vůbec nepoužívám. Napojil jsem si Tanu do Claude přes MCP, takže třídění, párování entit a denní brief řeší model, který už mám a platím si za něj. Tana jako nástroj je datová vrstva, nic víc.

Jak do Tany reálně zapisuju data

Mám tři režimy zápisu a používám všechny podle situace — a klíčové je, že systém (zatím) snáší všechny, ne jen ten „doporučený výrobcem".

• Pečlivý zápis do Tana aplikace. Napíšu odrážku, otaguju ji, vyplním pole. Vznikne přesný záznam, který je hned dotazovatelný. Stojí to ale patnáct sekund času v aplikaci a soustředění, takže to reálně udělám u jedné věci z deseti — typicky u něčeho, u čeho vím, že nesmí nic utéct špatným směrem.
• Odfláknutý zápis do Tana aplikace. Zapíšu vše, co mě napadne, do denní poznámky jako holou větu. Žádný tag, žádný odkaz. Nulové propojení, jde to i během schůzky. Nevýhodou je, že dokud to „někdo" neuklidí, je to jen text — v žádném přehledu to není a nikdo mi to nepřipomene. Je tedy nutný další krok.
• Do Claude chatu. Nadiktuju nebo napíšu vše do chatu a on to zapíše do grafu přes MCP. Výhoda je, že nemusím Tanu vůbec otevírat. Nevýhoda je, že mu chybí kontext: musím říct, čeho se to týká, protože z holé věty to neuhodne.

A pak je tu čtvrtý bod, který ty tři přístupy drží pohromadě: Claude to za mě vždy uklidí. Vezme syrové odrážky, rozdělí je na tasky, nápady a otázky a napojí je na správné lidi a projekty. Tím se z odbytého zápisu stane strukturovaný záznam, aniž bych u toho musel být.

Tana nemá žádnou složku inbox. V Obsidianu je inbox/ reálná složka a zpracovat poznámku znamenalo přesunout ji jinam. V Taně píšu vše do denní poznámky a „inbox" je jen stav — jsou to odrážky, které ještě nemají přiřazený žádný supertag. Zpracování není přesun, je to přidání typu. Poznámka zůstane tam, kde jsem ji napsal, což mi mimochodem zachovává kontext, o který jsem v Obsidianu přesouváním přicházel.

Skill, který vezme syrové poznámky a rozdělí je na tasky, nápady a otázky napojené na správné lidi a projekty, je v Claude. Nikoliv v Obsidianu jako CLAUDE.md položka s pravidly.

Co si z toho teď odnést

Je mi už jasné, co hledám. Nepotřebuji primárně archiv poznámek. Chci systém, který je o krok napřed — ráno mi řekne, že mám odpoledne call a co máme řešit. Systém, kterého se zároveň dá zeptat: co jsem komu slíbil, co je po termínu, co se u daného klienta řešilo naposledy. Zároveň ale někde chci mít svoje poznámky, které jsou provázané.

Není mozek jako mozek

Je potřeba si říct, co vlastně člověk potřebuje, protože cesty k tomu výsledku mohou být hodně různé.

Znalostní mozek slouží tomu, abych rozuměl. Výpisky, koncepty, rozpracované myšlenky, souvislosti mezi nimi. Hodnota je v hloubce a v tom, že se k tomu můžu vracet po letech. Volný text je tady správné médium, protože myšlenka nemá předem daná pole. Obsidian je zde určitě to správné řešení.

Procesní mozek slouží tomu, abych na nic nezapomněl. Úkoly, závazky, lidé, termíny, kdo na co čeká. Hodnota je v úplnosti a včasnosti. Tady volný text nestačí, protože se nad ním nedá spolehlivě dotazovat.

Znalostní mozek si klidně můžete udržovat ručně — psaní výpisků je součástí toho, že věcem rozumíte, takže ta „práce navíc" má vlastní hodnotu. Procesní mozek ručně udržovat nejde. Nikdo nebude po schůzce dvacet minut vyplňovat pole, a když to jednou vynechá, přehled přestane platit. Buď to plní automat, nebo to nefunguje.

Kam dál

Pro výběr toolu pro firemní brain z toho zatím plyne jen to, že si testuju hlavně principy, nikoliv nástroje. Tana mým požadavkům na vlastnictví dat a na to, aby nikoho nenutila změnit způsob práce, nevyhoví, a nasazovat ji nebudu. Obsidian zase není vhodný pro týmy. Ale jestli se ukáže, že strukturovaný graf entit s agentem nad ním opravdu funguje, je to jasné vymezení cesty, po které se vydat.

Ale vše se rychle mění. Dnes (31. 8. 2026) jsem například objevil tool jménem Baalda od Ben van Sprundel. Vydali ho před týdnem a vypadá to jako kolaborativní verze Obsidianu. To si zaslouží test…