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Cosa scegliere per il Second Brain Graphify o Obsidian? Facciamo chiarezza sulle differenze tra un second brain creato con Graphify e un second brain creato con Obsidian. Partiamo da Graphify. Una prima differenza riguarda il modo di creazione del grafo. Infatti, come vediamo, la maggior parte dei file viene processata localmente e non ha bisogno di alcun modello AI o di alcuna chiave API. I file di codice vengono processati utilizzando il tool open source Tree-sitter. I file audio e video vengono trascritti utilizzando Faster, che di nuovo, locale. Solamente per i documenti PDF, allora ricorriamo a un AI. E cosa più importante, Graphify va a creare il grafo in diversi formati che possiamo poi dare a Claude affinché navighi in maniera molto più precisa la cartella del progetto. E quindi non nulla modo di accedere alle informazioni che. Sottolineare che finisce la cartella non viene assolutamente. Per quanto riguarda Obsidian, invece, la differenza è il framework LLM Wiki di Karpathy, che Obsidian ci permette di visualizzare le relazioni tra i file. Però le relazioni vengono create grazie a questo framework. All'interno del framework, infatti, abbiamo una cartella raw in cui possiamo andare ad inserire tutti i file che vogliamo processare e inserire nel second brain. Questi file per essere inseriti vengono scomposti in blocchi più piccoli che vengono poi indicizzati dal master index. Quindi all'interno della cartella wiki avremo il nostro indice che contiene tutti i collegamenti ai file, così che Claude possa utilizzarli per recuperare le informazioni di cui ha bisogno. In ultimo abbiamo la cartella output, all'interno della quale vengono salvati tutti i prodotti di Claude che gli chiediamo, i risultati dei vari task. E la differenza qui è sostanziale, perché in questo framework l'intero progetto cambia, viene riorganizzato in cartelle e file che possono essere indicizzati dal master index. Quindi ricapitolando, a scapito delle differenze di utilizzo dei token e di creazione stessa del grafo, Graphify ci permette di creare un grafo e inserirlo così com'è. LLM Wiki, oltre alla creazione, ci permette anche di ristrutturare il in modo da avere un posto per ricevere dei, processarli e poi ottenere degli output.