Alat yang secara otomatis menghubungkan riwayat percakapan Claude Code ke grafik pengetahuan Obsidian

Halo. Saya ingin memperkenalkan proyek open source claude-knowledge-graph, yang saya buat untuk mengatasi frustrasi yang belakangan saya alami saat menggunakan asisten coding AI (Claude Code) di lingkungan terminal.

Latar belakang pembuatan (My Pain Point)

Saya bekerja di bidang data science dan secara bersamaan menangani permintaan analisis data serta pengembangan dari berbagai organisasi. Sejak mulai menggunakan Claude Code, produktivitas saya meningkat pesat, tetapi ada satu masalah fatal.

• Pengetahuan yang menguap dan terfragmentasi: Setiap kali ada permintaan analisis baru, saya membuat folder ad-hoc baru untuk mengerjakannya. Namun saat sesi berakhir, keputusan arsitektur yang diambil sambil berdiskusi dengan AI, kode preprocessing yang rumit, dan proses debugging ikut menguap begitu saja.
• Pekerjaan berulang yang tidak efisien: Saat mengerjakan tugas serupa di kemudian hari, saya sering tidak bisa menemukan riwayat lama, sehingga harus menjelaskan konteks dari awal lagi ke AI, atau menulis ulang kode sambil mengandalkan ingatan, dan itu membuang banyak waktu.

Dari pertanyaan, “Tanpa harus memikirkan dulu saya menyelesaikan masalah ini di folder mana, mungkinkah AI secara otomatis memanggil kembali riwayat pekerjaan lama saya agar sesuai dengan konteks saat ini?” proyek ini pun dimulai.

Perkenalan proyek: claude-knowledge-graph

Ini adalah alat yang mencegat semua percakapan di Claude Code (prompt dan respons), menganalisisnya dengan LLM lokal, lalu secara otomatis membangun grafik pengetahuan Obsidian yang terintegrasi.

1. Zero-Friction (sepenuhnya otomatis): Berjalan di latar belakang dengan memanfaatkan Hook dari Claude Code. Pengguna cukup tetap coding seperti biasa.
2. Tagging aman dengan LLM lokal: Setelah pekerjaan selesai, LLM lokal ringan (Qwen 3.5 4B + llama.cpp) berjalan sebentar di latar belakang untuk merangkum percakapan serta mengekstrak konsep inti dan tag, lalu berhenti. Tidak ada kekhawatiran kode internal perusahaan bocor ke luar.
3. Koneksi otomatis berbasis kemiripan (Killer Feature): Berdasarkan konsep, tag, dan path direktori kerja (cwd) yang diekstrak, alat ini membandingkan catatan lama dan percakapan saat ini secara multidimensi. Solusi lama yang paling relevan akan ditemukan dan secara otomatis dihubungkan di bagian bawah catatan saat ini dengan wiki link ([[ ]]).

Sangat berguna terutama untuk developer seperti ini

• Sering berpindah konteks: Meski bolak-balik antar proyek atau folder ad-hoc, semua pengetahuan akan bermuara ke satu Obsidian Vault dan terhubung secara otomatis.
• Bekerja di lingkungan dengan keamanan ketat: Ini menjadi alternatif lokal yang aman bagi mereka yang menangani kode atau data sensitif di lingkungan enterprise sehingga enggan memakai layanan pencatatan/logging berbasis cloud.
• Mengejar konsep Second Brain: Direkomendasikan untuk pengguna Obsidian yang ingin membangun grafik pengetahuan visual yang terhubung dengan node dan edge, bukan sekadar log teks biasa.

Dirancang agar berjalan baik di lingkungan Mac (Apple Silicon) dan Linux. Untuk menjalankan LLM lokal di latar belakang, direkomendasikan minimal RAM 16GB.

Arsitektur yang lebih rinci dan cara konfigurasinya telah saya susun di repositori GitHub. Feedback maupun PR selalu saya sambut!

• Tautan GitHub: https://github.com/yunwoonam/claude-knowledge-graph

[namyunwoo]

Tautan GitHub-nya adalah https://github.com/namyunwoo/claude-knowledge-graph