Warum Notion und Obsidian kein Second Brain für deine KI sind
Obsidian speichert Kontext, Notion speichert Struktur. Ein Second Brain für deine KI braucht beides gleichzeitig. Warum das so ist und wie ich beide Welten verbunden habe.
Zu Second Brains gibt es tausend Videos und noch mehr Vorlagen, für Notion, für Obsidian, für alles dazwischen. Ich habe selbst welche gemacht. Nach knapp einer Milliarde Tokens und über einer Million Nachrichten mit meinen Agenten in Claude sehe ich das Thema anders: Beide Werkzeuge lösen jeweils nur die halbe Aufgabe. Warum das so ist, hat mit der Art zu tun, wie Daten gespeichert werden.
Das Video zu diesem Artikel: Warum Notion und Obsidian kein Second Brain sind auf YouTube.
Die kurze Antwort
Ein Second Brain für eine KI braucht zwei Dinge gleichzeitig: Kontext in Textform und Daten, die sich durchsuchen und verwalten lassen. Obsidian liefert das erste, Notion das zweite. Erst die Verbindung von beidem ist ein zweites Gehirn, das den Namen verdient.
Wofür ein Second Brain überhaupt da ist
Ein Second Brain ist ein zweites Gehirn, für dich oder für deine KI. Der Gedanke dahinter: Unser Kopf ist stark im Lösen von Problemen und in Kreativität, aber schwach im Merken. Ich weiß oft nicht einmal, wo ich meine AirPods hingelegt habe. Wie soll ich mir da merken, wer mit wem vernetzt ist oder welche Funktionen meiner Software schon fertig sind?
Eine KI hat dasselbe Problem. Sie merkt sich Dinge von sich aus schlecht. Sehr gut im Merken sind dagegen Dateien und Datenbanken, und genau dort setzt ein Second Brain an. Für meine Arbeit war es der größte Produktivitätsschub überhaupt.
Zwei Arten, Daten zu speichern
Für eine KI gibt es zwei grundverschiedene Wege, Wissen abzulegen: als Textdatei oder in einer Datenbank. Wer versteht, was jeder Weg kann, versteht auch, wo Notion und Obsidian an ihre Grenze kommen.
Welt eins: Markdown-Dateien
Claude arbeitet mit Markdown-Dateien, und für ChatGPT und andere gilt dasselbe. Markdown ist ein Dateiformat, erkennbar an der Endung .md. Es kennt Überschriften, Textzeilen, Trenner, Aufzählungen und Verlinkungen, auch von Datei zu Datei.
Der entscheidende Vorteil: Menschen können Markdown gut lesen, und eine KI liest es besonders sparsam. Ein Rich-Text-Format wie Word oder Google Docs kann mehr, ist aber deutlich umfangreicher und verbraucht damit mehr Tokens. Tokens sind die Einheit, in der eine KI Text verarbeitet und abrechnet. Reine TXT-Dateien wären noch schlanker, lassen sich aber nicht so schön darstellen.
Dass sich die Entwickler für Markdown entschieden haben, halte ich für eine geniale Entscheidung. Es ist das halbe Geheimnis eines Second Brains: Die KI speichert Informationen in Markdown-Dateien. Das ist der Standard.
Obsidian und seine Grenze
Obsidian macht genau das. Es speichert Notizen als Markdown-Dateien und legt sie auf deinem Computer ab. Für Kontext ist das ideal: Vorgehensweisen, Entscheidungen, Hintergründe, alles in einer Form, die deine KI direkt lesen kann.
Die Grenze zeigt sich an zwei Stellen. Erstens liegen die Dateien auf deinem Rechner oder in der Obsidian-Synchronisation. Ohne eine eigene Schnittstelle kommt Claude von unterwegs nicht an sie heran. Zweitens, und das wiegt schwerer, sind es am Ende einfach Dateien. Zu den Schwächen von Dateien komme ich gleich.
Welt zwei: Datenbanken
Die zweite Art, Daten zu speichern, sind Datenbanken. Stell dir Tabellen vor wie in Excel: Jede Zeile ist ein Eintrag, jede Spalte eine Eigenschaft.
Datenbanken lassen sich untereinander verknüpfen. Eine Tabelle mit Kontakten ist verbunden mit einer Tabelle mit Firmen. Ein Kontakt gehört zu einer Firma, eine Firma hat mehrere Kontakte. Damit lassen sich Dinge abbilden, die im Alltag ständig vorkommen: Kontakte, Aufgaben, Projekte, Listen aller Art.
Auch damit kann eine KI sehr gut umgehen.
Notion speichert ganz anders
Notion arbeitet in Datenbanken. Die Inhalte einer Notion-Seite liegen dabei in einem anderen Format vor als Markdown. Es heißt JSON und ist aus den Blöcken aufgebaut, die du aus Notion kennst.
Für Struktur ist das stark. Was fehlt, ist die andere Welt: der Kontext als schlanke Textdatei, so wie die KI ihn am liebsten liest.
Kontext oder Struktur: du bekommst nur eins
Das ist der Kern. Beide Welten haben große Vorteile, aber sie kommen normalerweise nicht zusammen.
| Obsidian | Notion | |
|---|---|---|
| Speichert | Markdown-Dateien | Datenbanken |
| Stark bei | Kontext, den die KI sparsam liest | Kontakten, Aufgaben, Listen |
| Es fehlt | durchsuchbare, verwaltbare Struktur | der Kontext als Markdown |
Entweder fehlt dir der Kontext, oder es fehlt die Struktur.
Warum Markdown bei Kontakten scheitert
Ein Beispiel macht es greifbar. Du hast viele Kontakte und zu jedem eine eigene Markdown-Datei. Jetzt fragst du: Welche davon sind Kunden?
Claude muss dafür jede einzelne Datei öffnen und lesen. Es gibt keine Suche über Eigenschaften, keine Sortierung, keine Rangfolge. Bei jedem Kontakt muss die KI neu herausfinden: Ist das ein Kunde, ein Fast-Kunde oder gar keiner? Das kostet enorm viele Tokens.
In einer Datenbank ist dieselbe Frage eine einzige Abfrage.
Der Umweg über eine eigene SQL-Datenbank
Natürlich kannst du dir das selbst bauen. Du lässt dir von Claude eine SQL-Datenbank für Kontakte, Aufgaben und Firmen anlegen. SQL ist die Sprache, mit der sich Datenbanken durchsuchen und ändern lassen, und Claude beherrscht sie sehr gut. Dann geht so etwas wie: "Setze jeden Kontakt, mit dem ich vorgestern kommuniziert habe, auf Kunde."
Nur hört die Arbeit dort nicht auf. Du musst die Datenbank anlegen und pflegen. Du brauchst Automationen und Skripte. Und du musst sie mit deinen Markdown-Dateien verbinden, also für jeden Eintrag festlegen, welche Datei zu ihm gehört. Das wird sehr schnell sehr kompliziert.
Beide Welten verbinden
Genau aus diesem Grund habe ich Atlas gebaut: eine Software, die beide Welten verbindet.
Ein Second Brain ist für mich die Kombination aus zwei Dingen:
- verwaltbare Daten in einer Datenbank: Aufgaben, die du durchsuchen und sortieren kannst, bei denen du siehst, was fertig ist und was nicht, verbunden mit Projekten und Kontakten,
- der Kontext zu diesen Daten als Markdown-Text: die Vorgehensweise, die Informationen, der ganze Hintergrund zur einzelnen Aufgabe.
Eine Datei, in die man Informationen schreibt, ist für sich noch kein Second Brain. Eine Notion-Tabelle, die Claude verwaltet, auch nicht. Erst wenn Informationen gespeichert und verwaltbar sind, lohnt sich der Name.
Für mich ist das keine Theorie. Nur mit Atlas war ich in der Lage, in den letzten sechs Monaten über 20 Softwareprojekte abzuschließen.
Ein Second Brain pro KI-Mitarbeiter
Inzwischen bin ich einen Schritt weiter gegangen. Ein einzelnes Second Brain reicht mir nicht mehr. Ich will eines pro Mitarbeiter, und ich rede hier von KI-Mitarbeitern.
Jeder meiner KI-Mitarbeiter hat seine eigene Wissensumgebung: eigene Memories, eigene Hooks, also Skripte, die beim Start einer Sitzung laufen, eigene Rechte und Pflichten, eine eigene Rolle und eine eigene Beschreibung. Ein paar Beispiele:
- Der Buchhaltungs-Agent hat Zugang zu meinem Konto, zu Quitt, meinem Buchhaltungstool, zu Stripe und zu Nexus, um dort Rechnungen zu verwalten.
- Der Anwalt hat Zugang zur Vertragserstellung in Atlas.
- Der Nexus-Chat, in dem ich alles rund um meinen Shop erledige, hat Zugang zum Shop und zur Entwicklungsumgebung, in der er entsteht.
Entwickelt wird bei mir lokal auf dem Rechner und dann zu GitHub übertragen, ein ganz normaler Ablauf. Wie entwickelt werden soll, steht als Regelwerk im Wiki, und Test- und Korrekturskripte sorgen dafür, dass sich der jeweilige Mitarbeiter daran hält.
Diese Infrastruktur habe ich über sechs Monate aufgebaut, und Atlas ist die Basis dafür. Wie man ein Team aus Menschen und Agenten dort mit Rollen und Rechten einrichtet, steht im Artikel Team nur noch in Atlas verwalten.
Die Kapitel im Video
Das Video ist Teil 1 einer Reihe zum Thema Second Brain. Wenn du lieber zuschaust als liest, findest du hier die Stellen:
- 00:00 Warum alle Second-Brain-Videos dasselbe erzählen
- 00:41 KI merkt sich Dinge genauso schlecht wie wir
- 01:23 Zwei Arten, Daten zu speichern
- 02:03 Markdown, und warum die KI genau das liest
- 03:24 Obsidian und seine Grenze
- 04:04 Was Datenbanken können
- 04:44 Notion speichert ganz anders
- 05:25 Kontext oder Struktur, ihr bekommt nur eins
- 06:06 Warum Markdown bei Kontakten scheitert
- 06:46 Der Umweg über eine SQL-Datenbank
- 08:09 Beide Welten verbinden
- 09:29 Ein Second Brain pro KI-Mitarbeiter
- 10:50 Warum ich diese Reihe starte
Häufige Fragen
Ist Obsidian ein Second Brain?
Obsidian speichert Wissen als Markdown-Dateien und liefert damit den Kontext, den eine KI gut lesen kann. Was fehlt, ist die durchsuchbare und verwaltbare Struktur einer Datenbank, etwa für Kontakte und Aufgaben.
Ist Notion ein Second Brain?
Notion arbeitet in Datenbanken und ist stark bei Struktur. Was fehlt, ist der Kontext als schlanke Markdown-Datei, wie ihn eine KI am sparsamsten liest.
Warum arbeitet eine KI mit Markdown?
Markdown ist für Menschen gut lesbar und für eine KI sparsam zu verarbeiten. Formate wie Word oder Google Docs sind umfangreicher und verbrauchen mehr Tokens.
Kann ich mir ein Second Brain selbst bauen?
Ja, mit einer eigenen SQL-Datenbank, Skripten und einer Verbindung zu deinen Markdown-Dateien. Das funktioniert, wird aber schnell kompliziert, weil du alles selbst anlegen, verknüpfen und pflegen musst.
Was ist ein Second Brain pro KI-Mitarbeiter?
Jeder KI-Mitarbeiter bekommt eine eigene Wissensumgebung mit eigenen Memories, Regeln, Rechten und einer eigenen Rolle.
Dein Second Brain mit Atlas
Atlas verbindet beide Welten in einer Software: die Datenbank für alles, was du verwalten willst, und den Kontext als Text für alles, was deine KI wissen muss. Du kannst es 14 Tage kostenlos ausprobieren.
