Ferramenta que conecta automaticamente o histórico de conversas do Claude Code ao grafo de conhecimento do Obsidian

 (namyunwoo.github.io)
4 pontos por namyunwoo 2026-03-13 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Olá. Gostaria de apresentar o projeto open source claude-knowledge-graph, criado para resolver uma frustração que enfrentei recentemente ao usar o assistente de programação com IA (Claude Code) no terminal.

Como surgiu (Meu ponto de dor)

Trabalho com ciência de dados e lido simultaneamente com solicitações de análise de dados e desenvolvimento vindas de várias equipes. Depois que adotei o Claude Code, minha produtividade aumentou muito, mas havia um problema crítico.

  • Conhecimento volátil e fragmentação: sempre que chega uma nova solicitação de análise, eu crio uma nova pasta ad hoc para trabalhar. Quando a sessão termina, decisões de arquitetura tomadas enquanto eu interagia com a IA, códigos complexos de pré-processamento e o processo de depuração simplesmente se perdem.
  • Repetição ineficiente de trabalho: quando precisava fazer algo parecido depois, eu frequentemente perdia tempo por não conseguir encontrar o histórico anterior — tinha que explicar tudo de novo para a IA desde o começo ou reescrever código tentando puxar da memória.

Foi a partir da ideia de “será que a IA não poderia recuperar sozinha meus registros de trabalho anteriores e trazê-los para o contexto atual, sem que eu precise lembrar em qual pasta resolvi aquilo?” que este projeto começou.

Apresentando o projeto: claude-knowledge-graph

É uma ferramenta que intercepta todas as conversas no Claude Code (prompts e respostas), analisa isso com um LLM local e constrói automaticamente um grafo de conhecimento unificado no Obsidian.

  1. Zero-Friction (totalmente automatizado): funciona em segundo plano usando os Hooks do Claude Code. O usuário só precisa continuar programando como sempre.
  2. Tagueamento seguro com LLM local: quando o trabalho termina, um LLM local leve (Qwen 3.5 4B + llama.cpp) é executado rapidamente em segundo plano para resumir a conversa, extrair conceitos-chave e tags, e depois é encerrado. Não há risco de vazar código interno para fora da empresa.
  3. Conexão automática baseada em similaridade (Killer Feature): com base nos conceitos extraídos, nas tags e no caminho do diretório de trabalho (cwd), a ferramenta compara de forma contextual o diálogo atual com registros anteriores. As soluções passadas mais relevantes são encontradas e conectadas automaticamente no fim da nota atual com wikilinks ([[ ]]).

Especialmente útil para desenvolvedores como estes

  • Quem troca de contexto com frequência: mesmo transitando entre vários projetos ou pastas ad hoc, todo o conhecimento converge para um único Vault do Obsidian e é conectado automaticamente.
  • Quem trabalha em ambientes com segurança rígida: para quem lida com código ou dados sensíveis em ambientes corporativos e evita usar serviços de notas/logs baseados em nuvem, esta é uma alternativa local e segura.
  • Quem busca um Second Brain: recomendada para usuários do Obsidian que querem construir não apenas logs de texto, mas um grafo de conhecimento visual com nós e arestas conectados.

Foi projetada para funcionar bem em ambientes Mac (Apple Silicon) e Linux. Para rodar o LLM local em segundo plano, recomenda-se no mínimo 16 GB de RAM.

Mais detalhes sobre a arquitetura e a configuração estão organizados no repositório do GitHub. Feedbacks e PRs são sempre bem-vindos!

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