Ik praat al twee jaar met AI. Duizenden gesprekken, verspreid over vier verschillende apps, en elke goede les verdween erin zodra ik het venster sloot. Dit project maakt van die chaos één geheugen dat ik kan doorzoeken.
Het idee is niet nieuw en niet van mij. Andrej Karpathy schreef over het bewaren van je eigen kennis als een doorzoekbare wiki, en Charlie Hills liet zien hoe je daar met AI een tweede brein van maakt. Ik heb dat vertaald naar mijn eigen situatie: alles wat ik ooit met een AI heb besproken, terugvindbaar op één plek, en gedestilleerd tot bruikbare kennis.
De aanleiding
Kennis die verdampt
Een goed AI-gesprek is soms goud waard. Je lost een lastig probleem op, je krijgt een scherp inzicht, je legt een aanpak vast die precies werkt. En dan sluit je het tabblad, en is het weg. De volgende keer dat je hetzelfde probleem hebt, begin je weer van voren af aan.
Bij mij speelde dat vier keer tegelijk. Ik gebruik Claude, ChatGPT, Grok en Gemini door elkaar, elk voor iets anders. Twee jaar lang stapelden de gesprekken zich op in vier gescheiden silo's, geen van alle fatsoenlijk doorzoekbaar, en niet één die van de andere afwist. Mijn eigen gedachtegoed lag verspreid over vier apps waar ik niet bij kon.
Wat ik wilde was simpel om te omschrijven en lastig om te maken: één plek waar het allemaal samenkomt, waar ik kan terugvinden wat ik ooit heb uitgezocht, en waar terugkerende thema's samengevat worden tot kennis die ik echt hergebruik.
Ik had geen gebrek aan inzichten. Ik had gebrek aan een plek waar ze bleven.
De aanpak
Van losse chats naar een wiki
De oplossing werkt in twee lagen. De eerste laag is het ruwe archief: elk gesprek als een apart, doorzoekbaar notitiebestand. De tweede laag is de wiki: per onderwerp een samenvatting die de kern uit tientallen gesprekken destilleert. De eerste laag onthoudt alles, de tweede laag begrijpt het.
- Ophalen en opschonen. Ik exporteer de volledige geschiedenis uit elk platform en haal er automatisch persoonsgegevens en per ongeluk geplakte wachtwoorden uit voordat er iets wordt opgeslagen.
- Eén notitie per gesprek. Elk gesprek wordt een bestand met een korte samenvatting, trefwoorden en verwijzingen naar verwante gesprekken. Triviale chats worden overgeslagen.
- Compileren tot kennis. Komt een onderwerp in meerdere gesprekken terug, dan wordt het een wiki-pagina die de lessen samenvat in mijn eigen woorden, met links terug naar de bron.
Alles staat in Obsidian, een lokale kennisbak van platte tekstbestanden. Dankzij de onderlinge links ontstaat vanzelf een kaart: je ziet niet alleen welke gesprekken bij elkaar horen, maar ook welke projecten eruit voortkwamen.
Bewust geen zware machinerie. Ik heb geen krachtige computer die een lokaal AI-model kan draaien, en dat blijkt ook niet nodig. Het hele systeem is platte tekst: doorzoekbaar met simpele middelen, en het draait op een gewone laptop. De intelligentie zit niet in dure hardware, maar in de structuur en de discipline eromheen.
De kennisbank in Obsidian. De dichte kern is de gecompileerde, onderling gelinkte kennis. De buitenring zijn losse gesprekken die nog op een verbinding wachten.
Wat er brak
Waar het schuurde
Een pijplijn tekenen is makkelijk. Twee jaar rommelige export er doorheen duwen is dat niet. Drie dingen kostten de meeste moeite.
De omvang. Alleen de Grok-export al was 730 MB. Alles in één keer verwerken liep vast, dus het gebeurt in blokken, met een logboek zodat een crash niet betekent dat je opnieuw begint.
Dubbelingen. Sommige platforms exporteren telkens je vólledige historie, geen nieuwe stukje. Blind opnieuw verwerken zou het archief vol duplicaten zetten. De oplossing is een controle op een uniek kenmerk per gesprek: al bekend en ongewijzigd wordt overgeslagen, een nieuwere versie overschrijft de oude, alleen echt nieuwe gesprekken komen erbij.
Privacy. Dit is mijn eigen geschiedenis, met alles wat daar per ongeluk in staat. E-mailadressen, telefoonnummers en geplakte sleutels worden er automatisch uitgehaald, en het ruwe archief blijft bewust op mijn eigen laptop in plaats van in de cloud.
Geheugen liegt. De database niet, mits je hem eerlijk vult.
Het resultaat
Wat het oplevert
Het staat er, en het groeit met elke nieuwe export mee.
Stand juli 2026. Het archief loopt bij elke nieuwe export vanzelf op.
Belangrijker dan de aantallen is wat het mogelijk maakt. Ik kan nu een vraag stellen als "wat had ik ook alweer uitgezocht over die ene aanpak" en meteen de plek terugvinden waar het is opgelost, met de bron erbij. En dit archief is de voedingsbodem geworden voor Kai, mijn AI-assistent: die put uit dezelfde kennisbank in plaats van elke keer opnieuw te beginnen.
De eerlijke keerzijde
Nooit helemaal af
Een tweede brein is geen project dat je afrondt, het is een tuin die je onderhoudt. Het ruwe archief is compleet, maar de gecompileerde wiki is dat nooit: er blijven onderwerpen die nog wachten op een goede samenvatting. Dat is geen falen, dat is de aard van het ding.
De belangrijkste les zit in de discipline van het terugzoeken. Een systeem dat je vraagt beantwoordt uit zijn eigen geheugen, in plaats van uit de bron, klinkt slim maar verzint dingen. Daarom geldt hier een harde regel: eerst de passage letterlijk terugvinden, dán pas antwoorden. En "dat staat er niet" is een geldig antwoord, geen tekortkoming. Een tweede brein is alleen iets waard als je het kunt vertrouwen.
Bronnen & inspiratie
Waar het idee vandaan komt
Dit project staat op de schouders van twee mensen: Andrej Karpathy, met zijn idee om je eigen kennis als een doorzoekbare wiki te bewaren, en Charlie Hills, die liet zien hoe je daar met AI een tweede brein van bouwt dat met je meegroeit.
→ Andrej Karpathy - LLM-powered personal knowledge base (GitHub)
→ Charlie Hills - How I built a 2nd brain with AI (Substack)
Het beeld bovenaan deze pagina is AI-gegenereerd (halftone paper-collage). Meer van mijn AI-beeldwerk staat in de galerij.
Verwant werk
Meer uit dit systeem
Dit geheugen staat niet op zichzelf: het voedt en wordt gevoed.