Obsidian, Synology und lokale KI: Wie ich mein eigenes digitales Gedächtnis aufbaue

In den letzten Jahren habe ich vermutlich dieselben Fehler gemacht wie viele andere Technikbegeisterte.

Ideen landeten in Apple Notizen, Word-Dokumenten, Textdateien auf irgendwelchen Servern, in E-Mails an mich selbst oder in Aufgaben-Apps, die ich nach wenigen Monaten wieder vergessen hatte.

Dazu kamen unzählige Projektordner mit README-Dateien, lose Markdown-Dateien auf GitHub, Dokumentationen in Wikis und Notizzettel auf dem Schreibtisch.

Das eigentliche Problem war dabei nie das Speichern von Informationen. Das Problem war das Wiederfinden.

Noch schlimmer: Die Informationen standen vollkommen isoliert nebeneinander. Eine Notiz über eine Shopify-App wusste nichts von einer Notiz über eine Datenbankstruktur. Eine Idee für RSS Buddy hatte keinerlei Verbindung zu einem späteren Artikel auf Nerduniversum. usw.

Irgendwann entstand deshalb die Frage:

Wie baut man sich ein System auf, das nicht nur Informationen speichert, sondern tatsächlich Wissen aufbaut?

Genau deshalb beschäftige ich mich aktuell intensiv mit Obsidian.

Was ist Obsidian eigentlich?

Auf den ersten Blick wirkt Obsidian wie eine weitere Notiz-App.

Tatsächlich steckt jedoch deutlich mehr dahinter.

Obsidian ist im Kern eine lokale Wissensdatenbank, die vollständig auf Markdown-Dateien basiert.

Jede Notiz ist letztlich nur eine normale Textdatei mit der Endung .md.

Beispielsweise könnte eine Notiz über meine Synology einfach so aussehen:

# Synology DS224+

## Hardware
- Intel Celeron J4125
- 18 GB RAM

## Installierte Dienste
- Docker
- Tailscale
- Synology Drive
- Hyper Backup

## Verknüpfte Projekte
- MITSLab
- Nerduniversum
- Getränke-ABC

Diese Datei kann ich problemlos mit jedem Texteditor öffnen.

Obsidian erzeugt keine proprietäre Datenbank. Es gibt keine spezielle Exportfunktion, die man irgendwann benötigt.

Es gibt keinen Anbieter-Lock-in.

Selbst wenn Obsidian morgen verschwinden würde, blieben sämtliche Daten vollständig erhalten.

Das ist einer der Hauptgründe, warum mich die Software interessiert.

Warum Markdown für Wissen so spannend ist

Viele moderne Tools speichern Informationen in Datenbanken oder proprietären Cloud-Systemen.

Markdown verfolgt einen völlig anderen Ansatz.

Eine Datei von heute wird vermutlich auch in zehn oder zwanzig Jahren noch lesbar sein.

Markdown-Dateien können verarbeitet werden von:

• Obsidian
• VS Code
• Vim
• Nano
• Typora
• Joplin
• GitHub
• GitLab
• praktisch jedem Texteditor

Dadurch entsteht eine enorme Zukunftssicherheit.

Für jemanden wie mich, der ständig neue Projekte startet, ist das ein großer Vorteil.

Die eigentliche Stärke: Verknüpfungen

Der eigentliche Zauber beginnt bei den internen Links.

Angenommen, ich habe eine Notiz über RSS Buddy:

# RSS Buddy

Verwendet [[Apple Foundation Models]]

Alternative Anbindung über [[Ollama]]

Projekt gehört zu [[MITSLab]]

Durch die doppelten Klammern entstehen automatisch Verbindungen zwischen den einzelnen Wissenselementen.

Nach einigen Monaten entsteht daraus ein Netzwerk aus Informationen.

Obsidian kann dieses Netzwerk sogar grafisch darstellen.

Plötzlich erkennt man Zusammenhänge zwischen Projekten, Technologien und Ideen, die vorher unsichtbar waren.

Mein aktueller Plan: Die Synology als Wissensserver

Da ohnehin eine Synology DS224+ rund um die Uhr läuft, bietet sich diese als zentraler Speicherort an.

Die Grundidee sieht ungefähr so aus:

                    Synology NAS
                           │
          ┌────────────────┼────────────────┐
          │                │                │
      MacBook         iPhone/iPad      Linux-PC
          │                │                │
          └────────────────┼────────────────┘
                   Synology Drive

Der eigentliche Obsidian-Tresor liegt auf der Synology.

Synchronisiert wird über Synology Drive.

Vorteile:

• keine Cloud-Abhängigkeit
• volle Datenkontrolle
• automatische Synchronisation
• zentrale Sicherung
• Zugriff von mehreren Geräten

Technisch betrachtet entsteht dadurch ein kleines privates Wiki-System.

Backup-Strategie: Wissen darf niemals verloren gehen

Notizen sind oft wertvoller als Software. Code kann man neu schreiben.

Ideen, Entscheidungen und Erfahrungen gehen dagegen häufig für immer verloren.

Deshalb plane ich mehrere Sicherungsebenen.

Ebene 1: Synology Drive

Versionierung von Dateien.

Falls eine Datei beschädigt wird, kann eine ältere Version wiederhergestellt werden.

Ebene 2: Hyper Backup

Regelmäßige Backups auf externe Datenträger.

Ebene 3: Externe Sicherung

Langfristig soll zusätzlich eine zweite Sicherung außerhalb der eigenen Wohnung entstehen.

Beispielsweise:

• zweite Synology
• HiDrive
• verschlüsseltes Offsite-Backup

Damit folgt das System weitgehend der bekannten 3-2-1-Backup-Regel.

Wie ich Obsidian für meine Projekte nutzen möchte

Momentan betreibe ich verschiedene Projekte parallel.

Für jedes Projekt entsteht ein eigener Wissensbereich.

Beispiel: Getränke-ABC

Dort könnten gespeichert werden:

Getränke-ABC
├── Architektur
├── Datenmodell
├── Brauerei-Schema
├── SEO-Ideen
├── Artikelideen
├── Datenanreicherung
├── API-Dokumentation
└── Fehleranalysen

Jede Erkenntnis landet dauerhaft im System.

Neue Funktionen können Jahre später nachvollzogen werden.

Obsidian als Dokumentationsplattform

Ein Problem vieler Entwicklerprojekte: Die Dokumentation existiert entweder gar nicht oder ist hoffnungslos veraltet.

In Obsidian möchte ich Entscheidungen direkt dokumentieren.

Beispiel:

# Entscheidung 2026-06-24

## Thema
Lokale Datenanreicherung für Getränke-ABC

## Entscheidung
Ollama statt Cloud-KI

## Gründe
- Datenschutz
- Kostenkontrolle
- Lokale Verarbeitung

## Nachteile
- Höherer Hardwarebedarf

Nach einigen Jahren entsteht dadurch eine Historie aller technischen Entscheidungen.

Der nächste Schritt: Lokale KI auf dem Wissensbestand

Besonders spannend wird das Ganze in Verbindung mit lokalen Sprachmodellen.

Ich experimentiere bereits mit Ollama. Langfristig soll eine lokale KI direkt auf den Obsidian-Tresor zugreifen können. Aber dazu in einem späteren Beitrag.

Dabei passiert vereinfacht Folgendes:

1. Die Markdown-Dateien werden eingelesen.
2. Inhalte werden in Vektoren umgewandelt.
3. Eine Datenbank speichert diese Vektoren.
4. Die KI durchsucht zuerst die Wissensbasis.
5. Erst danach wird eine Antwort erzeugt.

Dadurch kann die KI auf meine eigenen Informationen zugreifen.

Statt allgemeiner Antworten könnte ich Fragen stellen wie:

• Welche Shopify-Ideen hatte ich letztes Jahr?
• Welche Infrastruktur nutzt MITSLab aktuell?
• Welche offenen Probleme gibt es bei Getränke-ABC?
• Welche Artikelideen habe ich noch nicht veröffentlicht?

Die Antworten basieren dann auf meinem eigenen Wissen statt auf Internetdaten.

KI-Agenten und Automatisierung

Noch spannender wird es, wenn künftig mehrere Agenten auf dieselbe Wissensbasis zugreifen.

Ein Beispiel:

Redakteur-Agent

Liest Artikelideen aus Obsidian.

Erstellt automatisch Blogentwürfe.

Entwickler-Agent

Liest Projektdokumentationen.

Erstellt Codevorschläge.

Dokumentations-Agent

Analysiert Git-Repositories.

Aktualisiert technische Dokumentationen.

Projektmanager-Agent

Erstellt To-do-Listen und priorisiert Aufgaben.

Alle Agenten greifen dabei auf dieselbe Wissensbasis zurück.

Was kostet das Ganze?

Erstaunlich wenig.

Bereits vorhanden

• Synology DS224+
• Synology Drive
• Hyper Backup

Software

• Obsidian: kostenlos
• Ollama: kostenlos
• Lokale Modelle: kostenlos
• Markdown: kostenlos

Laufende Kosten

Praktisch nur:

• Strom
• Festplatten
• gelegentliche Hardware-Upgrades

Verglichen mit vielen Cloud-Diensten entstehen kaum zusätzliche Kosten.

Warum ich glaube, dass Wissensmanagement künftig wichtiger wird als Notizen

Viele Menschen sammeln heute Informationen.

Wenige bauen daraus tatsächlich Wissen auf.

Der Unterschied ist gewaltig.

Eine einzelne Notiz hat kaum Wert.

Tausende verknüpfte Notizen erzeugen dagegen ein digitales Gedächtnis.

Je länger ein solches System genutzt wird, desto wertvoller wird es.

Vielleicht wird meine Obsidian-Instanz niemals die größte Wissensdatenbank der Welt.

Aber wenn sie mir in fünf Jahren dabei hilft, alte Ideen wiederzufinden, technische Entscheidungen nachzuvollziehen oder neue Projekte schneller umzusetzen, hat sie ihren Zweck bereits erfüllt.

Und genau deshalb sehe ich Obsidian nicht als Notiz-App.

Ich sehe es als Fundament für ein langfristiges digitales Gedächtnis – lokal, unabhängig und vollständig unter eigener Kontrolle.