Как я собираю данные о себе и зачем это AI-архитектору

Пару месяцев назад я начал вести структурированный лог о себе: привычки, решения, ошибки, паттерны поведения. Не ради саморазвития — ради того, чтобы мои AI-агенты работали на основе реальных данных, а не на предположениях.

Что я собираю: ежедневные траты, время на задачи, контексты решений, с кем общался, что отложил и почему. Это не самоподробности — это сигналы для мной управляемых систем.

Где храню: простая структура: текстовые файлы + БД через Airtable. Формат простой — дата, категория, факт. Без философии. Главное — структура, к которой можно подключить AI.

Зачем: когда ты архитектор AI-систем, ты сам становишься ограничением. Я не помню свои прошлые решения — но я их записал. И теперь мой агент может сказать: «В прошлом месяце ты уже пробовал этот подход, вот что вышло».

Самый недооценённый ресурс в AI — это не модель и не данные модели. Это данные о тебе. Кто их собирает — тот строит системы, которые реально работают.