Marktmannen wiki Personal Knowledge Management (PKM)

Second Brain Niveaus

Laatst bijgewerkt: 17-07-2026

TL;DR: Vijf niveaus van second brain — van CLAUDE.md-router tot autonome always-on sync — waarbij niveau 2 (LLM wiki) voor de meeste gebruikers de beste prijs/prestatie biedt.

Er bestaat geen één standaard voor een AI second brain. De vraag is niet "welk niveau is het beste?" maar "welk niveau lost mijn actuele pijnpunt op?"

De vijf niveaus

Niveau 1 — CLAUDE.md + mappen

Kernvraag: Kan ik het bestand of de info vinden als ik zoek op een exact woord?

  • CLAUDE.md als router: vertelt de AI waar dingen staan ("voor info over X kijk in map Y")
  • Stopt met reprompting — agent weet zelf waar te zoeken
  • Probleem bij groei: structuur wordt rommelig, routering negeert grote bestanden

Startpunt voor iedereen. Zie Geheugen en Context en Agentic OS.

Niveau 2 — LLM Wiki (Karpathy-stijl)

Kernvraag: Kan ik alles over een bepaald onderwerp bij elkaar brengen?

  • Gecompileerde wiki: geclipte artikelen, transcripten, notities worden omgezet naar onderling gelinkte wiki-pagina's
  • Index-gedreven navigatie: agent volgt links, drill-down per onderwerp
  • Nate Herk zit zelf op niveau 2 — werkt goed voor project-gebaseerd, content-zwaar werk
  • Obsidian als optionele visualisatielaag (niet noodzakelijk)
  • Automemory + memory.md als aanvulling
  • Tool-agnostisch: bestanden zijn portabel naar Codex (agents.md), OpenClaw (soul.md)

Grens: relaties zijn backlinks (A → B), geen echte semantische verbanden.

Hot cache-toevoeging: voor een project met hoge herhaal-frequentie (bijv. een executive-assistant-project) is een hot.md van ~500 tekens met "wat is het meest recente dat net besproken is" een goedkope aanvulling — het voorkomt dat Claude meerdere wiki-pagina's moet doorkruisen voor iets dat net speelde. Niet elk project heeft dit nodig: een contentzwaar archief (bijv. een YouTube-transcriptenwiki) heeft geen hot cache nodig omdat er geen "net besproken"-continuïteit is.

Niveau 3 — Semantisch Zoeken (vector database)

Kernvraag: Zoek ik soms met andere woorden dan ik schreef?

  • Zoeken op betekenis (X ≈ Y, Z) i.p.v. exacte woorden (X = X)
  • Gebruik: grote hoeveelheden tekst, specifieke antwoorden opzoeken (bijv. regel 17 van een set van 1000 regels)
  • Tools: Pinecone, Supabase, Obsidian Smart Lookup, Quadrant

Chunking-probleem: vectorized chunks bevatten nooit de volledige context. Voor een "vat de vergadering van 5 maart samen" is een markdown-bestand met de volledige transcriptie beter dan chunks.

Vuistregel: gebruik vector search voor volumineuze data + specifieke opzoekingen. Gebruik markdown-bestanden voor context die volledig gelezen moet worden.

Niveau 4 — Knowledge Graph

Kernvraag: Wil ik relaties kunnen volgen en kettingen traceren?

  • Entiteiten + verbanden: "Jordan werkt bij Acme → Acme endorsed door Postpilot → Postpilot concurrent van Cadently"
  • Meer gewicht bij: CRM-achtigen, complexe klanten-/partnernetwerken
  • Lichtgewichter qua tokens dan niveau 2 voor specifieke relatie-queries (leest niet het hele bestand)
  • Tools: LightRAG, GraphRAG, Graphifier

Privacy: data die door Claude Code verwerkt wordt, gaat naar Anthropic. Voor klantdata: gebruik open-source modellen. Zie Alternatieve Modellen in Claude Code.

Niveau 5 — Autonome Always-On

Kernvraag: Wil ik dat alles continu synct zonder dat ik eraan denk?

  • Continu-syncing memories (bijv. GBrain van Gary Tan/YC)
  • Combineert alles: wiki, routing, relaties, tools — plus automatische updates
  • Meer data ≠ altijd beter: risico op ruis, context degradatie
  • Nate Herk gebruikt dit (nog) niet: hij wil in control blijven van wat het second brain ingesta

Zelf je niveau kiezen

Symptoom Kijk naar niveau
Ik moet dingen steeds opnieuw uitleggen 1
Ik heb 30+ notities en vergeet wat er in staat 2
Mijn agent mist notities die ik weet dat bestaan 3
Ik wil kettingen van relaties volgen 4
Ik run agents offline en wil alles autonoom syncen 5

Kernprincipes

Werk terug vanuit de vraag. Hoe je de data gebruikt bepaalt hoe je hem opslaat. Een basketbal past door een ronde hoepel — ontwerp het bal (data-structuur) naar de hoepel (gebruik).

Niet één niveau voor alles. Map A kan niveau 2 zijn, map B niveau 3. Mix op basis van datatype en gebruikspatroon.

Evergreen vs. vergankelijk. Second brain is voor data die over een jaar nog relevant is: beslissingen, identiteit, projectresultaten. Geen Slack-threads of emails — dat is ruis.

Context vs. Connections (Vier C's). Second brain = Context (wat er is) + Connections (toegang tot live data). Zie Agentic OS › De Vier C's Context Connections Capabilities Cadence.

Verwante concepten

Bronnen

#second-brain #pkm #niveaus #hot-cache

Backlinks