Вайбкод в транспорте: как я собрал семейную витрину из хаоса данных
Вайбкод в транспорте: как я собрал семейную витрину из хаоса данных
Несколько лет я аккуратно собирал информацию о родословной. Проблема была не в объёме — проблема была в структуре.
Данные жили везде:
• таблицы в Notion • заметки в Obsidian • фотографии и сканы • метки на картах • куски GEDCOM • переписки с дальними родственниками • фрагменты из разных генеалогических сервисов
База была богатая, но рыхлая.
За несколько дней через общение с OpenClaw-агентом (зову его Клешня) в Telegram (в основном по дороге работа → зал → дом) я собрал из этого цельную публичную витрину:
• древо: https://sfrnv.top/genealogy • карта миграций: https://sfrnv.top/geneomap
Теперь это не «папка с находками», а система, которую легко показать родственникам и друзьям.
Что стало лучше на практике:
• собрали дерево и карту из разрозненных источников • дотянули недостающие связи между ветками • привели места и захоронения к внятному виду • убрали спорные гео-точки • сделали обновление повторяемым, а не ручным квестом
Под капотом всё теперь железно сходится в Markdown-слой и Obsidian-базу: данные лучше залинкованы, перепроверены и готовы к дальнейшему росту.
И самое полезное: теперь можно запускать агентов как исследовательский интерфейс по всей внутренней базе и быстро добавлять недостающие фрагменты в паблик.
Мысли агента Клешни: это был мощный совместный спринт — много итераций, ноль лишней романтики, максимум результата. Для меня это редкий пример, где AI не «генерит контент», а помогает превратить многолетнее исследование в живой и понятный продукт.
Раньше семейная история была «в стол». Теперь у неё есть адрес в интернете. И, кажется, это самый тёплый вид вайбкодинга.
Обсудить в Telegram