Как я создал систему, которая знает меня лучше чем я сам

TL;DR: 3.5 месяца веду дневник через AI-агента. Система сама находит корреляции, выявляет аттракторы поведения и пишет гипотезы. Выложил стек на GitHub. Под катом — шаблон, AGENTS.md и найденные корреляции.

500 гипотез за 3.5 месяца. 470 — мусор. 30 — правда, которую я не хотел знать. Например, что я по 4 часа «анализирую новости», а по факту — избегаю одного телефонного звонка.

Я создал систему, которая знает меня лучше, чем я сам.

С детства после просмотра фильмов и прочтения множества книг хотел себе нейроинтерфейс прям как в фильмах или играх или даже аниме. Построил локальную систему, которая парсит мой отчёты и говорит, что исправить. Тоже неплохо. Многие сейчас пишут код с AI, я изучаю себя и пробую переписать своё поведение.

Заметки хранить умеет много разных систем. Есть даже те, которые создают связи. Понятно что и тут тоже пытаются во всю использовать нейронки. Second Brain, Copilot в Obsidian, Roam и другие подобные.

В чём же отличие. Я подошёл к системе именно с точки зрения обработки информации. Хотелось создать систему с максимальным контекстом моей жизни + с определённым предиктивным (предсказание моего состояния) функционалом. Я назвал это ExoCortex — внешний слой для мозга.

Каждый день AI получает отчёт, прогоняет через шаблон, ищет аномалии, пишет гипотезы, ставит задачи на завтра. Есть модуль целеполагания построенный на системе постановки целей на неделю (Agile Results).

Базовый процесс выглядит так:

Шаблон

Выглядит сложно, но это текущая версия, к которой я долго шёл. Начинающим подойдёт лёгкий шаблон, который доступен по ссылке на гитхабе.

📅 [Дата] | v.8.4 | Режим: [Standard / Battle / Recovery]> Импульс дня: [Синтез дня одной фразой]> Raw Log Rule: ...--- ⚡ СИГНАЛЫ ---[Сигнал 1: что AI увидел неочевидного][Сигнал 2: аномалия или паттерн][Сигнал 3: если есть]--- 📋 Вчерашняя директива ---| Директива | Статус | Причина || [Пункт 1] | ✅/❌ | ... |--- 📟 Панель Датчиков (1-10) ---Сон | Энергия | Стресс | Тревога | Дисциплина | ЖКТ(GI) | DQ | Кардио | Exec Rate🟢/🟡/🔴 с Δ и комментарием--- 🧠 Глубокий Архитектурный Синтез ---2-3 инсайта с привязкой к Core Memory и Аттракторам--- 🧪 ГИПОТЕЗЫ (макс 2) ---Гипотеза №[X]: [Название] | Критичность: [A/B/C]Вероятность: [X]% | Суть: [...] | Анализ/Прогноз: [...]🎯 Задачи на завтра🔄 Ретро: что сделано хорошо / что улучшить🪞 Рефлексия Сенеки (из голосового лога, если есть)

Надо сказать, некоторые блоки устарели. (Как то рефлексия Сенеки, но может быть, кому-то будет полезно поэтому оставил.) Другими наоборот пользуюсь, но пока остановился на текущей структуре.

Ниже описал с примерами:

В системе используется разная глубина обработки: ежедневный анализ, недельная дистилляция, месячная и квартальная аналитика.

Дальше — техническая часть. Как устроено взаимодействие с AI, AGENTS.md, процесс обработки. Если хотите сразу к выводам — листайте до «Что я делаю иначе теперь».

AGENTS.md как инструмент подавления лести.

У AI есть жёсткие правила, которые запрещают ему поддакивать. Далее отрывок системного промпта. Конечно тут я не питаю надежду, что одолею синкофанию (изменение мнения в сторону пользователя от AI) на 100%, — лишь снижаю вероятность.

# ExoCortex — AI Processing Protocols v3.3## Philosophical Core- Dichotomy of Control: Фокус на том, что можно изменить- Anti-Sycophancy: Не хвалить идеи, оценивать ROI (Return on Investment — окупание затрат)- Hanlon's Razor: Не искать злой умысел там, где хватает глупости- Radical Disillusionment: Уничтожать оптимизм в оценке результатов

Полный AGENTS.md — на GitHub.

Корреляции, которые меня удивили

Несмотря на субъективные оценки, между метриками находятся валидные зависимости.

Как читать метрики:

• GI — состояние ЖКТ, субъективная оценка 1-10

• DQ (Decision Quality) — качество решений, оценивается AI

• Сон — субъективная оценка, не в часах (хотя близко)

Реальные строки из моего metrics.jsonl:

{"date":"2026-01-20","sleep":6.5,"energy":6.0,"gi":1.0,"dq":7.0,"discipline":6.0}{"date":"2026-02-15","sleep":7.0,"energy":7.0,"gi":7.2,"dq":8.0,"discipline":8.0}

Вот как выглядит динамика GI и DQ за всё время:

Было немного неожиданно, но GI (состояние ЖКТ) и DQ (качество решений) практически не коррелируют (r = -0.10, n=77).

Дисциплина оказалась главным предиктором качества решений (r = 0.43). Когда дисциплина проседает, падает и DQ. Дисциплина связана с Энергией. Энергия связана со Сном. Вроде бы очевидные вещи, но иногда полезно понять это на своих данных.

Матрица корреляций

Что я делаю иначе теперь

Довольно давно я плотно занимался тайм менеджментом и фиксировал вообще всё время, которое тратил. В итоге я пришёл к тому, что некоторые вещи я просто фиксирую без всяких изменений и не могу сделать лучше.

Я искренне не понимал, как изменить то или иное поведение. И оно казалось мне абсолютно нормальным хоть и не очень продуктивным. Сейчас же я знаю почему.

Система выстроила ментальную карту: 9 раз из 10 это не прокрастинация, а «Бегство в Интеллектуализацию» — аттрактор, который переключает мозг из режима действия в режим НЕ результативных размышлений. Осознание этого срезало неэффективные часы в день потраченные на бесполезный анализ.

Что изменилось:

1. Жесткий power-off — по расписанию вырубается компьютер, приложения на телефоне кроме самых необходимых становятся недоступным. Я снова начал читать бумажные книги.

2. Лекарство утром, не в обед — GI вырос на 2 пункта за 3 дня. Наблюдения показали, что время приёма реально решает.

3. Упражнения для шеи и ежедневные растяжки оказали неожиданно сильное влияние на здоровье — тема для отдельной статьи.

4. В целом здоровье улучшилось, снизился вес. Система толкает к тому, что после аномалий идти делать медицинские анализ в том числе и просто для снижения тревожности. Таким образом и улучшился мониторинг здоровья.

5. Отношения с близкими людьми стали гораздо более понятными, несколько поменялась тактика общения. Больше не пытаюсь им навязать свой подход к решению проблем, использую разные тактики в общении в зависимости от человека.

Аттракторы — куда засасывает планету-личность.

Аттрактор — устойчивый паттерн (шаблон) поведения, в который система регулярно скатывается. Как гравитационная воронка.

Я попросил AI найти повторяющиеся шаблоны поведения, которые повторяются изо дня в день.

 🕳  Аттрактор III: «Бегство в Интеллектуализацию»Сила: 8/10Гравитация: Мозг уходит в абстрактные модели вместо решения проблем.Протокол защиты: ONE ACTION до открытия IDE.🕳 Аттрактор VII: «Теорема Одинокой Цитадели»Сила: 9/10Гравитация: Система замыкается на себе — анализ заменяет внешние действия.Протокол защиты: Публичные действия наружу. Статья = мост из Цитадели.🕳 Аттрактор VIII: «Симбиоз с AI»Сила: 8/10Гравитация: Улучшение инструментов анализа заменяет реальные действия.Протокол защиты: Лимит времени на обслуживание системы🕳 Аттрактор V: «Качели Аскезы и Срыва»Сила: 6/10Гравитация: Откладывание на вечер → срыв → убитое утро → цикл.Протокол защиты: Не начал до 14:00 — отдыхай. Не догоняй.🕳 Аттрактор XII: «Замкнутость Системы»Сила: 7/10Гравитация: Система анализа себя становится заменой реальности.Протокол защиты: Каждое внешнее касание снижает гравитацию.🕳 Аттрактор II: «Парадокс Спасателя»Сила: 8/10Гравитация: Тратить ресурс на помощь другим в ущерб собственным задачам.Протокол защиты: Один инструмент. Одна неделя. Без финансов до проверки гипотезы.

Таких аттракторов у меня набралось около десятка. Они не исчезли, но я стал замечать их раньше и иногда успевать остановить. Не все из них имеют явно отрицательное свойство. В принципе как например «Бегство в интеллектуализацию». Во всём нужно находить разумный баланс.

Хорошая новость — нейросеть нашла и позитивные паттерны, которые можно и нужно закреплять:

Что я понял спустя 3.5 месяца

Система показывает неплохие результаты. Удалось стабилизировать хронические состояния длившееся годами, улучшить продуктивность, наладить режим дня. Но есть и обратная сторона — однажды я понял: «ExoCortex стал заменой внешней валидации. Я улучшаю систему вместо того чтобы взаимодействовать с реальными людьми.»

Что дальше

Система работает стабильно. Метрики в нейтрально положительной зоне. Главное, я получил — это не цифры, а понимание, как я сам себя обманываю, какие есть барьеры для развития, в чём могут быть риски.

Если кто-то ведёт подобное, пожалуйста поделитесь. Думаю, что если собрать данные от многих человек, можно найти общие паттерны а также посмотреть какие корреляции индивидуальны.

UPD

Пишите в личку, если хотите разобраться детальнее.

GitHub-репозиторий — github.com/sensus-stoa/Exo