В августе я приводил в порядок заметки в Obsidian после загрузки двух CSV-файлов. Удалил их через Проводник Windows — и заметил, что при переключении разделов настроек появилась задержка. Редактор и поиск работали нормально, но каждая смена вкладки в настройках занимала пару секунд. Проблема казалась пустяковой, и я решил быстро починить её с помощью ChatGPT. В итоге потратил шесть часов вместо пяти минут. Эта история — не про баг-хаунтинг, а про то, как неправильное использование ИИ превращает простую задачу в бесконечный квест.

Как всё началось: первый совет и ложный след

Я описал ChatGPT симптом: «После удаления CSV-файлов Obsidian стал подтормаживать при переключении разделов настроек. Редактор и поиск работают быстро». Модель сразу предложила проверить кэш Obsidian, очистить папку .obsidian/cache и перезапустить приложение. Я последовал совету — не помогло. Тогда ChatGPT предположил, что проблема в индексации файлов, и посоветовал удалить папку .obsidian/workspace. Это сбросило настройки рабочего пространства, но задержка осталась. Я потратил около часа на эти манипуляции, но не придал значения, что советы были общими и не учитывали конкретную версию Obsidian и мою ОС.

Типичная ошибка: я не проверил, действительно ли удаление CSV как-то связано с настройками. Вместо этого я слепо следовал рекомендациям ИИ, которые звучали логично, но не имели отношения к делу. ChatGPT не знал контекста — он просто генерировал вероятные шаги.

Почему ИИ завёл в тупик: отсутствие диагностики

Дальше ChatGPT предложил проверить плагины. Я отключил все сторонние плагины — не помогло. Потом модель посоветовала переустановить Obsidian. Я переустановил — задержка осталась. Затем последовали советы по очистке реестра Windows, проверке антивируса, обновлению драйверов. Каждый шаг занимал время, но проблема не решалась. Я потратил ещё два часа, прежде чем понял: ChatGPT не проводит диагностику, а перебирает типовые сценарии. Он не может посмотреть логи, не знает, какие процессы запущены, и не анализирует причинно-следственные связи.

В какой-то момент я начал сомневаться, что проблема вообще связана с Obsidian. Но ИИ уверенно продолжал генерировать новые гипотезы, и я следовал им, потому что казалось, что ещё чуть-чуть — и решение найдётся. Это ловушка: чем больше шагов, тем сложнее остановиться и признать, что подход неверен.

Что я сделал неправильно: три ключевые ошибки

  • Не сформулировал чётких критериев успеха. Я не определил, что именно считаю решением: исчезновение задержки при переключении настроек. Вместо этого я проверял общие советы «на всякий случай».
  • Не собрал данные для диагностики. Не посмотрел логи Obsidian, не проверил, какие процессы нагружают систему, не сравнил поведение с чистой установкой. Без этого любой совет ИИ — гадание.
  • Позволил ИИ управлять процессом. Я задавал вопрос и следовал ответу, вместо того чтобы самому ставить гипотезы и использовать ChatGPT как справочник.

Ещё одна ошибка — я не ограничил время на эксперименты. Если бы я сразу сказал себе: «Даю 30 минут на советы ИИ, потом ищу причину сам», — шести часов не случилось бы.

Как надо было использовать ChatGPT: практические шаги

ИИ полезен, когда вы сами управляете диагностикой. Вот что стоило сделать:

  • Собрать факты. Открыть логи Obsidian (папка .obsidian или консоль разработчика), проверить, какие ошибки появляются при переключении настроек. Посмотреть в диспетчере задач, не грузит ли что-то процессор в этот момент.
  • Сформулировать конкретный запрос. Не «почему тормозит Obsidian», а «вот лог ошибок, вот версия, вот ОС — какие причины задержки при переключении вкладок настроек?».
  • Использовать ИИ для генерации гипотез, а не для пошагового выполнения. Попросить список возможных причин, затем самостоятельно проверить каждую с помощью встроенных инструментов.
  • Ограничить время. Если после 3–4 проверенных гипотез проблема не решена, переключиться на самостоятельный поиск или обратиться к сообществу.

В моём случае достаточно было открыть консоль разработчика (Ctrl+Shift+I) и увидеть, что при переключении настроек возникает ошибка, связанная с плагином, который я не отключал. Или проверить, не остались ли фоновые процессы после удаления CSV. Но я этого не сделал, потому что доверился ИИ.

Вывод: ИИ — инструмент, а не волшебник

ChatGPT не виноват: он выдаёт вероятные ответы на основе шаблонов. Проблема в том, что мы иногда воспринимаем его как эксперта, который знает нашу систему. На самом деле ИИ не имеет доступа к вашему компьютеру, не видит контекста и не может провести диагностику. Он хорош для объяснения концепций, генерации идей и структурирования информации, но не для решения конкретных технических проблем без вашего участия.

Теперь я использую ChatGPT иначе: сначала сам собираю данные, затем прошу помощи в интерпретации или поиске нестандартных причин. И всегда ставлю таймер. Шесть часов на пятиминутную проблему — хороший урок. Надеюсь, он поможет и вам не повторять моих ошибок.