Mi Segundo Cerebro: Una wiki extensible con Obsidian y Quartz

Llevo muchos años generando materiales didácticos: en el blog de mi página web, en cursos publicados en la plataforma Pledin, en apuntes de las asignaturas que imparto en el instituto, en repositorios de GitHub, en documentación de proyectos. El problema es que ese contenido no está conectado entre sí. Durante años he sentido la necesidad de unirlo todo en un único lugar donde pueda verse cómo se relacionan los conceptos, dónde se solapan las plataformas y qué patrones emergen cuando juntas Docker, Kubernetes, Proxmox y KVM bajo el mismo grafo. En este artículo vamos a ver cómo lo he hecho.
Antes de empezar, conviene aclarar una cosa: este proyecto nació como un ejercicio para aprender a trabajar con IA en flujos profesionales reales. No estoy seguro de que la wiki en sí aporte un valor único frente a mi blog, ya que los contenidos vienen de ahí. Lo que sí creo que aporta es el proceso: cómo se ha diseñado, qué reglas han ido evolucionando, en qué tareas funciona bien la IA y cuáles hay que corregir. Si te interesa más el "cómo" que el "qué", sigue leyendo.
El concepto: Segundo Cerebro
La idea del "Segundo Cerebro" no es nueva, pero Andrej Karpathy la ha reformulado recientemente en el contexto de los LLMs: un sistema externo donde se acumula conocimiento de forma estructurada, con relaciones entre conceptos, que puede consultarse y ampliarse con ayuda de la IA. No se trata de almacenar información en bruto, sino de sintetizarla: extraer lo esencial, relacionarlo con lo que ya se conoce y mantenerlo accesible.
Y aquí hay un punto clave: la síntesis no pierde la conexión con el original. Cada resumen mantiene referencias a la fuente (un curso, un artículo, un libro) y cada concepto enlaza con los resúmenes que lo utilizan. Si queremos entender cómo funciona un Deployment en Kubernetes, vamos al concepto abstracto; si queremos ver ejemplos prácticos, saltamos al resumen del curso donde se enseña. La información es redundante en estructura pero no en contenido: el mismo concepto aparece en múltiples plataformas, así que un solo "Deployment" conecta Docker, Kubernetes, OpenShift, etc. a la vez.
La implementación se organiza en dos capas arquitectónicas claras:


