Der Artikel von Eivind Kjosbakken auf Towards Data Science beschreibt einen persönlichen Workflow, bei dem Claude Code als Organisationswerkzeug für eine lokale oder cloudbasierte Wissensdatenbank eingesetzt wird. Kernidee: Sämtliche relevanten Informationen – Meeting-Notizen, Kalendermetadaten, Learnings aus Agenten-Interaktionen – werden in einem zentralen Ordner abgelegt. Claude Code entscheidet dabei selbst, in welchem Unterordner oder welcher Datei neue Einträge landen. Zusätzlich läuft ein täglicher Cron-Job, der vergangene Interaktionen mit Claude Code und anderen Bots (im Text als „OpenClaw" bezeichnet) auswertet und generalisierbare Erkenntnisse automatisch in die Wissensbasis schreibt. Der Autor betont, dass der eigentliche Mehrwert erst durch LLMs entsteht: Vor deren Verbreitung war das gezielte Abrufen relevanter Informationen aus großen Notiz-Sammlungen zu aufwändig, um praktisch zu sein. Als Ablageorte nennt der Beitrag sowohl lokale Ordnerstrukturen als auch cloudbasierte Tools wie Notion. Der Artikel richtet sich an Entwickler und AI-Builder, die Claude Code bereits produktiv nutzen und dessen Einsatzbereich erweitern wollen.