Obsidianのノートをトークン効率よくClaude Codeに読み込ませるには、「全ノートを一括取得せず、カテゴリ単位で参照させる設計」がポイントです。
フォルダやタグを使って「AIテクノロジー」「AIエージェント」といったカテゴリに整理しておき、Claude Codeがそのとき必要なカテゴリだけを参照できるようにしておきます。
これにより、巨大なVaultを抱えていても、毎回すべてのノートをコンテキストに載せる必要がなくなります。
また、Claude Code側でサマライズ処理を挟む設計にすると、参照したノートの内容を要約してからコンテキストに渡せるため、トークン消費をさらに抑えられます。
最新モデルはコンテキスト圧縮を自動で行ってくれるため、以前ほど手動でチューニングする手間もかかりません。
くわえて、Vault全体に目次構造(インデックスノートなど)を持たせておくと、エージェントが目的のナレッジへたどり着くまでの探索コストも削減できます。
フォルダ分類・サマライズ・目次構造の三つを組み合わせるのが、大規模Vaultを運用する際の効率的な設計指針です。