Je hebt weken lang webcontent opgeslagen in Obsidian. Je vault heeft 50, misschien 100 geclippe artikelen. Maar het juiste vinden betekent door mappen scrollen of vertrouwen op volledig tekstzoeken.

Dataview verandert dit. Het behandelt je Markdown-bestanden als een database — bevraag ze op metadata, filter op tags, sorteer op datum en bouw dashboards die automatisch bijwerken.

Wat Dataview doet

Dataview is een Obsidian-plugin waarmee je je aantekeningen kunt bevragen met een SQL-achtige syntaxis. Elk Markdown-bestand wordt een rij. Elk frontmatter-veld wordt een kolom. Elke query geeft een live, automatisch bijwerkende tabel.

De basis: Frontmatter

Dataview’s kracht hangt af van consistente frontmatter in je geclippe bestanden. Voeg bij het opslaan van webcontent met Save deze metadata toe:

---
title: "React Server Components: A Complete Guide"
source: "https://example.com/rsc-guide"
clipped: 2026-03-15
type: article
status: unread
tags: [react, server-components, performance]
rating:
---

Velden die webclips bevraagbaar maken:

clipped — wanneer je het hebt opgeslagen
type — article, tutorial, documentation, paper, thread
status — unread, reading, read, processed
rating — 1-5 na het lezen (laat aanvankelijk leeg)
tags — behandelde onderwerpen

Essentiële query’s

Leesrij

Bekijk alle ongelezen clips, nieuwste eerst:

```dataview
TABLE title, type, clipped
FROM "clips"
WHERE status = "unread"
SORT clipped DESC
```

Recent gelezen

Wat je de afgelopen 30 dagen hebt verwerkt:

```dataview
TABLE title, rating, tags
FROM "clips"
WHERE status = "read" AND clipped >= date(today) - dur(30 days)
SORT rating DESC
```

Beste content per onderwerp

Vind je hoogst beoordeelde clips over een specifiek onderwerp:

```dataview
TABLE title, rating, source
FROM "clips"
WHERE contains(tags, "react") AND rating >= 4
SORT rating DESC
```

Content die verwerking nodig heeft

```dataview
TABLE title, type, clipped
FROM "clips"
WHERE !rating
SORT clipped ASC
LIMIT 10
```

Een onderzoeksdashboard bouwen

Maak een notitie genaamd Dashboard.md die al je query’s samenbrengt:

# Onderzoeksdashboard

## Leesrij ({{date}})

### Ongelezen Artikelen
(dataview query hier)

### In Uitvoering
(dataview query hier)

## Saves van deze Week
(dataview query hier)

## Hoogst Beoordeelde Content
(dataview query hier)

Dit dashboard werkt automatisch bij elke keer dat je het opent. Geen handmatig onderhoud vereist.

Tips voor schone data

Gebruik een sjabloon

Maak een clip-sjabloon met vooraf ingevulde frontmatter zodat elke opslag consistent is:

---
title: ""
source: ""
clipped: {{date}}
type: article
status: unread
tags: []
rating:
---

Normaliseer je tags

Kies een standaardset en houd je eraan. react niet React of reactjs.

Werk status bij na het lezen

Het statusveld werkt alleen als je het bijwerkt. Wanneer je klaar bent met het lezen van een clip, neem dan 10 seconden de tijd om status: unread te veranderen in status: read en voeg een beoordeling toe.

Waarom schone Markdown hier belangrijk is

Dataview bevraagt je frontmatter, maar je doorzoekt ook regelmatig clip-inhoud. Dit is waar Save’s schone extractie loont.

Wanneer je je vault doorzoekt op “server components streaming,” wil je relevante alinea’s in je clips vinden — niet navigatiemenu’s, cookiebannners of zijbalkwidgets.

Aan de slag

Installeer de Dataview-plugin in Obsidian (Community Plugins → Zoek “Dataview”)
Installeer Save voor schoon web clipping
Voeg frontmatter toe aan je volgende 5 clips met het bovenstaande sjabloon
Maak een Dashboard-notitie met de leesrij-query
Zie hoe je vault transformeert van een stapel bestanden naar een bevraagbare kennisbank