我花了 200 多个小时向 AI 解释我是谁，后来找到一次搞定、永不再做的方法

我花了 200+ 小时向 AI 解释我是谁。然后我找到了一个只做一次、再也不用的方法 2026年7月18日 · 9 分钟阅读 · 查看原文 ↗ Claude Obsidian AI MCP 每个用 Claude 或 ChatGPT 的人都在做同一件事。打开新标签页。输入你是谁。你做什么。你在忙什么。AI 回答。你关掉标签页。明天——从头再来。就像《土拨鼠之日》，只不过你丢掉的是 10 分钟，以及之前一切事物的上下文。 我算过账：一年下来，那就是大约 200+ 个小时，花在向一台机器解释它本该已经知道的事情上。 然后我发现了一套能打破这个循环的配置。你电脑上的一个文件——AI 就再也不会忘记你了。不猜。不幻觉。它知道。 这不是一篇指南——它是三篇病毒式文章（合计 800 万+ 浏览量）合并并改进成一个文档。每一条提示词。每一条命令。每一个技巧。哪怕你从没听说过 Obsidian——你一个晚上就能搭好。 ——"Obsidian 图谱视图——这是你的知识库（vault）一个月后的样子。每个点是一篇笔记，每条线是一个连接" 首先——这为什么重要 现在你这样用 AI：上传文件，AI 读它们，给出答案。关掉标签页——一切都消失了。下次它又把同样的文件从头再读一遍。每一次。把 token 烧在它昨天就已经拥有的知识上。 Andrej Karpathy（前 OpenAI、前 Tesla AI）在 2026 年 4 月发布了一个 GitHub gist，里面是一个简单却强大的模式。他称之为 LLM Wiki。几天之内 5,000+ 星标。 思路：AI 把你的所有数据清洗、结构化、并链接一次。然后它只在干净的基底上工作。永远不再回到原始文件。 他的类比：原始文档是源代码。wiki 是编译后的产物。你不会每次运行程序时都重新编译它。 → 重复查询少花 70-90% 的 token → 显著更好的答案 → 文档之间自动链接 → 可视化知识图谱 → 一个无需你也能成长的系统 ——"Karpathy 的 Wiki 层：原始文件 → 干净的知识库 → 规则" 第 1 步——安装 Claude Desktop 和 Obsidian Claude Desktop：claude.com/download → 安装 → Pro 订阅 $20/月 → 点击 Code 标签页 Obsidian：obsidian.md → 免费 → 新建知识库 → 命名为 "brain" → 创建 为什么是 Obsidian？它把一切存成你硬盘上的纯 .md 文件。任何 AI 都能读它们。随时切换模型而无需迁移。没有锁定。 第 2 步——把 Claude 连接到你的知识库 选项 A：本地 REST API 插件 在 Obsidian 里：设置 → 社区插件 → 浏览 → Local REST API → 安装 → 启用。复制 API key（不带 "Bearer"）： claude mcp add-json obsidian-vault '{ "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["mcp-obsidian"], "env": { "OBSIDIAN_API_KEY": "YOUR-KEY", "OBSIDIAN_HOST": "127.0.0.1", "OBSIDIAN_PORT": "27124" } }' 选项 B：mcpvault（无需插件） claude mcp add-json obsidian-vault '{ "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@bitbonsai/mcpvault@latest", "/шлях/до/твого/vault"] }' --scope user 测试它：告诉 Claude"列出我 Obsidian 知识库里的每一个文件"。如果它能读你的笔记——你就连上了。 第 3 步——把你自己上传进系统 一个空的大脑毫无用处。让 Claude 采访你，并创建 CLAUDE.md： > 提示词 > > 你正在设置我的第二大脑。一次一个问题地采访我，以建立我的档案。问：我是谁、我做什么、我今年的目标、我希望你怎么和我说话、我的优势和弱点、以及我当前的项目。每个答案之后再问下一个问题。完成后，把一切写进知识库根目录下一个叫 CLAUDE.md 的文件，用标题结构化，这样你每次会话都会自动加载它。 # CLAUDE.md —— 第二大脑操作说明 ## 你是谁 你是 [名字] 的 AI 智能体。你不是一个通用 助手——你是一个拥有完整上下文的思维伙伴。 ## 我的档案 - 角色：[你做什么] - 2026 年目标：[你的目标] - 工作风格：[你如何工作] ## 当前项目 - [[project-1]] —— 描述与状态 ## Wiki 知识库 1. 先读 wiki/hot.md 2. 如果不够，读 wiki/index.md 3. 仅在需要时再深入具体页面 Claude 每次会话都先加载这个文件。它再也不会从零开始。 第 4 步——项目结构 > 提示词 > > 在我的知识库里创建一个叫 youtube-channel 的项目文件夹。在里面创建四个文件夹：Inputs、Process、Outputs、Feedback。然后在这个项目文件夹里写一个 CLAUDE.md，描述这个项目是什么、它的唯一目标，以及你在帮我达成它时的具体角色。 brain/ ├── CLAUDE.md ← 你的档案 ├── raw/ ← 原始材料 ├── wiki/ ← 干净的知识库 ├── hot.md ← 上下文缓存 └── index.md ← 页面索引 ├── youtube-channel/ ├── CLAUDE.md ← 项目上下文 ├── Inputs/ ← 想法、材料 ├── Process/ ← 工作笔记 ├── Outputs/ ← 完成的工作 └── Feedback/ ← 指标 ├── freelance-clients/ 诀窍：在做一个项目时，只把它的文件夹作为一个独立知识库打开。Obsidian：知识库名称 → 管理知识库 → 把文件夹作为知识库打开。Claude 看到的是一个项目，而不是一团混乱。 第 5 步——你每天都会用到的 6 条命令 ingest file.pdf —— 喂入一个信息源。Claude 创建 8-15 个互相链接的页面 ingest all of these —— 喂入一批。并行智能体交叉引用一切 what do you know about X? —— 问你的大脑。它扫描索引、拉取页面、引用来源 /save —— 把当前对话变成一篇永久笔记 /autoresearch [topic] —— 自主研究：3 轮搜索、抓取、综合、归档 lint the wiki —— 清理：孤儿页面、死链接、过期断言、缺失的连接 每次会话结束时，Claude 刷新热缓存。下次会话带着完整上下文开始。不用回顾。不用重新解释。 第 6 步——技能与工作流 任何你做超过一次的事，都变成一条命令： > 创建一个技能 > > 我想把这个变成一个可复用技能。这是我在 [任务] 上的做法，附带一个例子：[例子]。把这个保存为这个项目 skills 文件夹里的一个 markdown 技能文件。 > 开会前 > > 我马上要就 [话题] 见 [名字]。从 /People/[name].md 拉取相关笔记，以及任何链接到他们的活跃项目。 > 开会后 > 格式化这些会议笔记，提取带负责人和截止日期的行动项，并把它们追加到 [name].md 和相关的项目 README。 > 一天结束时 > > 回顾今天的 Daily Note，提取任何未完成任务，把它们链接到相关项目，并在顶部加一个 TL;DR 摘要。 > 艰难决策 > > /think 我应该 [描述决策] 吗？ /think 命令跑一个 10 步的推理循环，而不是一个拍脑袋的答案。 kepano 的官方 Obsidian 技能（35,000+ 星标）： claude plugin marketplace add kepano/obsidian-skills claude plugin install obsidian@obsidian-skills 第 7 步——一个大脑，所有项目 这是 95% 的人会错过的地方。把每个项目都指向同一个知识库。加到任何项目的 CLAUDE.md 里： ## Wiki 知识库 路径：~/path/to/vault 当你需要这个项目里还没有的上下文时： 1. 先读 wiki/hot.md 2. 如果不够，读 wiki/index.md 3. 只有到那时再深入具体页面 对于一般的编码问题，不要读 wiki。 你的代码、内容、研究、财务——全都从同一个知识库里汲取。读一次，处处使用。 第 8 步——实时数据 claude mcp add google-workspace uvx workspace-mcp --tools calendar > 提示词 > > 读我今天的日历，把我每次会议里承诺的事记录到我的任务项目里，并标记任何没有清晰下一步的事项。 > 安全规则 > > 永远授予只读权限。"别删这个"是建议，不是保障。如果智能体能删一个文件——它最终一定会删。在权限层面控制。 第 9 步——早上 7 点的自动驾驶 在 Claude Desktop 里：Schedule → + New task： 频率：每天，7:00am 文件夹：你的知识库 提示词：检查我的知识库。归档任何新东西。 链接它。标记过期笔记。 写 3 行变更摘要。 > 每周审计 > > 走一遍整个知识库。找出互相矛盾的笔记。标记超过 90 天的过期内容。重新连接孤儿页面。把矛盾以 [!contradiction] 标注框的形式浮出，附上两个来源。写一份报告到 /Weekly-Review/[date].md。 第 10 步——5 个改变一切的技巧 1. PARA 模式 —— Projects、Areas、Resources、Archives：bash bin/setup-mode.sh 2. Obsidian Web Clipper —— 浏览器扩展。一篇文章 → 一键到 .raw/。周日：ingest all of these 3. 每周 lint —— lint the wiki 把矛盾找成 [!contradiction] 标注框。当你的大脑自相矛盾时，它会告诉你。 4. Obsidian Git —— 每 15 分钟自动提交。完整历史。任何东西都能回滚。 5. 决策前 /think —— 10 步推理循环：/think 我应该细分下去还是广泛发布？ 来自 GitHub 的现成方案 git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian cd claude-obsidian && bash bin/setup-vault.sh obsidian-second-brain —— 43 条命令。兼容 Claude、Codex 和 Gemini。 second-brain-starter —— 采访你、生成计划、从零搭建。 Karpathy-LLM-Wiki-Stack —— 完整架构文档。丢给 Claude："根据这份蓝图设置一个 LLM Wiki。" 加到一个现有知识库： > 提示词 > > 读这个项目里的 WIKI.md。然后：1. 检查 Obsidian 是否已安装。如果没有，安装它。2. 检查 Local REST API 插件是否在 27124 端口。3. 配置 MCP 服务器。4. 问我一个问题："这个知识库是干什么用的？"然后搭起完整的 wiki 结构。 诚实的时间线 第 1 天 → 5 个页面，一张小小的图谱。系统了解了关于你的基本信息。 第 2 周 → 40+ 个信息源。图谱变成一张网。查询开始引用你早已忘记读过的东西。 第 2 个月 → 你不再去搜索你早已知道的东西。你先问你的知识库。它 2 秒内带着来源回答。大脑开始喂养你。 之前 之后 AI 从第一个字就认识你。 1. 每次会话都从零开始。 上下文永久保留。 2. 10 分钟解释你是谁。 知识库自我成长并自我链接。 3. 你关掉标签页，AI 就忘了。 每天早晨：3 行变更。 4. 笔记在文件夹里腐烂。 系统在你睡觉时工作。 5. 提示词是你唯一的工具。 同样的订阅。同样的价格。完全不同的机器。 人们花了数年寻找完美的提示词。答案原来不在于你怎么向 AI 提问。而在于 AI 在你开口之前，就对你了解多少。 大多数人会读完这个，然后什么都不建。而那些真的去做的人，会在一个月后打开他们的图谱并愣住——因为它会知道那些他们自己都已经忘了的事。 标签：# X # Claude # Obsidian # AI # MCP # Youtube # 营销 # 增长 # 指南 # Chatgpt 相关文章 每天早上我都要重新教 Claude 我的整个人生。午饭前它就忘了。一个文件终结了这个循环。 人们花了数年寻找完美的提示词。答案从来不是你怎么问。而是 AI 在你开口之前就已经了解你什么。 Claude AI Obsidian MCP