Obsidian+Claude Code | 搭建第二大脑

title: " Obsidian+Claude Code | 搭建第二大脑" category: 人工智能 tags:

大模型API中转站
Obsidian
Claude Code
第二大脑
知识管理
4SAPI description: "基于 Obsidian 本地 Markdown Vault、Claude Code 项目记忆、Claudian 插件、Dataview、Omnisearch 和 Git 备份，搭建一个能被 AI 读取、整理、改写、归档和长期复用的个人知识工作台，并说明如何用 4sapi.com 这类大模型 API 中转站做批处理和成本治理。"

这篇讲一个很多独立创作者、开发者和知识工作者都会遇到的问题：

text

笔记越来越多，AI 工具也越来越多，但真正能长期复用的知识系统却没有变多。

很多人用 Obsidian，只是在收集资料。

很多人用 Claude Code，只是在让它写代码。

但如果把两者放在一起，它们会变成一套很有意思的知识工作台：

text

Obsidian 负责存放你的长期知识。
Claude Code 负责读取、整理、改写和执行工作流。
大模型 API 中转站负责统一模型调用、批量处理和成本治理。

这套系统的目标不是装很多插件，也不是追求一个很复杂的知识图谱。

真正目标只有一个：

text

让你的经历、观点、素材、项目和工作流，都沉淀成 AI 能读懂、你能长期复用的本地资产。

1. 为什么是 Obsidian？因为它像一个“可编程文件夹”

Obsidian 最大的价值，不是界面好看。

而是它把笔记存在本地 Markdown 文件里。

官方文档里说得很直接：Obsidian 的笔记是 Markdown 格式的纯文本文件，Vault 本质上就是本地文件系统里的一个文件夹。

这句话对 AI 工作流特别重要。

因为本地 Markdown 有几个优势：

可以用任意编辑器打开
可以用 Git 做版本管理
可以被 Claude Code、Codex、Cursor 这类工具直接读取
可以被脚本批量处理
可以迁移，不容易被平台锁死
可以通过链接、标签、front matter 形成结构

如果 Notion 更像一个在线工作台，那 Obsidian 更像一个你自己的知识仓库。

它不是把知识关在某个平台数据库里，而是放在你电脑上的一堆 Markdown 文件里。

这就给 AI 留出了很大的空间。

Claude Code 不需要通过复杂 API 才能理解你的知识库。

只要它能进入这个 Vault，就可以：

搜索文件
阅读笔记
修改草稿
归档素材
生成目录
提炼观点
建议双向链接
运行脚本
根据你的规则生成新文件

这就是 Obsidian + Claude Code 的关键：

text

Obsidian 让知识变成文件系统。
Claude Code 让文件系统变成可协作的工作台。

2. 先别急着装插件，先搭最小架构

很多人第一次搭 Obsidian，会先去搜“最佳插件列表”。

这很容易走偏。

第二大脑不是靠插件数量堆出来的。

建议先搭一个最小结构：

text

my-brain/
  _agents/
    user-manual.md
    ip-position.md
  _inbox/
  _resources/
  00_daily/
  10_sources/
  20_notes/
  30_projects/
  40_outputs/
  90_archive/
  CLAUDE.md

每个文件夹只承担一个职责。

`_agents/`

放你的 AI 档案。

这里不是普通笔记，而是给 AI 看的说明书。

比如：

你是谁
你擅长什么
你不碰什么
你的内容方向
你的表达风格
你的协作规则

`_inbox/`

放所有临时信息。

比如：

微信收藏
飞书文档摘录
浏览器剪藏
临时灵感
会议记录
未整理资料

所有东西先进 inbox，后面再整理。

不要一开始就想把每条信息放到完美位置。

`_resources/`

放附件。

比如图片、PDF、网页截图、导出文件。

建议按文章或项目分文件夹：

text

_resources/
  2026-Obsidian-Claude-Code/
    cover.png
    screenshot-01.png
    source.pdf

这样以后迁移、发布、备份都清楚。

`00_daily/`

放每日记录。

适合写：

今天看了什么
今天做了什么
今天想到什么
今天要跟进什么

每日笔记不是为了写日记。

而是给知识系统提供时间轴。

`10_sources/`

放原始资料。

比如：

文章摘录
论文笔记
视频笔记
课程笔记
访谈记录
产品文档

这里尽量保留来源，不要一上来就改写。

`20_notes/`

放你的二次理解。

比如：

一个观点
一个模型
一个判断
一个案例
一个概念解释

这层才是知识管理真正开始变值钱的地方。

`30_projects/`

放正在推进的项目。

比如：

一个课程
一个产品
一个公众号专题
一个客户交付
一个研究计划

项目笔记需要明确目标、进度、素材和下一步。

`40_outputs/`

放最终产出。

比如：

公众号文章
小红书文案
课程大纲
产品文档
PRD
研究报告

输出区应该干净。

不要把半成品和素材都塞进去。

3. 让 AI 认识你：三份核心文件

Obsidian 真正变成第二大脑，不是因为它有知识图谱。

而是因为 AI 开始知道：

你是谁
你在做什么
你怎么表达
你的边界是什么
你的文件应该放在哪里

建议在 Vault 里准备三份文件。

文件一：`_agents/user-manual.md`

这是“人物使用说明书”。

最小版本这样写：

# 人物使用说明书

## 1. 我是谁

一句话介绍：

三个标签：
- #
- #
- #

## 2. 我最熟的三个领域

### 领域一
- 我能讲的具体话题：
- 我不碰的内容：

### 领域二
- 我能讲的具体话题：
- 我不碰的内容：

### 领域三
- 我能讲的具体话题：
- 我不碰的内容：

## 3. 一段真实经历

用 3 到 5 句话写一段真实经历。
可以是入行经历、失败经历、转折点、长期坚持的原因。

## 4. 内容禁区

- 绝对不碰的话题：
- 绝对不用的语气：
- 不想被代表的立场：

## 5. 协作协议

- 直接给方案，不要反复问我要什么风格
- 不确定就标注“推测”
- 引用我的笔记时注明来源
- 批量修改文件前先列清单
- 不要替我做最终发布和决策

这份文件不需要长。

真实比完整重要。

一行真实经历，比十行空泛人设有用。

文件二：`_agents/ip-position.md`

如果你做内容、产品、咨询、课程或个人品牌，这份文件很重要。

# IP 定位说明书

## 1. 定位宣言

我是那个在 ______ 领域坚持 ______ 比 ______ 更重要的人。

## 2. 我为什么不同

- 视角差异：
- 经历差异：
- 立场差异：

## 3. 我在对谁说话

我的受众是：

他们的痛点：

他们想成为：

他们为什么关注我：

## 4. 三大内容支柱

1.
2.
3.

超出这三条，不优先做。

## 5. 我不做什么

当别人都在做 ______，我不做，因为 ______。

## 6. 常用表达

- 「」
- 「」
- 「」

这份文件解决的是一致性。

你不是每次都让 AI 从零猜你的定位，而是让它每次都先读一遍你的底层设定。

文件三：`CLAUDE.md`

如果你用 Claude Code，这个文件非常关键。

Claude Code 官方文档说明，CLAUDE.md 可以给 Claude 提供跨会话的持久指令。它不是系统提示词，但每次会话都会被加载，适合放项目规则、工作方式和固定约束。

建议放在 Vault 根目录：

# AI 协作说明书

## 1. 工作区说明

这是我的 Obsidian Vault，用于管理个人知识、内容创作、项目资料和长期思考。

请默认先读：
- `_agents/user-manual.md`
- `_agents/ip-position.md`

## 2. 默认语言和输出

- 默认中文
- 使用中文标点
- 输出适合手机阅读
- 结构清楚，不写空泛口号
- 不使用“保证有效”“一定赚钱”等绝对承诺

## 3. 文件安全规则

- 未经确认，不能删除文件
- 未经确认，不能移动或重命名文件
- 原始资料不能覆盖，只能新建衍生版本
- 不要修改 `_agents/` 下的文件，除非我明确要求
- 一次改动超过 3 个文件，先列清单再执行

## 4. 文件夹用途

- `_inbox/`：临时收集箱
- `10_sources/`：原始资料
- `20_notes/`：二次理解和永久笔记
- `30_projects/`：正在推进的项目
- `40_outputs/`：最终输出
- `_resources/`：图片、PDF、附件

## 5. 常用工作流

当我说“整理收件箱”时：
1. 读取 `_inbox/`
2. 判断每条内容应该归档到哪里
3. 先给归档清单
4. 我确认后再移动文件

当我说“写文章”时：
1. 读取 `_agents/user-manual.md`
2. 读取 `_agents/ip-position.md`
3. 搜索相关素材
4. 生成大纲
5. 等我确认后再写正文
6. 保存到 `40_outputs/`

当我说“复盘项目”时：
1. 读取对应 `30_projects/` 文件夹
2. 总结已完成、未完成、风险和下一步
3. 生成一份项目复盘笔记

CLAUDE.md 不要写成鸡汤。

要写成规则。

比如“写得好一点”不如“先给结论，再给步骤，每段不超过 5 行”。

4. Claude Code 接入 Obsidian 的三种方式

现在进入实际接入。

方式一：直接在 Vault 根目录运行 Claude Code

这是最稳的方式。

打开终端：

bash

cd /path/to/my-brain
claude

然后让 Claude Code 先读规则：

text

请先读取 CLAUDE.md、_agents/user-manual.md 和 _agents/ip-position.md。
然后总结这个 Vault 的目录结构和适合你的工作方式。
先不要修改任何文件。

这种方式的优点是简单、稳定、可控。

缺点是你需要在终端和 Obsidian 之间切换。

方式二：用 Obsidian Terminal 插件

如果你不想频繁切窗口，可以在 Obsidian 里装 Terminal 类插件，把终端嵌进 Obsidian。

这样你可以在 Obsidian 里直接运行：

bash

claude
git status
git diff
python scripts/organize_inbox.py

适合已经习惯命令行的人。

方式三：用 Claudian 这类社区插件

Claudian 是一个 Obsidian 社区插件，它的 GitHub 说明里写到，它可以把 Claude Code、Codex、Opencode 等 coding agents 嵌进 Vault，让 Vault 变成 agent 的工作目录。

这类插件的体验更像“在 Obsidian 侧边栏里直接和 AI 协作”。

你可以选中文字做 inline edit，也可以让 AI 搜索、编辑、生成文件。

但要注意：它是社区插件，不是 Obsidian 或 Anthropic 官方功能。

社区 issue 里能看到一些兼容性问题，比如 Claude Code CLI 版本变化、Windows 路径、插件加载失败、CLI 参数变化等。

所以建议：

先在测试 Vault 里试
确认 Claude Code CLI 单独能运行
确认插件能找到正确 CLI 路径
不要一上来给它操作真实主库
重要 Vault 先用 Git 备份

5. 插件怎么选？别把 Vault 装成杂货铺

Obsidian 插件很多。

但做 AI 第二大脑，不需要一口气装几十个。

建议按“输入、检索、结构、输出、备份、执行”六类来选。

输入：Readwise、剪藏、图片下载

如果你经常在 Kindle、网页、Twitter/X、Instapaper 里做高亮，Readwise Official 可以把高亮同步进 Obsidian。

如果你经常从飞书、知乎、公众号复制内容，建议配合图片下载类插件，把远程图片落到本地 _resources/。

核心原则：

text

原始资料先进 10_sources 或 _inbox。
不要直接混进最终输出区。

检索：Omnisearch

Obsidian 内置搜索够用，但 Vault 大了以后，Omnisearch 会更顺手。

Omnisearch 的 GitHub 说明里提到，它目标是快速定位文件，支持更智能的相关性排序，也能配合 Text Extractor 支持图片、文档和 PDF 索引。

对 AI 工作流来说，检索特别重要。

因为你不应该每次把整个 Vault 都丢给模型。

更好的方式是：

text

先搜索，再读取相关文件，再生成结果。

结构：Dataview

Dataview 是很多 Obsidian 用户的核心插件。

官方说明里把它定义为个人知识库上的实时索引和查询引擎，可以基于 metadata、标签、任务、front matter、inline fields 做列表、过滤、排序、分组。

比如你可以在首页做一个内容工作台：

dataview

TABLE status, platform, topic
FROM "40_outputs"
WHERE status != "published"
SORT file.mtime DESC

也可以做项目看板：

dataview

TABLE deadline, owner, status
FROM "30_projects"
WHERE status != "done"
SORT deadline ASC

这类动态视图很适合给 Claude Code 使用。

因为它让 Vault 不只是“文件夹”，而是一个可查询的知识数据库。

模板：Templater

Templater 可以创建动态模板，支持变量、函数结果、JavaScript 和系统命令。

它适合做：

每日笔记模板
会议纪要模板
读书笔记模板
文章草稿模板
项目复盘模板

比如文章模板：

---
status: draft
platform: 公众号
topic:
source:
---

# <% tp.file.title %>

## 核心观点

## 目标读者

## 素材来源

## 大纲

## 正文

## 发布检查

- [ ] 是否有夸大表达
- [ ] 是否注明来源
- [ ] 是否检查图片路径
- [ ] 是否保存到 40_outputs

备份：Obsidian Git

Obsidian Git 可以把 Vault 接入 Git 版本管理，支持 commit、pull、push 和自动备份。

这对 AI 协作非常关键。

因为只要让 AI 具备改文件能力，就一定要有回滚机制。

建议：

Vault 初始化 Git
每次批量修改前先 commit
每天至少自动备份一次
_resources/ 大文件太多时考虑 Git LFS 或单独备份
.obsidian/ 里个人设置要不要同步，按团队情况决定

执行：Terminal / Claudian / Claude Code

Terminal 负责命令。

Claude Code 负责理解和执行工作流。

Claudian 负责把 agent 体验嵌回 Obsidian。

这三者不要混成一件事。

终端是基础设施。

Claude Code 是 agent。

Obsidian 插件是界面和入口。

6. 大模型 API 中转站放在哪里？

很多人会问：

text

既然用了 Claude Code，还需要大模型 API 中转站吗？

答案是：看你的任务。

如果你只是个人在 Vault 里偶尔让 Claude Code 改笔记，未必需要中转站。

但只要出现下面这些需求，中转站就有价值：

批量整理几百篇笔记
给大量文章生成摘要
多模型交叉审稿
用便宜模型做初筛，用强模型做深度改写
把 Obsidian 知识库接到自己的 Web 工具
给团队提供统一的知识处理 API
统计不同工作流的 token 成本
统一管理 Claude、GPT、Gemini 等模型入口

这时可以把 4sapi.com 这类大模型 API 中转站放在模型调用层：

text

Obsidian Vault -> 脚本/插件/后台服务 -> 4SAPI / 大模型 API 中转站 -> Claude/GPT/Gemini

注意一个边界：

text

Claude Code CLI 自身怎么认证、是否支持某个兼容端点，要以 Claude Code 和插件实际支持为准。
中转站更适合你自写脚本、后台服务、批处理工具、内容生成工具统一调用多模型。

不要把“Claude Code 能读本地文件”和“所有调用都能无缝走中转站”混为一谈。

更稳的做法是：

Claude Code 负责本地文件操作和复杂工作流
4SAPI 负责脚本、服务端、批量任务的模型调用
Git 负责回滚
CLAUDE.md 负责长期规则

7. 一个最小 API 批处理示例

假设你想批量整理 _inbox/ 里的 Markdown 文件，把每篇内容生成摘要、标签和建议归档位置。

可以先用中转站跑一个测试脚本。

环境变量：

env

LLM_BASE_URL=https://你的中转站地址/v1
LLM_API_KEY=你的中转站Key
LLM_MODEL=claude-sonnet

Python 示例：

python

import os
import pathlib
import requests

vault = pathlib.Path("C:/path/to/my-brain")
inbox = vault / "_inbox"

base_url = os.environ["LLM_BASE_URL"]
api_key = os.environ["LLM_API_KEY"]
model = os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet")

def summarize_note(text: str) -> str:
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": (
                    "你是一个 Obsidian 知识库整理助手。"
                    "请输出摘要、标签、建议归档目录。"
                    "不要编造来源，不要删除原文。"
                )
            },
            {
                "role": "user",
                "content": text[:6000]
            }
        ],
        "temperature": 0.3
    }

    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json=payload,
        timeout=60
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    return data["choices"][0]["message"]["content"]

for path in inbox.glob("*.md"):
    text = path.read_text(encoding="utf-8")
    summary = summarize_note(text)
    out = path.with_name(path.stem + ".summary.md")
    out.write_text(summary, encoding="utf-8")
    print(f"done: {path.name}")

第一次运行时不要自动移动文件。

只生成 .summary.md，人工检查后再归档。

这才是安全的 AI 工作流。

8. 用 Claude Code 跑知识工作流

有了目录、规则和备份后，就可以开始让 Claude Code 做事。

工作流一：整理收件箱

text

请先读取 CLAUDE.md 和 _agents/user-manual.md。
然后扫描 _inbox/ 下的 Markdown 文件。
请先输出一个归档建议表：
1. 文件名
2. 内容摘要
3. 建议归档目录
4. 建议标签
5. 是否需要我确认

先不要移动、删除、重命名任何文件。

确认后再说：

text

按刚才的归档建议执行。
每移动一个文件都保留原文件名。
执行后输出变更清单。

工作流二：把素材变成永久笔记

text

请读取 10_sources/ 下这篇资料。
把它拆成 3 到 5 条永久笔记，保存到 20_notes/。

要求：
1. 每条笔记只表达一个观点
2. 标注来源文件
3. 给出 3 个双向链接建议
4. 不要覆盖原始资料

工作流三：写公众号文章

text

请先读取：
- CLAUDE.md
- _agents/user-manual.md
- _agents/ip-position.md

然后从 20_notes/ 和 30_projects/ 中搜索和“Obsidian + Claude Code 第二大脑”相关的资料。

先输出：
1. 可用素材清单
2. 文章角度
3. 标题备选
4. 大纲

先不要写正文。

大纲确认后再写正文。

不要让 AI 一上来就写完整文章。

先检索、再组织、再生成。

工作流四：周复盘

text

请读取本周的 00_daily/ 笔记和 30_projects/ 项目笔记。
生成一份周复盘：
1. 本周完成了什么
2. 哪些任务卡住了
3. 哪些素材值得沉淀为永久笔记
4. 下周最重要的 3 件事
5. 建议归档或清理的文件

不要修改文件，先输出报告。

9. Dataview 做一个 AI 工作台首页

你可以在 Vault 根目录建一个 首页.md。

里面放几个 Dataview 区块。

未发布文章

dataview

TABLE topic, platform, status
FROM "40_outputs"
WHERE status != "published"
SORT file.mtime DESC

待整理 inbox

dataview

LIST
FROM "_inbox"
SORT file.mtime DESC

进行中的项目

dataview

TABLE status, deadline
FROM "30_projects"
WHERE status != "done"
SORT deadline ASC

最近更新的永久笔记

dataview

LIST
FROM "20_notes"
SORT file.mtime DESC
LIMIT 20

这样你打开 Obsidian，就能看到：

哪些素材没整理
哪些文章没发布
哪些项目在推进
哪些笔记最近更新

Claude Code 也可以基于这个首页理解你的工作状态。

10. 成本怎么控？不要把整个 Vault 都丢给模型

很多 AI 知识库工具最大的问题是成本失控。

Obsidian + Claude Code 的好处是你可以让模型按需读文件。

不要每次都把所有笔记塞进上下文。

建议策略：

先用 Omnisearch 或 grep 找相关文件。
再读取少量高相关笔记。
长文件先摘要。
批量任务先抽样测试。
简单分类用便宜模型。
深度写作再用强模型。
记录每类任务的 token 用量。

如果你通过 4SAPI 这类中转站接入多模型，可以把任务分层：

任务	推荐模型策略
inbox 粗分类	低成本模型
标题生成	中等模型，多候选
长文初稿	Claude / GPT 强模型
事实核查	另一个模型交叉检查
代码或脚本	编程能力强的模型
周报摘要	低成本模型即可

这比所有任务都用最贵模型更合理。

11. 权限和隐私：第二大脑最怕失控

个人知识库往往比代码仓库更敏感。

里面可能有：

私人经历
客户信息
财务记录
账号线索
未发布内容
商业计划
合同和沟通记录

所以一定要给 AI 设边界。

建议写进 CLAUDE.md：

## 安全红线

- 不读取 password、secret、key、token 字样的文件，除非我明确要求
- 不把私人经历发给外部服务做示例
- 不自动删除任何文件
- 不自动移动 `_agents/` 文件
- 不自动发布内容
- 不自动上传附件
- 批量处理前先列文件清单

另外，使用社区插件要注意：

看插件维护状态
看 GitHub issue
看权限说明
先在测试 Vault 试
重要数据先备份
不要给不熟悉插件过高权限

大模型 API 中转站也一样。

可以用于合法合规的模型接入、格式转换、成本优化、计费统计和多模型路由。

不要用于恶意绕过限制、处理违规内容、泄露隐私或绕开平台安全边界。

12. 最小可用版本：今天就能搭起来

如果你不想一次搭完整系统，可以按这个顺序来。

第一步，创建 Vault：

text

my-brain

第二步，创建 3 个文件夹：

text

_agents/
_inbox/
40_outputs/

第三步，创建 2 个文件：

text

_agents/user-manual.md
CLAUDE.md

第四步，初始化 Git：

bash

git init
git add .
git commit -m "init obsidian vault"

第五步，在 Vault 根目录运行 Claude Code：

bash

claude

第六步，输入：

text

请读取 CLAUDE.md 和 _agents/user-manual.md。
以后在这个 Vault 工作时，先遵守这些规则。
现在请只总结目录结构，不要修改文件。

第七步，开始第一个任务：

text

请整理 _inbox/ 的内容。
先给归档建议，不要移动文件。

这样就够了。

先跑起来，再慢慢增加：

Dataview
Omnisearch
Templater
Obsidian Git
Terminal
Claudian
API 批处理脚本

不要反过来。

13. 常见坑

第一，插件装太多。

插件越多，系统越脆。先用最小插件集。

第二，目录设计太复杂。

如果你不知道文件该放哪，说明目录太复杂。

第三，CLAUDE.md 写得太虚。

“帮我更高效”不如“改动 3 个以上文件先列清单”。

第四，让 AI 直接移动文件。

先出清单，再执行。

第五，不做版本管理。

只要 AI 能改文件，就必须有回滚。

第六，把原始资料和输出混在一起。

原始资料要保留，输出要单独存放。

第七，把整个 Vault 丢给模型。

先搜索，再读取，再生成。

第八，忽略插件兼容性。

社区插件要看版本、issue 和系统要求。

第九，过度相信 AI 归档。

AI 可以建议分类，但你的知识系统最终要符合你的思考方式。

第十，忘了第二大脑的核心是你自己。

工具只是帮你保存和连接，真正有价值的是你的经历、判断和观点。

14. 最后总结

Obsidian + Claude Code 的价值，不是把笔记软件变成聊天框。

它真正有价值的地方是：

text

用 Obsidian 保存长期知识。
用 CLAUDE.md 固定协作规则。
用 Claude Code 读取和操作本地 Vault。
用插件增强检索、模板、备份和执行。
用大模型 API 中转站处理批量任务和多模型成本。

这样搭出来的系统，才不只是“第二大脑”的口号。

它能做几件实际的事：

帮你整理收件箱
帮你把素材沉淀成笔记
帮你从笔记生成文章
帮你复盘项目
帮你发现旧知识之间的新连接
帮你把重复工作变成流程

如果你是个人用户，先从 Obsidian + Claude Code + Git 开始。

如果你是开发者或团队，再把 4sapi.com 这类大模型 API 中转站接进批量处理、内容生成、知识库问答和成本统计。

一句话总结：

text

第二大脑不是装出来的，而是积累出来的。
Obsidian 负责长期积累，Claude Code 负责协作执行，中转站负责把模型能力工程化。

1. 为什么是 Obsidian？因为它像一个“可编程文件夹”

2. 先别急着装插件，先搭最小架构

_agents/

_inbox/

_resources/

00_daily/

10_sources/

20_notes/

30_projects/

40_outputs/

3. 让 AI 认识你：三份核心文件

文件一：_agents/user-manual.md

文件二：_agents/ip-position.md

文件三：CLAUDE.md

4. Claude Code 接入 Obsidian 的三种方式

方式一：直接在 Vault 根目录运行 Claude Code

方式二：用 Obsidian Terminal 插件

方式三：用 Claudian 这类社区插件

5. 插件怎么选？别把 Vault 装成杂货铺

输入：Readwise、剪藏、图片下载

检索：Omnisearch

结构：Dataview

模板：Templater

备份：Obsidian Git

执行：Terminal / Claudian / Claude Code

6. 大模型 API 中转站放在哪里？

7. 一个最小 API 批处理示例

8. 用 Claude Code 跑知识工作流

工作流一：整理收件箱

工作流二：把素材变成永久笔记

工作流三：写公众号文章

工作流四：周复盘

9. Dataview 做一个 AI 工作台首页

未发布文章

待整理 inbox

进行中的项目

最近更新的永久笔记

10. 成本怎么控？不要把整个 Vault 都丢给模型

11. 权限和隐私：第二大脑最怕失控

12. 最小可用版本：今天就能搭起来

13. 常见坑

14. 最后总结

资料来源与延伸阅读

推荐阅读

Seedance 2.5 技术解析：30秒原生4K与50路参考输入，国产视频模型的量产级跃迁

GPT-5.5 报表归纳能力实测｜多Sheet解析准确率97.2%，办公数据整理效率提升40%

Codex /goal 长任务 | 防跑偏省成本

Feynman接入4SAPI | 研究Agent省钱

`_agents/`

`_inbox/`

`_resources/`

`00_daily/`

`10_sources/`

`20_notes/`

`30_projects/`

`40_outputs/`

文件一：`_agents/user-manual.md`

文件二：`_agents/ip-position.md`

文件三：`CLAUDE.md`