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Claude-Obsidian 知识引擎

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Claude-Obsidian 风格个人知识库构建与自动整理。当用户提到以下任何场景时激活: 知识库、笔记整理、自动双向链接、Obsidian、第二大脑、卡片笔记、原子化笔记、 个人知识管理、PKM、Zettelkasten、卢曼笔记法、笔记原子化、笔记链接、 知识图谱笔记、raw/wiki/output三层、知...

Claude-Obsidian 知识引擎

功能概述

Claude-Obsidian 知识引擎是一项面向实际任务的技能,主要用于灵感来源:AgriciDaniel/claude-obsidian + Andrej Karpathy LLM Wiki 模式;核心理念:你只管写,AI负责整理、链接和维护——知识随时间复利增长;

核心要点

  • 传统 AI 插件 = 问答机器人(Session级,无持久记忆);
  • Claude-Obsidian 知识引擎 = AI员工(持久化 Vault。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Claude-Obsidian 知识引擎

灵感来源:AgriciDaniel/claude-obsidian + Andrej Karpathy LLM Wiki 模式 核心理念:你只管写,AI负责整理、链接和维护——知识随时间复利增长

核心原则

传统 AI 插件 = 问答机器人(Session级,无持久记忆) Claude-Obsidian 知识引擎 = AI员工(持久化 Vault,知识自动织网)

每次对话都是对知识库的写操作。AI 不只是回答问题,而是主动更新、维护、链接笔记。

三层架构

raw/         原始素材层:文章/论文/网页剪藏/会议记录,只增不改
wiki/        结构化知识层:AI编译后的 concepts · entities · topics
output/      产出层:基于 wiki 生成的报告/分析/回答

必选文件(Vault 根目录)

1. CLAUDE.md — AI 员工手册

Vault 根目录创建 CLAUDE.md,AI 启动时自动读取。结构:

# AI 助手角色定义

## 身份
你是一个专业的知识管理员,负责维护[用户]的个人知识库。

## 关注领域
- [列出专业领域]

## 目录结构规范
- `raw/` — 原始素材,只增不改
- `wiki/` — 结构化知识
  - `wiki/concepts/` — 概念页
  - `wiki/entities/` — 实体页(人/组织/产品)
  - `wiki/topics/` — 主题页
- `output/` — 产出物

## frontmatter 模板
每个 wiki 页面必须包含:
title: 标题
type: concept | entity | topic
tags: [领域, 子领域]
sources: [来源链接或空数组]
created: YYYY-MM-DD
updated: YYYY-MM-DD
summary: 一句话描述(≤50字)

## 链接规则
- 首次提到概念 → `[[笔记名]]` 双向链接
- 同一笔记内同一概念只链接第一次
- 提到不存在实体 → 询问是否创建

## 行为准则
- 整理用户输入时,主动提取实体和概念
- 发现矛盾信息 → 添加 `[!contradiction]` 标记
- 定期检查孤儿笔记和死链

2. SCHEMA.md — 规范定义(≤50行)

# 知识库规范

## 命名规范
- 概念页:全小写,英文优先,用 `-` 连接。如 `neural-network`
- 实体页:人名英文全名(姓在前)。如 `turing-alan`

## 标签体系
顶级标签(预设,禁止自创):
[领域列表]

## frontmatter 必填字段
- title, type, tags, sources, created, updated, summary

## 目录结构
- 超过10篇笔记 → 建立子目录
- index.md 放在每个主要目录(3-5行导航)

核心工作流

工作流 A:输入素材 → wiki 化

用户输入素材(URL/文本/文件)
        ↓
[提取实体和概念]
        ↓
检查 vault 中是否存在对应笔记
  有 → 更新现有笔记 + 添加链接
  无 → 创建新笔记 + 链接
        ↓
写入 raw/(原始素材)+ wiki/(结构化页面)
更新相关笔记的双向链接

工作流 B:双向链接自动织网

扫描日记/笔记中的所有提及(人名/地名/书名/概念)
        ↓
对每个提及在 vault 中搜索
  存在 → 替换为 [[笔记名]] 双向链接
  不存在 → 创建对应实体页 → 链接
        ↓
生成孤儿笔记报告

工作流 C:知识整理(批量)

用户: "整理我所有的 [项目/领域] 笔记"
        ↓
扫描相关目录
        ↓
统一添加 frontmatter
建立双向链接
生成/更新 index.md

卡片笔记原子化标准

每张笔记只包含一个原子思想:

类型 内容 长度
concept 一个概念的定义+解释+例子 100-300字
entity 一个实体的关键事实 100-500字
topic 一个主题的现状+关键问题 300-800字

矛盾检测

发现两篇笔记对同一事实描述矛盾时:

  1. 在矛盾处添加 [!contradiction] Obsidian callout
  2. 记录矛盾双方
  3. 在相关笔记的 summary 中标注"存在争议"
  4. 提示用户核实

定期维护任务

任务 频率 操作
死链检测 每次对话末尾 检查 [[链接]] 是否存在
孤儿笔记报告 按需 无任何笔记链接的笔记
批量添加frontmatter 按需 对缺少字段的笔记统一补全
index.md 更新 按需 新增笔记后更新目录索引

脚本工具

运行方式:python3 /workspace/skills/claude-obsidian-kb/scripts/<script>

脚本 用途
auto_link.py 扫描笔记,检测死链,生成孤儿笔记报告
hot_cache.py 管理热缓存,维持跨session记忆
extract_entities.py 从文本中提取实体并建档

详细用法见 references/scripts.md

与 iBrain 项目的整合

当用户说 iBrain 或提到"个人第二大脑"时,将此 skill 的方法论带入:

  • iBrain 的"卡片库" = Claude-Obsidian 的 wiki层
  • iBrain 的"来源管理" = raw层
  • CLAUDE.md 模式 → iBrain 的 AI行为定义文件
  • 双向链接 → iBrain 的实体关系图谱

详见 references/ibrain-integration.md

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