实战一：Claude+Obsidian 搭建自己的AI知识库

把我自己从零搭这套系统的全过程拆成一步一步，每一步具体到打开哪个软件、点哪个按钮、复制哪段话给Claude。你跟着走，不到2小时能跑通一个最小闭环。​

一、动手之前，先想清楚工具各自在干什么​

NotebookLM= 矿场​

你可以把它理解成一个专门干粗加工的地方。你从YouTube看到一个好视频、从公众号读到一篇好文章、从Twitter刷到一段好观点，都先往这里扔。它的任务是帮你做第一轮提炼，把原始内容变成摘要和关键主题。​

注意，它是矿场，不是仓库。挖出来的矿要运走，不是堆在矿场里。​

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Obsidian = 仓库​

这是你自己的知识仓库，所有结构化的笔记都存在这里。而且是存在你自己电脑上，不依赖任何云服务，Claude封号、软件倒闭都跟你无关。​

仓库分两个区：输入区放你从外面学来的、消化过的知识；输出区放你自己产出的内容，比如文章、PRD、方案。​

为什么要分开，后面章节会详细讲​

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Claude = 搭档​

它是那个真正帮你干活的人。读你仓库里的上下文，跟你讨论方向，帮你写初稿，帮你做决策。它不需要每次从零认识你，因为它每次都在读你的仓库。​

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三者的关系可以用一句话说清楚：​

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矿场挖矿，仓库存货，搭档干活。​

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为什么非得三个工具？能不能只用Claude？​

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不能。因为Claude的记忆是当前对话的记忆，窗口一关，上下文就散了。如果你把所有东西都存在Claude对话里，下次新开窗口你又得重新铺一遍。只有Obsidian这种本地化、结构化、可检索的仓库，才能真正沉淀你的知识。​

为什么非要NotebookLM？我直接把文章扔给Claude不行吗？​

行，但效率不高。NotebookLM有两个优势：一是能直接接收YouTube视频/网页文章，自动转文字+做摘要，这是Claude做不到的；二是它能同时装几十个源，做跨源的综合分析。它是专门干采集和初加工这件事的，术业有专攻。​

想清楚了这三个角色，接下来装软件就变得简单，你是在给自己搭一个矿场+仓库+搭档的工作台，不是随便装几个软件。​

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二、环境准备：半小时装完所有工具​

这一章是纯体力活，没什么技术含量，跟着做就行。我把所有步骤拆成了6个小任务，每个任务后面都有一个验证标志，你看到那个标志就说明这一步做对了，可以进下一步。​

建议你打开这篇文章的时候，同时打开你的电脑，边看边装。​

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任务一：装Obsidian（5分钟）​

Obsidian是那个仓库。​

操作步骤：​

打开 https://obsidian.md​

根据你的系统（Mac / Windows）下载对应的安装包​

安装，打开软件​

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4.第一次打开会让你选择创建一个Vault（仓库）。点 Create new vault​

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5.给仓库起个名字，比如 我的知识库，选一个你以后能找得到的存储位置（建议不要放在iCloud或OneDrive这种云同步目录下，容易冲突）​

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6.点 Create 验证标志：你能看到一个空的Obsidian界面，左边是文件列表（现在是空的），右边是编辑区域。​

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这一步做完先别急着往里面塞东西。目录结构我们下一章统一搭。​

任务二：注册Claude并安装Claude Code（10分钟）​

Claude是那个搭档。​

这里要装两个东西：​

第一个：Claude网页版​

直接去 https://claude.ai 注册账号。免费版可以起步，但如果你打算认真用，建议升级Pro版，对话次数和记忆功能都强很多。​

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第二个：Claude Code​

Claude Code是Claude的命令行版本。你可以把它理解成一个能直接操作你电脑文件的Claude。网页版的Claude只能聊天，Claude Code能直接读你的Obsidian笔记、帮你建文件夹、改文档。​

装法看这个文档就行，一步步跟着走：​

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https://code.claude.com/docs/en/overview​

ClaudeCode & Claude客户端使用文档（可以在官网搜到最新版）​

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验证标志：​

•

你能在网页版 claude.ai 正常对话​

•

你能在电脑的终端里输入 claude --version，能看到版本号​

如果 claude --version 这一步卡住了，不用紧张。网页版先用起来就行，Claude Code是后面提效用的，不是必需品。​

任务三：开通NotebookLM（3分钟）​

NotebookLM是那个矿场。​

操作步骤：​

打开 https://notebooklm.google.com​

用Google账号登录（没有Google账号需要先注册一个）​

点 New Notebook 创建一个笔记本​

随便上传一个文档或粘贴一段文字，确认能正常使用​

验证标志：你能创建Notebook，上传文档后能看到NotebookLM自动生成的摘要。​

任务四：装三个关键Skill（10分钟）​

这一步是把Claude变成懂你仓库的搭档。​

什么是Skill？简单说，Skill就是一份预设好的工作指南。Claude默认什么都不懂你的仓库，装了Skill之后，Claude就知道该去哪里读你的笔记、怎么帮你存笔记、用什么格式存。​

需要装的三个Skill：​

Skill一：连接NotebookLM​

作用：让Claude能直接读你NotebookLM里的内容。​

把下面这句话复制，粘贴给Claude Code：​

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作用：让Claude能自动帮你把内容提炼成原子笔记、归类、打标签、建双向链接，然后写进Obsidian。这个是我自己写的，专门为知识沉淀场景做的。​

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代码块​

Plain Text

帮我安装这个skill：https://github.com/chusimin/AIPM-Skills/tree/main/obsidian-knowledge-saver​

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Skill二：知识沉淀（Obsidian Knowledge Saver）​

Skill三：Obsidian操作​

作用：让Claude能直接读写你的Obsidian仓库（搜笔记、读笔记、建新笔记、追加内容）。这个是Obsidian创始人亲自写的Skill，直接调用Obsidian的命令行。​

​

代码块​

Plain Text

帮我安装这个skill：https://github.com/kepano/obsidian-skills​

​

验证标志：安装完之后问Claude Code一句：​

​

代码块​

Plain Text

我的skill有哪些​

​

它会把上面三个Skill都列出来。​

任务五：装浏览器插件（5分钟）​

这一步是让信息从网页一键进到系统里。不装也能用，但每次复制粘贴会很烦。​

插件一：YouTube to NotebookLM​

作用：看到好视频，一键扔进NotebookLM。​

去Chrome网上应用店搜 YouTube to NotebookLM，点安装。​

插件二：Obsidian Web Clipper​

作用：看到好文章，一键剪藏成Obsidian笔记。​

去Chrome网上应用店搜 Obsidian Web Clipper，点安装。安装后要在插件设置里配置你的Obsidian仓库路径。​

安装方式：​

1.chrome浏览器右上角有一个插件图标​

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2.点击管理扩展程序​

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3.进入应用商店​

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4.找到要安装的两个插件​

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验证标志：​

•

打开任意一个YouTube视频，能在右上角看到插件图标，点击能送到NotebookLM​

•

打开任意一个网页文章，能用Web Clipper保存到Obsidian​

任务六：装Desktop Commander（3分钟）​

这一步是让Claude chat（不是Claude Code）也能操作你的Obsidian。​

如果你已经装好Claude Code，这一步可以先跳过。如果你主要用chat，就需要这个。​

装法：在Claude的MCP配置里加入Desktop Commander这个插件。具体配置方法搜一下Desktop Commander官方文档，一步步跟着走。​

1.进入插件市场​

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2.搜索desktop commder，点击加号​

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3.点击 downlad​

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验证标志：在Claude对话时，你让它帮你创建一个Obsidian笔记，它真的能建出来。​

环境准备checklist​

全部做完，对着下面这个清单打勾：​

•

Obsidian已安装，能打开空的Vault​

•

Claude账号能正常对话​

•

Claude Code终端能运行 claude --version​

•

NotebookLM能创建Notebook并上传文档​

•

三个Skill全部装好（notebooklm / obsidian-knowledge-saver / obsidian-skills）​

•

YouTube to NotebookLM 插件已装​

•

Obsidian Web Clipper 插件已装​

•

（可选）Desktop Commander 已配置​

全部打勾，环境就准备好了。​

到这一步，你已经把矿场、仓库、搭档三个角色都请到位了，但他们还不认识彼此。下一章我们来设计目录结构，告诉仓库怎么摆货，也告诉搭档去哪里找东西。​

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​

三、目录结构：为什么输入和输出必须分开​

工具都装好了，接下来要做的事情是在Obsidian里搭一个合理的目录结构。这一步看起来不起眼，但它决定了你的整套系统能不能真正跑起来。​

我见过很多人知识库里塞了几百条笔记，但每次想找东西还是在翻文件夹，找不到就干脆重新问Claude一遍。问题不在笔记数量，在目录设计。​

目录不是凭感觉建的​

大多数人建目录的方式是想到什么建什么。今天学RAG，建一个RAG文件夹；明天要写PRD，建一个PRD文件夹；后天看了篇行业分析，又建一个行业洞察文件夹。​

建着建着你会发现两个问题：​

一是分类越来越乱。PRD是产品方法论的一部分，还是工作产出的一部分？RAG是技术笔记，还是AI产品笔记？每次都得想一下，久而久之就不想建了。​

二是Claude找不到东西。你让Claude帮你写一篇文章，它要去哪里找素材？你让它帮你查一下你之前学过的某个概念，它要去哪里翻？目录一乱，Claude也懵。​

所以目录的设计逻辑不能靠感觉，必须有一条主线。​

核心原则：输入侧和输出侧分开​

这条主线就一句话：​

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输入和输出分开。输入侧放你学来的知识，输出侧放你产出的成品。​

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​

📌

为什么非要这么分？因为这两类内容的用途完全不同：​

•

当你让Claude帮你写一篇文章，它需要去输出侧学你的风格（你之前文章怎么写的、用什么结构、什么语气）​

•

当你让Claude帮你做一次调研，它需要去输入侧找你积累的素材（你之前学过的概念、读过的文章、记过的观点）​

​

如果你把两种东西混在一起，Claude就要两个地方都翻，而且分不清哪些是你自己写的、哪些是你引用别人的。结果就是它写出来的东西要么没你的风格，要么引用不准确。​

分开存，Claude找得更准，你也找得更快。​

我推荐的五层结构​

光说原则太空，我给你一套可以直接照搬的结构模板。这是我自己用了大半年、也推荐给我课程里学员的结构：​

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第一层：收件箱（输入侧）​

所有原始素材先进这里。网上看到的好文章、听完的一节课、读了一本书、跟Claude聊完的一段有价值对话，全部先丢到收件箱。​

这一层的原则是只进不改。保留原始信息，方便以后回溯。不用管结构，不用管标签，就扔进来。​

二级分类建议：​

•

文章剪藏（用Web Clipper保存的网页文章）​

•

课程笔记（听课的原始记录）​

•

会议记录（工作会议、面试记录等）​

•

读书笔记（读书时的原始摘录）​

•

对话记录（和Claude或别人的有价值对话）​

第二层：知识卡片（输入侧，核心区）​

这是知识库真正的核心。每张卡片只讲一件事，一个概念、一个方法、一个决策、一个经验教训。这些卡片就是原子笔记（下一章会重点讲怎么写）。​

这一层的内容主要由Claude帮你从收件箱里提炼出来。你不用手动写，你只需要审核。​

二级分类建议（按你的身份和阶段调整）：​

•

产品方法论​

•

AI技术认知​

•

行业洞察​

•

工具与效率​

•

职业发展​

•

项目经验​

•

思维模型​

•

个人成长​

第三层：输出文档（输出侧）​

你自己产出的成品。文章、PPT、简历、作品集、PRD、方案。​

这些和知识卡片的区别是：卡片是给自己看的半成品，输出文档是给别人看的成品。成品是你对外的脸，风格、质量、版本都要可追溯。​

二级分类建议：​

•

文章与内容（发布的文章、公众号稿件）​

•

简历与求职​

•

产品文档（PRD、竞品分析、方案）​

•

演示材料（PPT、分享稿、课程材料）​

第四层：索引（自动维护）​

一个 _index.md 文件，自动记录知识库里所有卡片的目录。你不用管它，Claude每次帮你存笔记时会自动更新。​

第五层：日志（自动维护）​

一个 _log.md 文件，自动记录每次操作——什么时候新增了什么笔记、更新了什么。Claude也会自动维护。​

为什么是五层，不是三层或七层​

你可能会想：收件箱和知识卡片不都是输入侧吗，合成一层不行吗？​

不行。因为它们的加工程度完全不同。收件箱里的东西是生的，是原作者的话；知识卡片是熟的，是你消化过的话。如果你混在一起，三个月后你自己也分不清哪些是你的思考、哪些是别人的原话。​

为什么索引和日志要单独算两层？因为它们是系统自动维护的，不是你自己要管的内容。分开是让你看的时候一目了然：哪些我要动，哪些我不用动。​

一句话让Claude帮你建好整个结构​

说了这么多原则，你不用手动一个个建文件夹。直接把下面这段话复制，发给Claude：​

​

代码块​

Plain Text

我想搭建自己的Obsidian个人知识库。​

请帮我设计知识体系结构并完成初始化。​

## 我的背景- 身份：AI产品经理​

​

Claude会跟你来回对话几轮，确认你的偏好，然后直接在你的Obsidian里建好所有文件夹。你只需要在Obsidian里刷新一下，就能看到整个结构已经就位。​

命名建议​

文件夹命名中文还是英文？我自己用中文，因为找东西更快、一眼就懂。但如果你有英文习惯（比如在外企工作），英文也行。一致就好，不要混用。​

笔记文件名的格式建议：YYYYMMDD-主题.md。比如 20260415-GraphRAG核心原理.md。日期前缀让你一眼能看到时间线。​

小白常见问题​

Q：我不知道我的二级分类该放什么怎么办？​

A：不要纠结，先按推荐结构建出来。空文件夹没关系，等你开始沉淀笔记的时候，自然就会往里面填东西。你会在用的过程中发现某些分类不合适，那时再调整。完成比完美重要。 ​

Q：我之前在Notion/Flomo()/印象笔记里有很多笔记，要不要全搬过来？​

A：不要全搬。搬旧笔记是最常见的拖延症。正确的做法是：新的笔记用Obsidian存，旧笔记用到的时候再搬。你一搬就是一周，搬完发现90%的旧笔记你再也用不上。​

Q：双向链接、标签这些我看不懂怎么办？​

A：现在可以完全不用管。标签和双向链接是进阶功能，等你有50+条笔记之后再开始用。先把笔记存进正确的文件夹就够了。​

到这里，你的仓库已经搭好了骨架。但骨架是空的，还需要有东西往里面放。下一章讲最关键的一件事，原子笔记。这是整套系统能不能真正发挥作用的分水岭。做得好，知识库越用越聪明；做不好，知识库就是一堆堆积的垃圾。​

​

​

四、原子笔记：知识库能不能用起来的胜负手​

目录搭好了，接下来要往里面放东西。放什么？怎么放？​

这一章是整套系统的分水岭。很多人搭完知识库用了一个月就放弃了，不是因为工具难，而是因为笔记写得不对。写错的笔记越存越多，下次打开还是找不到自己想要的东西，最后干脆不用了。​

而写对了笔记的人，知识库会形成一个正反馈：笔记越多→AI找得越准→产出越快→你越愿意存笔记→笔记越多。​

这个正反馈的起点，就是原子笔记。​

​

​

先看一个常见的坏笔记​

很多人第一次存笔记是这样的：​

​

标题：Dan Koe 关于个人品牌的观点​

内容：Dan Koe 认为，大多数人都是内容消费者，被困在无休止的消费而不创造的循环中。他建议，建立个人品牌的真正途径是学习、构建和教学，将你的学习转化为有形的项目，并公开分享你的见解。关键洞见是，创造能够以被动消费无法实现的方式迫使思维清晰。​

​

这条笔记看起来很完整，其实是一条无效笔记。问题在哪？​

问题一：它是别人的话，不是你的话​

"内容消费者"、"学习、构建和教学"这些都是Dan Koe的表达方式。你存下来只是搬运，没有消化。三个月后你打开这条笔记，看到的还是Dan Koe，不是你自己的思考。​

问题二：它依赖原文上下文​

这条笔记里提到的"建议"、"关键洞见"，你得记得这是Dan Koe在哪个视频哪段话里说的，才能真的用起来。一旦你忘了原文，这条笔记就成了一堆漂亮的废话。​

问题三：它塞了太多东西​

这条笔记其实讲了三件事：消费陷阱、学习构建教学方法、创造迫使思维清晰。三个观点混在一条笔记里，以后你想引用其中一个，Claude也不好精准抓取。​

这就是大多数人的知识库变成垃圾场的原因。看起来存了很多，其实都是别人的话的搬运，关掉笔记就忘。​

原子笔记的三个标准​

真正有用的笔记，叫原子笔记。一条原子笔记必须同时满足三个标准：​

标准一：去掉原作者的表达风格，只留底层逻辑​

原作者用什么金句、用什么比喻、用什么口头禅，都跟你没关系。你要提取的是他为什么这么想，而不是他说了什么。​

拿刚才Dan Koe那条笔记举例，去风格化之后应该是这样：​

​

创作倒逼思考清晰度​

​

看出区别了吗？去掉了"内容消费者"、"learn, build, and teach"这些Dan Koe的说法，只留下最核心的那个逻辑：创作倒逼清晰度。以后你自己在别的场景里也能直接用这个逻辑，不需要记得它来自Dan Koe。​

标准二：一条笔记只解决一个问题​

刚才那个Dan Koe的例子其实讲了三件事。正确的做法是拆成三条笔记：​

•

一条讲"消费陷阱"​

•

一条讲"创作倒逼清晰度"​

•

一条讲"学习-构建-教学的闭环"​

每条笔记只解决一个问题，好处是以后引用时Claude能精准抓取你要的那一条，不会把其他两条也拖出来混淆。​

标准三：未来的你看到这条笔记，不需要回忆原文上下文就能用​

这是最硬的标准。三个月后你打开这条笔记，不需要记得这是谁说的、在哪个视频、哪个场景，你也能看懂、也能直接用。​

判断方法很简单：把这条笔记单独拎出来，删掉所有来源信息，你自己还看得懂吗？看得懂就是合格的原子笔记，看不懂就说明你没真正消化，只是搬运。​

怎么判断一个观点值不值得存​

并不是所有信息都值得存进知识库。宁可少存高质量的，不要多存低质量的。​

判断标准一句话：三个月后我还用得上吗？​

用得上的就存：​

•

你觉得会影响你做决策的方法论​

•

你能在工作中直接套用的框架​

•

你反复会用到的判断标准​

•

让你改变了认知的观点​

用不上的就过：​

•

一次性的新闻和热点​

•

跟你的领域不相关的泛泛之谈​

•

没有底层逻辑的金句和鸡汤​

•

你认同但永远不会用的道理​

存之前问自己这个问题，你的知识库质量会直接拉高一个等级。​

手动提炼太慢？用Skill一句话搞定​

讲了这么多原子笔记的标准，你可能会想：这要求这么高，我每次都得自己琢磨半天，是不是太累了？​

累。所以我自己写了一个Skill专门干这件事，前面第二章环境准备里让你装的 obsidian-knowledge-saver 就是这个Skill。装好之后，不管你扔给Claude什么内容（一篇公众号文章、一段视频字幕、一场和朋友的对话记录），你只要加上一句话：​

​

代码块​

Plain Text

帮我分析可以提炼出哪些原子笔记，并且存到我的obsidian中​

​

这个Skill会自动帮你做7件事：​

去掉原作者的表达风格，只保留底层思考逻辑​

每条笔记只解决一个问题​

每条笔记脱离原文上下文也能看懂​

用中文输出​

格式统一（标题用一句话概括问题，正文3-5句话说清逻辑）​

笔记之间自动建立双向链接​

保留引用来源​

你只需要在它提炼完之后审核一下，觉得OK就确认存入，觉得不对就让它重写。整个过程从你看完一篇文章到存下3-5条原子笔记，不超过5分钟。​

一个真实的案例：我怎么把这篇文章里的一段存成原子笔记​

我用这篇文章刚才讲的"三个月后我还用得上吗"这段内容示范一下。​

原始内容（我文章里刚写的那段）：​

​

🤔

并不是所有信息都值得存进知识库。宁可少存高质量的，不要多存低质量的。判断标准一句话：三个月后我还用得上吗？用得上的就存：你觉得会影响你做决策的方法论、你能在工作中直接套用的框架、你反复会用到的判断标准、让你改变了认知的观点。用不上的就过：一次性的新闻和热点、跟你的领域不相关的泛泛之谈、没有底层逻辑的金句和鸡汤、你认同但永远不会用的道理。​

​

让Skill提炼之后存成的原子笔记：​

​

代码块​

Plain Text

## 用"三个月有效期"判断一条信息该不该存知识库的质量比数量重要。​

判断一条信息要不要存的方法是：想象三个月后的自己，还会用到这条信息吗？​

用得上的特征：能影响决策的方法论、能直接套用的框架、反复使用的判断标准、让你改变认知的观点。​

用不上的特征：一次性的热点、无关领域的泛泛之谈、没有底层逻辑的金句、你认同但不会用的道理。​

相关笔记：[[原子笔记的三个标准]]、[[知识库和收藏夹的区别]]​

​

对比一下，你会发现几件事：​

•

标题是一句话，点明这条笔记解决什么问题​

•

正文3-4句话，不依赖原文​

•

自动建了双向链接到其他相关笔记​

•

保留了来源但不依赖来源​

这就是一条合格的原子笔记。​

标签怎么打​

原子笔记存完之后，还有一个小动作：打标签。​

标签的作用是让你以后搜得到这条笔记。建议：​

•

每条笔记打1-3个标签，不要贪多​

•

标签用中文，简洁明了​

•

可以用 / 建层级，比如 #AI产品/Agent架构​

•

不用追求完美的标签体系，先用起来，用着用着自然会发现该怎么调整​

Skill提炼笔记时会自动帮你打标签，你审核一下就行。​

​

🌌

到这一步，你的知识库已经开始真正活起来了。有骨架（目录），也有血肉（原子笔记）。接下来要解决一个问题：怎么让Claude变成越用越懂你的搭档，而不是每次都要重新认识你？​

​

下一章讲上下文工程。​

​

​

五、让Claude成为你的默认工作入口​

仓库搭好了，笔记也会写了，系统已经能用了。但到这一步，你的知识库跟Claude还是两个分开的东西。你需要主动去Obsidian找笔记，再复制给Claude。​

想让这套系统真正发挥威力，需要做一件事：把Claude变成你的默认工作入口。​

什么意思？​

所有事都过Claude这件事​

大多数人用Claude的方式是需要的时候才打开。想写文章了，打开一下；查个问题，打开一下；不用就关掉。​

我现在的用法完全不是这样。我几乎所有工作场景都先过Claude：​

•

写文章找它​

•

做产品决策找它​

•

学新东西找它​

•

理清思路找它​

•

写邮件、列提纲、复盘、甚至做旅行计划都找它​

为什么所有事都要过Claude？三个原因：​

原因一：Claude会越来越懂你​

Claude有Memory功能，会记住你聊天过程中提到的长期信息。你的职业、你的项目、你的写作风格、你的偏好。你跟它聊得越多，它越准。​

如果你只在需要的时候才打开，它记不住你。如果你日常所有工作都过它，两三周后你会发现它的回答开始越来越像你会说的话。​

原因二：你的思考过程变成了可沉淀的素材​

自己闷头想一个问题，想完就散了，什么也没留下。跟Claude讨论同一个问题，讨论的过程和结论都可以一句话存进Obsidian。你的思考从一次性变成了可复用。​

原因三：快​

跟Claude聊完直接沉淀，比你自己闷头想再手动记笔记，效率高一个量级。​

上下文工程三件套​

让Claude越来越懂你，靠的不是每次对话时临时塞背景，而是靠三层持久化的上下文。我把它叫上下文工程三件套：​

•

Claude Memory：Claude内部的长期记忆​

•

Claude Project：特定项目的共享上下文​

•

Obsidian沉淀：跨工具的本地持久化​

三层的关系是由浅到深、由窄到宽。Memory管你这个人整体是谁，Project管某个具体项目，Obsidian管跨项目跨工具的所有积累。​

​

​

下面一个个讲。​

第一件套：Claude Memory（长期记忆）​

Memory是Claude官方内置的功能。你在对话中提到的长期信息，Claude会自动记住，下次开新对话时自动调用。​

怎么用：​

打开Claude网页版，点右上角的头像 → Settings → Personalization → Memory。你会看到一个输入框，可以直接写你希望Claude长期记住的事情。​

要写什么：​

不用写太多，建议就三类信息：​

你是谁：职业、当前阶段、主要在做什么​

你的偏好：写作风格、语言偏好、沟通习惯​

你不喜欢什么：让你反感的表达方式、你不想看到的建议类型​

举个例子，我的Memory里有这么几条：​

​

我是AI产品经理，在做AI PM课程和内容创作。​

我写文章喜欢口语化、实战派，不喜欢AI腔。禁止使用破折号和大量引号。​

我沟通偏好是先告诉我方向，等我确认再执行，不要一次性做完一整件事。​

​

就这么简单。每次新开对话，Claude会自动带上这些信息，不需要你重新解释一遍。​

一个小技巧：你也可以在对话过程中直接让Claude记住某件事。比如你刚跟它讨论完一个方案，觉得里面某个判断标准以后还会用到，就说一句：​

​

记住这个判断标准，以后做类似决策时自动应用。​

​

Claude会自动把这条写进你的Memory。​

第二件套：Claude Project（项目空间）​

Memory管的是你这个人整体，但你手头可能同时在做好几件事，每件事都有自己的背景资料。这时候Project就派上用场了。​

Project是Claude里的一个概念，你可以理解成为某个项目专门开的一个房间。房间里你可以上传相关资料，房间里的所有对话都能自动访问这些资料。​

怎么用：​

在claude.ai左侧栏点 Projects​

创建一个新Project，比如"Q2竞品分析"、"新产品PRD"、"AI PM课程第三期"​

在Project里上传相关背景资料（可以是PDF、文档、你从Obsidian导出的笔记）​

在这个Project里的所有对话，都能访问这些资料​

什么时候用Project：​

•

一个项目会持续好几周，你不希望每次对话都重新铺背景​

•

项目有一批核心资料（产品文档、用户调研、竞品信息），你希望Claude始终参考​

•

你想让同一个项目的讨论在一个空间里闭环，不要散落在不同对话里​

什么时候不用Project：​

•

一次性的问题，用完就散​

•

跟你当前所有工作都相关的底层偏好（这种放Memory）​

第三件套：Obsidian沉淀（本地持久化）​

Memory和Project都在Claude里面。但你需要意识到一件事：Claude是一个平台，它可能会封号，可能会改规则，可能哪天就不能用了。​

Obsidian是你自己的。跨项目、跨工具、永久保留。​

所以最底层的沉淀，一定要放在Obsidian里。关键产出一定要存回Obsidian，而不是留在Claude对话里：​

•

做了一个关键决策 → 存一条笔记​

•

产出了一个有价值的框架 → 存一条笔记​

•

讨论改变了你的认知 → 存一条笔记​

•

这次对话里Claude给的某个建议你觉得特别好 → 存一条笔记​

这样做的好处是：即使Claude的对话窗口关了、对话历史丢了、账号被封了，你的上下文还在Obsidian里。随时能喂给新的对话，重新建立上下文。​

三件套之间的关系​

你可能会问：这三个东西功能有点重叠，我到底该怎么分配？​

一张表说清楚：​

​

​

​

💪

实际使用的时候不用刻意去想"这个该放哪"。你先形成一个默认习惯：​

•

短信息顺手告诉Claude让它记→Memory​

•

项目资料打包上传→Project​

•

有价值的结论沉淀下来→Obsidian​

​

一段时间之后，你会自然知道什么东西该放哪。​

一个常见的认知误区：窗口关了怎么办​

很多人刚用Claude的时候有个焦虑：这个对话窗口会不会丢？我花了一小时讨论出来的结论，关了就没了吗？​

这个焦虑本身是对的。对话窗口确实不稳定，可能某天真的就打不开了。但解决方法不是不要关窗口，而是让你的上下文不在窗口里。​

具体做法：​

跟Claude讨论完一个有价值的问题，立刻花30秒存一条笔记到Obsidian​

笔记内容是结论+关键论据，不是完整对话​

下次想接着讨论，新开一个窗口，把这条笔记贴进去，Claude瞬间恢复上下文​

一句话：窗口会断，笔记不会断。你的上下文在Obsidian里，不在Claude里。​

这也是为什么第三章我强调要把输出侧做好，你产出的每一条结论都是你下一次对话的起点。​

到这里你已经掌握了这套系统的三分之二：仓库搭好了（第三章），原子笔记会写了（第四章），Claude变成默认入口了（第五章）。​

​

🔔

最后一个问题：具体要产出一样东西的时候，应该怎么跟Claude协作？是直接扔一句话让它写，还是有更高效的方式？下一章讲拆角色协作，以及用这套系统完整写一篇文章的五步流程。​

​

​

​

六、拆角色协作：跑通一次完整的输出​

到这一步，准备工作都做完了。现在要解决最后一个问题：具体产出一样东西的时候，怎么跟Claude配合最高效？​

大多数人用Claude产出内容的方式都是一气呵成，打开一个对话窗口，先铺背景、再讨论方向、然后让它写初稿、再反复修改。一通操作下来，窗口里堆了几十条消息，Claude写出来的东西越来越跑题，最后你自己都不知道它在参考什么。​

问题不在Claude笨，在你的工作方式。​

一个窗口只干一件事​

跟Claude协作有一条铁律：​

​

一个窗口只干一件事。需求和执行必须分开。​

​

什么是需求，什么是执行？​

需求窗口：用来讨论方向、策略、选择。充满试探、否定、修改。目标是搞清楚要做什么。​

​

我想写一篇关于XX的文章，你觉得从哪个角度切入？​

这三个选题哪个更有价值？​

帮我分析一下这个方向的可行性。​

​

执行窗口：用来让Claude基于已经确认好的方向产出成品。目标是把确认好的事情做出来。​

​

基于这个选题和这些素材，帮我写初稿。​

按照这个框架，帮我生成竞品分析报告。​

用这个结构，帮我写一份PPT逐页文案。​

​

为什么必须分开？​

因为需求窗口里充满了噪音。你在讨论方向的时候会说"我不想这么写"、"这个角度不对"、"再换一个思路试试"。这些话是思考过程，不是最终结论。​

如果你在同一个窗口里直接让Claude写初稿，它会把这些讨论过程也当成指令的一部分，产出的内容会混入你否定过的、修改过的、试探过的各种版本。信号和噪音混在一起，初稿质量就下降了。​

​

📌

分开窗口的好处是：执行窗口拿到的是你确认过的、干净的上下文。它只知道你最终要的是什么，不知道你中间试错过什么。产出质量会好很多。​

​

需求窗口和执行窗口的桥梁：一条Obsidian笔记​

问题来了：你在需求窗口讨论了半天，最终得出了一个方向。怎么把这个方向干净地交给执行窗口？​

直接复制所有对话过去不行，那就把噪音也带过去了。只复制结论也不行，结论可能只是一句话，信息量不够。​

正确的做法是：把讨论结果沉淀成一条Obsidian笔记，这条笔记就是两个窗口之间的桥梁。​

笔记只写三件事：​

选定的方向是什么​

核心论点/关键要点​

目标产出的要求（字数、风格、结构）​

2-3句话写清楚就够了。不要把讨论过程也写进去。​

然后开一个新窗口，把这条笔记贴进去作为上下文，让Claude执行产出。​

完整演示：我怎么用这套系统写这篇文章​

光说不练还是抽象。我直接用你现在正在读的这篇文章做演示，把整个流程一步一步还原给你看。​

​

​

Step 1：从Obsidian输入侧找素材​

写这篇文章之前，我的输入侧已经有一些相关的原子笔记：​

•

关于"知识库不是收藏夹"的笔记​

•

关于"Obsidian输入输出侧分开"的原则笔记​

•

关于"Claude上下文工程三件套"的笔记​

•

关于"拆需求窗口和执行窗口"的笔记​

•

还有上一篇文章的成稿（在输出侧）​

我打开Obsidian，按标签 #AI产品/工作流 搜了一下，找到这些相关笔记。复制到剪贴板。​

Step 2：开需求窗口，定选题方向​

我新开一个Claude对话窗口，输入：​

​

代码块​

Plain Text

以下是我知识库里关于AI工作流主题的几条原子笔记，以及上一篇爆款文章《AI工作流完整拆解》的成稿。​

我想基于这些积累写一篇新文章，和上一篇形成"道"+"术"的配套。​

你觉得从哪个角度切入比较好？​

给我3个选题方向，每个方向说明切入角度、目标读者、和上一篇的关系。​

[粘贴原子笔记和上一篇文章]​

​

Claude给了三个候选方向：​

•

方向A：完整的保姆级教程（手把手搭系统）​

•

方向B：聚焦在Skill开发（怎么封装自己的方法论）​

•

方向C：真实案例集合（看别人怎么搭的）​

我选了方向A。​

Step 3：把方向存进Obsidian​

这一步最关键，很多人会跳过。我在Obsidian输出侧新建一条笔记：​

​

文件名：20260415-保姆级教程选题方向.md​

方向：完整的保姆级教程，和上一篇形成"道+术"配套​

目标读者：看过上一篇、认同思路但还没动手的AI产品经理​

核心观点：搭这套系统只要2小时，关键是输入输出分开+原子笔记+拆角色协作​

锚定场景：用我自己的经历，从环境准备到跑通最小闭环​

字数：不限制，把事情讲清楚就行​

风格：口语化、实战派，保留排除法+类比降维的DNA​

​

2-3句话说清楚。这条笔记就是桥梁。​

Step 4：开执行窗口，出初稿​

我新开另一个对话窗口（注意，是新窗口，不是原来那个），调用我的文章共创Skill，输入：​

​

代码块​

Plain Text

​

然后Skill就开始工作了。你从第一条消息到现在看到的所有内容，都是这个流程跑出来的。我给你大纲、你审、逐章节写、每章停下来让你审、你说OK继续、我继续。​

Step 5：审稿、调整、存回Obsidian输出侧​

这篇文章写完之后，我会把成稿存到：​

​

/Users/mac/Desktop/Simin's spiritual world/30_产出/20260415-AI知识操作系统保姆级教程.md​

​

这条文件会变成输出侧的新成员。下一次我写类似主题的文章时，Claude会自动参考它的风格和结构。​

一个闭环就这样跑完了：输入侧素材 → 需求窗口 → 桥梁笔记 → 执行窗口 → 输出侧成稿。​

其他场景：同样的流程能用在哪​

上面演示了写文章。但这个流程不只能写文章。几乎所有内容产出的场景，流程都是一样的：​

写项目文档（PRD、方案）​

​

代码块​

Plain Text

输入侧准备：​

→ 把项目相关的调研资料、竞品信息、需求记录 ​

存进 输入/[项目名]/ ​

文件夹输出流程：​

→ 需求窗口：讨论文档的框架和重点​

→ 桥梁笔记：把框架存进Obsidian​

→ 执行窗口：基于框架+素材生成文档​

→ 成稿存到 输出/产品文档/​

​

准备面试​

​

代码块​

Plain Text

输入侧准备：​

→ 目标公司的调研信息存进 输入/面试/[公司名]/​

→ 常见面试问题和你的回答框架存进 ​

​

写一份PPT​

​

代码块​

Plain Text

输入侧准备：​

→ 内容素材、核心观点、案例故事存进 输入/​

→ 公司VI或模板规范存进 ​

输入/品牌规范/输出流程：​

→ 需求窗口：确定PPT的主线和节奏​

→ 桥梁笔记：写下每页大致讲什么​

→ 执行窗口：基于桥梁笔记生成逐页文案​

→ 成稿存到 输出/演示材料/​

​

逻辑完全一样：输入侧素材 → 需求窗口 → 桥梁笔记 → 执行窗口 → 输出侧成稿。​

你会发现一个有意思的现象：当你把这个流程跑熟之后，你的产出质量不再取决于Claude有多强，而是取决于你的输入侧有多丰富。原子笔记越多，桥梁笔记写得越准，产出质量就越高。​

这就是知识库作为地基的真正价值。​

一个关键提醒：不要偷懒跳过桥梁笔记​

新手最容易偷懒的地方，就是跳过桥梁笔记那一步。觉得反正我脑子里都记着，直接复制两个窗口的对话不就行了。​

不行。原因我前面讲了：直接复制会带噪音。而且还有一个更隐蔽的问题：你脑子里记的东西也会变。今天你觉得方向是A，明天拿去执行的时候可能脑子里已经歪到A'了，你自己都没意识到。​

​

📌

桥梁笔记的作用是把方向固定下来。写在Obsidian里，2-3句话，清清楚楚。执行窗口拿到的是这个固定版本，不是你脑子里的浮动版本。​

​

30秒写一条桥梁笔记，省下来的是你后续改稿的半小时。这笔账很划算。​

到这里，整套系统的运行方式你都看完了。剩下一个问题：这套系统跑起来之后，到底能带来什么？下一章讲复利效应，用我自己的真实数据告诉你，坚持几个月之后这套系统会变成什么样。​

​

​

七、系统跑通之后：你会得到什么​

到这里，所有操作步骤都讲完了。我知道你现在可能还在想一个问题：这一切值得吗？花2小时搭系统、以后每天要做原子笔记、要拆窗口、要走5步流程，真的比我直接跟Claude聊天效率高吗？​

短期看，未必。如果你只是写一份周报、问一个技术概念，直接打开Claude一句话搞定，比走完整个流程快多了。​

但这套系统真正的价值，不在单次效率，在复利效应。​

​

​

复利是什么意思​

简单说就是：你今天的每一次产出，都在给你明天的产出铺路。​

我用自己的真实数据给你看：​

数据一：写文章的时间​

半年前我写一篇干货长文，从选题到定稿大概要10-15小时。反复查资料、反复改框架、跟Claude来回聊上百条消息。​

现在写同样长度的文章，大概3-4小时搞定。不是因为我变聪明了，而是因为输入侧已经有几十条原子笔记、输出侧有十几篇成稿。Claude写初稿时能直接参考我之前的结构、口吻、案例库，不需要从零开始。​

这篇文章本身就是一个证据。从开工到现在，你看到的完整成稿，总共花了不到3小时，其中一大半时间还是在等你看完、回复OK。​

数据二：做一个Skill的时间​

半年前我想让Claude按我的方式做产品拆解，每次都要花2小时铺上下文，告诉它我的拆解框架、我关注哪些维度、我习惯的输出格式。下次开新窗口，再来一遍。​

现在我做一个新Skill20分钟搞定。因为我的方法论已经在Obsidian里沉淀得很清楚，我只需要让Claude读我已有的笔记，它就能帮我生成Skill文件。​

同样的事情，效率差了6倍。差别不在Claude，在我的系统。​

数据三：学一个新领域的起点​

研究Graph RAG。打开Claude，它不是从"我是AI PM，帮我学Graph RAG"开始，它是从我之前已经学过传统RAG、知识图谱、工厂根因分析项目这个位置开始教我。​

因为我的知识库里已经有这些基础，Claude能看到。它不用重复讲我已经懂的部分，直接从我的认知边界往外推。我学新东西的起点不是零，是我上次学到的地方。​

三个复利场景​

具体来说，系统跑通之后你会在三个场景里感受到复利：​

场景一：写第二篇类似文章时​

第一篇文章是从0写的。第二篇Claude会直接参考第一篇的结构、口吻、案例库，从半成品开始改，不是从零写。到第五篇、第十篇的时候，你的风格DNA已经固化，Claude能100%模仿你。​

场景二：每一次学习都在垫高你的起点​

每学一个新概念，就是在输入侧多一条原子笔记。这些笔记之间通过双向链接形成网络。当你学下一个概念时，Claude会自动把它链接到你已有的知识上，让新知识嵌入你的认知网络，而不是漂在外面。​

学得越多，下一次学得越快。这就是认知复利。​

场景三：每一次求职/项目经验都在帮下一次​

每次面试完，你把复盘写成笔记存进去。下次准备面试时，Claude会告诉你：上次你在XX问题上答得不好，这次我们专门练一下。你的面试经验不再是散落的记忆，是可检索、可复用的资产。​

做项目也一样。每个项目的踩坑记录、成功经验、关键决策都沉淀成笔记。做下一个项目时，Claude能提醒你这种情况你三个月前踩过坑，当时是这么解决的。​

不要用单次效率衡量这套系统​

很多人放弃这套系统的原因是：用了两周没看到明显的效率提升，觉得不值。​

这是用错了衡量标准。​

这套系统不是一个省时工具，是一个认知资产。前两个月你感觉不到太大差别，因为积累还不够厚。但如果你坚持3-6个月，你会突然发现：​

•

你的产出速度是同事的3-5倍​

•

你写的东西越来越像你自己，而不是AI腔​

•

你学新东西的速度明显变快​

•

你开始能看到别人看不到的关联​

这些都是复利的表现。你不是在使用一套工具，你是在积累一笔资产。​

​

​

结尾：今天就跑通最小闭环​

文章看到这里，你可能已经有点信息过载了。别急。我不是让你今天把所有事都做完，我是让你今天就动手做第一步。​

本周行动清单​

这是我建议的节奏，按这个走就行：​

今天（30分钟）​

•

装好Obsidian，建第一个Vault​

•

注册Claude，设置好Memory（就写3条：你的职业、写作偏好、沟通习惯）​

明天（30分钟）​

•

装好三个Skill（notebooklm、obsidian-knowledge-saver、obsidian-skills）​

•

装好YouTube插件和Web Clipper​

•

让Claude帮你按五层结构建好目录​

后天（1小时）​

•

用NotebookLM+Claude提炼你人生中第一条原子笔记，存进Obsidian​

•

感受一次"从信息源到原子笔记"的完整流程​

本周末（2小时）​

•

走一次完整的输出流程：选一个小话题，从输入侧找素材 → 需求窗口定方向 → 写桥梁笔记 → 执行窗口出初稿 → 存回输出侧​

•

不用追求成品质量，只求跑通流程​

之后每天（10分钟）​

•

至少往Obsidian存1条原子笔记​

•

所有思考和决策都过Claude​

•

关键产出随时沉淀​

这个节奏不激进，但足够让你在一周内真的跑通一次。跑通之后你就会有正反馈，正反馈会推着你继续走。​

回到开头那个问题​

文章开头我说：这篇文章本身就是用这套系统写出来的。​

​

👀

现在你读完了，可以回头看一眼：​

•

第四章那个原子笔记的例子，就是从我输入侧的笔记调出来的​

•

第六章那个"我怎么写这篇文章"的五步流程，就是我写这篇文章本身的真实过程​

•

这篇成稿现在已经躺在我Obsidian的输出侧 30_产出/公众号长文/20260415-AI知识操作系统保姆级教程.md​

•

下次我再写类似主题的文章时，Claude会自动参考这一篇的风格​

​

你现在看到的不是一篇教你搭系统的文章，你看到的是一个搭好的系统跑出来的产物。​

你要做的，就是今天晚上打开电脑，开始搭你自己的那一套。​

两个月后回头看，你会感谢今天动手的自己。​