Obsidian + Claude Code：用 AI 搭一套「会生长的思考操作系统」

用AI搭建「会生长的思考操作系统」，这不仅仅是把笔记数字化，而是让知识管理从静态笔记升级为动态网络。

核心内容方面，这篇文章会分享如何将Obsidian Vault与Claude Code结合，打造一套可运行的思考系统；知识库与代码库的相似性如何让AI像处理代码一样处理知识；以及一个完全自主拥有的纯文本系统，实现真正的AI思考伙伴。

花了一整年时间，才把“用 AI 思考”这件事真正做成了可以运行的系统：

。它不只是帮忙写字，而是在——让思考变成一个“活体网络”。

0. 先说结论：你还在用 2023 的 AI

很多人对 AI 的用法还停留在：

• Prompt 输入
• 答案输出
• 会话结束
• 记忆归零

但现在几乎只在 Vault 里工作。原因很简单：Markdown 文件

• 记录了一切发现过的东西（结构化）
• 自带“情境上下文注入”（situational context injection）
• 能在需要时把相关内容喂给模型做 in-context learning
• 让智能体像读代码库一样读知识库

用了一个

来帮智能体决定“该拉哪些笔记进上下文”。这和 Claude Code 决定“该加载哪些 Skills”是同一套模式。

认真想想：

——被精心整理过的知识块，在相关时刻被注入。

更深一层：Vault 编码的不是“你想过什么”，而是“你如何思考”。方法论，成为系统的一部分。

1. 这不只是笔记：这是你完全拥有的系统

这套东西“只是 Markdown 文件”。

• 纯文本
• 你完全拥有
• 任何编辑器都能读
• 任何 AI 都能处理
• 某个 App 消失也不影响（Obsidian 只是一个窗口）

这就是想要的：

2. 知识 = 代码？（突然意识到这件事）

发现：

：

• 都是由文本文件组成的文件夹
• 都有约定、模式、规范
• 都靠“关系”建立可用性（import / link）
• 都适合让智能体去“导航 + 操作”

Vibe coding 改变了写软件的方式：

。同样的迁移也发生在知识工作上：你不再“做笔记”。你在。

3. 什么是 Vault？

Vault 就是一个互相链接的 Markdown 文件夹。示例结构：

my-vault/
├── 00_inbox/           # capture zone, zero friction
├── 01_thinking/        # your notes and synthesis
│   └── notes/          # individual thinking notes
├── 02_reference/       # external knowledge
│   ├── tools/          # tool documentation
│   ├── approaches/     # methods and patterns
│   └── sources/        # external knowledge
├── 03_creating/        # content in progress
│   └── drafts/
├── 04_published/       # finished work archive
├── 05_archive/         # inactive content
├── 06_system/          # templates and scripts
├── CLAUDE.md           # teaches the ai your system
└── attachments/        # images and files

文件之间用 [[wiki links]] 连接，形成思想网络。

• 当你在一条笔记里写 [[quality is the hard part]]
• Obsidian 会生成一个可点击链接，指向同名笔记
• 智能体可以沿链接跳转，在相关想法之间穿行
• 它会发现你自己都忘了存在的连接

4. 如何写“好笔记”：链接要写进句子里

链接的写法很关键。

多数人把引用放在底部，像脚注：“这与质量有关，参见 quality-note。” 不要这样。要把链接织进思路里：“因为 [[quality is the hard part]]，我们必须把重点放在筛选（curation）上。”

这样做有两个结果：

1. 链接成为思考的一部分
   （不是附录）
2. 智能体能通过“跟随链接”跟随你的推理路径

5. 笔记必须“可组合”：像乐高一样

写“可独立成立、可拼装”的笔记。

规则很简单：

• 如果有人从一个链接跳进来
• 他不应该必须再读 5 条笔记才能看懂
• 如果做不到，就把它拆分

把笔记当作 Lego：

• 每块都完整
• 但能拼成更大结构
• 当你的笔记如此工作时，“网络本身”就变得有价值

6. AI 不会自动理解你的哲学：你必须教它

关键点：

曾经看着 AI “完全不尊重我的哲学”，才被迫承认这一点。

当你需要教 Claude “你怎么想”时，你会发现：

• 你携带了大量隐性知识（implicit knowledge）
• 现在必须把它“文本化”成规则与约定

CLAUDE.md 现在大概

，因为不断迭代：什么有效、什么无效。

7. 每个 Vault 都需要自己的哲学（多数指南都讲错了）

很多教程会给你一个系统，然后说：照做。但现实是：

这和代码库一模一样：你不会用同样的目录结构写 CLI 工具和 Web App，也不该用同一套笔记哲学去做“工作项目管理”和“研究验证”。

跑了多个 vault：

• 一个用于 AI + 知识管理的思考（本文例子）
• 一个用于工作：项目、客户、交付，完全不同规则

同样的底层模式，不同的上层规则。

8. 不变的底层模式是什么？

不管你做什么类型 vault，底层都一样：

1. Markdown 文件 + 链接
   （任何 AI 都能读）
2. 一个 CLAUDE.md（教智能体你的系统）
3. 让智能体能快速定位的结构（orientation-friendly）
4. 把约定写成“指令”（让 AI 保持一致）

至于这些指令具体写什么——完全由“目的”决定。

9. 这套系统可以长什么样？（按目的分型）

一个

可能强调：

• 先捕获，后结构（capture first, structure later）
• 项目文件夹：会议、决策、输出
• 面向 AI 消费的客户上下文（client context）

一个

可能强调：

• 来源追踪与引用（source tracking & citations）
• 文献笔记（literature notes）
• 论断验证（claim verification）

一个

可能强调：

• 灵感捕获与孵化（capture & incubation）
• 草稿推进（draft progression）
• 参考资料组织（reference organization）

10. 思考 Vault 示例：我的哲学是什么？

分享的这个 vault 核心目标是：

。

当 vault 维护得好 vs 充满噪声时，能明显感觉到差异：深度比广度重要。

CLAUDE.md 里有一句很在意的原则：

depth over breadth. quality over speed. tokens are free.

这不是在追求效率，这是在追求卓越。

当你选择一个任务，你是在承诺：彻底理解它，留下未来智能体也能继续构建的成果。

11. Claude 怎么“找东西”？（否则它会淹死）

当 Claude 开始一个 session，它必须知道“有哪些东西存在”，但不可能读完每个文件。几千条笔记时这不现实。

所以做了分层，让它能快速定向：

11.1 SessionStart 自动展示结构（hook）

"hooks": {
    "SessionStart": [{
        "hooks": [{
            "type": "command",
            "command": "tree -L 3 -a -I '.git|.obsidian' --noreport"
        }]
    }]
}

Claude 在 session 开始就能看到目录与文件分布。

11.2 Index：每条笔记一句话描述

有一个 index 文件，列出所有笔记 + 一句话描述。Claude 不用打开文件，也能在几十秒内扫过 50 条笔记的“摘要”。

11.3 Topic Pages（MOC）：主题目录页

使用 MOC（Maps of Content）把相关笔记串起来：

• 像每个主题的目录
• 也包含 Claude 自己留下的“导航笔记”
• 它在遍历图谱时记录学到的东西，为未来 session 留下 breadcrumbs

于是 Claude 的策略是：先广 → 再窄 → 然后沿链接深入 → 建立理解。

12. 核心原则（我的思考 Vault 规则）

这些规则对“思考 Vault”有效，其他 vault 类型可能需要不同规则。

12.1 可组合性（composability）

问自己：

• 这条笔记能否被别处链接进来仍然自洽？
• 如果必须先解释三个前置概念才能看懂，就拆分

12.2 用“论断”命名，而不是用“主题”命名

不再用“主题”命名（例如“Thoughts on AI slop”），改成“论断”命名（例如“Quality is the hard part”）。好处是：当你把它链接进句子里，标题会自然成为语义的一部分。

更重要的是：这会迫使 Claude 在写句子时先理解“论断”，而不是拼贴“主题词”。这种做法会让输出更扎实。

12.3 关系比单条笔记更重要

单条笔记的重要性，往往低于它和别的笔记的关系。

• 一个拥有大量反向链接（incoming links）的笔记，比孤立笔记更有价值
• 每个链接都会创造一条新的阅读路径

• 网络就是知识

13. 智能体如何操作 Vault？

每个任务从

开始：

1. Claude 扫描结构
2. 查 index 找相关笔记
3. 先读 topic page（MOC）再做修改
4. 沿链接建立理解，不在缺上下文时改东西

当 Claude 发现某个主题的导航规律，它会把“怎么找”的经验写回 topic page。未来 session 会先读这些 breadcrumbs，从过去的导航经验里学习。这就是 Vault 记住“如何思考自己”的方式。

有时两条笔记会产生“组合洞察”。Claude 会新建一条笔记，记录这种组合带来的新理解。每一次新捕获都会触发：搜索相关笔记，增加带上下文的链接（links with context）。

14. 目录架构（再给一个更简化的版本）

vault/
├── 00_inbox/           # capture zone
├── 01_thinking/        # your notes and topic pages
│   ├── knowledge-work.md    # example topic page
│   └── notes/               # individual notes
├── 02_reference/       # stuff from others
├── 03_creating/        # drafts in progress
├── 04_published/       # finished work
├── 05_archive/         # old stuff
└── 06_system/          # templates and config

这个结构适合“个人思考 vault”。工作 vault 往往会加入 projects / clients 等目录。重点不在“必须长这样”，而在于：

Markdown 就是系统。Obsidian 只是窗口。Vault 能在任何应用消失后继续存在。你拥有的是：纯文本、可迁移、可审计、可被任何 AI 处理的数据资产。

15. 如何开始（最小可用版本）

1. 建一个文件夹与子文件夹——按你的目的来
2. 写一个 CLAUDE.md 解释你的系统——先简单，后迭代
3. 让 Claude 操作：

• 捕获一条内容
• 让它找连接
• 让它建议归档位置

• 永远复查它的产出
  ，手动编辑到高质量

你已经不是“记笔记的人”。你在“指挥一个会记笔记的系统”。你的工作变成判断：决定什么重要。人类角色从 writer → editor，从 creator → curator。

✅ 全文总结

• Vibe coding 改变写软件的方式
• Vibe note taking 改变思考的方式
• Vault 只是互相链接的 Markdown 文件
• LLM 没有记忆，Vault 给它一个“外部记忆”
• CLAUDE.md 教 AI 你的系统如何工作
• 每个 vault 需要基于目的建立自己的哲学
• 不变的是：Markdown、链接、AI 执行、人类判断