我总是对工具保持警惕。真正有价值的工具应该像好的助手一样，它们存在于背景中，却能显著提升你的能力。
对我来说，Obsidian和Claude就是这样的存在——重剑无锋，大巧不工。
知识管理的痛点
多年来，我一直在寻找一个完美的系统来捕捉和组织信息。
互联网是无限的知识海洋，但如何将这些分散的珍宝转化为个人的认知资产？每个解决方案似乎都有其局限性。
真正的挑战不在于收集信息——这很容易。
困难在于创建一个系统，让你能够轻松捕获、整理、增强并最终利用这些信息。
大多数人最终会在各种应用、内容渠道、笔记本和书签之间分散注意力，形成信息孤岛。
发现无缝工作流
在去年10月份我就探索过AI IDE作为知识管理的解决方案，但是当时认为整个流程有很高的摩擦成本，不了了之。
前段时间，X上也有很多关于Obsidian x Cursor的帖子，我意识到有人跑通了我的想法。
但是碍于最近忙于工作，对这个idea实践没有付出太多的注意力。
直到今天稍有闲暇，我打算把近期的一些项目思路和想法进行梳理，自然而然的就进入到了“内容创作”的场景之中，顺理成章的登陆了公众号后台，发现竟然有朋友留言催更了……于是就有了这篇文章。
这个流程需要在电脑上下载Obsidian以及Chrome插件。再结合Tare的Claude 3.7 Sonnet，这样就创建了一个近乎完美的知识管理工作流。
这不仅仅是另一个记笔记的方法——而是一个完整的知识处理系统。
我用Anthropic的工程博客文章测试了这个系统。通过一次点击，整个网页内容被保存到我的本地Obsidian仓库，自动转换为结构清晰的Markdown格式。
最重要的是，可以用Trae(字节的AI IDE)直接读取这些本地文件，并结合Claude 3.7 Sonnet的AI能力对内容进行深度分析。
这创造了一个闭环：网页内容→Obsidian本地知识库→AI增强理解（AIIDE）→进一步记录认知→持续积累。
构建个人知识体系
这个系统的美妙之处在于它的灵活性和渐进性。我现在可以:
每天创建Obsidian日记，记录当天的所有信息和思考 一键保存有价值的网页内容到Obsidian的本地仓库，比如自己喜欢的公众号文章，而且是Markdown格式哦！ 使用AI IDE深度解析这些内容，提供新的洞见 将AI的分析直接整合回原始文档 根据主题将内容分类整理，进行“归档”，形成领域的知识库
这就解决了我长期面临的信息处理工作流的问题。使用电脑时我可以使用这个工作流，不在电脑旁边时，我可以用Flomo捕捉想法，抽空再将内容同步，实现全天候的思想捕捉。
关键组件
这个系统的核心价值来自几个关键组件:
Obsidian 提供了强大的本地存储和Markdown支持，确保我的数据始终掌握在自己手中。
Claude 作为基础大模型，提供了认知增强能力。任何集成Claude的工具，如Cursor、Windsurf或Trae，都能成为这个系统的有力支撑。
这些AI IDE其实是创造了一种"套利"机会——通过免费的渠道享受顶级AI能力。
对此还要感谢字节，他们是真的在把好用的产品“同步”给普通人。
Chrome浏览器的Obsidian剪藏插件 消除了从网页到知识库的摩擦，使信息捕获变得瞬间完成。
持续优化的挑战
当然，这个系统仍有需要解决的问题。例如，AI输出的内容应该如何优雅地嵌入原始文档？是放在开头作为摘要，还是放在末尾作为补充？创建新文档还是内联插入？
随着剪藏内容的积累，我还需要建立更系统的分类方法。按主题创建不同的文件夹似乎是最直观的方案。
考虑到我关注的信息渠道相对固定——Twitter、Claude、公众号、GitHub等，以及特定兴趣的知识管理领域，职业发展的AI Agent领域，这样的分类应该能够满足需求。
超越收集的价值创造
将内容保存到本地只是第一步。真正的价值来自于对这些信息的利用:
• 使用AI搜索个人知识库，寻找问题的解决方案
• 基于收集的内容生成新的见解和文章
• 将分散的信息点连接成更大的知识网络
• 跟踪个人思考的演变和知识的积累
我曾尝试用Coze x 飞书来搭建这个工作流，从链接到内容提取再到存储到飞书，实际上是可行的，但是它里真正的“用户”有点遥远，同时还有很高的交互成本，以及飞书AI能力的局限性，最后也是不了了之。
现在看来，Obsidian x AI IDE的方案更加直接有效。最重要的是，所有数据都保存在本地，格式为我偏好的Markdown。
这就是我正在构建的系统：信息获取→本地知识库→AI增强。
接下来的挑战是思考如何让这些积累的知识创造更多价值。
