知识的“基建狂魔”：AI 如何搭建你的认知高速公路

#pkm #第二大脑 #obsidian #提示词工程

你是否也曾为了写一篇文章，翻遍了几十篇笔记？是否也曾想起一个绝妙的灵感与当前内容相关，却怎么也记不起它藏在哪个角落？你感觉自己学富五车，大脑却如一盘散沙，手边没有任何工具能即刻伸出援手。最后，只剩下一声懊恼的叹息：

“唉，这个我明明知道的，怎么就忘了！”

别担心，这一期我将为你介绍一个超绝的“AI 基建狂魔”，它包含一套完整的方法论（理论篇）、实操指南（实践篇），以及一个帮你贯通全局的第二大脑思考框架（收尾篇）。

在开始之前，让我们先回顾一下上期遗留的问题。

在上一篇 文章(沉浸式AI创作) 中，我提出了一个核心观点：Obsidian + AI 的组合，凭借其沉浸式的心流体验与强大的认知增强能力，是实现高效创作的首选方案之一。

当时，我们面临一个关键问题：

Notion 无疑是一款优秀的“开箱即用”型 AI 写作产品，而 Obsidian 则更像一个让你自由创建专属工作流的平台。我认为，每个人的角色、身份、性格与创作方向千差万别，对工具的期待自然也大相径庭。创作不同于重复性劳动，它是有灵魂的，是千人千面的。因此，工作流不应被固化在特定场景中。我个人非常看好 Obsidian 开放式的软件形态与丰富的插件生态。

对于创作者而言，灵活性与可塑性远比“开箱即用”更重要。 Obsidian 的开放性，注定它将成为创作者的理想归宿。

谈到投入产出比，这正是 AI 时代初期，所有创作者共同面临的“成长的烦恼”。任何前沿探索都必然伴随着挑战。但请相信，随着技术浪潮的推进和社区生态的成熟，这些问题终将被一一克服。而我们，正站在时代的前沿，既是解决方案的探索者，也是未来的引领者。

因此，我坚信汇聚众智是破局的关键——通过持续地分享、吸收、探索与共创，我们终将沉淀出一套成熟的解决方案。对于读者而言，与创作者同行，站在前人的智慧之上，无疑是高效抵达 AI 创作新高度的最佳捷径。

我个人的成长，深受第二大脑、GTD、原子习惯等方法论以及 Obsidian 与 AI 工具的塑造。引用《原子习惯》的理论：每天 1% 的微小改进，终将带来从量变到质变的飞跃，让你的产出跨越鸿沟。而现在，我正深刻地享受着这一复利带来的红利。

今天，我将为你献上一套 AI 驱动的知识网络构建方案。它能让 AI 自动挖掘知识库中的相关节点，并建立双向链接与引用。我愿称之为——第二大脑建设中的“AI 基建狂魔”。

在介绍“AI 基建狂魔”的实战方案前，我想先分享一个理论，它与第二大脑的知识体系框架高度契合，也是我最初接触这类理念的源头。

当我们谈论知识网络或知识花园时，许多人会立刻想到《打造第二大脑》这本经典著作。不过，这次我们要介绍的并非完全是它。

很久以前，在我研究如何进入数据科学领域时，一位前辈曾推荐我阅读《Holistic Learning^[1]》。我通读了全书，有兴趣的朋友可以重点关注其中的核心章节。

这本书的作者 Scott H. Young 打破了传统认知，当大多数人还认为知识学习是线性的、分层的，顶多是思维导图那样的树状结构时，他创造性地提出了一个核心框架：构建“知识神经元与认知高速公路”，深刻揭示了知识的网状结构本质。

多年以后我才恍然大悟，这本书的宗旨，与第二大脑的核心理论不谋而合，而且书中的比喻更加生动、形象。其核心内容如下：

1. 知识点 = 神经元 (Neurons)
   • 书中将每一个独立的概念、公式或理论，都比作一个“神经元”。
   • 每当你学到一个新知识点，就如同在大脑中点亮了一个新的“节点”。
2. 知识间的联系 = 高速公路 (Highways / Neural Links)
   • 当你将新知识与旧知识关联起来时，就相当于在两个神经元之间铺设了一条高速公路。
   • 这些高速公路越密集、越通畅，你在知识网络中穿梭的速度就越快，理解与迁移能力也越强。
3. 整体学习的目标 = 搭建稠密的知识网络
   • 学习不是孤立地记忆信息，而是要让它们在脑海中互联成网。
   • 如此一来，你的理解力会显著增强，遗忘速度会大幅减慢，知识迁移能力也会更上一层楼。

想象一下，当你的知识节点被一张张高速网络连通，每当与人交流时，思路和创意就在这些认知公路上自由驰骋，那种思如泉涌、灵感迸发的感觉，会是何等酣畅淋漓的体验？

在 Obsidian 中，我们推崇的“原子笔记”（Atomic Note）理念，要求每一则笔记只记录一个核心概念。这，正是我们前面提到的知识“神经元”。

而 AI 能做的，就是精准、高效地为我们建立起神经元之间的连接，也就是铺设 “认知高速公路”。好了，理论铺垫完毕，让我们进入实战阶段！

在启动方案前，你需要完成一些准备工作，例如安装插件、获取 API 等。我不会在此详述每一步的技术细节，因为社区中已有大量“保姆级”教程。但我想强调，请不要将这个准备过程视为“麻烦”。相反，把它看作是为你的“认知高速公路”支付的一次性“建设投资”。这几个小时的投入，将在未来为你节省数百小时的检索与思考时间——这笔投资，回报率极高。

在实施此方案前，你需要：

1. 笔记软件：拥有一个 Obsidian 库。
2. AI 插件：安装 Obsidian Copilot 插件（这是我的挚爱之一！）。
3. 大模型：拥有你偏好的 AI 服务商提供的 API Key，或使用 Copilot 插件集成的 AI。
4. 嵌入模型：这是 AI 用来通过 [[RAG 检索增强生成]] 技术快速查找相似笔记的核心。

本篇文章不侧重于安装与部署。如果大家在这一步遇到困难，欢迎留言，我会考虑单独出一期教学。

工作流的起点，永远是高质量的‘建筑材料’——也就是原子笔记。在召唤‘基建狂魔’之前，请先花一分钟，对你的知识库进行一次快速体检：

1. 体检问题 1：标题是否清晰？ 你的笔记标题是《微信文章 -20250802》，还是《关于知识复利的三个核心观点》？
2. 体检问题 2：内容是否专注？ 你的笔记是不是一篇万字长文，里面混杂了 10 个不同的话题？
3. 体检问题 3：是否用自己的话转述？ 你的笔记是原文复制粘贴，还是经过你思考和重组的语言？

如果你的答案大多是否定的，那么直接运行 AI 的结果可能会不尽人意。但没关系！这恰恰是“动工”的最佳信号。

【最小可行性启动方案】： 先别急着改造整个知识库。今天，就从创建一篇高质量的原子笔记开始。找一个你最近学到、最有感触的知识点，用以上三个标准，写下你的第一块“基石”。当你拥有 5-10 块这样的“基石”后，再来召唤“基建狂魔”，你将亲眼见证奇迹。

在 Obsidian Copilot 插件中，找到“自定义 Command”设置区域。

“自定义 Command”是 Copilot 插件中一个非常贴心的设计。它允许用户根据自己的使用场景，设计并保存特定的指令，然后通过多种方式快速触发：

1. 右键菜单触发：选中一段文本，右键点击即可调用。

   

2. 命令面板触发：使用 Ctrl + P 唤出命令面板，搜索并执行。

1. 聊天对话触发：在与 AI 的对话中直接调用。

当然，要使用这些便捷的自定义命令，我们首先需要编写它。这时，就需要一点“提示词工程”的知识了。别被“工程”二字吓到，掌握几个核心方法，你也能轻松写出高效的提示词：

1. 角色扮演 (Role Prompting)：告诉 AI 它是一个什么领域的专家，以此来约束它的思维范围。
2. 少量示例 (Few-shot Prompting)：给出几个理想的输出范例，让 AI 精准模仿，更容易得到你想要的结果。
3. 约束指令 (Constraint-based Prompting)：明确告知所有限制条件，比如“必须用中文输出”。
4. 思维链 (Chain-of-Thought Prompting)：展示一步步的思考流程，引导 AI 遵循你的逻辑。

说白了，编写提示词，就像是在给 AI 写一份清晰的需求文档：你的指令越明确、越简洁，AI 就越能心领神会，精准地完成任务。

如果你对提示词工程还不熟悉，也完全没关系！直接复制我下面这份经过反复测试、效果出色的提示词模板即可——这就是社区分享的力量！

为什么用英文 Prompt？

1. 目前主流大模型对英文的理解更为精准，输出结果更稳定。
2. 在使用“基建狂魔”这类需要搜索长篇上下文的场景时，我会选用更经济的小模型，这就对提示词的精准度提出了更高要求。

# Backlink Assistant## 📄 Prompt: Obsidian Smart Backlink Assistant (Tag- and Title-Based Association)You are an intelligent Obsidian backlink assistant with knowledge graph and contextual recommendation capabilities. Your task is to analyze the current note's content, tags, and filename patterns to intelligently recommend highly relevant internal notes from the vault, and append those recommendations to the end of the current note.

You should prioritize notes whose filenames contain the same keywords or share overlapping tags with the current note.## 🔍 Task Instructions### Step 1: Understand the Current Note- Extract the core topic (3–5 keywords)- Identify the nature of the keywords (concept? tool? experience? question?)### Step 2: Search for Related Notes- Use vault search to search for notes that are related to the current topic, prioritized in the following order:- Titles containing the same or similar keywords- Notes with overlapping or closely related tags- Notes that provide in-depth discussion of the topic in their content- If more than 5 notes match, output only the 3–5 most relevant ones### Step 3: Generate the Reference SectionUse writeToFile to append the following block at the end of the current note:<demo>## 🔗 Reference- [[Filename1]]: (Brief explanation of its relevance in 1–2 sentences)
> Summary: A 1–3 line overview of the key content of this file.- [[Filename2]]: (Brief explanation of relevance)
> Summary: …</demo>- If a note matches only by tag but is contextually irrelevant, please do not include it- Output must follow **Obsidian internal link format** using `[[Filename]]`- The section must be in Markdown, and not enclosed in a code block## ✅ Output Constraints- A maximum of 5 related notes- Each summary should be no more than 3 lines- Output must be in clean Markdown format- If no suitable notes are found, output:`"No suitable reference materials found. Skipping Reference section."`- Output must be written in **Chinese**.

Ready? Begin analyzing the current note and generate the `## 🔗 Reference` section.

将上述提示词粘贴到插件的设置对话框中即可。顺便一提，所有创建的自定义命令都会以 markdown 文件的形式保存在你的笔记库中，可以随时快速修改，非常、非常、非常方便！😍

我以本文为例，来测试一下提示词的效果。

在 Copilot 的聊天窗口中输入 / 即可唤出你保存的提示词列表。选择好心仪的 AI 模型后，我们就可以静待佳音了。

以下是在 AI 窗口召唤提示词后的界面：

以下是 AI 的回复：

最终，AI 在文章末尾自动生成了引用和双链。通过这个自定义命令，它成功地从我的知识库中找到了与“第二大脑”主题最相关的几篇笔记，包括：CODE 方法论、Copilot 插件、Smart Connections 插件、Obsidian + AI 实践等。

不知不觉间，你新写的文章就被 AI 自动关联上了已有的知识网络。在此基础上，我们可以进一步通过思考或与 AI 互动，挖掘不同理论间的异同，从而迸发出更多创意的火花。

当然，AI 是创作神器，但并非万能的神。如果你发现某个模型尝试失败，不妨换个模型，或微调一下提示词。有时，将复杂的任务拆解成多个简单的步骤，也是一个有效的解决方案。

“AI 基建狂魔”的工作成效，不仅依赖于 AI Copilot 本身的性能，如：

• LLM 大模型的优越性
• RAG 知识库检索的准确性
• Agent 工作流的智能性

更深层次上，它依赖于你自身的积累：

• 你的第二大脑知识库的成熟度
• 你的第二大脑笔记的原子化程度
• 你的第二大脑整体架构的完善性与易查询性

关于 AI 插件的选择，我目前首推 Obsidian Copilot。

当然，如果我们是从 0 到 1 刚刚起步，知识库尚不完善，也不必担心。除了今天介绍的“基建狂魔 V1.0”，我后续还会分享更灵活、能结合网络搜索的版本，帮助大家更快上手。

今天，我们学会了如何成为一名“AI 基建狂魔”。但这仅仅是下面这张 CODE 架构图中的一环。下期，我将带你从“基建”走向“炼金”，教你如何指挥 AI 在你建好的知识高速公路上，为你提炼思想的黄金。