夜雨聆风大家好，我是林之愿。
今天给大家讲一个我最近折腾出来的工作流——两个 AI Agent 怎么共享同一套 Obsidian 笔记体系。
前两天我在 Obsidian 里写一篇关于 LLM Wiki 的笔记，写到一半突然想起来一个问题，Karpathy 最早是在哪个分享里提出这个概念的，我当时没记。
以前这个问题的解法是，切出去搜，收藏，读完了再切回来继续写。
但现在我的解法是，继续打字，同时给 Telegram 上的 Hermes 发了一条消息，「帮我查一下 Karpathy LLM Wiki 最早的来源」。
三十秒后 Hermes 回复了，顺便把这个来源截图保存到了 vault 里的 raw/articles/ 目录下，顺手还更新了 wiki/concepts/ 里那张 C-009-LLM-Wiki 的相关链接。
我回到 Obsidian，Graph View 里多了一个节点。
这个过程里我做了什么？
几乎什么都没做。就是发了一条消息。
这就是我今天想跟你聊的东西，两个 AI Agent 怎么协作同一套知识体系，以及为什么我觉得这才是「第二大脑」真正能运转的原因。
说实话我自己折腾这套东西也花了点时间，不是上来就成的，中间踩过几个坑，后面会说到，先把这个workflow是什么讲清楚。
两个 Agent，同一个 Vault
先交代一下我的工具栈。
我同时用两个 AI Agent，Claude Code 和 Hermes。
Claude Code 通过 Claudian 插件直接在 Obsidian 里运行，是我的主力写作搭档。能直接读写我的笔记文件，执行命令，调用技能，在 Obsidian 那个窗口里直接跟我对话。
Hermes Agent 通过 Telegram 接入，是我的外挂大脑。手机上随时能发消息，帮我查资料、跑流程、写脚本。
重点来了，两者共用同一个 Obsidian Vault。
这意味着什么，Hermes 查到的资料、建立的链接、沉淀的知识，Claude Code 下一秒就能读到。反过来也一样。
不是两个工具，是同一个大脑的两个入口。
编译思维：Vault 是仓库，不是备忘录
支撑这套工作流的核心方法论，来自 Karpathy 的 LLM Wiki 理念。
他有个隐喻我特别认同，Obsidian Vault 等于代码仓库，LLM 等于编译器。
不是整理笔记，是编译知识。
软件工程那套思路直接搬过来，三层严格分离，raw/ 放原始资料只读不改，wiki/ 是编译产物由 LLM 维护，outputs/ 是运行时输出。
增量处理，每天新来几篇文章增量编译，不用全量重建。可追溯，每个知识条目都能链接回原始来源。
这个感觉很爽，就是你跟别人说「我记得在哪里看过这个说法」，不再是靠脑子回忆，而是一路追到 raw/articles/ 下面第三段。
具体怎么配置
说真的，这部分是我踩坑最多的地方，一上来眉毛胡子一把抓，结果规则乱掉，后来才想明白得先定好几条基本规范。
知识编译规则
raw/ 怎么进，原始素材进来之后只读不改。Web Clipper 抓网页、Podwise 抓播客，都先存到 raw/articles/ 或 raw/papers/，这是不可变的事实来源，后面找不到原文是很痛苦的。
wiki/ 怎么建，每篇 wiki 笔记必须有完整 frontmatter，title、created、updated、type、tags、sources，六字段缺一不可。还有个关键约束，Wikilink 最少 2 个，每篇笔记必须链接到至少 2 个其他 wiki 页面，我一开始偷懒只写 1 个，结果 Graph View 里全是孤岛，没形成一个网络。
编译流程是这样的，攒了 5 到 10 篇 raw 之后，做第一次编译，读 raw → 生成摘要 → 提取概念 → 更新索引，增量处理，不用全量重建。
双 Agent 协同规范
这一节是我专门写给两个 Agent 看的，也是整个体系能真正跑起来的关键，不然两个 Agent 各干各的，vault 分分钟乱给你看。
第一，不修改 raw/，原始素材不可变，Agent 只读不写。
第二，所有操作记 log，每次 ingest、create、update 必须记录到 log.md，包括时间、操作内容、涉及的文件。
第三，frontmatter 必须完整，六字段缺一不可。
第四，Wikilink 最少 2 个，避免知识孤岛。
第五，先 orient 再操作，每次会话先读 SCHEMA.md 加 index.md 加最近 log，确保 Agent 理解当前知识体系的完整状态再动手。
一开始可能会觉得这五条太啰嗦，但相信我，跑通之后你会回来感谢我的。
Skill 安装
规则有了，具体操作得封装成可复用的 Skill，不然每次都要手把手教 Agent 怎么做，累死。
我的方案是装在两个地方，Claude Code 用 /.claude/skills/，Hermes 用 /.hermes/skills/。
必装的有三个。
obsidian-dual-agent，定义两个 Agent 如何感知彼此状态、怎么分配任务，这个是基本框架。
llm-wiki，Karpathy LLM Wiki 的具体操作规范，包括怎么 ingest、怎么 query、怎么 lint，让 Hermes 在 Telegram 上也能完整执行编译流程，不是只回你一句话，而是真的帮你把活干完。
CLAUDE.md 是核心
我在 vault 根目录写了一个 CLAUDE.md，把上面的协同规范全部写进去，作为两个 Agent 共用的协作契约。
核心原则就一条，规则是活的，每次纠正 Agent 的错误之后，让它自己更新 CLAUDE.md，「Update your CLAUDE.md so you don't make that mistake again」。
不是写完就完事，是随着实践不断进化。
Ingest 和 Lint
有规则还不够，还得有两个持续跑的流程来保证体系不腐烂，不然一个月之后 vault 就长满杂草了。
Ingest 流程是这样跑的，抓来源 → 保存到 raw/ → 提概念 → 检查重复 → 建 wiki 页面 → 更新 index → 记 log，六步走完。这个流程由 Hermes 在后台跑，我只需要发一条消息，就是一开始说的那个场景。
Lint 流程是每月一次的健康检查，孤儿页面检测、失效 wikilinks、frontmatter 完整性、过期内容、矛盾检测，五项全过才能说 vault 健康。
Vin 说过一句话我特别认同，「这件事我一个人做不到，阅读所有这些文件、理解它们之间的关联，作为一个人类来说根本不可能」。
Agent 做得到。而且不会忘。
核心认知
Vin 还说了一句让我想了很久的话，你不再管理 Agent，你管理你的 Vault。
Agent 从 Vault 里提取信息做决策，如果决策错了，他改 Vault，不是改 Agent。
笔记库不是给你看的备忘录，而是 AI 理解你的唯一接口。
你写得越深、越结构化、越持续更新，AI 就越能代表「此刻的你」来做决策。
第二大脑的真正含义不是把笔记存起来，而是让你和 AI 共享同一个事实来源。
怎么开始
可能有些朋友觉得这套东西很复杂，其实门槛没有想象的那么高，我说一下我自己是怎么起步的，不一定是最优解，但至少证明这条路走得通。
第一步，下载 Obsidian，免费，建一个 Vault，不需要任何配置。
第二步，开始写，每天一条笔记就够了，反思、想法、学到的东西，关键词是持续，不要一开始就追求完美。
第三步，写一个 CLAUDE.md 文件，告诉 AI 你是谁、你在做什么，哪怕只有 10 行，它就能让 AI 从通用助手变成懂你的搭档。
说实话一开始可能有点笨拙，AI 给的东西不一定是你想要的，需要反复调整，这个过程走完，你会真正理解为什么第二大脑值得花这个时间。
最后说两句
99.99%的人不会花时间真正去设置这样一套东西。
这恰恰意味着，那些愿意花时间的人，会获得巨大的优势。
Obsidian 加 Claude 不是在教你用工具，是在教你，用工程化的方式，把你自己的思考变成可被 AI 调用、可被持续积累、可被检索使用的资产。
你的笔记库会一直跟着你，工具会换，资产不会。
/ 作者：林之愿
