我现在每天都会在微信或者飞书，直接跟我的 Obsidian 知识库对话。

记想法、写日志、管任务、制定目标，都能在对话框里完成，不需要打开任何笔记软件。 中间帮我做这一切的，是两个 AI Agent：OpenClaw 和 Claude Code。

这期视频，我就带你把这套系统拆开来看：每个工具做什么、怎么分工、为什么这样设计。

看完之后，你就会知道，应该搭建一个什么样的AI 知识工作系统。

Hi，我是 Kiven！ 过去三年已经服务过 4000 多位 Obsidian 用户，目前我的 Obsidian+AI 课程已经上线，有需要可以查看评论区。

现在这期视频的想法，就是我在带娃时候，产生的一个写作灵感。

我直接打开飞书，用语音输入法说几句，把想法丢给 OpenClaw。

它会自动整理成一篇选题笔记，存到我 Obsidian 对应的文件夹里。

等我第二天坐下来打开电脑，笔记已经在那了，直接让 Claude Code 打开这篇笔记，通过一点点对话，就把内容展开来写好了。

具体，我是如何构建这个工作流程的呢？

一、Obsidian —— 大脑

先从底层说起——我的 Obsidian 知识库，是这套 AI 系统的长期记忆、个人知识经验来源。

我又是如何设计Obsidian的？

主要分成三种类型：

第一类是任务笔记，跟目标任务达成相关的所有资料、行动过程都在这里，工作方法基于“防弹笔记法”。 第二类是卡片笔记，这是我学习和思考的沉淀，每一个知识点、每一次启发都会记进来，工作方法基于“卡片笔记法”。 第三类是时间笔记，包括长期目标、周计划、每日行动日志，基于十二周工作法。

这三类笔记，对应三种工作场景，这是我过去4年学习海外各类个人生产力课程，沉淀、打磨出来的方法，我称之为 ACT 工作法，也是我的 Obsidian +AI 课程的底层逻辑。

除此之外，我把这套方法提炼成了一份规则文件，里面清晰定义了核心流程。 claudecode、openclaw 都可以直接读取、使用。

它们会知道你本周的重点是什么、最近学了什么、遇到了哪些卡点，也知道文件要保存在哪里、不同场景应该调取哪些内容。

比如，当你要执行一个具体任务，它可以调出任务进展，对照你的目标计划，告诉你下一步怎么走，还会提醒你可能踩的坑。

记录越多、用的越多，它越懂你。

二、Claude Code —— 重度 Agent

Claude Code 是把这套流程跑起来的发动机，负责需要坐下来专注处理的深度任务。

写文章、分析资料、写方案、做 PPT，这类工作我都交给它。日常我用 Claude Sonnet 模型，遇到用量上限，也会切换到国产的 Minimax、GLM 来代替。

有人会问：

这跟直接用 ChatGPT 有什么区别？

我认为核心区别是：上下文。

Claude Code 能读取我整个知识库，它知道我之前写过什么、积累了哪些素材，每次帮我工作调用的是我真实的内容，不是凭空生成。

就拿写文章来说，整个过程 claude code会扮演 多个角色。

先跟它确定文章方向，再补充相关的素材和内容，然后一个模块一个模块地推进，来回打磨，直到完整的逐字稿出来。

写完之后我会再做一轮校正，让文章读起来更自然。我还会让它调取我以前写过的文章，参考风格，确保每篇东西听起来都是我说的话。

Claude Code 知道我的知识库里有什么，所以它不是在帮我编内容，而是在帮我把我已有的东西组织成文章。

三、两个 Agent 怎么分工？

我还在闲置电脑上部署了

有人会问：OpenClaw 的很多功能 Claude Code 也能实现，为什么要两个？

这里的核心区别是使用体验。

claude code 更像是一个专家顾问，我更愿意用它来 处理深度工作，那些需要查看大量资料，长上下文的工作。 OpenClaw 就像瑞士军刀，轻便、随手，但让它处理复杂问题就容易出问题。

我之所以会同时用他们的另一个原因是：他们底层都读写同一个 Obsidian，知识和积累是流通的，不是孤立割裂的。

我来举几个 openclaw 的使用场景，你就会很清楚了：

四、OpenClaw —— 轻量 Agent

我把飞书和微信作为 openclaw 的入口，就可以实现与obsidian 的交互。

第一，收藏和处理资料。

比如我看到一篇不错的公众号文章，直接把链接丢给 OpenClaw。

它解析完内容之后，会发给我一个大纲和详细摘要。我在空闲的时候看完，然后回几句——为什么保存这篇、对我有什么用、有哪些想法。 说完之后，文章内容加上我所有的回复，全部自动存进 Obsidian。

以前我的收藏夹是个垃圾站，存进去就再也没打开过。现在收藏一篇文章，他会发给我摘要，跟我进行交流，从而留下了自己的思考。

当我收藏了多篇同一类型的文章之后，他还可以结合之前的内容跟我进行对话。

除此之外，我还可以保存视频，让他转成 md 格式的内容保存在 笔记软件中。

第二，管理日志和任务。

每天下午四点，他会定时给我发送消息，告诉我今天做了什么、同时提醒我进行总结。

我会用口述的方式，把今天做过的事情全部说出来——不需要整理，想到什么说什么。

OpenClaw 接收之后会自动拆解：跟任务推进相关的内容，它会找到对应的任务笔记，跟我确认一下，再存进去； 如果只是日常记录、没有具体任务归属，就直接落到当天的日志里。

我不需要在脑子里先分类再开口，只需要说，它来判断放在哪里。

我还创建了多个 Workspace，让不同的工作流程对应不同的子 Agent，避免上下文混乱。不同的对话框，对应不同的角色，用了一个多月，感觉很顺。

五、飞书/微信 —— 入口

在手机端，我已经很久没有打开 Obsidian 的应用程序了。

飞书和微信就是入口，随时拿出手机，在不同的对话框里发出要求，Agent 就开始干活，结果直接存进 Obsidian 对应的位置。不需要切换软件，不需要改变使用习惯。

其他领域的落地

这套 obsidian+ai 的工作系统，也可以应用到不同的专业领域。

前段时间我接了一个定制服务，帮律师客户落地了一套类似的系统。

之前接到案子，需要靠自己的经验判断，案卷资料也要自己去翻找。

而现在，他可以把历年的案卷、每次复盘、裁判数据全部结构化地存进知识库，持续更新。接到新案子的时候，AI 可以协助他完成当事人画像、评估案件边界，还能给出庭审沟通的策略方向。

从谈案到办案到复盘，形成了一个完整的闭环。每一个案子结束之后，系统的知识库就更厚一层，下一个案子处理得就更准一点。这不只是提效，而是让他的业务能力在每一次工作中持续积累。

当这套系统跑起来之后，我感受最深的两个字：复利。

AI 会因为你的记录越用越懂你，所有内容都在同一个知识库里，Agent 能调用的上下文越来越丰富，建议也越来越准。而 Obsidian 里记录的笔记，就是整个工作流程的底层基石。

你可以问自己一个问题：你现在积累的那些东西——收藏的文章、做的笔记、写过的想法——AI 能直接调用它们吗？

如果不能，你现在用的 AI 只是个临时工，每次对话结束它对你一无所知。

【早鸟】笔记觉醒：Obsidian × AI 知识工作系统

目前，我把这套系统完整整理成了一门课：「笔记觉醒：Obsidian × AI 知识工作系统」。 课程会带你从零搭建 ACT 仓库结构，跑通从输入到产出的完整工作流，再把 Claude Code 真正接进你的知识库。

不是工具操作合集，是我自己真正在用、真正产生结果的这套系统。 如果你感兴趣，可以扫码了解详情