夜雨聆风远舟笔记 · 第8篇
关键词：Hermes + DeepSeek + Obsidian，资料在本地、算力在云端、按量付费
我以前用 AI 最大的挫败感，不是它不聪明，而是它不认识我。
我花了很多时间跟它解释：我是谁、我写什么、我关心什么、我喜欢什么表达方式。可下一次打开，它又像第一次见我。
一个不会成长的 AI，再强也只是临时工。
所以我最近在 Mac 上搭了一套自己的 AI 助手：资料放在本地 Obsidian，模型用 DeepSeek API，外面套一层 Hermes Agent。它能读我的笔记，记住我的偏好，用多少花多少。这个月我充了 20 块，到现在还没用完。
我知道，看到这里你可能觉得"终端、开源、CLI"是程序员的东西。别急，看完你会发现它比你想象的简单。
一、三个拦路虎
先说说我卡在哪。
第一关：魔法。 ChatGPT、Claude，东西是好，但你打不开那个网页。就算打开了，注册要海外手机号，付费要外币信用卡。折腾一圈下来，AI 还没用上，先把自己搞累了。
第二关：会员费。 不求人，用国产的吧。开一个会员 ¥30，再开一个 ¥60。但你有没有发现——你开的每个 AI 都是独立的，A 不知道你在 B 里问过什么。而且不管你这个月用得多还是用得少，会员费一分不少。
第三关：AI 不认识你。 这是最要命的。你跟它聊了三个月，它还是记不住你写过什么、关心什么领域、喜欢什么表达方式。每次对话都像跟陌生人说话——你自我介绍一次，它忘一次。
这三个问题卡住了大多数人。不是 AI 不好用，是用起来的门槛和成本让大多数人止步了。
二、先说说我现在怎么用
装好之后，我实际用它做了这些事：
翻笔记。 我在 Obsidian 里攒了上百篇笔记。以前找一篇文章，要回忆文件名、翻文件夹。现在直接问它："我记得我收藏过一篇关于工作流的文章，讲的是什么？"它去 Obsidian 里翻一遍，直接告诉我。
按我的风格改稿。 它知道我习惯用的表达方式、段落长度、语气偏好。写方案时我只需要口述要点，它出框架我来改，省了一大半时间。
记住我的背景。 我跟它聊过我的工作、我关心的领域，它不会忘。下次再问相关的问题，不用重新交代上下文。
这些事听起来不大，但累积起来，每天省下的重复劳动非常可观。
三、破局：找到了一条国内直连的路线
先说我现在的方案长什么样：
你（终端）→ Hermes Agent → DeepSeek API ↓ Obsidian 知识库（本地硬盘） ↓ 记忆系统（存档你的偏好）
Hermes Agent 是一个开源终端 AI 助手，它像是一个"大脑的容器"。DeepSeek 是这个容器里负责思考的引擎。Obsidian 是你存在本地的资料库。三者组合，成了一个认识你、能调用你资料、不需要魔法、按量计费的 AI 助手。
关键是：装好后你就是打字聊天，不需要写一行代码。
四、费用账本
| ¥0 | |
| ¥15-25 | |
对比一下：
关键差异在最后两列——认识你和能替换。
五、不成长的AI，就是每次都跟陌生人说话
这是最核心的区别。
你用 ChatGPT，这周问它"帮我整理一下知识库的框架"；下周问它"你对我的工作流有什么建议？"——它不认识你，它不知道你上周做过什么，不知道你的知识库里有什么。
你用 Hermes：
它有记忆系统，会存档你的偏好、习惯、背景信息 它可以读你的 Obsidian 知识库，基于你的资料回答问题 它有技能系统，踩过的坑、学到的经验会沉淀下来，下次自动加载
你用一个月，它对你的了解就多一分。你用一个季度，它已经知道你的思考习惯、你关心的领域、你喜欢的表达方式。
这套方案启动门槛低，长期使用费用不高，而且它会一直成长。
六、不怕被绑定，随时换模型
这是另一个很多人忽略的点。
你用任何一个 AI 产品——你是被绑定在那个厂商的。它涨价你只能受着，它功能更新慢了你也只能等着，哪天它服务调整了你更被动。
在这个方案里，你用的是你自己的 AI 助手，只是恰好用了 DeepSeek 的脑子。
明天出了更好的国产模型？换。
后天小米 MiMo 更便宜？换。
哪天有本地模型能跑在自己电脑上了？换。
改一行配置的事。你的记忆、你的技能、你的 Obsidian 知识库——全都在，不受影响。
你养的助手是你的，换什么脑子你自己说了算。
七、不需要会编程
我知道 "终端""CLI""开源" 这几个词可能会劝退人。
但你想象一下：装好之后，你就是在终端里打字跟它聊天，跟你在微信里打字一样。
想让它帮你整理思路 → 直接说 想让它去 Obsidian 里找一篇文章 → 直接说 想让它查资料、写总结 → 直接说
不需要会编程，但需要愿意照着提示复制几条命令，遇到报错也别慌。 我装的时候也从下午折腾到晚上，报错贴给 AI 看，一轮一轮才搞定。
八、资料在本地，计算用云端——对新手最友好
有一个问题可能你已经想到了：这个方案不是本地模型，用的是 API 接口，需要把问题发到 DeepSeek 的服务器去计算，这不也算"上云"吗？
算是，也不是。
你的资料存在本地——Obsidian 里的所有笔记、剪藏、知识库，都在你自己的硬盘上，我的 Obsidian 不会整库上传到任何平台。
计算在云端完成——当我要 AI 基于某些资料回答问题时，相关内容会被发送到模型服务器计算。敏感资料仍然需要自己把关。
那为什么说这反而是个好事情？
因为你不挑机器。 你的电脑不需要有强大的显卡，不需要 32GB 内存，不需要跑什么大模型。一台普通的 MacBook Air 就能跑，没加配任何硬件。
对比一下本地模型的路子：
想跑一个好一点的模型？先买一块 ¥5000+ 的显卡 显存不够？换更大显存的卡 模型跑起来了，手机能用吗？还得再搭一套远程方案
这不是对新手友好，这是对新手设门槛。
API 模式最友好的地方就是——你只管用，算力的事交给服务器。
一台几千块的普通笔记本，配上 ¥20/月的 API 费用，效果约等于一台几万块的本地工作站。
所以这个方案的正确理解是：资料在自己手里，算力交给云端，你只关注业务本身。
九、macOS 搭建（按需参考）
我在 MacBook 上搭的，纯命令行操作，国内网络可直连。跟着走就行。
安装 Hermes
两条路，选一条：
# 方式一：官方脚本安装（通用）curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
# 方式二：macOS 用户可通过 Homebrew 安装brew install hermes-agent
装完敲 hermes，它就应该出来了。
踩坑提醒
说实话，我的第一步甚至不是装 Hermes，而是先下载一个叫「终端」的软件。
在此之前我对命令行的认知基本为零。打开 Mac 的「终端」应用，黑底白字，光标一闪一闪——我不知道该输入什么。
安装过程中，错误一个接一个蹦出来：brew: command not found、curl: (56) 404、Permission denied。每一个报错都看不懂。
我没有硬查。我把报错复制给豆包和 WorkBuddy，或者直接截图发过去。AI 分析错误原因，给出下一行命令。报错 → 截图给AI → 给方案 → 复制粘贴 → 又报错 → 再截图。就这么一轮一轮，直到成功。
用 AI 来修 AI 工具的安装问题——这个套娃体验本身就是这个方案的优势证明。
配置 DeepSeek
去 DeepSeek 官网注册，拿到 API Key。充了 20 块。
hermes setup
在向导中选 DeepSeek，粘贴 API Key。完成后手动锁定最优模型：
hermes config set model.default deepseek-v4-flash
deepseek-v4-flash 是目前 DeepSeek V4 系列的低成本日常模型，写方案、整笔记、知识库问答绰绰有余。遇到复杂文档可临时切到 deepseek-v4-pro。
连上 Obsidian
修改 Hermes 的配置文件，把 Obsidian 仓库路径告诉它。然后就完了。你的所有笔记都在本地，Hermes 可以直接读取。
十、结尾：让复利的车轮先转起来
回到开头说的三个拦路虎：
魔法？不需要。国内可直连。 会员费？不存在的。按量计费，用多少花多少。 AI 不成长？不存在。它记得你、认识你，每天都在变聪明。
这个方案最好的地方不在于它多便宜（虽然确实便宜），不在于它多强大（虽然确实够用），而在于：
基座在本地，资料在本地，你对它的每一次使用都在让它更懂你。换什么模型都不影响这件事。你只需要关注你的业务，剩下的交给它。
它不是另一个你每个月要付费的 AI 会员。它是你在养的一个助手——你养得越久，它越懂你。
最后说几句真心话。
如果你是非技术类的工作者，想用 AI、学 AI，我的建议是：选最容易上手的，不要追求最复杂的。
我知道很多人一上来就想搭本地模型、配显卡、整一套全自动的 AI Pipeline。但往往在装环境那一步就被劝退了——从此再也没碰过 AI。
更好的路径是：先有一套稳定的方案，先用起来。
哪怕只是一条简单的对话——让它帮你写个提纲、理个思路、总结一篇文章。你先感受到 AI 确实能帮你提升效率，这个正反馈会让你愿意花更多时间去探索。
等你用顺手了，再去追新技术。永远有更好的工具在路上，但现在就用起来，比等一个完美的方案更重要。
先让 AI 辅助你的复利车轮转起来。
用起来，才是第一步。
远舟，在AI时代摸索成长的一名文案写手
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