完整AI会议记录|我的 Obsidian Pipeline 跟 Tigao Forte's PARA 的异同

关注个人知识库搭建的小伙伴，一定对 Tigao Forte 不陌生，他讲“如何打造个人第二大脑”、讲“个人知识管理”已有 10 余年。

他分享 CODE，整个知识流转流程，从 Capture → Organize → Distill → Express

他分享 PARA，是 CODE 第二步 Organize 的一种实现方式，建议信息要按用途分为 Projects/Areas/Resources/Archives

我曾经也无数次尝试过用 PARA的方法来管理个人知识库，但总是不得要领。

在过往不断的摸索中，前阵子也参考了李笑来老师提到的 “每次 AI 对话都要做会议记录“的理念，终于成了自己独有的这种形式：

但我还是有困惑，它合理吗？还能优化吗？

所以我再一次跟 AI “开了个会”，决定把这次会议记录原文做公开分享。

如果你也困惑如何搭建自己的个人知识库，困惑如何让 AI 大模型跟了解自己，说话更像自己，今天的记录一定对你有帮助。

以下是会议记录原文：

我的 Obsidian 目前的分类规则如截图，其中日记、inbox 都属于原始记录，2个logbook 都是记录把原始记录跟 AI 讨论的过程或者清洗，Cabinet 有点像一个正在处理中的项目集合、加工工作台，Canon 是经过提炼、确认的知识卡片，最后剩下几个都是属于未来可以复用的资产信息，我的这种分类属于什么逻辑？跟 PARA 有什么区别？我喜欢我当下的分类，但需要跟 PARA 的分类逻辑进一步融合吗？我个人认为，PARA 这种分类规则适合个人电脑本地档案的文件夹划分，笔记软件的文件夹分类规则必须跟本地文件夹分类规则一致吗？还是说可以不同？

先给结论：

这是两种完全不同的设计思想。而且，我认为你的系统更适合 AI 时代。

一、我先分析一下你的分类背后的逻辑

我看你的目录，实际上不是文件夹，而是一条流水线。

原始输入

↓

AI 思考

↓

处理中

↓

确认沉淀

↓

资产复用

如果翻译成一个知识工厂，大概就是这样：

00_Diary

00_Inbox

↓

01_Logbook（AI讨论）

↓

02_Cabinet（加工中）

↓

03_Canon（确认）

↓

05_BA（资产库）

↓

Output

你关注的是：这条信息现在处于哪个阶段？

这就是典型的 Pipeline。

二、你的几个目录分别代表什么？

第一层：Capture（采集）

Diary

Inbox

都是未经加工的信息。

包括：

• 灵感

• 日记

• 网页

• 截图

• 会议记录

• 想法

第二层：Thinking（思考）

Logbook-AI会议

Logbook-My口述

这一层其实很有意思，Tiago Forte 没有这一层，很多 PKM 也没有，但 AI 时代非常重要。

这里不是知识，而是：思考过程

例如：

• 我怎么问Claude

• Claude怎么回答

• 我为什么修改Prompt

• 最后为什么决定这么写

这些都是：Thinking Trace，而不是 Note。

第三层：Workbench（加工台）

Cabinet

这是：还没完成，都还在修改。

例如：

• 公众号

• 视频

• Workflow

• Prompt

所以它其实就是：Workbench。

不是 Archive。

也不是 Resource。

第四层：Canon（确认）

这是我最喜欢的一层。Canon 在英文里面：不是 Canon 相机。

而是：Canonical Knowledge

即：

• 已经确认正确。

• 以后引用这一份。

• 以后 AI 也引用这一份。

例如：

• 我的写作原则

• AI工作流

• 固定Prompt

• 固定术语

这一层已经属于：

Single Source of Truth（SSOT）

第五层：Assets

• Prompt

• Workflow

• Skills

• 选题

注意，这里已经不是知识。

而是：生产资产。

以后可以无限调用。

三、所以你的系统到底属于什么？

我会把它定义成：

Knowledge Production System 知识生产系统

不是：

Knowledge Management

它关注的是：

Input

↓

Thinking

↓

Processing

↓

Confirmed

↓

Reusable Assets

↓

Output

这是一个生产闭环。

四、PARA 属于什么？

PARA 只有一个问题：现在为什么保存它？

例如：一份 Claude Prompt

PARA 会问：

它属于Project？Area？Resource？Archive？

你的系统会问：

它现在：没整理？正在整理？已经确认？变成资产？

这是两个维度。

五、所以两者最大的区别

我觉得可以画成这个表。

这是本质区别。

六、还需要融合 PARA 吗？

我的答案是：不用照搬，但是可以吸收它的一部分思想。

例如：02 Cabinet

里面可能混着：

• 公众号A

• 训练营

• 视频

• Prompt

这时候：可以用 PARA 的 Project 思维。Cabinet 里面可以有多个 Project。

- 02 Cabinet

-Projects

    ｜AI课程

    ｜MCP研究

    ｜本周公众号

例如：03 Canon

可以借 PARA 的 Areas 

-03 Canon

   ｜Writing

   ｜Business

   ｜AI

   ｜Marketing

因为 Canon 已经稳定了，按照长期领域组织最合理。

最后：05 BA

完全可以继续保持。甚至我觉得，这是 PARA 没有的，也是未来 AI 工作流最重要的一层。

因为：

• Prompt

• Skill

• Workflow

• Template

• Agent

• Checklist

• SOP

已经不是：Resource。

而是：Executable Assets（可执行资产）。

七、我会如何评价你的系统

如果让我给它起一个名字，我不会叫它第二大脑（Second Brain）。

我会叫它：Knowledge Factory（知识工厂）

或者更准确一点：

AI Knowledge Production System（AI 知识生产系统）

因为它不是为了收藏知识，而是为了持续把原始信息加工成可以复用的资产，再输出成内容、产品或工作流。

八、Obsidian 和本地文件夹需要保持一致吗？

我的观点是：不需要，而且很多情况下，不一致反而更合理。

原因在于，它们承担的职责不同。

本地文件夹，更适合管理「文件」

例如：

• PDF

• 图片

• 音视频

• 合同

• 项目资料

• 下载文件

这里关注的是物理存储和跨软件访问。

Obsidian，更适合管理「知识」

例如：

• 思考过程

• 知识卡片

• Logbook

• Workflow

• Prompt

• Canon

这里关注的是认知结构和知识流动。所以，它们没有必要一一对应。

举个例子：

你的本地可能只有一个文件夹：/Knowledge

里面放着所有 Markdown、PDF 和图片。

但在 Obsidian 中，你完全可以按照你的知识生产流水线组织：

00 Inbox

01 Logbook

02 Cabinet

03 Canon

05 BA

Obsidian 的文件夹只是知识组织方式之一，真正的优势还来自双向链接、标签、属性和搜索。

只要你的系统能支持高效地输入、加工、沉淀和复用，就不需要为了追求一致性而牺牲它。

最后，我有一个建议。

我认为你的系统已经形成了自己的哲学，而且与 Tiago Forte 的理念不同。你没有必要去“融合 PARA”，更值得做的是明确表达你的设计原则。

例如，可以把它总结成一句话：

PARA 管的是“为什么保存”，我的系统管的是“信息如何演化”。

这是一个非常有辨识度的观点，也很符合你正在打造的 AI 内容工作流。未来你完全可以把它发展成自己的方法论，而不是把它当作 PARA 的一个变体。

-END-

我是：

A Gemini INTJ 

Multipotentialite

过去：

15年金融人，信用即财富

10年公众号写作，创作产生价值

2次跨行业转型，跨界滋生机会

未来：

用写作和思考

洞察真实问题

打破能力边界

重构人生系统

我信奉：

注意力 = token

习惯 = system

写作 = coding