我删掉了我的第二大脑
作者在戒酒六年的回顾中，发现自己多年来精心构建的“第二大脑”——Obsidian 笔记、卡片笔记、待办清单——并未真正帮助思考，反而取代了思考、冻结了好奇心。他反思了 PKM（个人知识管理）文化的源起与陷阱：全面记录的许诺带来了抽象的混乱，归档不等于理解，系统越庞大越会推迟真正的思考。作者引用认知科学、博尔赫斯与哲学观点，指出人脑记忆依赖联想与情感，而非文件夹。最终他删掉了全部笔记，只保留一条简单记录，主张“活在知识之中”而非管理知识，并以更有节制的方式重新使用工具。
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8 篇
构建 24/7 运行的 AI 智能第二大脑
本文介绍了如何利用 Obsidian 和 Claude 构建一个无需编写代码的智能第二大脑系统。文章提供了详细的分步指南，包括设置文件夹结构、创建核心模板、建立日常记录习惯以及利用 Claude 进行笔记总结和关联，旨在帮助用户建立一个能持续增值的个人知识管理系统。
如何构建AI知识库的目录结构和配套Skills工作流
文章详细阐述了构建AI知识库的目录结构与配套Skills工作流的方法。作者基于LLM Wiki与GBrain理念，提出了一套包含知识内容、实体和输出的目录分类体系。核心在于先定管理规则，再通过不同技能（如采集、查重、提炼、综合）分工协作，确保知识从采集到复用全流程的高效闭环。
Graph Engineering 101: 30分钟构建个人知识图谱指南
文章介绍了如何在30分钟内从零开始构建一个个人知识图谱。作者认为知识图谱不仅适用于大公司，个人也可以通过简单的工具（如Obsidian）和清晰的结构来实现。文章详细规划了从选择工具、定义实体、创建节点、建立连接到添加查询和习惯的每一步，强调了 intentional connection（有意图的连接）比复杂性更重要。
Graph Engineering: The 11-Step Roadmap From Obsidian Vault to Graph
文章指出仅使用 Obsidian 构建笔记库效率低下，AI 读取所有笔记导致成本高昂且速度慢。作者提出了 11 步图谱工程路线图，通过构建路由、索引、节点和边，将“杂乱的文件堆”转化为结构化的知识图谱。这种方法将检索过程从模型调用转变为逻辑匹配，大幅降低 Token 消耗并提升响应速度，实现真正的“第二大脑”。
如何构建 AI 就绪的第二大脑
文章指出大多数人的第二大脑只是信息的存储库，甚至遗忘80%的内容。真正的第二大脑应帮助记忆、连接、决策和重用思考。AI的加入使这一点更加重要，因为它能通过你的上下文而不仅仅是单一提示词来变得更好。文章提供了一个简单的文件夹结构、笔记格式和每周工作流程，指导如何构建一个能为AI提供上下文的记忆系统。
10 分钟搭一个会自己进化的知识库：Obsidian + Claude Code 实操
文章介绍了一种利用 Obsidian 本地仓库结合 Claude Code 构建自进化知识库的方法。通过编写 CLAUDE.md 规则文件，让 AI 自动执行资料导入、Wiki 编译、交叉引用更新及定期维护（如 Lint 检查），解决了传统 AI 对话无记忆的问题。作者分享了具体的目录结构设计、五步操作流程（导入、查询、检查、存档、缓存）以及避免手动编辑 Wiki 等避坑指南，展示了如何利用低成本 Token 消耗管理超过 1000 个文件的系统。
用 LLM + Obsidian 构建个人知识库：基于 Karpathy 的“LLM Knowledge Bases”工作流
本文介绍了基于 Andrej Karpathy 的理念，利用 LLM 和 Obsidian 构建个人知识库的方法。作者将笔记管理类比为软件开发，提出“原始资料”经 LLM “编译”为结构化知识的概念。文章详细阐述了三层目录结构（摄入、编译、输出）、利用 Claude Code 实现增量摘要与索引、定期进行知识库“健康检查”以及不盲目追求 RAG 的实践建议，旨在解决笔记堆积与腐烂的问题。
