Hermes+Obsidian+LLM Wiki搭建本地知识库 ✍ Roland.W🕐 2026-05-14📦 12.1 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文介绍了一套基于 Hermes Agent、Obsidian 和 LLM Wiki 的本地自动化知识库系统。通过 Hermes 的自动化引擎，用户只需下达指令，系统即可自动提取文档实体与概念，按规范生成 Markdown 文件并建立双向链接。Obsidian 负责可视化和展示，构建出持久积累、完全本地化的知识网络，解决了传统笔记软件信息孤岛和 AI 无记忆的问题。 HermesObsidianLLM Wiki知识库双向链接自动化AI工作流笔记工具本地部署Agent # Hermes+Obsidian+LLM Wiki搭建本地知识库 **作者**: Roland.W **日期**: 2026-05-13T11:26:03.000Z **来源**: [https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675](https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675) ---  > 内容比较多，可以收藏之后全文复制给你的Claude Code或者Codex阅读，叫它帮你操作。也可以上厕所的时候慢慢看，可以学到新的知识！ 你可能遇到过这些问题。 推特看到好文，一顿复制粘贴。想找出来学习，得手动翻半天。 Notion 里存了几百篇笔记，但这些笔记之间是孤立的。你根本不知道某个概念在其他地方出现过。 每次问 AI 问题，它都从零开始搜索，临时拼凑答案。没有积累，没有记忆，Token还废掉一半。 更要命的是，你的笔记存在别人的服务器上。哪天服务关了，数据就没了。 ok我搭建的这套系统解决了这些问题。 四个核心优点： 1. 完全自动化：你不需要手动整理笔记，AI 自动帮你做 2. 本地存储：数据永远属于你自己，不会上传到任何服务器 3. 持久化积累：知识会不断积累，不是每次从零开始 4. 只需提问：你只需要提问和探索，其他交给 AI 简单来说，你把文档交给系统，系统自动整理成结构化的知识网络。你可以用双向链接自由浏览。 整条链路是：文档导入 → AI 整理 → Wiki 生成 → 双向链接。 全程不需要你手动操作任何图形界面，文件丢进去自动成网。 # 三个工具，各有分工 这套系统由两个工具组成。 Obsidian：笔记展示层  Obsidian 是一款本地双向链接笔记工具。 完全免费，跨 Windows、Mac、Linux 三平台。 它最核心的特点是双向链接。 什么叫双向链接？ 在笔记里输入两个方括号，比如 [[Claude-Code-笔记]]，Obsidian 会自动把它变成一个紫色链接。 如果「Claude-Code-笔记」这篇笔记存在，点击就能跳转。 如果不存在，点进去就会创建它。 这就是双向链接的用法，非常简单。 它不需要你手动维护，Obsidian 自动帮你建立关系。 传统笔记软件的问题是什么？ 写了几十篇笔记，但这些笔记之间是孤立的。根本不知道「苹果」这个词在其他所有地方出现过。 Obsidian 的 Graph View 可以把所有笔记和它们之间的链接关系可视化成一张图。 一眼就能看到知识结构。看到哪些节点是孤岛，哪些是枢纽。 另外，Obsidian 完全免费。个人使用没有任何限制。 所有数据都在本地，不会上传到任何服务器。 # Hermes Agent：自动化执行引擎  Hermes Agent 是 Nous Research 开发的自主 AI 代理。 它最大的特点是内置学习循环，能从经验中创建技能、改进技能。 在这套知识管理工作流里，Hermes 承担的功能是自动化执行引擎。 它内置了 llm-wiki skill，可以直接按 LLM Wiki 的文件结构规范操作知识库。 这意味着什么？ 你不需要手动创建文件夹、整理笔记、添加双向链接。 你只需要告诉 Hermes「把这篇文章写入知识库」，Hermes 就会自动： - 提取文档中的关键实体（人物、工具、项目） - 提取核心概念（方法论、技术原理） - 创建结构化的 Markdown 文件 - 添加 双向链接 连接相关概念 - 更新知识库索引 这里要强调一个重要的使用规则：只有当你明确要求的时候，Hermes 才会操作知识库。 具体来说： - 当你说「写入知识库」「导入知识库」「把这个文件放进知识库」的时候，Hermes 才会执行导入操作 - 当你说「结合知识库」「查一下知识库」「根据知识库回答」的时候，Hermes 才会去检索 日常的普通对话，Hermes 不会主动去动你的知识库。 这样做的好处是什么？ 你的知识库不会被无关的对话污染。只有真正需要结合知识内容的提问，才会触发检索。 # LLM Wiki ：知识库标准 LLM Wiki 不是一个独立的应用，而是一套知识库文件结构规范。 它定义了如何组织知识： ``` knowledge_base/ ├── raw/sources/ # 原始素材 ├── wiki/entities/ # 实体（人物、工具、项目） ├── wiki/concepts/ # 概念（方法论、原理） ├── wiki/index.md # 知识库索引 └── wiki/log.md # 更新日志 ``` 这套结构的核心思路是：让 AI 增量构建一个持久化的 Wiki。 什么叫持久化？ 你导入一篇文档，系统不会只是索引一下就完事了。 它会真正理解这篇文档，提取里面的关键实体、概念、关系，然后生成或更新对应的 Wiki 页面。 这些 Wiki 页面会保存在本地。 随着你导入的文档越来越多，这个 Wiki 会越来越丰富。 页面之间会形成引用和关联，矛盾的地方会被标注。 当你再提问的时候，不需要从原始文档里临时拼凑了。 Wiki 里已经有了结构化的知识，直接基于 Wiki 回答就行。 而且会标注来源，告诉你这个结论来自哪篇文档。 # 完整工作流演示  现在把两个工具串起来看。 整个工作流的入口是 Hermes Agent。 ## 第一步：下达指令 比如你说「把这篇 AI 写小说的文章写入知识库」。 这句话里有明确的动作「写入知识库」，所以 Hermes 知道需要执行知识库写入操作。 ## 第二步：Hermes 自动整理 Hermes 通过内置的 llm-wiki skill 自动完成以下操作： - 读取文档内容 - 提取关键实体（人物、工具、项目） - 提取核心概念（方法论、技术原理） - 创建结构化的 Markdown 文件 - 添加 双向链接 连接相关概念 - 更新知识库索引和日志 全程不需要你动手。 ## 第三步：文件结构生成 Hermes 会按 LLM Wiki 规范创建文件： ``` knowledge_base/ ├── raw/sources/ # 原始文章 ├── wiki/entities/ # 实体文件（工具、人物） ├── wiki/concepts/ # 概念文件（方法论） ├── wiki/index.md # 知识库索引 └── wiki/log.md # 更新日志 ``` 每个文件都包含： - 元数据（标签、创建时间） - 核心内容 - 双向链接 指向相关页面 ## 第四步：Obsidian 展示知识网络 打开知识库目录，把它作为 Vault 拖进 Obsidian。 现在你就拥有了一个由 AI 精心整理过的知识库。 双链网络可以自由浏览，Graph View 可以看到知识点之间的关联强度。 ## 第五步：无限循环 这个过程可以无限循环。 每次导入新文档，知识网络都会自动更新。 已有的页面会被补充新的信息，与新内容矛盾的地方会被标注。 不同文档里提到的同一个概念会被关联到同一个 Wiki 节点上。 久而久之，知识库会变得越来越准确，越来越丰富。 # 安装步骤 ## 第一步：安装 Obsidian 打开官网 obsidian.md，下载 macOS 版本。 安装之后，打开 App。 它会让你选择或创建一个 Vault。 Vault 就是笔记仓库，本质上就是一个文件夹，里面装满了 Markdown 文件。 你可以把已有的笔记文件夹直接导入，也可以新建一个空白的 Vault。  ## 第二步：安装 LLM Wiki 访问 GitHub 上的 nashsu/llm-wiki，在 Releases 找到最新版本。 https://github.com/nashsu/llm_wiki 下载 macOS 的 DMG 或 App tar.gz 文件。 解压后把 LLM Wiki App 拖到应用程序文件夹。 双击打开 App。 第一次使用需要新建一个项目，点击 New 或加号按钮。 点击右下角的设置图标，选择模型供应商，填入你的 API Key。 LLM Wiki 支持 OpenAI、Claude、Minimax 以及任何 OpenAI 兼容的 API 接口。  ## 第三步：安装 Hermes Agent Hermes Agent 是 Nous Research 开发的自主 AI 代理，负责自动化执行。 支持系统：macOS、Linux、Windows 安装步骤： 打开终端，运行安装命令： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 安装完成后，重新加载配置： source ~/.zshrc 检查是否安装成功： hermes 如果能进入 Hermes 对话界面，说明安装成功。 首次配置： 运行配置向导： hermes setup 选择模型提供商： hermes model 根据你的账号选择（OpenAI、Claude、OpenRouter 等）。 配置知识库规则（重要）： 首次使用时，告诉 Hermes 你的知识库规则： 我的知识库目录是：/Users/你的用户名/Documents/knowledge_base 规则： 1. 只有我明确说"写入知识库"时，才可以写入知识库。 2. 只有我明确说"结合知识库"时，才先检索知识库再回答。 3. 所有知识页使用 Markdown 和 [[双向链接]]。 4. 使用 LLM Wiki 文件结构管理知识库。 以后就可以直接说"写入知识库"或"结合知识库"，Hermes 会自动执行。 ## 使用规则 用好这套工作流只需要记住三条规则。 ## 规则 1：说「写入知识库」，Hermes 来整理 当你有新的文档需要管理，产品文档、会议记录、学习笔记、技术方案。 你只需要告诉 Hermes「把这篇文章写入知识库」。 Hermes 会通过内置的 llm-wiki skill 自动： - 提取文档中的关键实体和概念 - 创建结构化的 Markdown 文件 - 添加 双向链接 - 更新知识库索引 全程不需要你动手。  ## 规则 2：说「结合知识库」，Hermes 来检索 当你需要基于资料库来回答问题，比如「根据我们已有的产品文档，介绍一下我们的技术架构」。 你加上「结合知识库」这几个字，Hermes 就会检索知识库中的相关文档。 AI 整合之后给你一个完整的回答，并且标注来源。 日常的普通对话，Hermes 不会主动去读知识库。 比如你问「今天天气怎么样」，直接回答，不会去查你的资料库。 这样知识库不会被无关内容污染，每次检索的结果也更精准。  ## 规则 3：Obsidian 随时可用 wiki目录可以直接拖进 Obsidian 当 Vault 使用。 双链跳转、Graph View、全文搜索，所有 Obsidian 的功能随时可用。 你可以在 Obsidian 里边浏览、编辑笔记。 所有内容都是纯 Markdown，可以在任何工具之间迁移。 ## 总结 写入知识库，Hermes 自动整理。你说，Hermes 做。 结合知识库，AI 检索、整合，回答你的问题。 知识库目录，Obsidian 展示，双链自由浏览。 两个工具各有分工： - Hermes Agent 是自动化执行引擎，负责接收指令，提取结构化知识，按 LLM Wiki 规范创建文件 - Obsidian 是笔记展示层，负责双向链接和知识网络可视化 用好这套工作流，你不需要手动整理笔记。 不需要每次都从零开始搜索。 让 AI 替你做繁琐的知识管理工作，你只需要专注于提问和探索。 Roland｜医学与经济学全奖博士｜《中国企业 AI 转型白皮书》作者｜持续分享 AI 跨界实践、认知升级、第一性思考｜X：@rwayne ## 相关链接 - [Roland.W](https://x.com/rwayne) - [@rwayne](https://x.com/rwayne) - [143K](https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675/analytics) - [https://github.com/nashsu/llm_wiki](https://github.com/nashsu/llm_wiki) - [@rwayne](https://x.com/@rwayne) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [7:26 PM · May 13, 2026](https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675) - [143.1K Views](https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675/analytics) - [View quotes](https://x.com/rwayne/status/2054523563248611675/quotes) --- *导出时间: 2026/5/14 10:45:13*
O Obsidian+AI 内容生产线搭建指南 文章介绍了一套基于 Obsidian 和 AI 的内容生产工作流，旨在解决素材收集难、利用率低的问题。方案涵盖 Obsidian 的基础安装、双链笔记法、文件夹分类心法，以及如何通过 Copilot 和 Claudian 插件接入 DeepSeek 与 Claude，实现素材的自动化整理、知识库构建与写作辅助，帮助创作者建立可复用的个人资产库。 技术 › 工具与效率 ✍ 宋宋🕐 2026-07-09 ObsidianAI工作流内容生产知识库双链笔记Claude CodeDeepSeek效率提升写作技巧自动化
别 别再把收藏夹当知识库了：用 Hermes 和 AutoCLI 搭建自动整理链路 针对“收藏即遗忘”的痛点，文章提出了一套本地化知识管理方案。作者建议结合 AutoCLI（采集层）、Hermes Agent（处理层）和 Obsidian（存储层），构建一条自动化流水线。通过定时抓取网页、清洗摘要并生成 Markdown，将杂乱信息转化为可检索的本地知识库，从而提升资料利用率。 技术 › 工具与效率 ✍ AFei Liang🕐 2026-07-06 知识管理HermesAutoCLIObsidian自动化工作流AgentMarkdown效率工具
保 保姆级：用AI搭建选题流水线，从信息源到入库全流程 本文分享了如何利用 AI 构建自动化的内容选题系统。作者提出“选题是信息处理问题而非灵感问题”，通过确立“四层水源”（快、深、慢、反）、撒下“关键词渔网”、AI 初筛信息、人工做四维判断以及入库排期这五个步骤，实现每天自动生成 10 个带数据和角度的选题，从而告别创作焦虑，提升内容生产效率。 技术 › 工具与效率 ✍ 爆裂队长NEXT🕐 2026-05-24 AI工作流内容创作自动化知识管理Agent选题方法论Obsidian效率工具
使 使用 Hermes 一个月后的反思：它是 Operator 而非 Builder 作者分享了使用 Hermes 一个月的经验，纠正了对其用途的误解。Hermes 擅长作为 Operator 进行周期性的数据分析和报告，但在构建 UI 界面方面不如 Claude。最佳实践是利用 Claude 构建 Dashboard，由 Hermes 负责持续的数据监控与分析，作者通过 PolyBond 和 Bangkok This Weekend 两个项目验证了这一工作流。 技术 › Hermes ✍ 0xJeff🕐 2026-04-27 HermesClaudeAI工作流AgentDashboard自动化数据分析LLMOpencode实战经验
如 如何高效运行 Hermes：内存、技能与自动化 文章介绍了如何通过配置内存（MEMORY.md 和 USER.md）、技能和 cron 任务，将 Hermes 从简单的聊天机器人转变为高效的自进化智能体。通过合理设置记忆、流程自动化和自检机制，用户可以大幅提升工作效率，实现真正的复利效应。 技术 › Hermes ✍ Tom🕐 2026-07-27 HermesAgent自动化内存管理技能Cron效率工具智能体
如 如何利用AI构建和扩展单人企业 文章介绍了利用AI构建和扩展单人企业的完整蓝图。通过使用AI员工（如Viktor）在内容、项目、拓展、财务和广告五个领域实现自动化，只需保留决策环节。文章探讨了两种构建方式：快速路径和自定义构建，强调业务知识库和操作规则的重要性。 技术 › Agent ✍ Machina🕐 2026-07-26 AI单人企业自动化Agent生产力Viktor商业模式知识库LLM效率
构 构建超越单一模型的持久 AI 系统 文章指出，模型只是可随时替换的引擎，真正的价值在于构建围绕模型的系统。作者介绍了利用 Hermes 工具从简单的问答、一次性任务，进化到生成可共享的产物、封装可复用的技能，最终形成自动化运行的循环系统，以实现 AI 效用的复利增长。 技术 › Hermes ✍ ericosiu🕐 2026-07-25 AI系统HermesSkillAgent工作流自动化技能封装
用 用飞书多维表格打造你的数字分身 文章介绍了如何利用飞书多维表格结合 AI 技术打造知识库“数字分身”。通过三级进化：将知识结构化存库、利用 AI 字段自动化处理知识、接入飞书机器人实现对话交互，解决专业知识沉淀与复用难题，提升业务效率。 技术 › 工具与效率 ✍ 黄小木🕐 2026-07-24 飞书多维表格AI知识库数字分身自动化Agent低代码
构 构建改变生活的自托管 Agent 知识库 文章介绍了如何利用 Hermes Agent 构建一个集中的个人知识库，解决 AI 使用中上下文分散的问题。通过四个提示词，作者展示了如何建立结构化存储、自动更新归档技能、基于证据的检索机制以及大脑倾倒处理流程，从而让 Agent 全面了解用户并大幅提升生活质量。 技术 › Agent ✍ EP🕐 2026-07-24 AgentHermes知识库自托管个人助理
T The complete Graph Engineering playbook for Claude Code 本文介绍了Graph Engineering（图工程）的概念，阐述如何利用Claude Code构建分布式Agent系统。通过将任务分解为线性、分发、规约和验证等节点，实现高效、可靠的AI工作流，优化计算成本和结果质量。 技术 › Claude Code ✍ Gyomei🕐 2026-07-24 图工程AI工作流ClaudeAgent架构设计编程分布式系统自动化
将 将 Hermes Agent 打造为个人助手的完整指南 文章介绍了如何将 Hermes Agent 变成一个功能强大的个人 AI 助手。通过安装 Hermes、配置 Composio 连接日历和邮件等应用、设置消息网关（如 WhatsApp）以及进行个性化提示词和模型选择，用户可以在 10 分钟内让 AI 帮助管理日程、任务和沟通，实现全天候的自动化协助。 技术 › Hermes ✍ AI Edge🕐 2026-07-23 AI助手AgentHermesComposio自动化工具教程个人效率WhatsApp日历管理任务追踪
T The LLM Wiki: 3 Months of Letting Agents Run My Second Brain 文章分享了作者使用LLM代理管理和维护个人知识库（Obsidian Vault）的3个月实践经验。通过分离原始资料与生成内容、定义单一知识流向、统一页面模板以及基于情境的文件夹组织，作者成功将维护工作委托给代理，解决了传统第二脑因维护成本高而失效的问题。 技术 › Agent ✍ Sebastian Kehle🕐 2026-07-22 LLMAgent知识管理Obsidian第二脑自动化工作流