Karpathy风格知识栈：为何选择 Hermes、MiniMax M3 与 Obsidian
文章介绍了作者构建的“Karpathy风格”知识栈，该系统将Obsidian（本地笔记图谱）、Hermes Agent（自改进智能体）和MiniMax M3（长上下文推理模型）结合成一个闭环。作者解释了为何选择M3而非其他模型（如GPT-4），强调M3在处理大量跨文件引用和长循环任务时的稳定性。文章还详细描述了各层的安装配置与架构交互。
相关文档
别再把X帖子收藏到吃灰：用Hermes加Telegram加Obsidian搭一套AI公用大脑
本文介绍了一种利用 Hermes、Telegram 和 Obsidian 搭建个人 AI 公用大脑的方法。用户只需将链接发送到 Telegram，Hermes 会自动抓取内容、生成摘要、去重并归档到 Obsidian 中。文章详细部署了从安装 Hermes、配置 Telegram Bot、设置抓取工具到编写 Skill 实现自动化工作流的全过程。
我如何用 AI 把 Obsidian 从收藏夹改造成知识生产系统
文章讲述了作者利用 AI 对 Obsidian 知识库进行深度重构的过程。作者将目录结构从混乱的分类改为基于流转状态的六步流水线（Inbox 到 Output），并明确区分了“来源资料”与“个人观点”。通过引入 MOC 地图、精简 YAML 字段以及利用 AI 提炼观点，作者成功构建了一个可持续运行的知识生产系统，实现了从收藏到个人 IP 打造的转变。
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。
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。
我是如何"严肃听播客"，真正吸收一档自己喜欢的播客的
作者分享了自己深入学习英文播客的完整工作流：先通过 Scripod、开源 Skill 或自研 Obsidian 插件获取播客文字稿，再用 AI 提示词将英文口语稿重塑为保留完整论证的中文长文，随后花半小时逐字审阅改稿以真正理解内容，最后借助墨问、公众号等工具沉淀为合集并生成音频，在通勤和做家务时反复阅读收听。文章以 Morgan Housel 的播客为例，强调不追求全自动、保留人工深度参与，是继《严肃阅读工作流》后的姊妹篇。
How to Become a Marketing Engineer
文章介绍如何成为一名营销工程师（Marketing Engineer），即用 Agent、连接的数据和业务上下文构建自动化营销系统的人。作者分享了在 Agent 开发环境（ADE，如 Orca）中完成约 70% 营销工作的经验，包括市场研究、活动策划、内容生产和落地页搭建。文章讲解了模型、harness、ADE 等核心概念，提出按营销垂直领域组织工作区的目录结构（知识、工作流、技能、产出、结果），并建议从自己熟悉的一个任务或领域入手，逐步连接研究、简报、生产与结果反馈，形成可持续迭代的营销工作流系统。
微信聊天框还能这么用？发段文字，自动存进 Obsidian 笔记
作者金尘马分享了一个实用方案：通过 Hermes 为微信单独配置一个专用 Agent，在微信聊天框发送文字即可自动保存到 Obsidian 笔记库，并同步到 GitHub。文章详细介绍了准备工作、Agent 规则配置、微信 ClawBot 连接步骤，并提供了一套完整的一键配置提示词，可交给 Codex 或 WorkBuddy 自动完成配置。整个方案成本低、操作简单，大幅降低了随手记录的摩擦。
用 Codex + Obsidian 搭建自生长的个人知识库实战
作者基于 Karpathy 提出的 LLM wiki 理论，结合 WorkBuddy/Codex 与 Obsidian，搭建了一套能够自生长的个人知识库系统。文章解释了 LLM wiki 与 RAG 类方案的区别：知识不是每次临时拼装，而是通过 Raw（原始资料）、Wiki（结构化知识）、Schema（规则规范）三层架构持续增量沉淀。Obsidian 以本地化 Markdown、双链和插件生态承担存储底座与人机界面，Agent 负责理解新资料、建页、建链、维护索引与变更日志。文中给出了完整目录模板、详细提示词，介绍了直接搭建、claude-obsidian 插件等多种搭建方法，并分享了模型选型与实战建议。
如何用 Hermes 机器人打造一人媒体公司
作者介绍了如何利用六个 Hermes 机器人构建一套完整的媒体内容生产系统，让一个人具备研究、写作、编辑和分发的全部能力。系统基于 Hermes 的 bot mode、profiles 和 kanban 功能，配合 Obsidian 构建共享内容知识库，包括信号侦察、研究验证、策略定位、长文写作、多平台分发和编辑审核六个角色，形成从创意到分发的完整闭环。作者用该系统在 X 平台四周内获得超过 580 万次曝光。文章详细讲解了共享知识库结构、各机器人的职责契约与交接流程。
Dissecting over 1,500 company brains
作者基于帮助团队构建和维护超过1500个公司知识库的经验，总结了七条核心经验：1) 知识库应为AI Agent而非人类设计，让Agent自己重组信息结构；2) 通过MCP和API连接CRM、数据库等外部数据源与知识库本身同等重要；3) 让团队摆脱聊天界面，使用Claude Code、Codex、Cursor等能真正执行工作的工具；4) Notion等外部知识库因更新与工作脱节而失败，知识库必须内嵌于Agent工作流中；5) 除保存成果外，还要记录工作过程——提示词、被否决的方案和判断过程，这些是未来训练Agent的关键数据；6) 共享Slack Agent模式效果不佳；7) 知识库不应绑定单一界面，应实现一个大脑、多个接口。
15个 Hermes Agent 核心概念详解
本文以通俗易懂的方式讲解 Hermes Agent 的 15 个核心概念，包括：harness 与模型的分层架构、按任务路由不同模型、通过终端、桌面应用、Telegram 和语音等多种界面与同一代理交互、SOUL.md 等配置文件如何定义代理行为、上下文窗口的压缩与交接机制、代理循环、工具与 MCP 服务器和插件、记忆与技能的区别，以及钩子的自动触发机制等，帮助读者理解 Hermes 各组件如何协同工作。
How I write with AI
作者分享了如何借助 AI 进行写作：坚持“用 AI 辅助写作”而非“让 AI 代写”，文字必须出自本人。他用 LLM 加速研究，通过自建的 researcher skill 结合 Exa、Hacker News、内部仓库和 Slack 等工具寻找真实、可引用的案例，并要求来源和引语以抑制幻觉。在草稿阶段，AI 充当文档内搜索和研究伙伴，帮助补充例子、验证事实、发现盲点。他强调写作者应多实验 AI 用法，而非因 AI 垃圾内容而全盘否定。
