The Hermes + Obsidian + Claude Code Trinity: 独立公司的完整系统
文章介绍了一套由 Obsidian、Claude Code 和 Hermes Agent 构成的系统,旨在解决独立创业者因工具分散而效率低下的问题。Obsidian 作为统一记忆库存储所有信息,Claude Code 负责读取并处理这些信息以辅助决策和写作,Hermes Agent 则作为后台智能代理持续执行任务并自我进化。三者结合构建了一个无需人工频繁干预的闭环运营系统。
文章介绍了一套由 Obsidian、Claude Code 和 Hermes Agent 构成的系统,旨在解决独立创业者因工具分散而效率低下的问题。Obsidian 作为统一记忆库存储所有信息,Claude Code 负责读取并处理这些信息以辅助决策和写作,Hermes Agent 则作为后台智能代理持续执行任务并自我进化。三者结合构建了一个无需人工频繁干预的闭环运营系统。
本文介绍如何利用 Obsidian 为 AI 助手 Hermes 构建一个“第二大脑”,使其能够访问工作所需的全部上下文。文章详细说明了从创建空 vault、让 Hermes 自动搭建结构,到通过访谈填充身份文件、设置上下文规则、建立路由表,以及实现捕获模式和夜间编译的完整流程。核心思想是区分原始素材(Raw)和编译知识(Wiki),让 AI 在回答前先读取相关文件,从而减少重复解释、提高回答质量。
本文介绍了如何将 Obsidian 本地笔记库与 Claude Code 结合,打造一个具有持久记忆和上下文理解能力的 AI 第二大脑。文章提供了详细的设置步骤、推荐文件夹结构、CLAUDE.md 指令文件配置及日常操作示例,实现知识库的自动化管理与智能链接。
本文介绍了一套基于 Claude Code、NotebookLM 和 Obsidian 的自动化研究系统。文章详细阐述了如何利用 Skill Creator 为 Claude Code 安装 YouTube 搜索和 NotebookLM 技能,构建完整的研究流水线。该系统能自动抓取数据、生成分析并存储至本地知识库,随着时间推移,Obsidian 积累的数据能让 AI 更精准地理解用户思维。
文章讲述了作者如何利用 Claude Code 这一编程工具,成功转型为个人的投资研究分析师。通过将其与 Obsidian 知识库及浏览器自动化工具集成,作者构建了一个能够自动筛选数据、抓取信息、建模并撰写报告的工作流。文章指出,与普通的聊天机器人不同,Claude Code 能够独立执行复杂的任务链条,极大地提高了金融研究的效率。
本文介绍了一种基于 Obsidian 的商业操作系统架构,旨在解决知识工作者因行政协调工作而效率低下的问题。该架构通过知识层、智能层和自动化层的结合,利用 Obsidian、Claude Code 和 N8N 构建了一个能自动处理任务、生成简报和管理项目的异步工作流。文章详细讲解了 Vault 结构、核心配置文件 CLAUDE.md 的编写,以及客户智能和项目运营两大系统的具体实现,帮助业主从琐事中解放,专注于核心决策。
本文介绍了如何通过 Obsidian 结合 Claude Code 搭建一套个人 AI 工作流系统。该系统能够实现每日回顾与规划、自动收集 AI 热点资讯以及将模糊想法转化为可执行项目。作者详细讲解了安装 Obsidian、导入 OrbitOS Skills、以及通过 Claudian 插件或 Terminal 插件接入 AI 的具体步骤,帮助读者利用 AI 提升内容创作与事务管理的效率。
作者作为AI博主,分享了自己搭建「选题雷达」系统的完整流程。系统包含两个AI编辑:一个负责AI大新闻选题,通过AIHOT热点榜、精选流和Follow Builders追踪正在爆的事件;另一个负责实战心法选题,通过best-skills排行榜和GitHub Trending筛选值得亲测的工具。每条选题需经过48小时时效、目标用户相关度、一小时内可执行动作等多重过滤,并由Agent打分排序。作者强调AI只决定「值得看」,最终「值得写」的判断仍靠人的体感。整个系统跑在HermesAgent和GrokBot上,让作者把重复性工作交给AI,只保留判断、体验和表达。
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。
文章介绍如何用六个分工明确的 Hermes AI 机器人加共享知识库,构建一人媒体公司的完整内容生产闭环。系统采用四层基础设施(Bot Mode、独立档案、Obsidian 知识库、Kanban 看板),六个角色分别为信号侦察、研究员、内容策略师、长文作者、分发和编辑,各自遵守职责契约。关键机制包括可检查的结构化交接、人类保留编辑边界批准权、数据反哺系统迭代。文章还给出 8 步 MVP 落地路径,强调自动化应消除重复决策而非消除个人品味。
作者分享了自己正在搭建的内容创作工作台:从微信群、X、GitHub、YouTube、币安广场等渠道只读采集选题,用一系列 Skill 工具(last30days、content-research-writer、humanizer-zh 等)完成深挖、母稿撰写、中文润色、小红书和公众号改写与配图,目标是形成一条无人值守的内容流水线。作者坦承系统尚不成熟,存在群聊读取不完整、平台访问受限、主观判断影响排序、缺乏发布数据验证等问题,公开征集社区意见,探讨选题来源、偏见规避、自动化与人工把关的边界。
本文介绍了如何将 Obsidian 从简单的笔记应用转变为 AI 可读写的记忆层,从而构建一个“第二个自我”系统。作者提出了双层记忆架构:一层为人类保留原始、混乱的思考,另一层为 AI 提供结构化、机器可读的上下文。文章详细展示了文件夹结构(如 00_inbox、01_self 等)以及五个核心提示词,用于将杂乱想法转化为笔记、生成每日记忆日志、更新项目记忆、创建决策记录以及向第二个自我提问。核心观点是:AI 的智能取决于其可访问的上下文,通过自动化笔记维护,Obsidian 能成为真正的工作记忆系统。