睡觉时AI帮我整理笔记：自动化工作流搭建
一只阿木木约 6 分钟睡觉时AI帮我整理笔记：自动化工作流搭建
关键词：Obsidian自动化、AI工作流、Templater、QuickAdd、笔记自动化、效率工具
昨晚睡觉前，我的Inbox里有15条待处理的笔记。
今早起来打开Obsidian，发现：
• 每条笔记都被自动打上了标签 • 核心观点被AI自动提取了 • 相关笔记的链接被自动添加了 • 需要我处理的只剩3条
这不是魔法，是我搭建的自动化工作流。
今天把这套系统完整分享出来。
一、自动化能帮你做什么？
先说清楚边界。
自动化适合做的事：
1. 重复性劳动 —— 每次都一样的操作 2. 规则明确的任务 —— 可以用条件判断的 3. 不需要深度思考的处理 —— 整理、归类、格式化
自动化不适合做的事：
1. 创造性工作 —— 写出有洞察的内容 2. 需要判断的决策 —— 这条笔记到底重不重要 3. 建立深度链接 —— 发现真正有价值的关联
简单说：自动化处理"杂活"，你专注"真活"。
二、我的自动化系统架构
text
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 触发层 │
│ 新笔记创建 / 定时任务 / 手动触发 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 处理层 │
│ Templater + QuickAdd │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI层 │
│ Text Generator / 本地Ollama │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 输出层 │
│ 自动打标签 / 生成摘要 / 添加链接 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘下面我分别介绍每个核心组件。
三、Templater：自动化的基础
Templater是Obsidian自动化的核心插件。
它能让模板动起来。
基础用法：动态模板
普通模板只能插入静态文本。
Templater可以插入动态内容：
Markdown
---
created: <% tp.date.now("YYYY-MM-DD HH:mm") %>
modified: <% tp.file.last_modified_date("YYYY-MM-DD HH:mm") %>
tags: []
---# <% tp.file.title %>
## 核心内容
<% tp.file.cursor() %>
## 我的思考
## 相关链接
<% tp.date.now() %> 会自动填入当前时间
<% tp.file.title %> 会自动填入文件名
<% tp.file.cursor() %> 会让光标定位到这里
进阶用法：创建时自动执行
Templater可以设置"文件夹模板"：
当你在某个文件夹创建新文件时，自动应用对应模板。
设置方法：
1. 打开Templater设置 2. 找到"Folder Templates" 3. 添加规则：
• 文件夹： 0-Inbox• 模板： Templates/inbox模板.md
现在每次在Inbox创建笔记，都会自动套用模板。
高级用法：执行脚本
Templater可以执行JavaScript代码。
比如我的"自动归档"模板：
JavaScript
<%*
// 获取当前文件
const file = tp.file;
const content = await tp.file.content;// 判断是否有特定标签
if (content.includes("#读书笔记")) {
// 移动到读书笔记文件夹
await tp.file.move("3-Resources/读书笔记/" + file.title);
new Notice("已移动到读书笔记文件夹");
} else if (content.includes("#项目")) {
await tp.file.move("1-Projects/" + file.title);
new Notice("已移动到项目文件夹");
}
%>
这段代码会根据笔记的标签，自动移动到对应文件夹。
四、QuickAdd：一键触发复杂操作
QuickAdd让你用一个命令触发一系列操作。
场景1：一键创建读书笔记
需求：按一个快捷键，弹出输入书名，自动创建带模板的读书笔记
配置步骤：
1. 创建QuickAdd的Template类型命令 2. 关联读书笔记模板 3. 设置文件名格式： {{value}}-读书笔记4. 设置保存路径： 3-Resources/读书笔记/5. 绑定快捷键
现在按下快捷键，输入书名"原子习惯"，就会自动在对应文件夹创建笔记。
场景2：快速捕获想法
需求：任何时候按快捷键，弹出输入框，把想法追加到今日日记
配置步骤：
1. 创建QuickAdd的Capture类型命令 2. 设置捕获格式： - {{value}} ({{time}})3. 设置目标文件：今日日记 4. 设置追加位置：某个标题下 5. 绑定快捷键
现在随时可以快速记录想法，自动带上时间戳，追加到日记里。
场景3：执行多步骤工作流
需求：一键完成"新项目初始化"
QuickAdd的Multi类型可以串联多个命令：
text
1. 创建项目主笔记（用项目模板）
2. 创建会议记录子文件夹
3. 创建资料子文件夹
4. 在首页索引中添加链接
5. 弹出提示"项目初始化完成"一个快捷键，搞定所有事。
五、引入AI：让自动化更智能
前面的自动化是"规则驱动"的——你设定规则，它执行。
引入AI后，可以做"智能处理"——根据内容自动判断。
工具选择
云端方案：Text Generator插件
• 调用GPT/Claude的API • 优点：能力强 • 缺点：需要联网，有成本
本地方案：Ollama + 本地模型
• 在本地运行AI模型 • 优点：免费，隐私安全 • 缺点：需要配置，能力相对弱
我用的是混合方案：简单任务用本地模型，复杂任务用云端API。
场景1：AI自动打标签
工作流：
text
新笔记创建
↓
Templater触发
↓
读取笔记内容
↓
调用AI：根据内容建议3-5个标签
↓
自动添加到frontmatter实现代码（Templater脚本）：
JavaScript
<%*
const content = await tp.file.content;// 调用Text Generator
const prompt = `请根据以下内容，建议3-5个合适的标签。只输出标签，用空格分隔，每个标签以#开头。
内容：
${content}`;
const tags = await tp.user.textGenerator(prompt);
// 添加到frontmatter（简化示例）
tR += `tags: [${tags.replace(/#/g, '')}]`;
%>
场景2：AI自动生成摘要
工作流：
text
笔记保存时
↓
判断是否超过500字
↓
如果是，调用AI生成3句话摘要
↓
添加到笔记开头Prompt设计：
text
请用3句话总结以下内容的核心观点。
要求：
1. 突出最重要的信息
2. 使用简洁的语言
3. 保留关键数据和结论内容：
[笔记内容]
场景3：AI建议相关链接
工作流：
text
笔记处理时
↓
获取笔记关键词
↓
搜索库中相关笔记
↓
AI判断相关性，选出最相关的3-5条
↓
自动添加链接这个比较复杂，需要配合Dataview查询相关笔记。
六、我的完整自动化工作流
把上面的组件串起来，这是我每天运行的自动化流程：
日间：实时触发
夜间：定时任务
每天晚上11点，自动运行：
text
1. 扫描Inbox所有笔记
2. 对每条笔记：
- AI分析内容，建议标签
- 超过500字的生成摘要
- 搜索相关笔记，添加链接
3. 标记为"已处理"
4. 生成处理报告第二天早上，我只需要：
1. 看一眼处理报告 2. 检查AI打的标签对不对 3. 处理AI标记"需人工判断"的笔记
80%的机械工作被自动化了。
七、动手搭建指南
如果你想搭建类似的系统，按这个顺序来：
第一周：基础设施
1. 安装Templater和QuickAdd 2. 创建3-5个常用模板 3. 设置文件夹模板自动应用 4. 配置5个QuickAdd快捷命令
这一周先不涉及AI，把基础自动化用起来。
第二周：引入AI
1. 安装Text Generator插件 2. 配置API（OpenAI或其他） 3. 实现一个简单的AI功能（如自动打标签） 4. 测试和调整Prompt
第三周：完善工作流
1. 把各个组件串联起来 2. 设置定时任务 3. 建立监控和报告机制 4. 处理边缘情况
持续优化
用起来之后，你会发现很多可以改进的地方。
• 这个Prompt效果不好，调整一下 • 这个环节可以自动化，加个脚本 • 这个规则太死板，需要更灵活
自动化系统是活的，需要持续迭代。
八、常见问题
Q：需要会编程吗？
A：基础自动化不需要。Templater和QuickAdd都是可视化配置。
AI相关功能需要一点点代码，但可以抄作业，不需要从头写。
Q：会不会AI搞乱我的笔记？
A：建议设置"预览模式"。
AI先把建议写在笔记末尾，你确认后再正式应用。
而且要做好备份，定期提交Git。
Q：本地AI够用吗？
A：简单任务（打标签、分类）够用。
复杂任务（深度总结、发现关联）还是云端模型更强。
可以混合使用。
Q：有现成的配置可以直接用吗？
A：我会在后续整理一个配置包，可以一键导入。
关注后续文章更新。
九、最后
自动化的目的不是炫技，而是让你专注于真正重要的事。
那些每天重复的、机械的、不需要思考的操作，交给机器。
你的时间和脑力，留给创造、思考、链接。
这才是AI时代的正确姿势。
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