我用 3 本书的 Skill + 50 条个人笔记，第一次用自己的 AI 第二大脑，完整跑通了一篇公众号文章

我想看看，一个普通人搭的 AI 第二大脑，到底能不能真正帮自己完成一件事。这不是一篇工具测评。 这是一次公开建造记录。

00

我知道你可能没时间看完全文。

所以先把结论放在最前面：

可以。真的可以。但不是你想象中那种"一键生成"的可以。

它更像是：

你过去读过的书、写过的笔记、踩过的坑， 第一次真正参与进了你的创作过程。

AI 没有替我写完这篇文章。 但它调用了我自己的知识库，陪我完成了它。

这件事，让我觉得"第二大脑"这个词，第一次不再像一个概念，而像一个真实存在的东西。

01 我决定做一个实验

我是一个有点偏执的笔记爱好者。

Obsidian 里存了几百条笔记。 读书时会划线、摘句、写感想。 遇到好的想法会随手记录。 项目踩坑了会写复盘。

但每次我真的要写一篇公众号文章时——

我还是会打开一个空白文档。

然后盯着光标发呆。

那些书、那些笔记、那些经历，就像锁在一个漂亮盒子里的宝贝，我知道它在那，但每次需要的时候，都懒得去找，或者找了也不知道怎么用。

这件事让我有点沮丧，因为：

如果每一次输出都像重新开始， 那知识库只是一个漂亮的收藏夹。 不是第二大脑。

所以我决定做一个实验。

02 实验目标，只有一个

写一篇真正属于我的公众号深度文章。

不是让 AI 凭空生成一篇。 不是让 AI 帮我"参考"几篇。

而是：

让 AI 调用我过去读过的书、写过的笔记、踩过的坑， 陪我从头到尾完成一篇真实的内容。

素材清单：

• ✅ 3 本书的 Skill（用 book-to-skill 提前处理好）
• ✅ 50 条 Obsidian 笔记（阅读摘录 + 个人思考 + 踩坑记录）
• ✅ 一份 CLAUDE.md（我提前写好的 AI 工作规则文件）
• ✅ Claudian 插件（Obsidian 内直接调用 Claude Code）

工具链：

text

book-to-skill → Obsidian → claude-obsidian → Claudian → 文章

下面，我把整个过程完整拆给你看。

03 第一步：把书变成「可调用的认知模块」

这是整个系统里，我觉得最反直觉的一件事。

以前读完一本书，我最多在 Obsidian 里留下：

• 几条摘抄
• 几句感想
• 一个"以后要再读"的 tag

然后就没了。

书是读过了，但用的时候还是得重新翻。

book-to-skill 做的事情不一样。

它不是帮你"存"一本书，而是把书里的核心框架、原则、心智模型，提取成 Claude 可以直接推理的结构化文件。

运行一行命令：

Bash

/book-to-skill 深度工作.pdf
/book-to-skill 卡片笔记写作法.pdf
/book-to-skill 认知觉醒.pdf

生成的结构大概是这样：

text

~/.claude/skills/
  deep-work/
    SKILL.md        ← 核心摘要，约5000 token
    ch01.md         ← 按需加载的章节文件
    ch02.md
    ch03.md
    ...
  zettelkasten/
    SKILL.md
    ch01.md
    ...
  cognitive-awakening/
    SKILL.md
    ch01.md
    ...

SKILL.md 不是内容摘要，而是认知框架。

里面是被结构化处理过的命名原则、思维模型和可操作方法。 每次对话时，Claude 只加载 SKILL.md + 当前相关章节，不会把整本书塞进上下文。

我第一次看到生成好的 SKILL.md 时，感觉很奇妙。

那本书不再是"躺在书架上的 300 页"， 而变成了一个可以随时被 Claude 调用的认知插件。

这个比喻我觉得很准确：

原来是"书"，现在是"模块"。

一个实际成本：每本书大约花费 $1 左右。

我觉得值。因为这个 Skill 文件是一次生成、永久复用的——只要你真的会在项目里用到它。

注意一个坑： 如果书的章节结构不清晰（比如只有罗马数字、或者只有大标题），分段效果会不干净，需要手动调整一下。

04 第二步：Obsidian 不只是笔记库，是 AI 的工作目录

很多人用 Obsidian 的方式是：

→ 存进去 → 忘掉 → 偶尔翻一下 → 感叹"好多笔记啊"

但在这套系统里，Obsidian 的定位是完全不同的：

它是 AI agent 的工作目录。 不是资料仓库，是可操作的知识空间。

我整理了 50 条和这次写作主题相关的笔记，大概分成这几类：

这些笔记并不完美。

有些只有三句话。 有些语气很随意，像在自言自语。 有些甚至带着情绪："这个方案真的烂透了……"

但它们很重要。

因为正是这些不完美的、随意的、带情绪的记录，让 AI 后来的输出开始有了"我"的味道。

文件夹结构（给你参考）

text

vault/
  00_Inbox/          ← 每天新进来的素材
  10_Books/          ← 读书笔记
  20_Concepts/       ← 核心概念 Wiki 页面
  30_Projects/       ← 进行中的项目
  40_Output/         ← 正在写的文章草稿
  90_Changelog/      ← 系统更新日志
  CLAUDE.md          ← AI 工作规则（重要！）

05 第三步：写一份 CLAUDE.md，给 AI 一个工作协议

这一步是这整套系统里，我作为程序员最有共鸣的地方。

在代码项目里，我们会写 README，告诉新人这个项目是什么、怎么跑、有什么约定。

那在知识库里，我给 Claude 写了一份 CLAUDE.md——

不是 prompt，不是系统指令，而是一份工作协议。

我的 CLAUDE.md 大概长这样：

Markdown

# 关于我
笔名：一只阿木木
背景：Java 后端程序员出身，现在专注 AI 知识管理
平台：公众号（深度内容）
# 当前项目
正在写一篇公众号文章：
「AI 第二大脑：从读书到跑通项目的完整系统」
# 表达规则
- 不用专家口吻，用建造者视角
- 温度 > 技术（讲故事，不炫技）
- 有细节、有截图、有踩坑
- 避免空泛形容词
- 多写"我是怎么做的"
- 不要总结式收尾，要有下一步行动
# 我不想要
- 工具测评风格
- "AI 改变一切"式标题党
- 没有我个人经历的泛泛而谈
# 当前 Vault 结构
（省略，即 vault 文件夹说明）

没有 CLAUDE.md 的时候，AI 会用它自己的默认风格回答我。

有了 CLAUDE.md，它开始理解： 我是谁、我要写给谁、我不想变成什么样。

这个文件不是一次写好的。 它会随着我对 AI 的理解越来越深，不断更新。

每一次更新，都是对"我要和 AI 如何协作"这个问题的一次更清晰的回答。

06 第四步：用 claude-obsidian 让知识图谱长出来

素材准备好之后，我做的第一件事，不是让 AI 直接写文章。

而是让它帮我把笔记组织成知识图谱。

我用的是 claude-obsidian 的 Obsidian Skills——它教会 Claude 如何原生操作 Obsidian：

写 Wikilinks、更新 frontmatter、创建概念页面、在笔记之间建立连接。

我给 Claude 的任务是：

text

请阅读 30_Projects 和 10_Books 里的相关笔记，
帮我完成三件事：
1. 提取和「AI 第二大脑」相关的核心概念
2. 为每个概念在 20_Concepts 里创建独立的 Wiki 页面
3. 在相关页面之间建立 wikilink

几分钟后，20_Concepts 文件夹里开始冒出一批新文件：

text

[[AI 第二大脑]]
[[知识资产化]]
[[可调用知识]]
[[个人知识操作系统]]
[[CLAUDE.md]]
[[book-to-skill]]
[[Builder in Public]]
[[Obsidian 工作流]]
[[知识复利]]

然后我打开 graph view。

我在这里停了几秒钟。

因为那一刻，我真的看到了一个知识网络在眼前成型。

那些原本散落在 50 条笔记里的想法——读书时记的、踩坑时写的、半夜突然想到的——开始有了连接。

不是因为我整理了，而是因为 AI 帮我发现了它们之间本来就有的关系。

我第一次感觉，知识库不只是"存东西的地方"， 而是一个有结构、会生长的网络。

07 第五步：用 Claudian 在 Obsidian 里直接工作

到了这一步，是整套流水线最关键的环节。

Claudian 是一个 Obsidian 插件，把 Claude Code agent 直接嵌进了你的 vault。

我没有再切换到终端、没有打开新的 AI 聊天窗口。

我就在 Obsidian 侧边栏打开 Claudian，输入：

text

请基于当前 vault 里和「AI 第二大脑」「知识资产化」
「Builder in Public」相关的笔记，
帮我设计一篇公众号文章大纲。
要求：
- 从真实困惑开始，不要从工具介绍开始
- 体现建造者视角，不是专家视角
- 有踩坑有细节，不要只有方法论
- 最后落到「普通人也应该拥有自己的知识操作系统」

然后我等了大约 20 秒。

大纲出来了。

和以前用 AI 写大纲的感觉完全不同。

不同在哪里？

它引用了我的笔记。

它在大纲里出现了一个小节：「我曾经以为把资料存好就够了」——那是我三周前写的一条踩坑笔记里的原话。

它写了「每次创作都像从零开始」——这是我在 00_Inbox 里随手记的一句自言自语。

它说「知识库不是收藏夹，是可以被调用的操作系统」——这是我在读完某本书后写的一句总结，放在 10_Books 里的某条笔记里。

那一刻我才意识到：

这不是 AI 在生成一篇文章。 这是 AI 在调用我过去两年的阅读和记录，帮我组织一次输出。

这才是「第二大脑」真正运转起来的感觉。

Claudian 的三个关键能力

我用到最多的三个功能：

① Inline Edit

选中某一段文字，快捷键触发，AI 直接在原地修改，有词级别的 diff 预览——我可以清楚看到它改了什么，不满意直接 Reject。

② @mention

我可以在对话里输入 @ 直接指向 vault 里的任意文件：

text

@10_Books/卡片笔记写作法.md
@30_Projects/AI第二大脑系统记录.md
@90_Changelog/Week01.md

让 Claude 在当前任务里直接调用这些具体文件。

③ Skills 调用

在对话里输入 /deep-work 或 /zettelkasten，激活对应的 Skill，Claude 会在推理时自动调用这本书里的框架。

08 第六步：人和 AI 一起改稿

初稿出来之后，我没有直接发布。

因为它还不是「我写的」，而是「AI 基于我的材料生成的」。

这两者有区别。

我花了大概一个半小时，逐段审阅，做了几轮修改：

改的过程里，我发现了一件有意思的事：

AI 写得很流畅，但它不会犹豫。

而真实的人是会犹豫的。

会在某个地方停下来说：「等等，这样说对吗？」 会反问自己：「我真的这样想吗？」

那些犹豫和自我质疑，才是让文章有人味的地方。

所以 AI 的工作是组织和展开，而我的工作是判断和注入灵魂。

09 最后的产出是什么

一篇完整的公众号文章。

但比文章本身更重要的，是这次实验给我的几个真实发现：

发现 1：知识库的价值，在于被调用的那一刻才体现

之前我以为，把笔记存好就是在积累资产。

这次才明白：笔记如果不进入项目，就还只是存档，不是资产。

发现 2：AI 输出的质量，取决于你给它的上下文质量

不是 prompt 越长越好，也不是技巧越多越好。

是你的笔记越真实、越具体，AI 越不容易说空话。

你喂给它什么，它就组合出什么。

发现 3：CLAUDE.md 是 AI 协作关系的起点

没有规则文件的时候，AI 会用默认的语气和结构回答你。

有了 CLAUDE.md，它开始参与你的项目，而不只是回答你的问题。

这个文件越写越清晰，AI 就越来越像「你的协作者」。

发现 4：人永远是最终的判断者

AI 可以组织、提取、连接、扩写、重构。

但哪些表达是「我的」，哪些段落该删，哪个细节值得保留，这些判断只有我能做。

AI 是我的搭档，不是我的替代品。

发现 5：不是这一篇文章，而是这条流水线

让我真正兴奋的，不是这一篇文章，而是这条流水线。因为一旦这条流水线跑通，下一篇文章、下一个项目、下一次产品设计，都可以复用。

系统一旦建好，每一次使用都在加密它，而不是消耗它。

10 这套系统的完整架构（一张图）

text

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              INPUT  输入层                   │
│   书 / PDF / 项目经验 / 踩坑记录 / 灵感碎片   │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│           book-to-skill  拆解层              │
│   PDF → SKILL.md + 章节文件                  │
│   一次生成，永久复用                          │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│         claude-obsidian  组织层              │
│   笔记 → Wiki 页面 → Wikilinks → 知识图谱    │
│   CLAUDE.md → AI 行为规则                    │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│             Claudian  执行层                 │
│   vault = agent 工作目录                     │
│   Chat / Inline Edit / @mention / Skills     │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│              OUTPUT  输出层                  │
│   公众号文章 / 项目文档 / 代码 / 产品方案     │
└─────────────────────────────────────────────┘

11 写给还没开始搭建的你

我知道看到这里，你可能会觉得：

「我懂了，但我还没有那么多笔记，也没有那么多 Skill。」

我想说：

不需要等到准备好了再开始。

我第一次跑这套流水线时，也只有几本书、几十条笔记。

系统不是「建好再用」的，而是「边用边建」的。

普通人用 AI 最大的误区，不是不会 prompt，而是：

每次都把 AI 当成一个临时的外包， 而不是一个长期的、了解你的协作者。

临时外包不需要上下文，不需要规则，不需要记忆。

但协作者需要。

你的 CLAUDE.md、你的笔记、你的 Skill，就是在给这段协作关系建立上下文。

建得越久，AI 就越懂你，你就越省力，输出就越像你。

这才是第二大脑真正运转的方式。

• 📌 「AI 第二大脑建造日志 #01」 → Build in Public

如果你也在搭自己的 AI 第二大脑，欢迎在评论区告诉我你现在遇到的最大问题。

因为：

你踩过的坑，可能正好是下一篇文章的起点。

我是【一只阿木木】——公开建造我的 AI 第二大脑。

普通人如何用 AI 搭建自己的知识操作系统？

一个程序员出身的知识工作者，公开记录自己如何用 AI 工具搭建个人知识系统、把读过的书和做过的项目变成可复用资产的全过程。

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我相信：在 AI 时代，每个普通人都该拥有一个自动生长的知识系统

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