Obsidian+AI+飞书：搭建一个会自进化的知识库-尧图网站建设

📅 发布时间：2026/7/1 4:40:38

预计字数：4800 字阅读时间：14 分钟难度等级：⭐⭐（小白友好，有终端基础更佳）

核心价值：跟着做，你也能用 Obsidian+AI+飞书搭一套知识不流失、自动整理、手机随时查的个人知识库

说个扎心的事实。

你收藏了上百篇文章，几十条灵感，各种教程和笔记。

但你打开手机翻了一圈，发现要用的时候还是找不到、想不起、串不起来。

不是你记性差。是你的知识根本没被"管理"过，只是被"堆"在了某个地方。

——

但这不是你的问题。是时代变了。

两年前，你一天收藏两篇文章，靠脑子记住放哪了就够了。

现在你一天刷到二十篇值得收藏的内容，光靠脑子已经管不过来了。

AI时代最稀缺的能力不是获取信息，是管理信息。

谁先搞定这个，谁就能从信息焦虑里脱身。

我现在的知识库是怎么跑的？

三个东西各干各的事：

Obsidian 负责沉淀和备份
飞书负责收集和移动端交互
AI 负责整理和执行

它们通过一个叫 AGENTS.md 的文件连接在一起，形成一个能自己运转的系统。

今天我把整个搭建过程拆开讲，小白也能跟着做。

先搞清楚：三个工具分别干什么

先别急着装软件。花一分钟理解一下这套系统的分工逻辑，后面每一步你都知道自己在干嘛。

1. Obsidian = 知识仓库

所有沉淀下来的东西，全部以 Markdown 文件的形式存在你的电脑上。

不是存在云端、不是存在某个App里，是实实在在的本地文件。

好处是什么？不依赖任何一家公司的服务器。

Obsidian 关门了，你的文件还在。

而且因为是纯文本，AI 可以直接读写，不需要调什么 API。

2. 飞书 = 收集器和移动端入口

手机上看到一篇好文章、开会有个要点要记、突然冒出个灵感——飞书来收。

飞书还有个杀手级能力：发一个链接给它，它能自动解析内容。

这意味着你在手机上随手转发的文章，不是存个链接就完事了，而是能把正文提取出来。

3. AI Agent = 图书管理员 + 执行者

你写一份 AGENTS.md 文件，告诉 AI 这套知识库的结构、规则、怎么整理。

AI 就会按照这个规则，自动把飞书收集来的东西归档到 Obsidian 里，定期整理，生成总结。

它不是一次性干完就跑。是每次打开都能接着干。

我自己的 AGENTS.md 开头就是这样的：

# Core Identity - 用户：大象 - 角色：AI 共学主理人 / 内容创作者 / 系统操盘者 - 核心目标：3 年服务 3000 名学员 - 主事实源：Obsidian 根目录 `/Users/dx/Hermes-agent`

就这几行，AI 就知道它该把所有知识沉淀到 /Users/dx/Hermes-agent 这个目录下，而不是随便找个地方写。

概念卡片：

AGENTS.md 就是你给 AI 写的"工作手册"。

告诉它你是谁、你的项目在哪、你希望它按什么规则帮你干活。

写在项目根目录，AI 每次启动都会自动读取。

搭建第一步：建好 Obsidian 目录结构

打开终端，创建你的知识库根目录：

mkdir -p ~/my-knowledge-base cd ~/my-knowledge-base

然后建目录结构。

我的实际结构有 20 多个分区、2000+ 个 Markdown 文件，但对你来说，先用一个最小可用版本：

mkdir -p 00-核心规则 mkdir -p 01-输入收集 mkdir -p 02-知识沉淀 mkdir -p 03-输出成果 mkdir -p 04-每日总结

四个目录的分工：

00-核心规则 — 放 AGENTS.md，AI 的行为准则
01-输入收集 — 飞书同步过来的原始素材、文章、灵感
02-知识沉淀 — AI 整理后的结构化知识
03-输出成果 — 文章、报告、教程等成品
04-每日总结 — AI 每天自动生成的日报和周报

用 ls 确认一下：

ls ~/my-knowledge-base

你会看到：

00-核心规则 01-输入收集 02-知识沉淀 03-输出成果 04-每日总结

打开 Obsidian（没装的去 obsidian.md 下载，免费），点"打开文件夹"，选 ~/my-knowledge-base。

现在你的知识库就有了。

为什么要分目录而不是全堆在一起？

因为 AI 需要知道"新东西该放哪里"。

你给它一个清晰的目录结构，它就能按规则自动归档。

没有结构，AI 就只能往一个地方塞，时间一长就是一锅粥。

说个我的教训。我最开始建知识库的时候，图省事，就建了一个 notes/ 目录，所有东西全往里扔。

结果 AI 帮我整理的时候，一篇关于 Claude Code 的技术笔记和一份会议纪要被合并到了同一个文件里。

我那天花了半小时手动拆开。

从那以后我就知道，目录结构不能偷懒，这是AI能帮你干活的前提。

搭建第二步：写 AGENTS.md，给 AI 立规矩

这一步是整个系统的灵魂。

在 00-核心规则/ 目录下创建 AGENTS.md：

cat > ~/my-knowledge-base/00-核心规则/AGENTS.md << 'EOF' # 我的知识库规则 ## 我是谁 - 我是一个正在学习AI的普通人 - 知识库根目录：`~/my-knowledge-base` ## 目录分工 - 01-输入收集/：飞书同步过来的原始素材 - 02-知识沉淀/：整理后的结构化笔记 - 03-输出成果/：文章、报告等成品 - 04-每日总结/：每日自动生成的总结 ## AI 的职责 1. 收到新素材时，自动归档到 01-输入收集/ 2. 每天整理一次，把有价值的内容提炼到 02-知识沉淀/ 3. 生成每日总结到 04-每日总结/ 4. 所有操作必须以 Markdown 格式保存 ## 红线 - 不删任何已有文件 - 不修改 00-核心规则/ 里的内容 - 不确定归哪类的，放 01-输入收集/ 等我确认 EOF

为什么叫 AGENTS.md？

因为这个文件格式最早来自 Claude Code 的规范：

任何以 AGENTS.md 命名的文件，AI Agent 启动时会自动读取。

不只是 Claude Code，Codex、Cursor 等主流 AI 编码工具都认这个约定。

Claude Code 官方文档明确推荐在项目根目录放置 AGENTS.md 来定义 Agent 行为规范。
Codex（OpenAI）同样使用 CLAUDE.md/AGENTS.md 作为项目指令入口。

这已经成了事实上的行业标准。

说白了，这就是你的"个人数字宪法"。AI 尊重它，因为它一上来就读到它了。

写到这一步，你可能会觉得：规则写了这么多，是不是太麻烦了？

不麻烦。其实你只要记住一件事——告诉AI三样东西：你是谁、你的东西在哪、什么该做什么不该做。

剩下的AI自己会判断。

上面那段 AGENTS.md 看着长，但核心就这三句。

我自己的 AGENTS.md 有 300 多行，那是因为我跑了半年多，踩了很多坑才补上去的。

你刚开始写20行就够。

搭建第三步：飞书收集器，手机端的灵感入口

这一步分两部分：飞书端配置和 AI 自动同步。

飞书端：建一个知识收集群

1. 打开飞书，创建一个新群聊，名字随便，比如"知识收集箱"
2. 这个群就是你的"收件箱"——任何你觉得有用的东西，随手转发到这里

飞书能做什么？

链接解析：直接把一篇公众号文章的链接发到群里，飞书会自动抓取标题和摘要
文字记录：开会时随手打字记录要点，比打开电脑快多了
图片/文件：截图、PDF、文档，直接往群里丢

这比你在微信里发给自己然后找不到强太多了。

微信的消息是一维的时间线，没有结构；飞书的群聊可以配合 AI 做结构化提取。

AI 同步：把飞书的内容自动搬进 Obsidian

这里有两种方式，看你的技术水平选一个：

方式 A：用飞书 API 自动同步（需要写一点代码）

飞书提供了开放的 API，可以让 AI 定时读取群聊消息。你需要的工具：

一个 AI Agent（Claude Code / Codex / Cursor 都行）
飞书开放平台的应用凭证

核心流程就是：AI 定时读取飞书群消息 → 提取内容 → 写入 Obsidian 的 01-输入收集/ 目录。

方式 B：手动+半自动（零代码，推荐小白从这个开始）

不用急着上自动化。先把手动流程跑通：

1. 看到好文章 → 转发到飞书"知识收集箱"群
2. 每天晚上，打开 AI Agent，说一句："把今天飞书群里收集的内容整理到 Obsidian"
3. AI 会读取飞书内容，按 AGENTS.md 的规则归档

这个流程跑一周，你就知道自己最常收集什么类型的知识，哪些目录需要调整。

先手动跑通流程，再考虑自动化。

不是所有事情都需要自动。

手动操作的过程本身就是你对知识库的"整理思考"。

搭建第四步：AI 自动整理——让知识库"活"起来

当你的 Obsidian 里积累了一些内容后，这一步就是让 AI 来干活了。

写一个整理脚本

在你的知识库根目录创建一个脚本：

cat > ~/my-knowledge-base/scripts/daily-organize.sh << 'EOF' #!/bin/bash # 每日整理脚本 - 由 AI Agent 执行 cd ~/my-knowledge-base echo "=== 开始每日整理 ===" echo "1. 扫描 01-输入收集/ 中的新文件" echo "2. 按主题分类" echo "3. 提炼要点，写入 02-知识沉淀/" echo "4. 生成今日总结到 04-每日总结/" echo "=== 整理完成 ===" EOF chmod +x ~/my-knowledge-base/scripts/daily-organize.sh

这个脚本本身不会自动跑——它是一个提示文件，告诉你（和 AI）每天该做什么。真正执行的是 AI Agent。

AI 的每日工作流

你每天跟 AI Agent 说一句话就行：

执行今日知识库整理。按 AGENTS.md 规则，把 01-输入收集/ 中今天的新内容归类到 02-知识沉淀/，生成总结到 04-每日总结/

AI 会：

1. 读取 AGENTS.md 了解规则
2. 扫描今天的输入文件
3. 按主题归档（比如技术类的放技术目录，运营类的放运营目录）
4. 提炼关键要点
5. 生成一份每日总结

每次操作都会留下 Markdown 文件，可追溯。

这就是"自进化"的意思

不是一次性搭好就不管了，是 AI 每天都在帮你整理、提炼、归类，知识库越用越有结构。

搭建第五步：让 AI 学会"蒸馏"——从信息到知识

"蒸馏"是我很喜欢的一个词。

原始信息是海水，蒸馏之后是淡水。

你收藏了100篇AI文章，大部分内容是重复的、低信息量的。

AI 帮你过滤掉噪音，留下精华——这就是蒸馏。

实操：让 AI 给你做内容蒸馏

在你收集了一周的文章后，给 AI Agent 下这个指令：

读取 01-输入收集/ 目录中本周所有文章。 对每篇文章： 1. 提取核心观点（不超过3条） 2. 判断信息价值（高/中/低） 3. 高价值内容：提炼为独立知识卡片到 02-知识沉淀/ 4. 低价值内容：标记为 _archive/ 备查 5. 生成周报到 04-每日总结/

AI 做完之后，你会看到 02-知识沉淀/ 里多了一些精炼的知识卡片，04-每日总结/ 里多了一份周报。

一个实际的例子

我自己的系统里，memory/ 目录（对应知识沉淀层）有 229 个 Markdown 文件，13-每日总结/ 有 152 个日报文件。这些不是我自己一个一个手写的，是 AI 过去几个月按照 AGENTS.md 的规则自动沉淀下来的。

到这里你可能想问：非要用 Obsidian 吗？

你可能一路跟到这里，心里有个问题一直没问出口——

我用 Notion 不行吗？

行。但有一个关键区别。

Notion 的数据存在云端，存在 Notion 的服务器上。

你把文章、笔记、灵感都放进去，看起来很整齐，但有一个问题：AI 不能直接读写你的 Notion 文件。

你想让 AI 帮你整理知识，你得要么导出、要么调 API、要么用插件——多了一层转换，多了一个出问题的环节。

Obsidian 不一样。

你的知识就是本地的一堆 .md 文件，躺在你的硬盘上。

AI 直接读写文件，就像你自己打开记事本写东西一样简单。

没有中间商，没有 API 调用，没有格式转换。

还有一个事。

我前面提了 AGENTS.md——这个文件约定是 Claude Code、Codex 这些工具认的行业标准。

它们默认去读你目录下的 .md 文件。

如果你用 Notion，这个生态你就接不上。

所以我的判断是：如果你只是记笔记，Notion 够用；

但如果你想让 AI 帮你管知识，本地 Markdown 是刚需。

这就是我选 Obsidian 不选 Notion 的原因。

不是它更好，是这个场景下它更合适。

反直觉的真相：

你以为你需要一个功能更强大的笔记工具。

其实你需要的是让AI能直接操作你的文件。

功能多不等于好用——能用才是关键。

速查表：搭建你的知识库

步骤	做什么	用什么工具
1	建目录结构	终端 mkdir
2	写 AGENTS.md 规则文件	任何文本编辑器
3	打开 Obsidian	Obsidian（免费）
4	飞书建收集群	飞书 App
5	日常收集	手机飞书转发
6	AI 整理归档	AI Agent（Claude Code/Codex/Cursor）
7	AI 蒸馏提纯	AI Agent + AGENTS.md 规则

最简启动路径：

今晚花 10 分钟建好目录 + 写好 AGENTS.md + 装好 Obsidian。

明天开始在飞书群里随手转发好内容。

第三天开始让 AI 帮你整理。

一周后你就会发现——以前散落在各处的知识，开始有秩序地流动了。

最后说一句

这套系统不复杂。

三个工具，一个规则文件，一个每天跑一次的整理流程。

但我想说一句可能不太好听的话：工具只是放大器。

你愿意花心思整理，AI 帮你放大十倍。

你不愿意，再好的系统也只是一个空架子。

知识管理不是技术问题，是习惯问题。

这套系统只是给你一个起点。

真正让知识库"活"起来的，是你每天往里面丢东西的习惯。

先跑起来，边用边改。

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作者：大象-推动 AI 共学，让普通人轻松上手AI