Obsidian + AI 终极方案：Codex/ClaudeCode + VS Code + claudian + Obsidian CLI — Transcript
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- 0:00很多人都说
- 0:01Obsidian 是 AI 时代首选的知识管理工具
- 0:04因为它本质上是围绕本地 Markdown 文件来工作的
- 0:08内容天然就更容易被 AI 读取和处理
- 0:11也正因为这样
- 0:12Obsidian + AI 就变得非常重要：
- 0:14它不只是帮你聊天
- 0:16而是帮你整理、重组和自动化你的知识库
- 0:19但问题是
- 0:19Obsidian 接入 AI 的方法很多
- 0:22插件、IDE、CLI、MCP……看起来都能用
- 0:26但是又感觉无从下手
- 0:28所以
- 0:29本期内容我会先帮你梳理清楚所有主流方案
- 0:33在最后
- 0:34给你一套我目前认为最值得长期使用的 Obsidian + AI 工作体系
- 0:40Codex/ Claude Code+ Claudian + VS Code + Obsidian CLI
- 0:46这个方案
- 0:47兼顾体验、效率、成本和自动化能力
- 0:53Obsidian 接入 AI 的方法很多
- 0:56但先别急着记工具名
- 0:58真正重要的，不是“用了哪个工具”，
- 1:01而是这些工具分别在什么层面工作
- 1:04如果不先分层
- 1:05插件、IDE、CLI、Agent
- 1:08各种名词就会让人感觉头大
- 1:11所以在正式看各种方法之前
- 1:14我们先抓住两个核心问题：
- 1:16第一
- 1:17谁在驱动谁——是 AI 主动操作 Obsidian
- 1:21还是 Obsidian 把能力开放给 AI 调用；
- 1:24第二
- 1:25操作哪一层——是直接操作文件层
- 1:28还是在 Obsidian 的里面完成动作
- 1:31只要这两个维度确定了
- 1:33后面所有方法就比较清晰了
- 1:35基于这两个维度
- 1:36我们就可以把 Obsidian 接入 AI 的方案整理成一张四象限图
- 1:41这样一来
- 1:42每种方法的职责、边界和适用场景
- 1:45就会一目了然
- 1:47第一象限
- 1:48是 AI 主动在 Obsidian 层里工作
- 1:51也就是常规的 AI 插件
- 1:53比如 Copilot这一类
- 1:56它们通常围绕当前笔记、选区
- 1:59或者全库索引
- 2:00做问答、总结、改写和轻量 RAG
- 2:05它的优势是沉浸感很好
- 2:07最贴近 Obsidian 原生工作流
- 2:10适合你在写作时顺手让 AI 帮你补一句、改一段、解释一个概念
- 2:16但它的局限也很明显：权限比较轻
- 2:19不适合批量改名、移动文件、重组目录这种结构性任务；
- 2:24而且这些插件基本上都需要单独配置 API
- 2:28持续消耗 token
- 2:29部分功能还要额外付费
- 2:32所以这种方法适合日常写作、单篇内容处理和轻量问答
- 2:37如果你的目标只是让 Obsidian 更好写、更好问
- 2:41它够用；
- 2:42但如果你想让 AI 真正重构知识库
- 2:45更好的复用AI 会员订阅
- 2:47它就不够了
- 2:49目前我没有使用方法
- 2:51后面也不做具体展开了
- 2:53第二象限
- 2:55是 AI IDE(包括代码编辑器） 主动操作文件层
- 2:58也就是用 VS Code、Cursor、Trae 这类 AI IDE
- 3:02直接打开 Obsidian 的 仓库
- 3:04把整个知识库当成一个项目来处理
- 3:08这时候 AI 操作的对象
- 3:09主要是 Markdown 文件、YAML 元数据和文件夹结构
- 3:13而不是 Obsidian 里的视图和界面
- 3:16它的优势是文件层控制力非常强
- 3:19特别适合跨文件批量整理、统一命名、清洗标签、生成索引页
- 3:25甚至重组整个目录结构
- 3:27但它离 Obsidian 原生生态会远一些
- 3:31对双链、视图、插件状态的感知没那么直接；
- 3:35如果改动太激进
- 3:37就可能带来断链、目录混乱、引用关系变化等风险
- 3:43所以这一类更适合深度编辑、批量清洗、新库搭建和目录重构
- 3:48它像一支外部工程队，效率很高
- 3:51但施工前一定要备份
- 3:53最好配合 Git 使用
- 3:55中间这一层
- 3:56是我最想强调的混合方案：
- 3:58插件 + CLI 工具
- 3:59方法上
- 4:00可以用 Claudian、Terminal 插件这类方式
- 4:03把 Codex、Claude Code 这样的 CLI Agent 接进 Obsidian
- 4:07这里的关键不是“多一个聊天窗口”，
- 4:10而是 Obsidian 负责提供当前笔记、选区、文件夹这些上下文
- 4:16CLI Agent 负责真正执行跨文件任务
- 4:20这样一来
- 4:21你既能保留 Obsidian 里的沉浸式写作体验
- 4:24又能调用更强的 Agent 执行力
- 4:27去做整理、重写、生成索引和跨文件维护
- 4:32缺点是安装和配置更偏开发者路线
- 4:36而且权限比较高，最好配合 Git 备份
- 4:40并且给 AI 的指令要尽量明确
- 4:42所以这一类适合边写边整理、内容生产、跨文件任务和半自动知识库维护
- 4:50这也是我目前最喜欢的一种方法：
- 4:53既不完全离开 Obsidian
- 4:55也不被普通插件的能力边界卡住
- 4:58第三象限
- 4:59是 Obsidian 向外暴露文件层为主的能力
- 5:02也就是 MCP、API这类接口方案
- 5:05把 Obsidian 的文件读写、搜索、部分命令能力开放给外部 AI 或自动化工具
- 5:12你可以把它理解成：
- 5:13Obsidian 不再只是一个你手动打开的软件
- 5:16而是把一部分能力变成接口
- 5:19让外部系统按规则来调用
- 5:22它的优势是更结构化、更自动化
- 5:25适合接入脚本、工作流、多工具联动
- 5:28甚至搭建自己的知识管理系统
- 5:31但它的配置成本更高，也更偏开发者
- 5:35不太适合只想轻量使用 Obsidian AI 的普通用户
- 5:39所以这一类适合自动化工作流、跨应用集成、批量调用和开发者自建系统
- 5:47这种方法不是本期内容重点
- 5:50后面也不进一步演示了
- 5:52第四象限
- 5:53是 Obsidian 向外提供 Obsidian 层能力
- 5:56也就是 Obsidian CLI + AI Agent
- 5:59方法上
- 5:59是让 Agent 通过 Obsidian CLI
- 6:02调用 Obsidian 自己来执行搜索、写入、模板、日记、汇总等动作
- 6:08它和直接改文件最大的区别在于：
- 6:11不是 AI 绕过 Obsidian 去改磁盘
- 6:14而是 AI 通过 CLI 让 Obsidian 自己完成操作
- 6:18它的优势是更懂 Obsidian 的双链、标签、模板和插件状态
- 6:23也更适合做确定性的自动化任务；
- 6:26同时
- 6:27AI 不一定要反复读取整个文件库
- 6:30很多时候可以通过命令直接拿到结果
- 6:34所以也能降低 token 消耗
- 6:36缺点是配置门槛更高
- 6:38目前更偏终端和 Agent 工作流
- 6:41生态也还在演进
- 6:43所以这一类适合标签汇总、日记归档、批量整理、Canvas 或模板自动化
- 6:51以及更系统级的知识库任务
- 6:54如果前面几类是在增强“人怎么用 Obsidian”，
- 6:58这一类就是在增强“系统怎么自动做事”。
- 7:01接下来
- 7:02我重点分享下我目前正在用的几种方法：
- 7:05AI IDE 操作 Obsidian 仓库、插件 + CLI 工具、Obsidian CLI + Agent
- 7:12并沿着这条路线
- 7:13一层一层看清楚它们各自的能力边界
- 7:16最终得到一个Obsidian+AI 的最优的方法体系
- 7:23我们先看第一种进阶方法：
- 7:25用 AI IDE 直接打开 Obsidian 的仓库
- 7:28它的本质不是在 Obsidian 里聊天
- 7:31而是把整个知识库当成一个 Markdown 项目
- 7:34让 AI 直接处理底层文件
- 7:36Obsidian 很适合这种方式
- 7:38因为它的笔记本质上就是本地 Markdown 文件
- 7:42AI IDE 可以直接看到文件夹结构、笔记内容、标签、YAML 元数据和双链引用
- 7:49例如，在这个 Obsidian 仓库里
- 7:52我有一个文件夹叫 vscode+codex
- 7:55我现在分别用 Cursor、Google Antigravity
- 7:58还有 VS Code 打开同一个 Obsidian vault
- 8:02打开之后你会发现
- 8:04它们左侧都能看到同样的文件目录
- 8:08我们点进 vscode+codex 这个文件夹
- 8:12再打开里面的笔记文件
- 8:14这时候右侧显示的
- 8:16其实就是这篇 Obsidian 笔记对应的 Markdown 源码
- 8:20现在 AI IDE 很多
- 8:22比如 Cursor、Google Antigravity、Trae 这些
- 8:26但我自己主力用的
- 8:27还是 VS Code + Codex 插件
- 8:30原因也很简单：
- 8:32很多 AI IDE 本身就是基于 VS Code 体系做出来的
- 8:36而 VS Code 更纯净
- 8:38插件生态也更成熟
- 8:40再加上我已经有 Codex / ChatGPT 的会员订阅
- 8:44额度够用
- 8:45后面很多 AI 工作流也能复用这一套
- 8:48不用每个工具都单独再买一份
- 8:51接下来，我们直接上手看看
- 8:53AI IDE 到底能怎么帮我们整理 Obsidian 里的笔记
- 8:58我们选择这个刚刚打开查看笔记文件夹：
- 9:01vscode+codex
- 9:03我们发现这里的笔记：
- 9:05命名不统一、标签不统一、主题也比较分散
- 9:09这种任务如果手动整理会很麻烦
- 9:12但交给 AI IDE 就很适合
- 9:14这里我不是直接跟 AI 说“帮我整理笔记”，
- 9:18这样范围太模糊了
- 9:20我会先选中这个笔记文件夹
- 9:23把它的相对路径复制出来
- 9:25比如这里就是 vscode+codex
- 9:28然后把这个路径放进提示词里
- 9:31告诉 AI：
- 9:31vscode+codex
- 9:32整理这组杂乱笔记
- 9:35并自动生成一个索引页
- 9:37具体来说，AI 会帮我做三件事：
- 9:381
- 9:38统一命名
- 9:382
- 9:38移动到合适文件夹
- 9:393
- 9:40生成一个总览索引笔记
- 9:40执行完成后，可以看到文件名更统一
- 9:43目录更清晰
- 9:44还自动生成了一个总览索引页
- 9:47这就是 AI IDE 的优势：
- 9:49它不是只处理单篇笔记
- 9:51而是可以做跨文件、跨目录的结构整理
- 9:55虽然这种方法很强，但是
- 9:58如果改动太激进
- 9:59双链、引用关系和目录结构都可能被弄乱
- 10:03所以，使用这种方法的时候
- 10:05一定要注意安全
- 10:07因为它是直接修改底层文件
- 10:09所以建议记住三点：
- 10:11第一，大改之前先用 Git 备份；
- 10:14第二，先让 AI 输出计划，再执行；
- 10:18第三，一次只处理一个小文件夹
- 10:21不要直接全库重构
- 10:24刚才提到
- 10:25大改之前最好先用 Git 备份
- 10:28简单来说
- 10:29Git 可以帮我们记录 vault 的修改历史
- 10:32万一 AI 改乱了
- 10:34也方便回到之前的版本
- 10:36在 Obsidian 里
- 10:37我们可以通过社区插件接入 Git
- 10:41这里我打开社区插件市场，搜索 git
- 10:45找到 Obsidian Git 这个插件
- 10:48下载安装并启用
- 10:50这里还有一个很有意思的地方：
- 10:53当我们用 VS Code 或者其他 AI IDE 打开 Obsidian 仓库的时候
- 10:58不只能看到笔记文件
- 11:00还能看到
- 11:01obsidian 等隐藏配置文件夹
- 11:05这里面保存了很多 Obsidian 的配置
- 11:07比如插件配置、主题配置、工作区设置等等
- 11:12这就意味着
- 11:13AI IDE 不只是能帮我们整理笔记
- 11:15它还可以帮我们理解 Obsidian 背后的配置逻辑
- 11:20比如我现在想用 Obsidian Git 插件给我的 vault 做备份
- 11:25我就可以把
- 11:26obsidian 这个配置文件夹的相对路径告诉 AI
- 11:30然后问它：
- 11:33“我要使用 Obsidian-git 插件
- 11:35给我的 Obsidian 进行备份
- 11:37要怎么配置，帮我梳理完整的流程”
- 11:40这样 AI 就会根据当前 vault 的实际情况
- 11:43帮我整理出一套配置步骤
- 11:45我只需要参考它给出的流程
- 11:48就可以更快完成 Obsidian Git 的配置
- 11:50而不是自己一点点去翻文档、查教程
- 11:54所以我对 AI IDE 的理解是：
- 11:57它更像是一支外部工程队
- 11:59它不是只帮你改一篇笔记
- 12:01而是可以直接进入整个 vault
- 12:04帮你做批量命名、目录重组、标签清洗、生成索引页这些结构性的工作
- 12:10如果你只是想润色一篇文章
- 12:13那用 Obsidian 里的 AI 插件就够了
- 12:16但如果你要整理的是一批笔记
- 12:17甚至整个知识库
- 12:19那 AI IDE 就更合适
- 12:25这一部分，是我最想重点讲的方法：
- 12:27插件 + CLI Agent
- 12:29它的本质不是再装一个聊天插件
- 12:31而是让 Obsidian 提供当前笔记、选区、文件夹这些上下文
- 12:36再让 Codex CLI、Claude Code 这类 Agent 去真正执行任务
- 12:42前面我们已经用过 VS Code + Codex 插件
- 12:45这里我继续用 Codex
- 12:47只是把入口从 VS Code 插件
- 12:49换成 Codex CLI
- 12:51这样大家不用重新理解一套工具
- 12:53底层还是同一个 Agent
- 12:55只是这次它跑在终端里
- 12:57更方便接入 Obsidian Terminal、Claudian 这类插件
- 13:01安装也很简单，打开 terminal 终端
- 13:04执行这样一行命令装好
- 13:06输入 Codex，启动Codex
- 13:09第一次启动时完成登录授权
- 13:11就可以直接在 vault 目录里使用了
- 13:14这种方案可以分成三层
- 13:16第一层
- 13:17是直接在系统 Terminal 里进入 仓库目录运行 Codex；
- 13:21第二层
- 13:22是用 Obsidian 的 Terminal 插件
- 13:24把终端嵌进 Obsidian；
- 13:27第三层，就是用 Claudian这类插件
- 13:29把 CLI Agent 包装成 Obsidian 里的 AI 协作面板
- 13:34最基础的方法
- 13:35是直接用电脑自带的 Terminal终端
- 13:38切到 Obsidian vault 目录
- 13:41然后运行 Codex CLI
- 13:43这样 Agent 就可以直接读取和处理 vault 里的 Markdown 文件
- 13:47如果你不想切到外面的终端
- 13:49也可以用 Obsidian 的 Terminal 插件
- 13:53它就是把终端放进 Obsidian 里
- 13:55方便你一边看笔记
- 13:56一边跑 Codex CLI
- 13:59操作也很简单：
- 14:00这里按 Cmd + P
- 14:02打开 Obsidian 的命令面板
- 14:05如果是 Windows 系统，就是 ctrl+P
- 14:08搜索 terminal
- 14:10选择 这个 （Terminal: Open root directory in terminal: Integrated）
- 14:12就是：在以集成模式打开根目录
- 14:15这样就会在当前 vault 目录里
- 14:17直接打开一个内置终端
- 14:18（## 引出 Claudian：
- 14:19为什么它是重点）
- 14:19更进一步
- 14:20就是使用 Claudian 这类插件
- 14:23它的价值不是“多一个聊天框”，
- 14:26而是能把当前笔记、当前选区、当前路径直接带给 Agent
- 14:30让 Agent 围绕你正在处理的内容工作
- 14:34我们打开这个GitHub项目地址
- 14:37可以查看这个 claudian 项目的详情
- 14:41从这里，我们可以看到
- 14:43它支持 Claude Code 和 Codex CLI等主流的 Agent
- 14:49但 Claudian 这类插件
- 14:50不能像普通社区插件那样
- 14:53在 Obsidian 的官方插件市场里直接随便下载
- 14:57原因很简单：
- 14:58它不是一个只负责“读写文本”的轻量插件
- 15:01而是会突破 Obsidian 的原有体系
- 15:03去操作底层文件和外部命令
- 15:06也正因为它的权限更高、能力更强
- 15:09所以安装方式通常更偏开发者路线
- 15:12这类插件更像是一个“高权限协作接口”，
- 15:16而不是普通的功能按钮
- 15:19安装 Claudian 主要有几种方式
- 15:21第一种是用 BRAT，比较简单
- 15:24适合快速体验
- 15:25第二种是从 GitHub 手动下载插件文件
- 15:28再放到 Obsidian 的插件目录里
- 15:30这个方式比较稳，但需要自己操作
- 15:34第三种是从源码安装，更适合开发者
- 15:38也方便后面更新
- 15:40我这里用的是更省事的方法：
- 15:42直接让 Codex 帮我装
- 15:44我在 终端(Terminal) 里打开 Codex
- 15:46然后告诉它：
- 15:47在当前 Obsidian vault 里
- 15:50帮我安装 Claudian
- 15:52仓库地址是这个
- 15:53接下来
- 15:54下载、放到正确位置、安装依赖、生成插件文件这些步骤
- 15:59Codex 都会自动处理
- 16:02安装完成后
- 16:03我回到 Obsidian 插件列表里看
- 16:05暂时还没看到 Claudian
- 16:07这时候不用慌
- 16:09我用 VS Code 检查了一下
- 16:11发现插件其实已经装进去了
- 16:13只是 Obsidian 还没加载出来
- 16:16重启一下 Obsidian，再回到插件列表
- 16:19就能看到 Claudian 了
- 16:21启用它，就可以开始用了
- 16:24Claudian 的基础用法很直观
- 16:26它默认是以当前文件作为工作上下文
- 16:30我们也可以用 @ 去指定文件
- 16:33让它把某个笔记纳入协作范围
- 16:37另外
- 16:37选中的笔记内容也会被插件识别出来
- 16:41自动作为 AI 协作的上下文
- 16:43这就意味着，它不是盲目聊天
- 16:46而是会尽量围绕你正在处理的内容来工作
- 16:49就像在 VS Code 里一样
- 16:51我也可以让 claudian帮我整理这组杂乱的笔记
- 16:55我直接告诉 Codex：
- 16:56帮我整理这组乱笔记
- 16:57并生成一个索引页
- 17:00执行完以后
- 17:01这组原本散乱的笔记会变成一个清晰的小专题：
- 17:04文件名统一了
- 17:06笔记被放进合适的文件夹
- 17:08还会生成一篇总览索引
- 17:10方便我从一个入口快速查看和跳转
- 17:16这里再提醒一下
- 17:17claudian安全原则和前面 AI IDE 那一节是一样的
- 17:22不管你是用 VS Code + Codex
- 17:26还是用 Claudian + Codex CLI
- 17:28它们本质上都能直接修改你的 仓库(vault )文件
- 17:33所以我们不能一上来就让它改整个知识库
- 17:37最好先限定范围
- 17:39比如只处理某个文件夹、某几篇笔记
- 17:43或者一个非常明确的小任务
- 17:46如果任务比较大，先让它给计划
- 17:49确认之后再执行
- 17:51最后还是那句话：做大改动之前
- 17:54一定要先备份
- 17:56对我们来说，Git 备份就是底线保护
- 17:58这一步不能省
- 18:00除了 Claudian
- 18:01也可以关注 Obsidian-Agent-Client 这类插件
- 18:05它的思路类似，但支持的 Agent 更多
- 18:08包括 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode 等
- 18:14所以
- 18:15插件 + CLI Agent 最适合的场景
- 18:18是边写边整理、跨文件维护、内容生产和半自动知识库管理
- 18:24它兼顾了 Obsidian 的沉浸式体验和 CLI Agent 的执行能力
- 18:29是我目前最推荐的优先尝试的一种方法
- 18:32不过
- 18:33这一类方案本质上还是让 Agent 直接操作 vault 文件层
- 18:37下一节我们再看更进一步的方式：
- 18:40让 Agent 通过 Obsidian CLI
- 18:43调用 Obsidian 自己的能力来完成任务
- 18:48最后一种
- 18:48是 Obsidian CLI + Agent 调用
- 18:51它更像一条系统级执行链路
- 18:53而不是普通插件
- 18:55前面的方案更多是人自己在用工具；
- 18:57这一层更像是让 Agent 直接调用Obsidian系统能力
- 19:01它最大的价值，可以概括成三个词：
- 19:04节省 token、更加安全、自动化更强
- 19:07为什么会这样？
- 19:08因为它不是让 AI 去扫描整个 vault
- 19:11也不是让 AI 直接粗暴读写文件
- 19:15而是通过官方 CLI
- 19:17把指令发给正在运行的 Obsidian
- 19:20这样做的好处是
- 19:21AI 不需要反复读取大量上下文
- 19:24不用把整个笔记库都塞进模型里
- 19:27所以token 消耗会明显更低
- 19:30同时它也更安全、更稳定
- 19:33因为真正执行修改的是 Obsidian 自己
- 19:36不是外部工具在磁盘上随意改文件；
- 19:39这样更容易保持双链、模板、标签和内部状态的一致性
- 19:44所以你可以把它理解成：
- 19:47Obsidian 不只是一个笔记应用
- 19:49它开始通过 CLI 暴露出一层可以被 Agent 调用的系统能力
- 19:55如果说前面的方案是在增强“人怎么用 Obsidian”，
- 19:59那这一层就是在增强“系统怎么自动做事”。
- 20:03关于安装启用 Obsidian CLI
- 20:05我们可以参考这个Obsidian CLI 官方帮助页：
- 20:09主要分成三步：
- 20:11更新 Obsidian、启用 CLI、注册 CLI
- 20:16第一步
- 20:16我们先确认 Obsidian 已经更新到支持 CLI 的版本
- 20:20官方要求是 1.12 及以上
- 20:23不过我们实际操作时
- 20:25直接更新到最新版就可以了
- 20:28第二步
- 20:29我们要在 Obsidian 里把 CLI 开关打开
- 20:32这里本质上是告诉 Obsidian：
- 20:35我允许你暴露命令行入口
- 20:39第三步，注册 CLI
- 20:41我们在通用设置中，找到：
- 20:42命令行界面（Command line interface）
- 20:44点击开启之后，会弹出一个提示
- 20:47大概意思是：把 CLI 设置到终端里
- 20:51这里直接点确认注册（register ）
- 20:53注册完成后
- 20:54终端就能识别 obsidian 的命令了
- 20:58最后
- 20:58我依然使用 terminal 插件打开终端
- 21:01然后输入并执行：obsidian help
- 21:05如果正常识别有结果输出了
- 21:08就说明 Obsidian CLI 启用成功了
- 21:11还有一点要注意
- 21:13Obsidian CLI 不是脱离 Obsidian 运行的
- 21:16它需要桌面端 Obsidian 保持开启
- 21:19在让 Agent 正式接管之前
- 21:21我们先在终端里手动跑几个 Obsidian CLI 命令
- 21:26感受一下它到底能做什么
- 21:28先试一个最直观的动作：
- 21:31打开今天的日记
- 21:32在 terminal 终端中
- 21:33我输入并执行了这个命令
- 21:36Obsidian 这边就自动跳到了今天的日记
- 21:39我这里先随便写一点内容
- 21:42方便等会儿继续测试
- 21:44接着，在这个笔记中
- 21:45我再追加一条任务
- 21:47我又输入并执行了这个命令
- 21:50再回到日记笔记
- 21:51我发现这个日记笔记已经添加了新内容：
- 21:55CLI test
- 21:56最后，我再试一下搜索
- 21:58我输入并执行这个命令
- 22:00终端这里直接返回了相关笔记的路径
- 22:03这里的关键是
- 22:05AI 不需要自己把整个 vault 都读一遍
- 22:08而是可以通过 Obsidian 的搜索能力
- 22:11拿到匹配结果
- 22:12到这一步，我们就能直观感觉到：
- 22:15这不是在“模拟操作”，
- 22:17而是真的在控制 Obsidian
- 22:20Obsidian CLI 特别适合让 AI Agent 来调用
- 22:23那么
- 22:24Agent 怎么知道该用哪些命令、怎么用呢？
- 22:28就靠 Agent Skill
- 22:29这里我们使用 Obsidian 官方的 Agent Skills
- 22:33我将 Obsidian skills 下载到当前 Obsidian 仓库同一个目录下面
- 22:38我告诉claudian：在当前目录
- 22:40给我下载 Obsidian skills
- 22:42AI 执行完之后
- 22:44提示 Obsidian Skills 已经安装完成了
- 22:47我切到 VS Code 看一下
- 22:49当前 vault 里已经有了 Skills 文件
- 22:52现在，我们开始进入这一节的核心：
- 22:55利用 Agent + Obsidian skills + Obsidian CLI
- 23:00完成一个自动化任务
- 23:02例如：我读取这篇网页文章
- 23:04并保存到Obsidian 仓库
- 23:06并生成阅读笔记和 canvas
- 23:07用图形化方式展示 Obsidian CLI 的工作流
- 23:09这里我继续用 Claudian 来发起任务
- 23:12不过要先说明一下：
- 23:13Claudian 不是这一节的重点
- 23:15Claudian 本身当然也可以直接读写 vault 文件
- 23:18但我这里真正想演示的是另一条链路：
- 23:21让 Agent 尽量通过 Obsidian CLI 调用 Obsidian 的能力
- 23:25而不是简单绕过 Obsidian
- 23:27直接在本地文件系统里写文件
- 23:30所以在这个例子里
- 23:31你可以把 Claudian 理解成“发起任务的 Agent 入口”，
- 23:35而 Obsidian CLI 才是连接 Agent 和 Obsidian 的系统接口
- 23:39我告诉 AI如下：
- 23:40请使用 Obsidian CLI
- 23:42把这个网页内容整理到我的当前 Obsidian vault 中：
- 23:45保存原文、生成阅读笔记、生成canvas
- 23:49文件放到指定的文件夹
- 23:51不要只在文件系统直接写文件
- 23:54网页和skills如下
- 23:56任务也不是一次就完全成功
- 23:59比如最开始原文和阅读笔记都生成了
- 24:02但 Canvas 打开失败了
- 24:04这时候我继续让 Agent 根据错误修复
- 24:07最后 Canvas 也成功展示出来
- 24:10这一节我用的是 Claudian 来演示
- 24:12但重点其实不是 Claudian 本身
- 24:15只要是本地 Agent
- 24:16只要它能调用 Obsidian CLI
- 24:19就可以接入这套流程
- 24:21比如 Codex App、Codex 的 VS Code 插件、Codex CLI、Claude Code等等
- 24:28都可以做类似的事情
- 24:30这样一来
- 24:31Obsidian 就不只是一个笔记应用
- 24:34而是可以被 Agent 自动调度的知识系统
- 24:37所以，如果前面的方案是在增强“人”，
- 24:40那这一层就是在增强“系统”。
- 24:45最后我们总结一下:Obsidian 接入 AI
- 24:48并不是只有一种方式
- 24:49而是从“辅助使用”到“系统级自动化”的一条连续升级路径
- 24:54在我这套体系里
- 24:55Codex 是最核心的底层能力
- 24:58因为它不只是一个工具
- 24:59而是一个真正的 Agent 执行引擎
- 25:01当然
- 25:02如果你平时主要用 Claude Code
- 25:04也可以直接用 Claude Code 来替换 Codex
- 25:06复用这套思路
- 25:07围绕Codex，已经有了比较成熟的生态
- 25:10所以我们很多时候并不需要额外再装一堆工具
- 25:14也不需要到处配置 API
- 25:16对我们来说，理想状态是：
- 25:18尽量只保留一套 AI 会员订阅
- 25:20尽量少折腾，尽量让能力保持统一
- 25:23这样
- 25:24Obsidian + AI 才能真正做到简单、高效、能力强
- 25:27而且成本也足够低
- 25:29如果你只是想看 Obsidian 的底层文件
- 25:32或者批量整理 vault 文件
- 25:34那么可以用 VS Code+ Codex插件
- 25:37直接去操作文件层
- 25:39如果你希望保留 Obsidian 里的沉浸式体验
- 25:42同时又想用到 Codex 的 Agent 能力
- 25:44可以通过 Claudian 插件来调用 Codex CLI
- 25:48如果你想做更强的自动化
- 25:50可以让 Codex 作为 Agent 主体
- 25:52通过 Obsidian CLI 去控制 Obsidian
- 25:55至于你从哪里发起任务
- 25:57VS Code 插件、Obsidian 插件、CLI 工具
- 26:00或者独立 App 都可以
- 26:02本质上只是入口不同
- 26:04如果你觉得本期内容对你有帮助
- 26:07欢迎点赞、订阅、转发
- 26:09如果你在实操过程中遇到问题
- 26:12也欢迎在评论区留言
- 26:14我是明立非 Mingnify，我们下期再见
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This page contains the full transcript of Obsidian + AI 终极方案：Codex/ClaudeCode + VS Code + claudian + Obsidian CLI by 明立非 · Mingnify | Indie Maker, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 1,293 words across 580 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.
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