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@BaiBtw · 2026-10-14 06:15

AI 知识库有个挺实在的玩法：把收藏夹里的资料，变成会持续更新的 Markdown wiki。 2026年4月分享的一套流程，分五步： ① 先存原料。文章、论文、代码仓库、数据集和图片放进 raw 目录；网页转成 Markdown，相关图片也留本地。 ② 再编知识库。让 LLM 写摘要、保留回链，按概念整理条目并相互链接。Obsidian 负责看，模型负责写和维护。 ③ 拿它做研究。在约100篇文章、40万英文词的个人案例里，模型靠索引和简短摘要找到相关材料，尚未用上复杂 RAG。 ④ 答案继续入库。输出可以是 Markdown、Marp 幻灯片或图表；有用的结果存回 wiki，下次提问就能接着用。 ⑤ 定期查漏。找内容矛盾、联网补资料、挖概念之间的联系；查询更复杂时，再加能通过 CLI 调用的小搜索工具。 这套流程的重点，是把资料、提问和研究结果接起来，让 wiki 随着使用继续积累。

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