我的知识管理系统
历史版本
2025 版本已归档至 我的知识管理系统-2025
2026 工具栈
从去年的多工具方案精简为 Claude Code + Obsidian 一体化方案，去掉了 flomo、简悦、Notion。
核心理念：知识库里只放自己懂的内容
AI 帮你发现链接、扩展思路、定期复习，但知识的主体必须经过自己消化。不是 AI 摘要堆砌，而是你自己理解后的表达。
输入
日常信息流
| 渠道 | 用途 | 频率 |
|---|---|---|
| RSS | 技术博客、newsletter、专栏 | 每日 |
| 掘金、虎嗅等榜单 | 行业热点、趋势感知 | 每日 |
| 得到、微信读书 | 书籍深度阅读 | 每日 |
| 小报童订阅 | 付费专栏精选 | 随更新 |
| 少数派、邮件订阅 | 工具方法、优质长文 | 每隔几天 |
| github | star 动态、开源推荐 | 每日 |
| Web Clipper | 网页剪藏 → 剪藏/ | 随用 |
防囤积
AI 时代很多内容是同一信息翻来覆去的 AI 重加工，专注自己喜欢的方向钻研，避免陷入囤积癖。
稍后读处理
还没来得及读的文章，不要直接丢进 剪藏/，而是：
- 先扔进稍后读 ，（简悦、chrome 阅读清单都行）
- 加一句备注：为什么想读？想从中得到什么？（参考米斯特软的方法）
- 定期清理：每周扫一眼稍后读列表，超过 2 周没读的果断删掉 — 如果 2 周都没动力读，说明没那么重要
- 读完后分流：
- 有收获 → Claude Code 提炼成卡片 → 删掉原文
- 一般般 → 摘一句金句记行思录 → 删掉原文
- 纯浪费 → 直接删
剪藏判断标准
遇到一篇文章，问自己两个问题：
- 这个信息 3 个月后还有用吗？ — 如果只是资讯/热点，读完就过了，不值得剪藏
- 我能用自己的话复述核心观点吗？ — 如果能，说明已经内化，直接记卡片；如果不能但觉得有价值，才剪藏
值得剪藏：方法论、框架思维、深度案例分析、反直觉观点、可复用的技术方案
不值得剪藏：新闻资讯、AI 翻炒文、情绪驱动内容、纯工具介绍（收藏链接就够）
存储 & 处理
| 工具 | 定位 | 说明 |
|---|---|---|
| Obsidian | 唯一知识库 | 卡片、行思录、读书笔记、剪藏全部在这里 |
| Claude Code | AI 辅助 | 发现笔记间隐藏链接、扩展思路、定时复习（/spaced-review）、自动化整理 |
输出
| 平台 | 形式 | 说明 |
|---|---|---|
| 小红书 | 图文卡片 | 知识卡片化输出，适合碎片化传播 |
| 其他平台 | 待定 | 根据小红书效果逐步扩展 |
核心原则
- 一个库，一个工具：Obsidian 是唯一的知识存储，不再分散到多个平台
- 知识主体是自己：笔记里只放自己消化过的内容，AI 不代为”理解”
- AI 是助手不是作者：发现笔记间隐藏链接（
/discover）、扩展思路、定时复习（/spaced-review）、自动化整理、提问学习法（/sigma） - 先输入再输出：信息流 → 自己理解后记卡片 → 输出到小红书
知识流转
RSS / 榜单 / 小报童 / 邮件 / GitHub / 读书
↓
Web Clipper 剪藏 → 剪藏/
Claude Code 提炼素材 → 自己理解后写卡片
↓
闪念/Inbox.md（碎片想法收件箱，单文件新条目置顶）
↓ 超过 30 条就停手，只处理不新增
行思录/日复盘（每日结构化记录）
↓
主题卡片（卡片/）
↓
索引 / MOC（索引/）
↓
输出 → 小红书等平台
闪念 Inbox 规则
所有碎片想法、灵感、随手记都写进 Inbox，而不是分散到多个文件。
- 新条目置顶，不用想标题和格式
- 超过 30 条就停手，只处理不新增——物理压力强迫整理
- 处理方式三选一：
- 值得深挖 → 提炼为 卡片
- 跟已有知识相关 → 加
[[]]链接，留在 Inbox - 过了就没用 → 直接删除
每日记录
使用
/daily-learning-journalskill 自动汇总当日学习内容，数据来源就是 Claude Code 中的交互记录。
记录方式
- 主要：Claude Code 日常使用中积累的对话、代码、研究内容，通过 skill 自动提取生成行思录
- 补充：手动补充碎片想法到行思录（
cmd + H）
记录内容
卡片命名与组织
- 新笔记默认进入
卡片/目录 - 使用
[[wikilink]]建立关联 - 定期回顾，将成熟主题整理到
索引/中的 MOC
读书笔记
读完一本书后，用 Obsidian WeRead Plugin将微信读书/得到的划线笔记提炼到 读书记录/，参考 读书笔记。
参考：他人的信息管理方式
- 米斯特软：略读 → 有兴趣则存 Readwise Reader，保存时强制写「为什么想读？想得到什么？」，带着问题阅读。开源库存 Raindrop，读书笔记通过 NotePal 同步到 Readwise。
- 万维刚老师的信息管理：以「问题驱动」阅读，先想清楚要解决什么问题，再带着目的去读。
- LLM 吞噬一切，我用 AI 长出来的那些工具：高度自动化的 AI 工具链，值得学习 todo