我花了一整年，把“用 AI 思考”这件事，做成了一个可以运行的系统：Claude Code 直接跑在我的 Obsidian Vault 上。
它不只是帮我写字，而是在提取概念、追踪推理、建立连接——把我的思考变成一个“活体网络”。
0. 先说结论：你还在用 2023 的 AI
很多人对 AI 的用法还是：
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Prompt 输入 -
答案输出 -
会话结束 -
记忆归零
而我现在几乎只在 Vault 里工作。
因为我的 Markdown 文件：
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记录了我发现过的一切（结构化） -
自带“情境上下文注入”（situational context injection） -
能在需要时把相关内容喂给模型做 in-context learning -
让智能体像读代码库一样读知识库
我用一个 Vault Index 帮智能体决定“该拉哪些笔记进上下文”。
这和 Claude Code 决定“该加载哪些 Skills”是同一套模式。
认真想想：每条笔记某种意义上都是一个 skill——被精心整理过的知识块，在相关时刻被注入。
更深一层：Vault 编码的不是“你想过什么”，而是“你如何思考”。
方法论，成为系统的一部分。
1. 这不只是笔记：这是你完全拥有的系统
这套东西“只是 Markdown 文件”。
-
纯文本 -
你完全拥有 -
任何编辑器都能读 -
任何 AI 都能处理 -
某个 App 消失也不影响（Obsidian 只是一个窗口）
这就是我想要的：AI 作为思考伙伴（thinking partner），而不是写作助手（writing assistant）。
2. 知识 = 代码？（我突然意识到这件事）
我发现：知识库（knowledge base）和代码库（codebase）非常像：
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都是由文本文件组成的文件夹 -
都有约定、模式、规范 -
都靠“关系”建立可用性（import / link） -
都适合让智能体去“导航 + 操作”
Vibe coding 改变了写软件的方式：AI 处理实现，你专注方向。
同样的迁移也发生在知识工作：
你不再“做笔记”。你在运营一个会做笔记的系统。
3. 什么是 Vault？
Vault 就是一个互相链接的 Markdown 文件夹。示例结构：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linemy-vault/├── 00_inbox/ # capture zone, zero friction├── 01_thinking/ # your notes and synthesis│ └── notes/ # individual thinking notes├── 02_reference/ # external knowledge│ ├── tools/ # tool documentation│ ├── approaches/ # methods and patterns│ └── sources/ # external knowledge├── 03_creating/ # content in progress│ └── drafts/├── 04_published/ # finished work archive├── 05_archive/ # inactive content├── 06_system/ # templates and scripts├── CLAUDE.md # teaches the ai your system└── attachments/ # images and files
文件之间用 [[wiki links]] 连接，形成思想网络。
-
当你在一条笔记里写 [[quality is the hard part]] -
Obsidian 会生成一个可点击链接，指向同名笔记 -
智能体可以沿链接跳转，在相关想法之间穿行 -
它会发现你自己都忘了存在的连接
4. 如何写“好笔记”：链接要写进句子里
链接的写法很关键。
多数人把引用放在底部，像脚注：
“这与质量有关，参见 quality-note。”
不要这样。要把链接织进思路里：
“因为 [[quality is the hard part]]，我们必须把重点放在筛选（curation）上。”
这样做有两个结果：
-
链接成为思考的一部分（不是附录） -
智能体能通过“跟随链接”跟随你的推理路径
5. 笔记必须“可组合”：像乐高一样
写“可独立成立、可拼装”的笔记。
规则很简单：
-
如果有人从一个链接跳进来 -
他不应该必须再读 5 条笔记才能看懂 -
如果做不到，就把它拆分
把笔记当作 Lego：
-
每块都完整 -
但能拼成更大结构 -
当你的笔记如此工作时，“网络本身”就变得有价值
6. AI 不会自动理解你的哲学：你必须教它
关键点：AI 并不会自动理解你对笔记的哲学与风格。
我曾经看着 AI “完全不尊重我的哲学”，才被迫承认这一点。
当你需要教 Claude “你怎么想”时，你会发现：
-
你携带了大量隐性知识（implicit knowledge） -
现在必须把它“文本化”成规则与约定
我的 CLAUDE.md 现在大概 2000 行，因为我不断迭代：什么有效、什么无效。
7. 每个 Vault 都需要自己的哲学（多数指南都讲错了）
很多教程会给你一个系统，然后说：照做。
但现实是：每个 Vault 的目的不同，原则就不同。
这和代码库一模一样：
-
你不会用同样的目录结构写 CLI 工具和 Web App -
你也不该用同一套笔记哲学去做“工作项目管理”和“研究验证”
我跑多个 vault：
-
一个用于 AI + 知识管理的思考（本文例子） -
一个用于工作：项目、客户、交付，完全不同规则
同样的底层模式，不同的上层规则。
8. 不变的底层模式是什么？
不管你做什么类型 vault，底层都一样：
-
Markdown 文件 + 链接（任何 AI 都能读） -
一个 CLAUDE.md（教智能体你的系统） -
让智能体能快速定位的结构（orientation-friendly） -
把约定写成“指令”（让 AI 保持一致）
至于这些指令具体写什么——完全由“目的”决定。
9. 这套系统可以长什么样？（按目的分型）
一个 工作 Vault 可能强调：
-
先捕获，后结构（capture first, structure later） -
项目文件夹：会议、决策、输出 -
面向 AI 消费的客户上下文（client context）
一个 研究 Vault 可能强调：
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来源追踪与引用（source tracking & citations） -
文献笔记（literature notes） -
论断验证（claim verification）
一个 创作 Vault 可能强调：
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灵感捕获与孵化（capture & incubation） -
草稿推进（draft progression） -
参考资料组织（reference organization）
10. 思考 Vault 示例：我的哲学是什么？
我分享的这个 vault 核心目标是：发展理解（developing understanding）。
当 vault 维护得好 vs 充满噪声时，我能明显感觉到差异：
深度比广度重要。
CLAUDE.md 里有一句我很在意的原则（原文片段）：
ounter(linedepth over breadth. quality over speed. tokens are free.
这不是在追求效率。
这是在追求卓越。
当你选择一个任务，你是在承诺：
-
彻底理解它 -
留下未来智能体也能继续构建的成果
11. Claude 怎么“找东西”？（否则它会淹死）
当 Claude 开始一个 session，它必须知道“有哪些东西存在”，但不可能读完每个文件。
几千条笔记时这不现实。
所以我做了分层，让它能快速定向：
11.1 SessionStart 自动展示结构（hook）
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line"hooks": { "SessionStart": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "tree -L 3 -a -I '.git|.obsidian' --noreport" }] }]}
Claude 在 session 开始就能看到目录与文件分布。
11.2 Index：每条笔记一句话描述
我有一个 index 文件，列出所有笔记 + 一句话描述。
Claude 不用打开文件，也能在几十秒内扫过 50 条笔记的“摘要”。
11.3 Topic Pages（MOC）：主题目录页
我使用 MOC（Maps of Content）把相关笔记串起来：
-
像每个主题的目录 -
也包含 Claude 自己留下的“导航笔记” -
它在遍历图谱时记录学到的东西，为未来 session 留下 breadcrumbs
于是 Claude 的策略是：
先广 → 再窄 → 然后沿链接深入 → 建立理解
12. 核心原则（我的思考 Vault 规则）
这些规则对“思考 Vault”有效，其他 vault 类型可能需要不同规则。
12.1 可组合性（composability）
问自己：
-
这条笔记能否被别处链接进来仍然自洽？ -
如果必须先解释三个前置概念才能看懂，就拆分
12.2 用“论断”命名，而不是用“主题”命名
我不再用“主题”命名：
-
“Thoughts on AI slop”
我改成“论断”命名：
-
“Quality is the hard part”
好处是：当你把它链接进句子里，标题会自然成为语义的一部分。
更重要的是：这会迫使 Claude 在写句子时先理解“论断”，而不是拼贴“主题词”。我认为这会让输出更扎实。
12.3 关系比单条笔记更重要
单条笔记的重要性，往往低于它和别的笔记的关系。
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一个拥有大量反向链接（incoming links）的笔记，比孤立笔记更有价值 -
每个链接都会创造一条新的阅读路径 -
网络就是知识
13. 智能体如何操作 Vault？
每个任务从 orientation（定位） 开始：
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Claude 扫描结构 -
查 index 找相关笔记 -
先读 topic page（MOC）再做修改 -
沿链接建立理解，不在缺上下文时改东西
当 Claude 发现某个主题的导航规律，它会把“怎么找”的经验写回 topic page。
未来 session 会先读这些 breadcrumbs，从过去的导航经验里学习。
这就是 Vault 记住“如何思考自己”的方式。
有时两条笔记会产生“组合洞察”。
Claude 会新建一条笔记，记录这种组合带来的新理解。
每一次新捕获都会触发：
-
搜索相关笔记 -
增加带上下文的链接（links with context）
14. 目录架构（再给一个更简化的版本）
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linevault/├── 00_inbox/ # capture zone├── 01_thinking/ # your notes and topic pages│ ├── knowledge-work.md # example topic page│ └── notes/ # individual notes├── 02_reference/ # stuff from others├── 03_creating/ # drafts in progress├── 04_published/ # finished work├── 05_archive/ # old stuff└── 06_system/ # templates and config
这个结构适合“个人思考 vault”。
工作 vault 往往会加入 projects / clients 等目录。
重点不在“必须长这样”，而在于：目录位置告诉你它是什么。
Markdown 就是系统。
Obsidian 只是窗口。
Vault 能在任何应用消失后继续存在。
你拥有的是：
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纯文本 -
可迁移 -
可审计 -
可被任何 AI 处理的数据资产
15. 如何开始（最小可用版本）
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建一个文件夹与子文件夹——按你的目的来 -
写一个 CLAUDE.md解释你的系统——先简单，后迭代 -
让 Claude 操作：
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捕获一条内容 -
让它找连接 -
让它建议归档位置
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永远复查它的产出，手动编辑到高质量 -
writer → editor -
creator → curator -
Vibe coding 改变写软件的方式 -
Vibe note taking 改变思考的方式 -
Vault 只是互相链接的 Markdown 文件 -
LLM 没有记忆，Vault 给它一个“外部记忆” -
CLAUDE.md教 AI 你的系统如何工作 -
每个 vault 需要基于目的建立自己的哲学 -
不变的是：Markdown、链接、AI 执行、人类判断
你已经不是“记笔记的人”。
你在“指挥一个会记笔记的系统”。
你的工作变成判断：决定什么重要。
人类角色从：
