原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YRKS4FymGaXMi67pznphmg

上周跟朋友吃饭，他问我最近在捣鼓啥。我说在搭一套”第二大脑”的系统，他直接来了一句：又是笔记软件啊？Notion不香吗？

一、引言：为什么是 Obsidian + Claude Code？

先说件小事。

上周跟朋友吃饭，他问我最近在捣鼓啥。我说在搭一套”第二大脑”的系统，他直接来了一句：又是笔记软件啊？Notion不香吗？

这个问题太经典了。我当年也是这么过来的——飞书、Notion、印象笔记轮着用，收藏了一堆，后来全找不着。直到遇见 Obsidian 加上 Claude Code，我才算是真正明白了：笔记软件满大街都是，但能帮你”长脑子”的，没几个。

1.1 为什么是 Obsidian

市面上笔记软件确实多。飞书、Notion、语雀、有道云、印象笔记……一个个都挺能打的。但我为啥还是坚定地选了 Obsidian？

说白了，三个字：网状关联。

我们人脑记东西，靠的不是线性堆叠，而是神经元之间密密麻麻的链接。A知识点连着B，B连着C，C又绕回来找A。Obsidian 恰恰就是模仿这个逻辑工作的——双链+图谱，让每一个笔记都变成一个节点，互相勾连，形成一张活的知识网络。

举几个接地气的例子：

你学编程时记录一个 Python 装饰器，它能自动帮你关联到闭包、高阶函数这些相关知识点。学法律时记录民法典条款，它能关联到具体案例和纠纷处理。知识不再是孤岛，而是打通了任督二脉。

而且 Obsidian 是本地存储，数据全在你自己的硬盘里。这点对律师、程序员、医生这些涉及敏感信息的从业者来说，简直是刚需中的刚需。你不需要担心哪天服务商跑路或者服务器被hack，零泄露风险。

至于效率，那真是谁用谁知道。备考时用标签分类管理碎片知识点，复习效率翻倍不止。搞内容创作的，用它同时管理十几篇文章的选题、调研、大纲、发布全流程，旧文观点随手复用，一鱼多吃。

小团队就更爽了，用 Obsidian + Git 搭一个共享知识库，工作手册、SOP、会议纪要统一沉淀，新人入职三天就能上手干活，团队能力从”依赖个人”变成”依赖系统”。

1.2 AI 时代的黄金搭档

好，Obsidian 的核心说完了。接下来聊聊它和 Claude Code 是怎么勾搭上的。

Obsidian 这个软件，看起来是个笔记软件，但本质上是一个基于本地 Markdown 文件的知识管理平台。它最迷人的地方在于双向链接和知识图谱——你不是在”存储信息”，而是在”建立关系”。每一个笔记都是一个节点，链接让整个知识库形成一张可视化的、可生长的语义网络。

Claude Code 则是一个强大的 AI 编译器与自动化引擎。它能理解自然语言指令，读写本地文件系统，执行复杂的自动化任务。它的设计和 Obsidian 的本地存储模式天然契合——一个文件夹一个workspace，玩起来不要太顺。

图示：Obsidian 与 Claude Code 的协同工作流

二者的结合，本质上就是一个清晰的”人机分工”范式：

• Obsidian 负责”结构化存储与可视化网络”
• Claude Code 负责”AI 编译与自动化管理”

你可以理解为，Obsidian 是大脑皮层，负责记忆和关联；Claude Code 是前额叶，负责调度和处理。二者合一，才是一个完整的思考系统。

1.3 这套系统能给你带来什么

通过本指南搭建的系统，你将实现：

第一，告别信息碎片化。 所有零散的信息都会被”编译”成相互关联的原子化知识单元，不再是一堆吃灰的收藏。

第二，全流程自动化。 从信息收集、处理、分类、链接到结构化输出，大部分繁琐工作都由 AI 代劳。你只需要负责”输入”和”审核”。

第三，构建可生长的体系。 知识库不再是静态的仓库，而是一个能够通过 MOC（主题地图）和持续链接自我进化的有机体。越多用，它越聪明。

第四，成为高效”超级个体”。 知识高效转化为文章、报告、方案，提升个人输出与决策质量。这年头，能高效产出的人，值千金。

说白了，这不仅是管理笔记，更是打造一个属于你自己的、不断增值的”数字第二大脑”。

二、环境搭建：准备好你的工具箱

2.1 基础工具安装

第一步：安装 Obsidian

• 访问 Obsidian 官网，下载对应系统版本的安装包

• 安装后打开，创建一个新的知识库（Vault）。建议取一个有意义的名字，存放位置选非系统盘（比如D盘、E盘），以防系统重装数据丢失

• 进入设置 -> 核心插件，确保开启以下功能：

• 反向链接：查看有哪些笔记链接了当前笔记

• 关系图谱：可视化你的知识网络

• 标签列表：用于跨文件的内容管理

第二步：安装 Claude Code

• 打开终端（Terminal 或 Command Prompt）
• 执行安装命令：pip install anthropic-cli
• 安装完成后，需要配置你的大模型密钥。Anthropic API 国内访问不太方便，这里推荐使用 Alaya Code（https://codingplan.alayanew.com/?utm_source=official02），填入 API 地址和密钥就可以直接用了

2.2 构建科学的目录结构

一个清晰、可扩展的目录结构是整个系统的骨架。我们遵循”文件夹管领域，标签管属性”的原则。以下是一个经过验证的建议结构，你可以让 Claude Code 根据描述自动生成：

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`在E:\obsidian知识库\目录下按obsidian规范帮我建构相应目录，按"文件夹管理领域，标签管属性"的原则创建以下目录：
疯聊AI知识库
├── 00_Inbox/                 # 【收集箱】所有未经处理的临时信息都丢这里
├── 01_Daily/                 # 【每日笔记】日记、日复盘、临时待办
├── 02_Reading/               # 【阅读笔记】微信读书、网页文章的精华摘录与笔记
├── 03_Knowledge/             # 【主题知识】按领域（如大模型、编程）分类的结构化知识
│   ├── 大模型/
│   │   ├── 高效微调.md
│   │   └── 全量微调.md   # 主题地图文件
│   └── 编程/
├── 04_Projects/              # 【项目资料】正在进行或已完成的项目文档
├── 05_Templates/             # 【模板库】各种笔记模板（日报、读书笔记、会议纪要等）
├── 06_Assets/                # 【资源库】图片、附件等媒体文件
└── CLAUDE.md                 # 【核心宪法】AI 知识管理员的角色定义与规则`

执行成功后大概长这样：

简单解释一下每个文件夹的用途：

• 00_Inbox：系统的”缓冲区”。你的目标是把大脑清空，任何想法、待办、摘录都先扔进来，由 AI 定时处理
• 03_Knowledge：知识的”主场”。所有信息经处理后，都会以原子化笔记的形式归档到这里对应的领域文件夹下
• CLAUDE.md：整个系统的“宪法”，定义了 AI 的职权范围和操作规范，至关重要

2.3 关键配置

1. 创建 CLAUDE.md 文件

在知识库的根目录，新建一个名为 CLAUDE.md 的 Markdown 文件。Claude Code 在运行时会自动读取此文件，以此作为行动指南。这个文件怎么写，我会在第三章详细展开。

2. 配置 Claude Code 权限

首次在终端中引导 Claude Code 访问你的 Obsidian 知识库文件夹时，需要根据提示授权其读写权限。请确保授权范围准确，仅限于该文件夹，别一激动给了全盘权限。

3. 安装必备的 Obsidian 效率插件

进入 Obsidian 的社区插件市场，关闭安全模式，搜索并安装以下三个插件：

• Dataview：一个强大的查询插件，可以用类 SQL 的语法动态生成笔记列表、任务表格等
• Templater：比核心模板插件更强大的模板工具，支持 JavaScript 脚本，能实现动态日期、自动列表等高级功能
• Excalidraw：在白板中绘制精美的手绘风格图表，并可直接嵌入笔记

三、核心：定义你的 AI 知识管理员 (CLAUDE.md)

CLAUDE.md 是你与 AI 助理之间的”雇佣合同”。一份清晰、明确的合同能避免混乱，让 AI 发挥最大价值。

3.1 角色定位

你可以自己简单写下：

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`# Claude 知识库管理员角色定义

你是我的 Obsidian 知识库专属管理员。你的核心使命是帮助我将零散信息转化为结构清晰、高度关联、易于检索和输出的知识网络。你是一个高效、严谨、富有洞察力的助手。`

也可以让 Claude Code 自动生成一个更完整的版本：

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`# 疯聊AI知识库 - 核心宪法

> 本文件定义了AI知识管理员的角色、原则和工作规范。本文件将随着知识体系的发展定期更新。

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## 核心原则

### 1. 文件夹管理领域
- 一级文件夹代表**大领域**，如阅读、项目、知识
- 不重复交叉，避免分类模糊

### 2. 标签管属性
- 标签用于描述**属性**，而非领域
- 格式：`[#一级标签]()/二级标签`（如 `[#大模型]()/认知偏差`）
- 常用属性标签：`[#status]()/待处理`、`[#priority]()/高`、`[#type]()/教程`

### 3. 命名规范
- 文件名使用`短横线命名法`：高效微调.md
- 日期格式：`YYYY-MM-DD`
- 会议记录：`YYYY-MM-DD-会议主题.md`
- MOC命名：`MOC - 主题名`，如 `MOC - 认知大模型`

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## 目录结构说明

| 文件夹 | 用途 | 入库规则 |
|--------|------|----------|
| 00_Inbox | 收集箱 | 所有临时信息、待整理内容 |
| 01_Daily | 每日笔记 | 日记、日复盘、临时待办 |
| 02_Reading | 阅读笔记 | 微信读书、网页文章的精华摘录 |
| 03_Knowledge | 主题知识 | 按领域分类的结构化知识 |
| 04_Projects | 项目资料 | 进行中/已完成的项目文档 |
| 05_Templates | 模板库 | 各种笔记模板 |
| 06_Assets | 资源库 | 图片、附件等媒体文件 |

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## 标签使用规范

### 状态标签
- `[#status]()/待处理` - 需要进一步处理
- `[#status]()/进行中` - 正在撰写或完善
- `[#status]()/已完成` - 内容完整可发布

### 优先级标签
- `[#priority]()/高` - 重要紧急
- `[#priority]()/中` - 重要不紧急
- `[#priority]()/低` - 可延后

### 类型标签
- `[#type]()/教程` - 学习教程类
- `[#type]()/笔记` - 记录整理类
- `[#type]()/想法` - 个人思考类
- `[#type]()/素材` - 写作素材类
- `[#type]()/MOC` - 主题地图

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## 五大核心职责

### 职责一：每日消化 Inbox

**任务**：定时处理 `00_Inbox` 文件夹中的所有新笔记。

**动作**：
1. 阅读内容，提炼核心观点
2. 将其重写为一篇篇"原子化笔记"（即一篇笔记只阐述一个核心概念或事实）
3. 根据内容，将其移动到 `03_Knowledge` 下的正确子文件夹（如 `03_Knowledge/大模型`）
4. 为笔记添加 2-3 个精准的标签（如 `[#大模型]()/认知偏差`）
5. 基于现有知识网络，为笔记添加至少 3 个相关的双向链接（`[[相关笔记标题]]`）

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### 职责二：维护知识体系（MOC）

**任务**：维护 `03_Knowledge` 目录下的主题地图（MOC）。

**触发条件**：当任何一个主题（子文件夹）内的笔记数量达到或超过 5 篇时，自动为该主题创建或更新 MOC 文件。

**MOC 格式**：
- 文件命名：`MOC - 主题名.md`
- 内容应包括：
  - 核心理论列表（带简介）
  - 应用场景
  - 相关主题链接

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### 职责三：强制执行格式规范

**任务**：确保所有经你处理的笔记格式统一、专业。

**动作**：
- 严格使用 `05_Templates` 文件夹中对应的模板
- 例如：所有读书笔记必须套用 `阅读笔记模板.md`
- 内部链接必须使用双括号格式 `[[准确的笔记标题]]`
- 标签使用 `[#一级标签]()/二级标签` 的层级格式，保持简洁

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### 职责四：每周知识网络分析

**任务**：每周对我的知识库进行一次"体检"。

**输出报告**需包含：

1. **孤立笔记清单**：哪些笔记没有入链或出链，需要用户关注并建立连接

2. **核心枢纽节点**：哪些笔记被链接的次数最多，它们是知识体系的核心

3. **标签使用统计**：哪些标签过度使用或很少使用，给出优化建议

4. **知识缺口分析**：根据现有网络，推测哪些关联领域可能缺少内容，建议补充

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### 职责五：支持知识输出

**任务**：根据用户的指令，将知识库中的内容整合成特定格式的输出物。

**能力**：
- 协助起草文章大纲
- 生成报告初稿
- 制作演讲 PPT 的要点
- 生成思维导图的数据结构

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## 操作规则与边界（防止AI越界）

### 权限边界

| 权限 | 目录 |
|------|------|
| **可读写** | `00_Inbox`、`03_Knowledge` |
| **只读** | `01_Daily`、`04_Projects`、`05_Templates`、`06_Assets` |

> 注意：对于只读目录，你只有读取权限，除非用户明确指令，否则不得修改。

### 内容原则

- **忠于原文**：在处理 Inbox 时，提炼和转述不能歪曲原意
- **注明来源**：如果信息来自外部，在笔记末尾添加来源链接或说明

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## 工作流程

### 信息入库流程
1. **收集** → 放入 `00_Inbox`
2. **分类** → 移动到对应领域文件夹
3. **标签** → 添加适当的属性标签
4. **链接** → 与相关笔记建立双向链接

### 每日维护
- 晨间：查看 `01_Daily`，规划今日待办
- 随时：将灵感丢入 `00_Inbox`
- 定期：处理 `00_Inbox`，归档零散笔记

### 每周维护
- 执行知识网络分析，输出报告

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## AI助手指令

当用户请求以下操作时，请自动执行：

1. **写笔记** → 自动使用 `05_Templates` 中的合适模板
2. **记录灵感** → 放入 `00_Inbox`，标记 `[#status]()/待处理`
3. **创建项目** → 在 `04_Projects` 建立项目文件夹和MOC
4. **阅读笔记** → 放入 `02_Reading`，提取精华到知识库
5. **整理Inbox** → 执行职责一，将笔记原子化并分类
6. **创建MOC** → 当主题笔记≥5篇时，自动创建MOC
7. **知识输出** → 执行职责五，按要求整合输出

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*本宪法由AI知识管理员遵循，每逢重大调整需与用户确认。*
*随着知识体系的发展，应定期回顾并更新此文件。*`

四、自动化工作流：从收集到输出的智能循环

系统搭建完毕后，你将体验到以下流畅的自动化工作流。

4.1 信息收集：”随手丢”艺术

场景：阅读公众号文章时的一段启发、开会时的灵光一现、网页上看到的一个有趣图表。

动作：完全无需思考分类。你可以：

• 在电脑上，快速复制粘贴到 00_Inbox 中的一个新建笔记里
• 在手机上，通过 Obsidian 移动端直接输入，或使用语音转文字
• 甚至可以将一段微信聊天记录直接截图保存至此

记住一个原则：只要不是此刻就要用的结构化知识，统统先丢进 Inbox。

4.2 AI 编译：从碎片到知识原子

这是魔法发生的时刻。每天，你只需在终端执行一条命令：

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`claude run process_inbox`

AI 将开始工作。以一个名为 inbox/降低论文AIGC率的5个核心策略.md 的临时笔记为例，AI 会将其处理为：

• 重命名与提炼：文件被移动并重命名为 03_Knowledge/大模型/降低论文AIGC率的5个核心策略.md。内容被重写为一段简洁、客观的定义和解释。
• 自动分类：根据内容关键词，放入 大模型 文件夹。
• 智能打标：在笔记顶部添加 [#大模型]()/AIGC检测、[#写作技巧]()/学术论文 等标签。
• 建立链接：在笔记正文中，自动添加链接，连接到知识库中已有的相关笔记。

至此，一段零碎的想法，变成了知识网络中一个标准的、可连接的节点。

4.3 知识结构化：MOC 的自动生长

当 03_Knowledge/大模型 文件夹下的笔记越来越多，某天，当你新增第五篇相关笔记时，AI 检测到数量阈值已触发。

执行 claude run update_mocs 或等待定时任务，AI 会自动创建/更新 MOC - 大模型.md。

MOC 就像一个城市的中心广场或地图索引，让你一眼看清某个领域的全貌，并快速导航到细节。它是实现知识”从点到面”跃迁的关键。

4.4 知识检索与调用：”对话式”知识库

当你想运用知识时，不再需要费力回忆文件名或关键词。打开终端，直接向你的知识库提问：

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`claude ask "大模型高效微调算力需求如何估算？"`

Claude Code 会扫描整个知识网络，并返回类似如下的结构化答案。每个答案都带有内部链接，你可以一键跳转，追溯源头，深化理解。

4.5 知识输出：从网络到成果

当需要写一篇文章、准备一份报告或制作一个分享时，你的知识库成为了强大的素材库。你可以指令 AI 进行初步合成：

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`claude generate "基于认知大模型的高效学习方法" --format article --output 04_Projects/学习方法文章草稿.md`

AI 会遍历所有与”认知大模型”、”学习方法”、”记忆”、”认知负荷”等相关的笔记，提取关键观点和案例，组织成一篇逻辑清晰的文章草稿。你在此基础上进行润色、调整和升华，极大提升了创作效率。

图示：从信息收集到知识输出的完整自动化闭环

五、五大自动化场景，解放你的时间

除了核心工作流，你还可以配置以下自动化场景，让系统更智能。

5.1 每日 Inbox 清理（3分钟/天）

命令：claude run process_inbox

效果：建立习惯，每天开工或睡前运行一次，保持 Inbox 清空，让所有信息归位。从此，整理笔记不再是一项艰巨任务。

5.2 每周知识网络分析（30分钟/周）

命令：claude run analyze_knowledge_graph

效果：获取一份系统”健康报告”。报告会告诉你哪些知识是孤岛，哪些是枢纽，你的标签体系是否合理，下一步应该学习或补充哪些内容。这让你对知识体系的维护从被动变为主动。

5.3 批量笔记转换（每月一次）

命令：claude run batch_convert --input 旧笔记文件夹/ --output 03_Knowledge/

效果：当你有一批历史文档（如 Word、PDF、旧博客文章）需要导入时，AI 可以批量将其转换为 Markdown 格式，进行初步的原子化拆分，并尝试链接到现有知识库。这是快速初始化知识库的利器。

5.4 MOC 自动维护（后台静默）

命令：可设置为定时任务（如每天一次）。

效果：无需手动检查，系统自动维护所有主题地图，确保索引永远最新。你的知识体系实现了”自动生长”。

5.5 知识输出自动化（按需）

命令：

• claude run generate_mindmap --topic "认知大模型" --output assets/认知大模型.svg
• claude run generate_ppt --topic "季度学习总结" --output 04_Projects/总结.pptx.md

效果：将知识网络直接转化为思维导图、PPT 大纲等可视化成果，用于分享或汇报。

六、长期维护与体系进化

一个好的系统需要持续维护才能焕发生机。

6.1 坚守人机分工原则

• 你的角色（不可替代）：输入高质量信息的源头；定义知识边界和分类的架构师；对 AI 产出进行最终审核与验证的决策者；进行创造性输出和价值判断的主体。
• AI 的角色（高效执行）：格式化、标准化的执行者；建立链接、发现关联的助手；数据统计、模式分析的分析师；根据指令进行初稿合成的协作者。

警惕过度依赖：AI 可能犯错，也可能产生看似合理实则错误的关联。你永远是知识体系的最终负责人。

6.2 优化标签体系

标签是跨领域的横向切片。建议：

• 一级标签控制在10个以内，代表最大维度，如 [#工作]()、[#学习]()、[#生活]()、[#心理]()、[#科技]()
• 二级标签进行细化，如 [#心理]()/认知、[#心理]()/情绪、[#科技]()/AI、[#科技]()/编程
• 定期优化：利用 AI 的每周分析报告，合并冗余标签（如 [#效率]() 和 [#生产力]()），清理僵尸标签

6.3 保障数据安全与备份

这是本地优先方案的最大优势，也是你的责任。

• 本地存储：所有笔记都是纯文本 Markdown 文件，没有任何厂商锁定
• 定期备份：使用云盘同步工具（如 Dropbox、OneDrive、iCloud）或 Git 仓库，定期备份整个知识库文件夹。插件 Remotely Save 可以帮助实现 Obsidian 配置的云同步
• 隐私安全：Claude Code 在本地处理你的数据，无需担心隐私上传

6.4 实现知识体系的迭代

每季度或每半年，执行一次深度审查：

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`claude run review_knowledge_system`

让 AI 从更高维度分析你的知识结构：哪些领域发展迅猛？哪些领域停滞不前？目录结构是否需要调整？是否有新的 MOC 需要建立？根据 AI 的建议和你自身的感受，对知识库进行一次”版本升级”。

七、避坑指南与最佳实践

• 勿忘链接之本：AI 帮你建立链接，但你必须理解链接背后的逻辑关系。是因果关系、类比关系、还是对立关系？主动思考和建立有意义的链接，是知识体系产生智慧火花的关键。
• 保持结构扁平：文件夹嵌套最好不要超过两层。过深的层级会阻碍 AI 的有效检索和你自己的记忆。复杂的分类应通过标签和MOC来实现，而非深层文件夹。
• 插件宜精不宜多：Obsidian 插件生态丰富，但盲目安装过多插件会导致软件臃肿、冲突和性能下降。2026年的推荐是：**Settings Search（设置搜索）、Recent Files（最近文件）、Tag Wrangler（标签管理）、Omnisearch（增强搜索）**等少数几个能极大提升基础体验的插件足矣。
• CLAUDE.md 是活文档：它不是一次性写成的。当你发现 AI 总是做错某件事，或你有了新的自动化需求时，第一时间应该是去修改和完善 CLAUDE.md

八、总结：开启你的知识复利之旅

回顾整个旅程，我们构建的不是一个静态的笔记仓库，而是一个符合”知识生长路径”的动态生命体：

收集（Inbox） → AI 编译（Process） → 结构化存储（Atomic Notes） → MOC 聚合（Thematic Map） → 智能分析（Analyze） → 价值输出（Generate） → 体系迭代（Review）

在这个循环中，每一次输入、每一次链接、每一次输出，都不是终点，而是让整个知识网络变得更稠密、更智能的养分。Obsidian 提供了坚实的土壤和脉络，Claude Code 则扮演了辛勤的园丁和智慧的催化剂。

在 AI 时代，信息获取的差距正在缩小，而信息处理、内化和创新的能力将成为新的核心竞争力。通过 Obsidian 与 Claude Code 搭建的个人知识库，就是你培养这项核心能力的”训练场”和”军火库”。

现在，就从创建第一个 Vault、编写第一行 CLAUDE.md 开始，亲手启动这个与你共同成长的”第二大脑”，踏上知识复利的无限轨道。

附录：延伸阅读与工具

• 微信读书整合：使用 Weread 插件，自动将微信读书的划线笔记同步到 02_Reading 目录
• 任务管理：使用 Tasks 插件，在任意笔记中用 [ ] 管理待办，并用 Dataview 统一查看
• 日历与日记：使用核心 日记 插件或 Periodic Notes，搭配 Templater 模板，自动化管理每日、每周复盘
• 图床管理：使用 Paste Image Rename 插件，粘贴图片时自动重命名并保存到 06_Assets，保持整洁。我一般是将图片保存在 md 文件的同级目录下的 images 目录（有妙用，以后透露）

祝你构建顺利，思考不息。

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