别再收藏完就吃灰了！本文手把手教你用Obsidian+Claude+NotebookLM搭建个人知识库系统，从零开始，每一步精确到点哪个按钮、复制哪段话。不到2小时跑通最小闭环配资信息与市场分析平台，让AI真正为你所用，而不是你花时间去适配它。
上一篇《产品经理的效率革命：我的AI工作流完整拆解》发出去之后，后台最多的一条留言是这样的：
思路我听懂了，也认同，但你能不能写一篇手把手的教程，告诉我今天晚上打开电脑要做哪些事？
这篇文章就是回答这个问题的。
上一篇我说过一句话：不要花时间适配AI，花时间构建你自己的知识基础设施，让AI来适配你。道理讲清楚了，但落地是另一回事。很多人看完就收藏了，然后什么也没发生。
所以这一篇我换个方式，把我自己从零搭这套系统的全过程拆成一步一步，每一步具体到打开哪个软件、点哪个按钮、复制哪段话给Claude。你跟着走，不到2小时能跑通一个最小闭环。
先说清楚几件事：
这篇只讲“怎么做”。为什么要搭知识库，上一篇说了这篇面向的是完全没搭过的人。如果你已经在用Obsidian，有些步骤你可以跳过你不需要任何编程基础。我自己也不是程序员，你也能搭还有一个小彩蛋：你正在看的这篇文章本身，就是用这套系统写出来的。从选题到素材调用到初稿生成，全流程跑在我自己的知识库里。文章写完，它又作为一条新的成品沉淀回输出侧，下次再写类似主题时，Claude会自动参考它的风格。这就是我要教你搭的系统。
show time！
一、动手之前，先想清楚三个工具各自在干什么很多人踩的第一个坑，是打开教程就开始装软件。装完一堆东西，每个工具都会用一点，但根本说不清楚这些工具为什么要凑在一起。结果就是用着用着，不知道什么该放哪里，最后回到原来的混乱。
所以动手之前，花5分钟想清楚分工。
这套系统其实就三个角色，对应三个工具：
otebookLM = 矿场你可以把它理解成一个专门干粗加工的地方。你从YouTube看到一个好视频、从公众号读到一篇好文章、从Twitter刷到一段好观点，都先往这里扔。它的任务是帮你做第一轮提炼，把原始内容变成摘要和关键主题。
注意，它是矿场，不是仓库。挖出来的矿要运走，不是堆在矿场里。
这是你自己的知识仓库，所有结构化的笔记都存在这里。而且是存在你自己电脑上，不依赖任何云服务，Claude封号、软件倒闭都跟你无关。
仓库分两个区：输入区放你从外面学来的、消化过的知识；输出区放你自己产出的内容，比如文章、PRD、方案。
为什么要分开，后面章节会详细讲
它是那个真正帮你干活的人。读你仓库里的上下文，跟你讨论方向，帮你写初稿，帮你做决策。它不需要每次从零认识你，因为它每次都在读你的仓库。
三者的关系可以用一句话说清楚：
矿场挖矿，仓库存货，搭档干活。
为什么非得三个工具？能不能只用Claude？
不能。因为Claude的记忆是当前对话的记忆，窗口一关，上下文就散了。如果你把所有东西都存在Claude对话里，下次新开窗口你又得重新铺一遍。只有Obsidian这种本地化、结构化、可检索的仓库，才能真正沉淀你的知识。
为什么非要NotebookLM？我直接把文章扔给Claude不行吗？
行，但效率不高。NotebookLM有两个优势：一是能直接接收YouTube视频/网页文章，自动转文字+做摘要，这是Claude做不到的；二是它能同时装几十个源，做跨源的综合分析。它是专门干采集和初加工这件事的，术业有专攻。
想清楚了这三个角色，接下来装软件就变得简单，你是在给自己搭一个矿场+仓库+搭档的工作台，不是随便装几个软件。
二、环境准备：半小时装完所有工具这一章是纯体力活，没什么技术含量，跟着做就行。我把所有步骤拆成了6个小任务，每个任务后面都有一个验证标志，你看到那个标志就说明这一步做对了，可以进下一步。
建议你打开这篇文章的时候，同时打开你的电脑，边看边装。
Obsidian是那个仓库。
操作步骤：
1.打开 https://obsidian.md
2.根据你的系统（Mac / Windows）下载对应的安装包
3.安装，打开软件
4.第一次打开会让你选择创建一个Vault（仓库）。点 Create new vault
5.给仓库起个名字，比如 我的知识库，选一个你以后能找得到的存储位置（建议不要放在iCloud或OneDrive这种云同步目录下，容易冲突）
6.点 Create 验证标志：你能看到一个空的Obsidian界面，左边是文件列表（现在是空的），右边是编辑区域。
这一步做完先别急着往里面塞东西。目录结构我们下一章统一搭。
任务二：注册Claude并安装Claude Code（10分钟）Claude是那个搭档。
这里要装两个东西：
第一个：Claude网页版
直接去 https://claude.ai 注册账号。免费版可以起步，但如果你打算认真用，建议升级Pro版，对话次数和记忆功能都强很多。
第二个：Claude Code
Claude Code是Claude的命令行版本。你可以把它理解成一个能直接操作你电脑文件的Claude。网页版的Claude只能聊天，Claude Code能直接读你的Obsidian笔记、帮你建文件夹、改文档。
装法看这个文档就行，一步步跟着走：
https://code.claude.com/docs/en/overview
ClaudeCode & Claude客户端使用文档（可以在官网搜到最新版）
验证标志：
你能在网页版 claude.ai 正常对话你能在电脑的终端里输入 claude –version，能看到版本号如果claude –version这一步卡住了，不用紧张。网页版先用起来就行，Claude Code是后面提效用的，不是必需品。
任务三：开通NotebookLM（3分钟）NotebookLM是那个矿场。
操作步骤：
打开 https://notebooklm.google.com用Google账号登录（没有Google账号需要先注册一个）点 New Notebook 创建一个笔记本随便上传一个文档或粘贴一段文字，确认能正常使用验证标志：你能创建Notebook，上传文档后能看到NotebookLM自动生成的摘要。
任务四：装三个关键Skill（10分钟）这一步是把Claude变成懂你仓库的搭档。
什么是Skill？简单说，Skill就是一份预设好的工作指南。Claude默认什么都不懂你的仓库，装了Skill之后，Claude就知道该去哪里读你的笔记、怎么帮你存笔记、用什么格式存。
需要装的三个Skill：
Skill一：连接NotebookLM
作用：让Claude能直接读你NotebookLM里的内容。
把下面这句话复制，粘贴给Claude Code：
帮我安装这个skill：https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill
Skill二：知识沉淀（Obsidian Knowledge Saver）
作用：让Claude能自动帮你把内容提炼成原子笔记、归类、打标签、建双向链接，然后写进Obsidian。这个是我自己写的，专门为知识沉淀场景做的。
帮我安装这个skill：https://github.com/chusimin/AIPM-Skills/tree/main/obsidian-knowledge-saver
Skill三：Obsidian操作
作用：让Claude能直接读写你的Obsidian仓库（搜笔记、读笔记、建新笔记、追加内容）。这个是Obsidian创始人亲自写的Skill，直接调用Obsidian的命令行。
帮我安装这个skill：https://github.com/kepano/obsidian-skills
验证标志：安装完之后问Claude Code一句：
我的skill有哪些
它会把上面三个Skill都列出来。
任务五：装浏览器插件（5分钟）这一步是让信息从网页一键进到系统里。不装也能用，但每次复制粘贴会很烦。
插件一：YouTube to NotebookLM
作用：看到好视频，一键扔进NotebookLM。
去Chrome网上应用店搜YouTube to NotebookLM，点安装。
插件二：Obsidian Web Clipper
作用：看到好文章，一键剪藏成Obsidian笔记。
去Chrome网上应用店搜Obsidian Web Clipper，点安装。安装后要在插件设置里配置你的Obsidian仓库路径。
安装方式：
1.chrome浏览器右上角有一个插件图标
2.点击管理扩展程序
3.进入应用商店
4.找到要安装的两个插件
验证标志：
打开任意一个YouTube视频，能在右上角看到插件图标，点击能送到NotebookLM打开任意一个网页文章，能用Web Clipper保存到Obsidian任务六：装Desktop Commander（3分钟）这一步是让Claude chat（不是Claude Code）也能操作你的Obsidian。
如果你已经装好Claude Code，这一步可以先跳过。如果你主要用chat，就需要这个。
装法：在Claude的MCP配置里加入Desktop Commander这个插件。具体配置方法搜一下Desktop Commander官方文档，一步步跟着走。
1.进入插件市场
2.搜索desktop commder，点击加号
3.点击 downlad
验证标志：在Claude对话时，你让它帮你创建一个Obsidian笔记，它真的能建出来。
环境准备checklist全部做完，对着下面这个清单打勾：
Obsidian已安装，能打开空的VaultClaude账号能正常对话Claude Code终端能运行 claude –versionotebookLM能创建Notebook并上传文档三个Skill全部装好（notebooklm / obsidian-knowledge-saver / obsidian-skills）YouTube to NotebookLM 插件已装Obsidian Web Clipper 插件已装（可选）Desktop Commander 已配置全部打勾，环境就准备好了。
到这一步，你已经把矿场、仓库、搭档三个角色都请到位了，但他们还不认识彼此。下一章我们来设计目录结构，告诉仓库怎么摆货，也告诉搭档去哪里找东西。
三、目录结构：为什么输入和输出必须分开工具都装好了，接下来要做的事情是在Obsidian里搭一个合理的目录结构。这一步看起来不起眼，但它决定了你的整套系统能不能真正跑起来。
我见过很多人知识库里塞了几百条笔记，但每次想找东西还是在翻文件夹，找不到就干脆重新问Claude一遍。问题不在笔记数量，在目录设计。
目录不是凭感觉建的大多数人建目录的方式是想到什么建什么。今天学RAG，建一个RAG文件夹；明天要写PRD，建一个PRD文件夹；后天看了篇行业分析，又建一个行业洞察文件夹。
建着建着你会发现两个问题：
一是分类越来越乱。PRD是产品方法论的一部分，还是工作产出的一部分？RAG是技术笔记，还是AI产品笔记？每次都得想一下，久而久之就不想建了。
二是Claude找不到东西。你让Claude帮你写一篇文章，它要去哪里找素材？你让它帮你查一下你之前学过的某个概念，它要去哪里翻？目录一乱，Claude也懵。
所以目录的设计逻辑不能靠感觉，必须有一条主线。
核心原则：输入侧和输出侧分开这条主线就一句话：
输入和输出分开。输入侧放你学来的知识，输出侧放你产出的成品。
为什么非要这么分？因为这两类内容的用途完全不同：
当你让Claude帮你写一篇文章，它需要去输出侧学你的风格（你之前文章怎么写的、用什么结构、什么语气）当你让Claude帮你做一次调研，它需要去输入侧找你积累的素材（你之前学过的概念、读过的文章、记过的观点）如果你把两种东西混在一起，Claude就要两个地方都翻，而且分不清哪些是你自己写的、哪些是你引用别人的。结果就是它写出来的东西要么没你的风格，要么引用不准确。
分开存，Claude找得更准，你也找得更快。
我推荐的五层结构光说原则太空，我给你一套可以直接照搬的结构模板。这是我自己用了大半年、也推荐给我课程里学员的结构：
第一层：收件箱（输入侧）
所有原始素材先进这里。网上看到的好文章、听完的一节课、读了一本书、跟Claude聊完的一段有价值对话，全部先丢到收件箱。
这一层的原则是只进不改。保留原始信息，方便以后回溯。不用管结构，不用管标签，就扔进来。
二级分类建议：
文章剪藏（用Web Clipper保存的网页文章）课程笔记（听课的原始记录）会议记录（工作会议、面试记录等）读书笔记（读书时的原始摘录）对话记录（和Claude或别人的有价值对话）第二层：知识卡片（输入侧，核心区）
这是知识库真正的核心。每张卡片只讲一件事，一个概念、一个方法、一个决策、一个经验教训。这些卡片就是原子笔记（下一章会重点讲怎么写）。
这一层的内容主要由Claude帮你从收件箱里提炼出来。你不用手动写，你只需要审核。
二级分类建议（按你的身份和阶段调整）：
产品方法论AI技术认知行业洞察工具与效率职业发展项目经验思维模型个人成长第三层：输出文档（输出侧）
你自己产出的成品。文章、PPT、简历、作品集、PRD、方案。
这些和知识卡片的区别是：卡片是给自己看的半成品，输出文档是给别人看的成品。成品是你对外的脸，风格、质量、版本都要可追溯。
二级分类建议：
文章与内容（发布的文章、公众号稿件）简历与求职产品文档（PRD、竞品分析、方案）演示材料（PPT、分享稿、课程材料）第四层：索引（自动维护）
一个_index.md文件，自动记录知识库里所有卡片的目录。你不用管它，Claude每次帮你存笔记时会自动更新。
第五层：日志（自动维护）
一个_log.md文件，自动记录每次操作——什么时候新增了什么笔记、更新了什么。Claude也会自动维护。
为什么是五层，不是三层或七层你可能会想：收件箱和知识卡片不都是输入侧吗，合成一层不行吗？
不行。因为它们的加工程度完全不同。收件箱里的东西是生的，是原作者的话；知识卡片是熟的，是你消化过的话。如果你混在一起，三个月后你自己也分不清哪些是你的思考、哪些是别人的原话。
为什么索引和日志要单独算两层？因为它们是系统自动维护的，不是你自己要管的内容。分开是让你看的时候一目了然：哪些我要动，哪些我不用动。
一句话让Claude帮你建好整个结构说了这么多原则，你不用手动一个个建文件夹。直接把下面这段话复制，发给Claude：
我想搭建自己的Obsidian个人知识库。请帮我设计知识体系结构并完成初始化。
## 我的背景
– 身份：AI产品经理
– 当前阶段：[填你自己的阶段，比如在求职 / 在负责一个新产品 / 刚入行]
– 主要知识来源：深度长文、播客、课程、和Claude对话、读书等
– 已有笔记情况：[填你现在笔记散落在哪，比如完全没有笔记 / 有一些备忘录 / 有个旧的Obsidian仓库]
## 我的需求
请基于以下推荐结构，结合我的背景，帮我设计适合我的知识库目录。
#
## 推荐的五层结构
[把上面五层结构的说明复制进来]
#
## 请帮我做的事
1. 根据我的背景，看看推荐结构里哪些二级分类需要调整（增加、删除、改名）
2. 问我：文件夹命名用中文还是英文？笔记文件名用哪种格式？
3. 确认完毕后，帮我触发obsidian-knowledge-saver的初始化流程，把知识库建起来
Claude会跟你来回对话几轮，确认你的偏好，然后直接在你的Obsidian里建好所有文件夹。你只需要在Obsidian里刷新一下，就能看到整个结构已经就位。
命名建议文件夹命名中文还是英文？我自己用中文，因为找东西更快、一眼就懂。但如果你有英文习惯（比如在外企工作），英文也行。一致就好，不要混用。
笔记文件名的格式建议：YYYYMMDD-主题.md。比如20260415-GraphRAG核心原理.md。日期前缀让你一眼能看到时间线。
小白常见问题Q：我不知道我的二级分类该放什么怎么办？
A：不要纠结，先按推荐结构建出来。空文件夹没关系，等你开始沉淀笔记的时候，自然就会往里面填东西。你会在用的过程中发现某些分类不合适，那时再调整。完成比完美重要。 Q：我之前在Notion/Flomo/印象笔记里有很多笔记，要不要全搬过来？
A：不要全搬。搬旧笔记是最常见的拖延症。正确的做法是：新的笔记用Obsidian存，旧笔记用到的时候再搬。你一搬就是一周，搬完发现90%的旧笔记你再也用不上。
Q：双向链接、标签这些我看不懂怎么办？
A：现在可以完全不用管。标签和双向链接是进阶功能，等你有50+条笔记之后再开始用。先把笔记存进正确的文件夹就够了。
到这里，你的仓库已经搭好了骨架。但骨架是空的，还需要有东西往里面放。下一章讲最关键的一件事，原子笔记。这是整套系统能不能真正发挥作用的分水岭。做得好，知识库越用越聪明；做不好，知识库就是一堆堆积的垃圾。
四、原子笔记：知识库能不能用起来的胜负手目录搭好了，接下来要往里面放东西。放什么？怎么放？
这一章是整套系统的分水岭。很多人搭完知识库用了一个月就放弃了，不是因为工具难，而是因为笔记写得不对。写错的笔记越存越多，下次打开还是找不到自己想要的东西，最后干脆不用了。
而写对了笔记的人，知识库会形成一个正反馈：笔记越多→AI找得越准→产出越快→你越愿意存笔记→笔记越多。
这个正反馈的起点，就是原子笔记。
很多人第一次存笔记是这样的：
标题：Dan Koe 关于个人品牌的观点
内容：Dan Koe 认为，大多数人都是内容消费者，被困在无休止的消费而不创造的循环中。他建议，建立个人品牌的真正途径是学习、构建和教学，将你的学习转化为有形的项目，并公开分享你的见解。关键洞见是，创造能够以被动消费无法实现的方式迫使思维清晰。
这条笔记看起来很完整，其实是一条无效笔记。问题在哪？
问题一：它是别人的话，不是你的话
“内容消费者”、”学习、构建和教学”这些都是Dan Koe的表达方式。你存下来只是搬运，没有消化。三个月后你打开这条笔记，看到的还是Dan Koe，不是你自己的思考。
问题二：它依赖原文上下文
这条笔记里提到的”建议”、”关键洞见”，你得记得这是Dan Koe在哪个视频哪段话里说的，才能真的用起来。一旦你忘了原文，这条笔记就成了一堆漂亮的废话。
问题三：它塞了太多东西
这条笔记其实讲了三件事：消费陷阱、学习构建教学方法、创造迫使思维清晰。三个观点混在一条笔记里，以后你想引用其中一个，Claude也不好精准抓取。
这就是大多数人的知识库变成垃圾场的原因。看起来存了很多，其实都是别人的话的搬运，关掉笔记就忘。
原子笔记的三个标准真正有用的笔记，叫原子笔记。一条原子笔记必须同时满足三个标准：
标准一：去掉原作者的表达风格，只留底层逻辑
原作者用什么金句、用什么比喻、用什么口头禅，都跟你没关系。你要提取的是他为什么这么想，而不是他说了什么。
拿刚才Dan Koe那条笔记举例，去风格化之后应该是这样：
创作倒逼思考清晰度
被动消费信息不会产生深度理解。只有当你把学到的东西变成具体的产出（写文章、做项目、教别人），你才会被迫把模糊的理解理清楚。消费是输入，创作是处理+输出。没有处理和输出环节的输入是无效的。
看出区别了吗？去掉了”内容消费者”、”learn, build, and teach”这些Dan Koe的说法，只留下最核心的那个逻辑：创作倒逼清晰度。以后你自己在别的场景里也能直接用这个逻辑，不需要记得它来自Dan Koe。
标准二：一条笔记只解决一个问题
刚才那个Dan Koe的例子其实讲了三件事。正确的做法是拆成三条笔记：
一条讲“消费陷阱”一条讲“创作倒逼清晰度”一条讲“学习-构建-教学的闭环”每条笔记只解决一个问题，好处是以后引用时Claude能精准抓取你要的那一条，不会把其他两条也拖出来混淆。
标准三：未来的你看到这条笔记，不需要回忆原文上下文就能用
这是最硬的标准。三个月后你打开这条笔记，不需要记得这是谁说的、在哪个视频、哪个场景，你也能看懂、也能直接用。
判断方法很简单：把这条笔记单独拎出来，删掉所有来源信息，你自己还看得懂吗？看得懂就是合格的原子笔记，看不懂就说明你没真正消化，只是搬运。
怎么判断一个观点值不值得存并不是所有信息都值得存进知识库。宁可少存高质量的，不要多存低质量的。
判断标准一句话：三个月后我还用得上吗？
用得上的就存：
你觉得会影响你做决策的方法论你能在工作中直接套用的框架你反复会用到的判断标准让你改变了认知的观点用不上的就过：
一次性的新闻和热点跟你的领域不相关的泛泛之谈没有底层逻辑的金句和鸡汤你认同但永远不会用的道理存之前问自己这个问题，你的知识库质量会直接拉高一个等级。
手动提炼太慢？用Skill一句话搞定讲了这么多原子笔记的标准，你可能会想：这要求这么高，我每次都得自己琢磨半天，是不是太累了？
累。所以我自己写了一个Skill专门干这件事，前面第二章环境准备里让你装的obsidian-knowledge-saver就是这个Skill。装好之后，不管你扔给Claude什么内容（一篇公众号文章、一段视频字幕、一场和朋友的对话记录），你只要加上一句话：
帮我分析可以提炼出哪些原子笔记，并且存到我的obsidian中
这个Skill会自动帮你做7件事：
去掉原作者的表达风格，只保留底层思考逻辑每条笔记只解决一个问题每条笔记脱离原文上下文也能看懂用中文输出格式统一（标题用一句话概括问题，正文3-5句话说清逻辑）笔记之间自动建立双向链接保留引用来源你只需要在它提炼完之后审核一下，觉得OK就确认存入，觉得不对就让它重写。整个过程从你看完一篇文章到存下3-5条原子笔记，不超过5分钟。
一个真实的案例：我怎么把这篇文章里的一段存成原子笔记我用这篇文章刚才讲的”三个月后我还用得上吗”这段内容示范一下。
原始内容（我文章里刚写的那段）：
并不是所有信息都值得存进知识库。宁可少存高质量的，不要多存低质量的。判断标准一句话：三个月后我还用得上吗？用得上的就存：你觉得会影响你做决策的方法论、你能在工作中直接套用的框架、你反复会用到的判断标准、让你改变了认知的观点。用不上的就过：一次性的新闻和热点、跟你的领域不相关的泛泛之谈、没有底层逻辑的金句和鸡汤、你认同但永远不会用的道理。
让Skill提炼之后存成的原子笔记：
## 用”三个月有效期”判断一条信息该不该存知识库的质量比数量重要。
判断一条信息要不要存的方法是：想象三个月后的自己，还会用到这条信息吗？
用得上的特征：能影响决策的方法论、能直接套用的框架、反复使用的判断标准、让你改变认知的观点。
用不上的特征：一次性的热点、无关领域的泛泛之谈、没有底层逻辑的金句、你认同但不会用的道理。
相关笔记：[[原子笔记的三个标准]]、[[知识库和收藏夹的区别]]
对比一下，你会发现几件事：
标题是一句话，点明这条笔记解决什么问题正文3-4句话，不依赖原文自动建了双向链接到其他相关笔记保留了来源但不依赖来源这就是一条合格的原子笔记。
标签怎么打原子笔记存完之后，还有一个小动作：打标签。
标签的作用是让你以后搜得到这条笔记。建议：
每条笔记打1-3个标签，不要贪多标签用中文，简洁明了可以用 / 建层级，比如#AI产品/Agent架构不用追求完美的标签体系，先用起来，用着用着自然会发现该怎么调整Skill提炼笔记时会自动帮你打标签，你审核一下就行。
到这一步，你的知识库已经开始真正活起来了。有骨架（目录），也有血肉（原子笔记）。接下来要解决一个问题：怎么让Claude变成越用越懂你的搭档，而不是每次都要重新认识你？
下一章讲上下文工程。
五、让Claude成为你的默认工作入口仓库搭好了，笔记也会写了，系统已经能用了。但到这一步，你的知识库跟Claude还是两个分开的东西。你需要主动去Obsidian找笔记，再复制给Claude。
想让这套系统真正发挥威力，需要做一件事：把Claude变成你的默认工作入口。
什么意思？
所有事都过Claude这件事大多数人用Claude的方式是需要的时候才打开。想写文章了，打开一下；查个问题，打开一下；不用就关掉。
我现在的用法完全不是这样。我几乎所有工作场景都先过Claude：
写文章找它做产品决策找它学新东西找它理清思路找它写邮件、列提纲、复盘、甚至做旅行计划都找它为什么所有事都要过Claude？三个原因：
原因一：Claude会越来越懂你
Claude有Memory功能，会记住你聊天过程中提到的长期信息。你的职业、你的项目、你的写作风格、你的偏好。你跟它聊得越多，它越准。
如果你只在需要的时候才打开，它记不住你。如果你日常所有工作都过它，两三周后你会发现它的回答开始越来越像你会说的话。
原因二：你的思考过程变成了可沉淀的素材
自己闷头想一个问题，想完就散了，什么也没留下。跟Claude讨论同一个问题，讨论的过程和结论都可以一句话存进Obsidian。你的思考从一次性变成了可复用。
原因三：快
跟Claude聊完直接沉淀，比你自己闷头想再手动记笔记，效率高一个量级。
上下文工程三件套让Claude越来越懂你，靠的不是每次对话时临时塞背景，而是靠三层持久化的上下文。我把它叫上下文工程三件套：
Claude Memory：Claude内部的长期记忆Claude Project：特定项目的共享上下文Obsidian沉淀：跨工具的本地持久化三层的关系是由浅到深、由窄到宽。Memory管你这个人整体是谁，Project管某个具体项目，Obsidian管跨项目跨工具的所有积累。
下面一个个讲。
第一件套：Claude Memory（长期记忆）Memory是Claude官方内置的功能。你在对话中提到的长期信息，Claude会自动记住，下次开新对话时自动调用。
怎么用：
打开Claude网页版，点右上角的头像 → Settings → Personalization → Memory。你会看到一个输入框，可以直接写你希望Claude长期记住的事情。
要写什么：
不用写太多，建议就三类信息：
你是谁：职业、当前阶段、主要在做什么你的偏好：写作风格、语言偏好、沟通习惯你不喜欢什么：让你反感的表达方式、你不想看到的建议类型举个例子，我的Memory里有这么几条：
我是AI产品经理，在做AI PM课程和内容创作。
我写文章喜欢口语化、实战派，不喜欢AI腔。禁止使用破折号和大量引号。
我沟通偏好是先告诉我方向，等我确认再执行，不要一次性做完一整件事。
就这么简单。每次新开对话，Claude会自动带上这些信息，不需要你重新解释一遍。
一个小技巧：你也可以在对话过程中直接让Claude记住某件事。比如你刚跟它讨论完一个方案，觉得里面某个判断标准以后还会用到，就说一句：
记住这个判断标准，以后做类似决策时自动应用。
Claude会自动把这条写进你的Memory。
第二件套：Claude Project（项目空间）Memory管的是你这个人整体，但你手头可能同时在做好几件事，每件事都有自己的背景资料。这时候Project就派上用场了。
Project是Claude里的一个概念，你可以理解成为某个项目专门开的一个房间。房间里你可以上传相关资料，房间里的所有对话都能自动访问这些资料。
怎么用：
在claude.ai左侧栏点 Projects创建一个新Project，比如“Q2竞品分析”、“新产品PRD”、“AI PM课程第三期”在Project里上传相关背景资料（可以是PDF、文档、你从Obsidian导出的笔记）在这个Project里的所有对话，都能访问这些资料什么时候用Project：
一个项目会持续好几周，你不希望每次对话都重新铺背景项目有一批核心资料（产品文档、用户调研、竞品信息），你希望Claude始终参考你想让同一个项目的讨论在一个空间里闭环，不要散落在不同对话里什么时候不用Project：
一次性的问题，用完就散跟你当前所有工作都相关的底层偏好（这种放Memory）第三件套：Obsidian沉淀（本地持久化）Memory和Project都在Claude里面。但你需要意识到一件事：Claude是一个平台，它可能会封号，可能会改规则，可能哪天就不能用了。
Obsidian是你自己的。跨项目、跨工具、永久保留。
所以最底层的沉淀，一定要放在Obsidian里。关键产出一定要存回Obsidian，而不是留在Claude对话里：
做了一个关键决策 → 存一条笔记产出了一个有价值的框架 → 存一条笔记讨论改变了你的认知 → 存一条笔记这次对话里Claude给的某个建议你觉得特别好 → 存一条笔记这样做的好处是：即使Claude的对话窗口关了、对话历史丢了、账号被封了，你的上下文还在Obsidian里。随时能喂给新的对话，重新建立上下文。
三件套之间的关系你可能会问：这三个东西功能有点重叠，我到底该怎么分配？
一张表说清楚：
实际使用的时候不用刻意去想”这个该放哪”。你先形成一个默认习惯：
短信息顺手告诉Claude让它记→Memory
项目资料打包上传→Project
有价值的结论沉淀下来→Obsidian
一段时间之后，你会自然知道什么东西该放哪。
一个常见的认知误区：窗口关了怎么办很多人刚用Claude的时候有个焦虑：这个对话窗口会不会丢？我花了一小时讨论出来的结论，关了就没了吗？
这个焦虑本身是对的。对话窗口确实不稳定，可能某天真的就打不开了。但解决方法不是不要关窗口，而是让你的上下文不在窗口里。
具体做法：
跟Claude讨论完一个有价值的问题，立刻花30秒存一条笔记到Obsidian笔记内容是结论+关键论据，不是完整对话下次想接着讨论，新开一个窗口，把这条笔记贴进去，Claude瞬间恢复上下文一句话：窗口会断，笔记不会断。你的上下文在Obsidian里，不在Claude里。
这也是为什么第三章我强调要把输出侧做好，你产出的每一条结论都是你下一次对话的起点。
到这里你已经掌握了这套系统的三分之二：仓库搭好了（第三章），原子笔记会写了（第四章），Claude变成默认入口了（第五章）。
最后一个问题：具体要产出一样东西的时候，应该怎么跟Claude协作？是直接扔一句话让它写，还是有更高效的方式？下一章讲拆角色协作，以及用这套系统完整写一篇文章的五步流程。
六、拆角色协作：跑通一次完整的输出到这一步，准备工作都做完了。现在要解决最后一个问题：具体产出一样东西的时候，怎么跟Claude配合最高效？
大多数人用Claude产出内容的方式都是一气呵成，打开一个对话窗口，先铺背景、再讨论方向、然后让它写初稿、再反复修改。一通操作下来，窗口里堆了几十条消息，Claude写出来的东西越来越跑题，最后你自己都不知道它在参考什么。
问题不在Claude笨，在你的工作方式。
一个窗口只干一件事跟Claude协作有一条铁律：
一个窗口只干一件事。需求和执行必须分开。
什么是需求，什么是执行？
需求窗口：用来讨论方向、策略、选择。充满试探、否定、修改。目标是搞清楚要做什么。
我想写一篇关于XX的文章，你觉得从哪个角度切入？
这三个选题哪个更有价值？
帮我分析一下这个方向的可行性。
执行窗口：用来让Claude基于已经确认好的方向产出成品。目标是把确认好的事情做出来。
基于这个选题和这些素材，帮我写初稿。
按照这个框架，帮我生成竞品分析报告。
用这个结构，帮我写一份PPT逐页文案。
为什么必须分开？
因为需求窗口里充满了噪音。你在讨论方向的时候会说”我不想这么写”、”这个角度不对”、”再换一个思路试试”。这些话是思考过程，不是最终结论。
如果你在同一个窗口里直接让Claude写初稿，它会把这些讨论过程也当成指令的一部分，产出的内容会混入你否定过的、修改过的、试探过的各种版本。信号和噪音混在一起，初稿质量就下降了。
分开窗口的好处是：执行窗口拿到的是你确认过的、干净的上下文。它只知道你最终要的是什么，不知道你中间试错过什么。产出质量会好很多。
需求窗口和执行窗口的桥梁：一条Obsidian笔记问题来了：你在需求窗口讨论了半天，最终得出了一个方向。怎么把这个方向干净地交给执行窗口？
直接复制所有对话过去不行，那就把噪音也带过去了。只复制结论也不行，结论可能只是一句话，信息量不够。
正确的做法是：把讨论结果沉淀成一条Obsidian笔记，这条笔记就是两个窗口之间的桥梁。
笔记只写三件事：
选定的方向是什么核心论点/关键要点目标产出的要求（字数、风格、结构）2-3句话写清楚就够了。不要把讨论过程也写进去。
然后开一个新窗口，把这条笔记贴进去作为上下文，让Claude执行产出。
完整演示：我怎么用这套系统写这篇文章光说不练还是抽象。我直接用你现在正在读的这篇文章做演示，把整个流程一步一步还原给你看。
Step 1：从Obsidian输入侧找素材
写这篇文章之前，我的输入侧已经有一些相关的原子笔记：
关于“知识库不是收藏夹”的笔记关于“Obsidian输入输出侧分开”的原则笔记关于“Claude上下文工程三件套”的笔记关于“拆需求窗口和执行窗口”的笔记还有上一篇文章的成稿（在输出侧）我打开Obsidian，按标签#AI产品/工作流搜了一下，找到这些相关笔记。复制到剪贴板。
Step 2：开需求窗口，定选题方向
我新开一个Claude对话窗口，输入：
以下是我知识库里关于AI工作流主题的几条原子笔记，以及上一篇爆款文章《AI工作流完整拆解》的成稿。我想基于这些积累写一篇新文章，和上一篇形成”道”+”术”的配套。你觉得从哪个角度切入比较好？给我3个选题方向，每个方向说明切入角度、目标读者、和上一篇的关系。[粘贴原子笔记和上一篇文章]
Claude给了三个候选方向：
方向A：完整的保姆级教程（手把手搭系统）方向B：聚焦在Skill开发（怎么封装自己的方法论）方向C：真实案例集合（看别人怎么搭的）我选了方向A。
Step 3：把方向存进Obsidian
这一步最关键，很多人会跳过。我在Obsidian输出侧新建一条笔记：
文件名：20260415-保姆级教程选题方向.md
方向：完整的保姆级教程，和上一篇形成”道+术”配套
目标读者：看过上一篇、认同思路但还没动手的AI产品经理
核心观点：搭这套系统只要2小时，关键是输入输出分开+原子笔记+拆角色协作
锚定场景：用我自己的经历，从环境准备到跑通最小闭环
字数：不限制，把事情讲清楚就行
风格：口语化、实战派，保留排除法+类比降维的DNA
2-3句话说清楚。这条笔记就是桥梁。
Step 4：开执行窗口，出初稿
我新开另一个对话窗口（注意，是新窗口，不是原来那个），调用我的文章共创Skill，输入：
我要写一篇长文。以下是选题方向和素材。选题方向：[粘贴Step 3那条桥梁笔记]素材：[粘贴相关原子笔记]请按照文章共创Skill的流程，先给我大纲，我审过之后逐章节共创。
然后Skill就开始工作了。你从第一条消息到现在看到的所有内容，都是这个流程跑出来的。我给你大纲、你审、逐章节写、每章停下来让你审、你说OK继续、我继续。
Step 5：审稿、调整、存回Obsidian输出侧
这篇文章写完之后，我会把成稿存到：
/Users/mac/Desktop/Simin’s spiritual world/30_产出/公众号长文/20260415-AI知识操作系统保姆级教程.md
这条文件会变成输出侧的新成员。下一次我写类似主题的文章时，Claude会自动参考它的风格和结构。
一个闭环就这样跑完了：输入侧素材 → 需求窗口 → 桥梁笔记 → 执行窗口 → 输出侧成稿。
其他场景：同样的流程能用在哪上面演示了写文章。但这个流程不只能写文章。几乎所有内容产出的场景，流程都是一样的：
写项目文档（PRD、方案）
输入侧准备：→ 把项目相关的调研资料、竞品信息、需求记录 存进 输入/[项目名]/
文件夹输出流程：→ 需求窗口：讨论文档的框架和重点→
桥梁笔记：把框架存进Obsidian→
执行窗口：基于框架+素材生成文档→
成稿存到 输出/产品文档/
准备面试
输入侧准备：→ 目标公司的调研信息存进 输入/面试/[公司名]/→ 常见面试问题和你的回答框架存进 输入/面试/输出流程：→
需求窗口：讨论这家公司的面试重点→
执行窗口：让Claude基于你的素材做模拟面试→
面试结束后：写复盘笔记存回 输入/面试/→
复利效应：每次面试的沉淀都在帮下一次
写一份PPT
输入侧准备：→ 内容素材、核心观点、案例故事存进
输入/→ 公司VI或模板规范存进
输入/品牌规范/输出流程：→
需求窗口：确定PPT的主线和节奏→
桥梁笔记：写下每页大致讲什么→
执行窗口：基于桥梁笔记生成逐页文案→
成稿存到 输出/演示材料/
逻辑完全一样：输入侧素材 → 需求窗口 → 桥梁笔记 → 执行窗口 → 输出侧成稿。
你会发现一个有意思的现象：当你把这个流程跑熟之后，你的产出质量不再取决于Claude有多强，而是取决于你的输入侧有多丰富。原子笔记越多，桥梁笔记写得越准，产出质量就越高。
这就是知识库作为地基的真正价值。
一个关键提醒：不要偷懒跳过桥梁笔记新手最容易偷懒的地方，就是跳过桥梁笔记那一步。觉得反正我脑子里都记着，直接复制两个窗口的对话不就行了。
不行。原因我前面讲了：直接复制会带噪音。而且还有一个更隐蔽的问题：你脑子里记的东西也会变。今天你觉得方向是A，明天拿去执行的时候可能脑子里已经歪到A’了，你自己都没意识到。
桥梁笔记的作用是把方向固定下来。写在Obsidian里，2-3句话，清清楚楚。执行窗口拿到的是这个固定版本，不是你脑子里的浮动版本。
30秒写一条桥梁笔记，省下来的是你后续改稿的半小时。这笔账很划算。
到这里，整套系统的运行方式你都看完了。剩下一个问题：这套系统跑起来之后，到底能带来什么？下一章讲复利效应，用我自己的真实数据告诉你，坚持几个月之后这套系统会变成什么样。
七、系统跑通之后：你会得到什么到这里，所有操作步骤都讲完了。我知道你现在可能还在想一个问题：这一切值得吗？花2小时搭系统、以后每天要做原子笔记、要拆窗口、要走5步流程，真的比我直接跟Claude聊天效率高吗？
短期看，未必。如果你只是写一份周报、问一个技术概念，直接打开Claude一句话搞定，比走完整个流程快多了。
但这套系统真正的价值，不在单次效率，在复利效应。
简单说就是：你今天的每一次产出，都在给你明天的产出铺路。
我用自己的真实数据给你看：
数据一：写文章的时间
半年前我写一篇干货长文，从选题到定稿大概要10-15小时。反复查资料、反复改框架、跟Claude来回聊上百条消息。
现在写同样长度的文章，大概3-4小时搞定。不是因为我变聪明了，而是因为输入侧已经有几十条原子笔记、输出侧有十几篇成稿。Claude写初稿时能直接参考我之前的结构、口吻、案例库，不需要从零开始。
这篇文章本身就是一个证据。从开工到现在，你看到的完整成稿，总共花了不到3小时，其中一大半时间还是在等你看完、回复OK。
数据二：做一个Skill的时间
半年前我想让Claude按我的方式做产品拆解，每次都要花2小时铺上下文，告诉它我的拆解框架、我关注哪些维度、我习惯的输出格式。下次开新窗口，再来一遍。
现在我做一个新Skill20分钟搞定。因为我的方法论已经在Obsidian里沉淀得很清楚，我只需要让Claude读我已有的笔记，它就能帮我生成Skill文件。
同样的事情，效率差了6倍。差别不在Claude，在我的系统。
数据三：学一个新领域的起点
研究Graph RAG。打开Claude，它不是从”我是AI PM，帮我学Graph RAG”开始，它是从我之前已经学过传统RAG、知识图谱、工厂根因分析项目这个位置开始教我。
因为我的知识库里已经有这些基础，Claude能看到。它不用重复讲我已经懂的部分，直接从我的认知边界往外推。我学新东西的起点不是零，是我上次学到的地方。
三个复利场景具体来说，系统跑通之后你会在三个场景里感受到复利：
场景一：写第二篇类似文章时
第一篇文章是从0写的。第二篇Claude会直接参考第一篇的结构、口吻、案例库，从半成品开始改，不是从零写。到第五篇、第十篇的时候，你的风格DNA已经固化，Claude能100%模仿你。
场景二：每一次学习都在垫高你的起点
每学一个新概念，就是在输入侧多一条原子笔记。这些笔记之间通过双向链接形成网络。当你学下一个概念时，Claude会自动把它链接到你已有的知识上，让新知识嵌入你的认知网络，而不是漂在外面。
学得越多，下一次学得越快。这就是认知复利。
场景三：每一次求职/项目经验都在帮下一次
每次面试完，你把复盘写成笔记存进去。下次准备面试时，Claude会告诉你：上次你在XX问题上答得不好，这次我们专门练一下。你的面试经验不再是散落的记忆，是可检索、可复用的资产。
做项目也一样。每个项目的踩坑记录、成功经验、关键决策都沉淀成笔记。做下一个项目时，Claude能提醒你这种情况你三个月前踩过坑，当时是这么解决的。
不要用单次效率衡量这套系统很多人放弃这套系统的原因是：用了两周没看到明显的效率提升，觉得不值。
这是用错了衡量标准。
这套系统不是一个省时工具，是一个认知资产。前两个月你感觉不到太大差别，因为积累还不够厚。但如果你坚持3-6个月，你会突然发现：
你的产出速度是同事的3-5倍你写的东西越来越像你自己，而不是AI腔你学新东西的速度明显变快你开始能看到别人看不到的关联这些都是复利的表现。你不是在使用一套工具，你是在积累一笔资产。
结尾：今天就跑通最小闭环文章看到这里，你可能已经有点信息过载了。别急。我不是让你今天把所有事都做完，我是让你今天就动手做第一步。
本周行动清单这是我建议的节奏，按这个走就行：
今天（30分钟）
装好Obsidian，建第一个Vault注册Claude，设置好Memory（就写3条：你的职业、写作偏好、沟通习惯）明天（30分钟）
装好三个Skill（notebooklm、obsidian-knowledge-saver、obsidian-skills）装好YouTube插件和Web Clipper让Claude帮你按五层结构建好目录后天（1小时）
用NotebookLM+Claude提炼你人生中第一条原子笔记，存进Obsidian感受一次“从信息源到原子笔记”的完整流程本周末（2小时）
走一次完整的输出流程：选一个小话题，从输入侧找素材 → 需求窗口定方向 → 写桥梁笔记 → 执行窗口出初稿 → 存回输出侧不用追求成品质量，只求跑通流程之后每天（10分钟）
至少往Obsidian存1条原子笔记所有思考和决策都过Claude关键产出随时沉淀这个节奏不激进，但足够让你在一周内真的跑通一次。跑通之后你就会有正反馈，正反馈会推着你继续走。
回到开头那个问题文章开头我说：这篇文章本身就是用这套系统写出来的。
现在你读完了，可以回头看一眼：
第四章那个原子笔记的例子，就是从我输入侧的笔记调出来的第六章那个“我怎么写这篇文章”的五步流程，就是我写这篇文章本身的真实过程这篇成稿现在已经躺在我Obsidian的输出侧 30_产出/公众号长文/20260415-AI知识操作系统保姆级教程.md下次我再写类似主题的文章时，Claude会自动参考这一篇的风格你现在看到的不是一篇教你搭系统的文章，你看到的是一个搭好的系统跑出来的产物。
你要做的，就是今天晚上打开电脑，开始搭你自己的那一套。
两个月后回头看，你会感谢今天动手的自己。
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