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  • 用 Obsidian Skills 把筆記變成可編程知識庫

    用 Obsidian Skills 把筆記變成可編程知識庫

    一句話定位：Obsidian Skills 是一個讓 AI 代理可以透過 CLI 操作整個 Obsidian 資料庫的插件，把「寫筆記、整理目錄、重構內容」全部變成可自動執行的任務。

    📌 本文重點

    • 讓 AI 用 CLI 直接操作整個 Obsidian Vault
    • 把你的筆記工作流程寫成可重複的 Skills
    • 用自動化 Workflow 把筆記變成有結構的知識系統
    • 先在測試 Vault 試跑，再導入真正工作環境

    原始專案在 GitHub 開源：kepano/obsidian-skills

    核心功能：讓 AI 真的「會用」你的筆記庫

    1. 透過 CLI 操作 Obsidian：筆記不再只是文字

    Obsidian Skills 的核心，是讓 AI 能透過命令列介面（CLI）直接操作你的 Obsidian Vault：

    • 讀取、建立、修改 Markdown 檔
    • 操作 JSON Canvas（Obsidian 畫布）等開放格式
    • 在整個 Vault 裡搜尋、過濾、重構內容

    你可以做的行動：

    1. 把你常做的筆記操作寫成「命令」交給 AI，例如：
    2. 列出 /notes/book/ 底下所有檔案，按日期排序
    3. 讀取某篇筆記，加上 TL;DR 摘要段落
    4. 在終端機或 Agent Framework（例如 OpenAI 的 Assistants、LangChain 等）裡，把這些命令繫結到 Obsidian Skills 提供的 CLI 工具，讓 AI 能執行。

    💡 關鍵： 透過 CLI，把「打開 → 搜尋 → 編輯筆記」這些原本只能手動完成的操作，變成 AI 可以批次執行的自動化任務。

    效果：你不再需要手動打開每一篇筆記，而是讓 AI 代理以「工具使用者」身份，批次處理你的整個知識庫。

    2. 自訂 Skills：讓 AI 學會你的筆記工作流程

    Obsidian Skills 最有價值的地方，是可以定義「技能」（Skills），讓 AI 代理知道：

    • 要如何寫新筆記（檔名規則、Frontmatter 格式）
    • 要如何更新既有筆記（加註、改版號、補索引）
    • 要如何整理資料夾、產生目錄、建立索引頁

    你可以這樣做：

    1. 設計 1–2 個固定流程，寫成 Skill 描述：
    2. Skill 範例：
      • 名稱：summarize_folder
      • 說明：讀取指定資料夾所有 Markdown，為每篇建立 3 行摘要，並生成一篇索引筆記，列出檔名 + 摘要 + 連結。
    3. 把這個 Skill 配給 AI 代理，之後只要下指令：
    4. 「對 research/llm/ 跑 summarize_folder」
    5. 代理就會用 CLI + Skills 流程完整跑完。

    💡 關鍵： 把你「自己怎麼整理筆記」這套隱性流程，寫成 Skills 交給 AI，才能讓代理長期維護你的知識庫，而不是一次性的文案改寫。

    效果：你的「整理習慣」被寫進程式，AI 不只是改文字，而是照你的規則長期維護知識庫結構。

    3. 搜尋 + 編輯一條龍：變成第二大腦自動化助手

    Obsidian Skills 把「搜尋」和「編輯」串在一起：

    • 先在 Vault 裡搜尋相關筆記
    • 把結果餵給模型
    • 模型依照 Skill 規則進行產生或重構

    你可以做的行動：

    1. 定義一個 Skill：refactor_notes_to_wiki
    2. 步驟：
      1. 搜尋某資料夾所有 Markdown
      2. 依標題或 Tag 分類群組
      3. 生成一篇「主 Wiki」筆記，整理出目錄與連結
    3. 在 CLI 或 Agent 裡，下指令：
    4. 「把 projects/app-x/notes 裡所有筆記重構成專案 Wiki」

    效果：原本零散的一堆筆記，會自動變成可瀏覽的索引頁、主題頁，像一個有結構的知識網站。

    適合誰用：具體場景

    1. 知識管理：整理讀書筆記與研究資料

    典型情境：你有一個 books/ 或 research/ 資料夾，裡面是每本書、每篇論文的粗略筆記，多年下來完全失控。

    可以這樣實作：

    • Skill：book_notes_overview
    • 功能：
      • 扫描 books/ 底下所有筆記
      • 讀取每篇的重點段落（例如 ## Key Ideas）
      • 生成一篇「閱讀索引」：按主題整理出書名 + 核心概念 + 連結
    • 你要做的，只是定期觸發這個 Skill，讓 AI 幫你維護「閱讀地圖」。

    2. 專案管理：把散亂筆記整理成專案 Wiki

    典型情境：專案期間每天都有會議記錄、待辦、想法草稿，分散在不同筆記裡，收尾時很難回顧全貌。

    可以這樣實作：

    • Skill：project_wiki_builder
    • 把 projects/<name>/daily/ 下的每日筆記：
      • 整理出時間線
      • 抽出決策記錄、關鍵里程碑
      • 生成一個 project-wiki.md，包含：
      • 專案概覽
      • 重要決策列表
      • 里程碑時間軸
      • 連回原始每日筆記

    3. 工程師日誌：自動整理每日開發筆記

    典型情境：你每天在 Obsidian 裡記下 bug、嘗試過的解法和終版解決方案，但事後很難再找回「當初怎麼解」。

    可以這樣實作：

    • Skill：dev-log-index
    • 搜尋含有 #bug 或 #issue 的筆記
    • 解析出：問題描述、相關檔案、最後解法
    • 建立一個「問題索引」筆記，方便未來重用

    💡 關鍵： 把日常「隨手記」轉成可搜尋的問題索引，長期下來會變成你的私有技術知識庫。

    怎麼開始：安裝與基本設定

    下面以「你已經有 Obsidian Vault」為前提，帶你從 0 到可以跑第一個 workflow。

    1. 安裝 Obsidian Skills 插件

    1. 打開 Obsidian → 設定 → 社群外掛（Community plugins）
    2. 啟用「允許安裝第三方外掛」
    3. 在外掛瀏覽中搜尋 Obsidian Skills（如果尚未上架，可從 GitHub 手動安裝）：
    4. 前往專案頁面：https://github.com/kepano/obsidian-skills
    5. 依說明下載並放入 .obsidian/plugins/ 資料夾
    6. 在 Obsidian 裡啟用外掛

    行動檢查：確認你可以在設定中看到 Obsidian Skills 的選項，並看到 CLI 路徑或相關設定項。

    2. 設定 API Key 與模型

    Obsidian Skills 本身不內建模型，它通常透過你選擇的 AI 平台（例如 OpenAI、Anthropic、本地模型）來運作。

    最低限度設定：

    1. 在 Obsidian Skills 設定頁輸入 API Key（例如 OpenAI API）
    2. 選擇模型名稱：
    3. 文本重構與長文摘要：gpt-4.1 或其他高階模型
    4. 低成本批次整理：gpt-4o-mini 或相似等級模型
    5. 設定最大上下文長度與回應長度，避免會議記錄太長時被截斷。

    行動建議：先用便宜或免費模型跑小規模測試，確認流程正確，再套用到整個 Vault。

    實戰 Workflow 範例（可直接複製）

    下面示範 2 個你可以實際跑的工作流程。具體語法要依 Obsidian Skills 版本與你的 Agent Framework 做微調，但邏輯是一樣的。

    Workflow 1：自動整理某資料夾所有筆記並產生總結

    目標：對 research/llm/ 底下所有筆記，生成一篇「總結索引」。

    步驟

    1. 定義 Skill（概念描述）：
    skill: summarize_folder
input: folder_path
actions:
  1. list all markdown files under {folder_path}
  2. for each file, read content and extract key points
  3. generate a new markdown note `_summary-{folder_name}.md`
     with sections:
       - overview of the folder
       - table of files: filename, 3-line summary, link
    1. 在你的 AI 代理設定中，加入這個 Skill，並授權它使用 Obsidian CLI 操作。
    2. 在終端機或對話介面裡下指令：
    agent run summarize_folder --folder_path="research/llm"
    1. 回到 Obsidian，檢查是否多了一篇 _summary-llm.md，內容包含每篇研究筆記的摘要與連結。

    行動建議：先對一個小資料夾測試，確認摘要品質與結構格式，再擴大到整個知識庫。

    Workflow 2：把一份長會議記錄拆成多篇結構化筆記

    目標：你有一份超長的會議記錄 meeting-2024-08-10.md，希望拆成「決策」「待辦」「討論背景」三種筆記，並串成一個索引。

    步驟

    1. 定義 Skill（概念描述）：
    skill: split_meeting_notes
input: note_path
actions:
  1. read markdown note at {note_path}
  2. identify sections: decisions, action items, context/discussion
  3. create three new notes:
       - {note_path}-decisions.md
       - {note_path}-actions.md
       - {note_path}-context.md
  4. create an index note `{note_path}-index.md`
     linking to the three notes with brief summaries.
    1. 在代理中加入此 Skill。
    2. 執行指令：
    agent run split_meeting_notes --note_path="projects/app-x/meeting-2024-08-10.md"
    1. 打開 Obsidian，檢查多出來的 4 篇筆記：
    2. ...-decisions.md：列出所有明確決策
    3. ...-actions.md：待辦事項，適合再丟進任務管理工具
    4. ...-context.md：保留完整對話與背景
    5. ...-index.md：快速入口

    行動建議：把這套 Skill 當成「會議模板」，之後每次只要把原始會議記錄丟給同一個 Skill 即可。

    自訂技能與安全 / 隱私注意事項

    如何自訂技能

    設計 Skill 時，注意三件事：

    1. 明確輸入與輸出：
    2. 輸入：資料夾、檔案路徑、標籤
    3. 輸出：新筆記路徑、命名規則
    4. 具體步驟：把你平常的手動流程拆成 3–5 個具體動作，交給 AI。
    5. 格式約束：要求 AI 回傳標準 Markdown 或 JSON，方便 Obsidian 正確解析。

    建議：先寫成人類看的「操作說明」，再轉成 Skill 定義給代理，避免太抽象。

    安全與隱私注意事項

    1. API 外傳內容範圍：
    2. 所有送給模型的文字，都可能被第三方服務看到。
    3. 先從非敏感資料夾測試；機密專案可考慮只用本地模型。
    4. 權限控管：
    5. 不要讓代理有刪除整個 Vault 的權限。
    6. Skill 盡量設計成「新增 / 更新特定資料夾」，不要全域改寫。
    7. 版本控管與備份：
    8. 建議搭配 Git 或 Obsidian Sync，確保 AI 重構筆記前有備份。

    行動建議：在真正讓代理處理「工作用 Vault」之前，先建立一個「測試 Vault」，練習 Skills 和 Workflow，確保不會誤刪或覆寫重要資料。

    小結：把 Obsidian 當成可自動化的知識系統

    Obsidian Skills 的價值不在於「更聰明的聊天」，而是讓 AI 能：

    • 讀懂你的筆記結構
    • 依照你設計的 Skills 操作整個 Vault
    • 持續幫你整理、重構、索引知識

    從今天開始，你可以先選一個小資料夾，設計一個簡單 Skill，跑完上面的兩個 Workflow。當你習慣這種「把筆記工作流程寫成技能」的思維後，Obsidian 就會從「寫筆記的地方」，變成「可編程的第二大腦」。

    🚀 你現在可以做的事

    • 去 GitHub 下載並安裝 kepano/obsidian-skills，在測試 Vault 啟用外掛
    • 為你最常用的資料夾（例如 research/ 或 projects/）寫出第一個 Skill 描述，交給 AI 代理使用
    • 在終端機或 Agent 裡實際跑一次 summarize_folder 或 split_meeting_notes Workflow，觀察輸出並微調規則