1. 首先安装Obsidian Wiki

推荐安装方式：

pip install obsidian-wiki
obsidian-wiki setup --vault /path/to/your/digital/brain

安装完成后，在Obsidian目录执行：

obsidian-wiki setup --project .

然后提示🔔：

Where is your Obsidian vault? (absolute path):

输入Obsidian目录的绝对路径。

2. AI Agent 初始化项目

再启动AI Agent，直接输入：“set up my wiki”

这样，就会在AI Agent里面安装一系列Skills，以及在项目根目录初始化文档。

3. Obsidian 安装插件

上面的工作完成，就可以安装推荐的社区插件：

1. Dataview - 查询页面元数据、动态表格
2. Graph Analysis - 增强图表视图
3. Templater--手动页面模板
4. Obsidian Git - 自动备份

然后在 Obsidian 中打开项目。

4. AI Agent 操作

1. 运行 /wiki-status，查看可用内容和状态
2. 运行 /wiki-ingest，添加第一个源文件（使用 raw/ 目录）
3. 运行 /claude-history-ingest 挖掘你的对话历史
4. 运行 /wiki-lint — 验证刚种子化的 vault 是否有链接/前置元数据问题
5. 可选:运行 /wiki-dedup — 寻找可能的近重复页(此批为全新创建,可能无重复)
6. 可选:运行 /wiki-research <topic> — 对某项目深挖
7. 配置 QMD — 启用语义搜索,QMD_WIKI_COLLECTION 当前未设置

需要我安装可选的 "停止 "钩子吗？它会在你写文件或运行shell命令的会话结束时自动执行/wiki-capture--quick--方便你捕捉发现，而无需手动操作。

除了 obsidian-wiki，本身官方还推荐配合一套 Obsidian Skills 使用。

Ref

• sdyckjq-lab/llm-wiki-skill: 基于 Karpathy llm-wiki 方法论的个人知识库构建 Skill，支持多平台！
• 用Obsidian打造LLM-Wiki经验分享 - 知乎
• 我用Obsidian + Codex 搭了一个会持续进化的AI知识库，保姆级教程来了 - 知乎
• nashsu/llm_wiki: LLM Wiki is a cross-platform desktop application that turns your documents into an organized, interlinked knowledge base — automatically. Instead of traditional RAG (retrieve-and-answer from scratch every time), the LLM incrementally builds and maintains a persistent wiki from your sources。
• llm-wiki
• 深度解析 LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain：Agent 时代知识的“自组织”与“自进化” - 老纪的技术唠嗑局 - 博客园
• Ar9av/obsidian-wiki: Framework for AI agents to build and maintain a digital brain through Obsidian wiki using Karpathy's LLM Wiki pattern
• InfraNodus AI Graph View - Obsidian Plugin
• noduslabs/infranodus-obsidian-plugin: Advanced graph view for Obsidian: text analysis, topic modeling, and AI with InfraNodus AI text analysis tool: https://infranodus.com

⚠️ Suggestions 提醒

大量冗余的MCP

毫无作用的Agent

以及用不上的Skills

Skills 实在太多就不一一截图。

核心优化以下几条：

• /compact 不要盲目压缩，带参数。Claude 会把冗长繁琐的聊天、报错日志、排错过程打包压缩成一段极简的结构化摘要，删掉废话，仅保留当前任务的上下文状态，瞬间释放几十 KB 的空间。
• /skills 关闭不用的skills
• /mcp 关闭不用的mcp
• /memory 编辑CLAUDE.md文件，写好当前的会话要求、运行时建议和一些特殊处理的注意事项。e.g. Suggestions 中提到Bash操作占用了大量的token，那么可以限制Bash操作或者使用子代理进行
• /clean 开启新的会话
• /btw 创建一个一次性的临时分支对话，Claude 回答完后，这个对话不会被存入主干的上下文 history 中，减少Token 消耗

早上好！以下为昨日摘要：

• 持币人数：5,382
• 10k+HODL用户数：1,562
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Ollama Cloud 如果性能再稳定一些的话，其实是一个非常不错的服务。

https://ollama.com/search?c=cloud

然而我通过 Ollama Cloud 测试了 glm-5.2 和 deepseek-v4-pro，居然能和 Planet 的工具调用正确工作的还是只有 Gemma 4。

就算本地局域网里有那种几万美金的 GPU 设备，跑的也还是这些模型。那不如 $20 一个月租用量先用起来。

再次想到 vibe coding 这件事情和洗碗的类似之处：多刷几次肯定会更干净。关键是你有没有想让它更干净的意愿。及你的时间和资源。

最开始很喜欢Cursor的开发体验，感觉所见即所得：

• 可以非常快速的选中代码，然后扔给它解决；
• 也可以截图，然后交给它生成UI；
• 每一个步骤都可以反复修改，不用记命令，直接GUI上操作；
• ...

看着Cursor自动化操作，有一种赏心悦目的感觉。

不过，体验Claude Code之后，这些发生变化。

我不再纠结是否拥有GUI，只看重结果和推理过程中产出的东西是否有价值。

Claude Code做得很好，至少目前看来很强。

我主要做前端开发，经常需要与UI界面打交道，

如果AI不能自主识别UI，会给我造成非常大的困扰。

所以，普通的文本模型基本对我没啥用。

至少是，多模态模型，支持文本/图像/视频，并且还能推理和编程。

不得不说，开源大模型与商业模型还有差一段路。

绝大多数开源大模型仅仅是文本模型，或者是某种单一模型，只支持图像或视频，无法支持多模态工作。

零星有一些支持多模态的开源模型，性能较普通，根本不能用来工作生产。

并且，这些模型的部署条件，对硬件要求颇高，不是普通开发者能消费。

回到Claude Code这里来，这是目前验证过，能支持工作生产的AI工具。

Claude Code严格意义上说，是一个Agent。其背后的官方大模型有：

• claude-sonnet
• claude-opus

以上是经常用的，4.6/4.7都不错。绝大部分情况下优先使用sonnet，遇到复杂问题要么opus，要么自己思考。

Claude Code也支持其他厂商的模型，具体有什么要求，暂时不得而知。

总之，那些性能低、不具备多模态的模型，是不能接入到Claude Code。

...

先聊这么多，我再想想有什么可说的。

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接下来的 Persona 这件事，关键是好玩的界面，和好玩的玩法。

📈 solana/stocks

https://edge.v2ex.com/solana/stocks

能够看到持有量，甚至还可以直接交易。

点击表头可以改变排序，这个页面会记住最后的排序。

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把名字丟進競技場，看文字變成會旋轉、碰撞、斷裂的陀螺！姓名戰鬥陀螺 支援三字姓名與單字對戰，手機打開就能玩，適合測試朋友名字誰最強，贏了直接分享戰績。

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稳定的、容易被看懂的、持续的增长 vs 季节性的、需要耗费大量口舌解释的、不一定能持续的增长

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Ref

• How I became a machine learning practitioner
• Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
• openai/spinningup: An educational resource to help anyone learn deep reinforcement learning.
• Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision