Obsidian 智能第二大脑
让 Obsidian 变成会持续整理和更新的 AI 知识库。
技能明确要求先读取 vault 规则、搜索后再创建、保留来源、避免编造，并对日历写入、敏感内容、原始资料和日志作出部分约束；但默认包含广泛的读写、跨文件传播、自重写、后台维护和外部研究能力，日历调度及远程 curl|bash 安装会产生外部影响，用户确认、最小权限、隔离和统一回滚机制不完整，因此扣分。
文档给出了多种访问方式、步骤、命名约定、失败时避免编造的规则以及部分原子写入和日志原则，主路径较清楚；但技能本身没有提供可静态验证的完整实现、异常输入覆盖或端到端失败反馈，且依赖不同客户端、MCP、脚本和可选 API，静态证据不足，按上限保守扣分。
目标用户和 Obsidian 场景描述清楚，涵盖保存、搜索、研究、日记、任务和日历；但非适用范围、触发边界、各客户端能力差异以及中文语言和中国大陆网络可达性没有充分说明，部分核心研究能力依赖外部服务，因而扣分。
SKILL.md 有 Quick Start、分层原则、命令说明、命名和 frontmatter 约定，并标注 MIT 元数据；但完整安装依赖、版本兼容、故障排查、维护责任、更新路径和限制披露不够集中，且文档内容较长并依赖大量未展示的 references/commands 文件，因此扣分。
技能覆盖面广，明确规定输出应写入相关笔记、看板、日志并保持链接和来源，理论上可减少重复整理工作；但静态审查无法确认 45 个命令的实际完整性、结果格式和跨平台可用性，且自动传播和重写可能带来额外审阅成本，故不超过静态上限并扣分。
文档提供了 Karpathy 模式链接、来源 URL 保留规则和部分可审计日志要求，存在一定追溯设计；但当前证据主要是作者文档和能力声明，没有在 SKILL.md 中给出独立复现结果、第三方验证或覆盖关键路径的测试证据，因此分数较低。
- 首次使用前应审查 vault 路径、_CLAUDE.md 规则、后台代理和日历写入权限；自动传播可能修改多个笔记和结构文件。
- 研究和日历功能依赖外部客户端、MCP、API 密钥或海外服务；应确认中国大陆网络可达性、费用、数据出境和密钥管理。
- 不要未经审查执行文档中的 curl|bash 安装命令，并应为批量重写和后台任务准备独立备份与恢复方案。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向 Obsidian 的跨 CLI Agent Skill，将本地 Markdown vault 连接到 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Hermes 和 Pi。它提供 44 个命令，用于保存对话、管理任务和项目、搜索笔记、导入外部资料、处理矛盾并生成知识综合。笔记遵循 AI-first 规则，强调来源、时间标记、置信度和双向链接。适合希望通过本地文件持续积累个人知识，同时接受较复杂安装和运行依赖的用户。
读取和写入 Obsidian vault 中的 Markdown 文件，检查 _CLAUDE.md、模板、索引、日志、看板和既有笔记；运行 Python、Shell 和 Git 辅助脚本；执行关键词或可选语义搜索；通过 Perplexity、Grok、Gemini、YouTube、播客 RSS 等来源获取资料；可选连接自带的 Obsidian MCP 服务器和 Google Calendar MCP；生成或更新日记、人物、项目、任务、研究、架构、综合和审计笔记，并维护索引与操作日志。
- 使用 Claude 或 Codex 处理大量 Obsidian 笔记，希望把会议、决定、任务和人物信息自动归档并互相链接的个人用户。
- 开发者希望把代码库的模块、依赖、入口和关键决策整理成可持续更新的 Obsidian 架构文档。
- 研究者需要将网页、X 帖子、YouTube 视频、播客或 PDF 的信息保存为带来源和时效标记的研究笔记。
- 项目负责人需要通过看板、日记、周期性任务和周报管理持续变化的工作事项。
- 重视本地 Markdown 数据所有权，并希望通过可选本地 Ollama 语义搜索增强检索的用户。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 数据以普通 Markdown 存储，支持 Obsidian Sync、iCloud、Syncthing 和 Git 等同步方式。
- 覆盖笔记、任务、项目、看板、研究、代码架构、日历和知识综合等完整工作流。
- 强调来源 URL、时效标记、历史事实和交叉链接，便于审计和后续检索。
- 核心 vault 命令不需要 API 密钥，研究命令可部分回退到免费来源。
- 提供 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Hermes 和 Pi 的构建输出。
- 系统高度依赖本地文件操作、Shell、Python 和 uv，安装与维护复杂度高。
- 部分能力需要外部 API 密钥、网络访问或 MCP，例如 X、Gemini、YouTube、播客和 Google Calendar。
- README 声称有 134 个 CI 测试，但给定材料没有展示测试结果或独立验证信息。
- 多个命令和默认行为围绕 Claude Code 设计，其他平台需要使用仓库的构建产物。
- 自动重写和传播会修改多个笔记；虽然材料强调非破坏性和确认机制，但实际效果仍取决于模型遵循规则。
如何安装这个 Skill？
Claude Code 推荐使用：/plugin marketplace add eugeniughelbur/obsidian-second-brain，然后运行 /plugin install obsidian-second-brain@obsidian-second-brain。经典方式是 git clone https://github.com/eugeniughelbur/obsidian-second-brain ~/.claude/skills/obsidian-second-brain，再运行 bash ~/.claude/skills/obsidian-second-brain/install.sh。Codex、Gemini、OpenCode、Hermes 和 Pi 需要先克隆仓库，再运行 bash scripts/build.sh --platform <平台>，然后按照生成的 dist/<平台>/INSTALL.md 部署。仓库说明未提供 ChatGPT 或裸 API 的直接安装方式。
如何使用这个 Skill？
先将 OBSIDIAN_VAULT_PATH 指向 vault，并在首次使用时读取根目录的 _CLAUDE.md；新 vault 可运行 uv run python scripts/bootstrap_vault.py --path ~/my-vault --name "Your Name"。随后可使用 /obsidian-save 保存当前对话，/obsidian-find "关键词" 搜索，/obsidian-task "任务描述" 建任务，/research "主题" 生成研究报告，或 /obsidian-architect 扫描代码库并生成架构笔记。研究命令、语义搜索、YouTube 可视化和日历功能有额外配置要求。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
项目将自身定位为 Karpathy 的 LLM Wiki 模式的扩展：从追加新页面转向重写既有页面、处理矛盾并自动综合。README 也将其与 Notion AI 和 Mem 对比，强调本地 Markdown、开源和无厂商锁定。