跳到主要內容

AI 第二大腦,其實沒那麼玄

最近看到很多人在討論:

Obsidian + Claude Code 可以打造 AI 第二大腦。

聽起來好像很硬、很技術、很像工程師才會用。

但如果用簡單一點的方式講,其實它在做的事情是:

把你散亂的筆記、資料、靈感、專案,整理成 AI 看得懂的知識庫。

這樣之後 AI 就不只是回答你通用答案,而是可以根據你的資料,幫你整理、查找、產出內容。


為什麼這件事值得關注?

因為現在大家不是沒有資訊。

反而是資訊太多。

我們每天可能都有:

會議紀錄、課程筆記、文章收藏、靈感備忘、專案資料、聊天紀錄、AI 對話、客戶需求、研究資料、內容素材。

但問題是:

真正要用的時候,常常找不到。

就算找到了,也要重新整理一次。

更麻煩的是,每次問 AI,都要重新解釋背景。

所以很多時候不是 AI 不夠強,而是我們自己的資料沒有整理成 AI 可以使用的樣子。


這件事可以解決什麼?

簡單說,它可以幫你把「散亂資訊」變成「可用產能」。

例如:

  • 把課程筆記整理成重點

  • 把會議紀錄整理成待辦

  • 把靈感整理成文章大綱

  • 把專案資料整理成進度報告

  • 把研究資料整理成簡報或企劃

  • 把過去的 AI 對話變成可重複使用的知識庫

重點不是多學一個工具。

而是讓你手上的資料,真的可以被再次使用。


誰適合?

我覺得特別適合這幾種人:

  • 常常做筆記的人

  • 資料很多但很難整理的人

  • 內容創作者

  • 學生、研究者

  • PM、行銷、顧問

  • 老師、講師

  • 創業者

  • 想把 AI 放進工作流程的人

尤其是這種人:

明明累積很多資料,但一直沒有把資料變成成果。

這套方法可能會很有幫助。


可以怎麼開始?

其實不用一開始就搞得很複雜。

可以先分三步:

第一步:先把資料集中

先找一個地方放資料。

例如 Obsidian 這類筆記工具。

把你的筆記、靈感、專案、素材、課程內容,先集中起來。

不用一開始整理得很完美。

先做到一件事就好:

之後找得到。


第二步:讓資料有一點基本結構

不用很複雜。

先簡單分成幾類就好:

工作
學習
專案
靈感
素材
已完成資料

重點不是分類漂亮,而是你自己看得懂,AI 也看得懂。


第三步:讓 AI 幫你整理和產出

當資料有基本結構之後,就可以用 Claude Code 這類工具協助:

  • 幫你找資料

  • 幫你整理重點

  • 幫你產出摘要

  • 幫你檢查缺漏

  • 幫你把素材變成文章、簡報、企劃或報告

這時候 AI 才會開始變得真正好用。

因為它不是憑空回答,而是根據你的資料工作。


有興趣可以先查這些關鍵字

不用一次全部看懂。

先知道方向就好:

Obsidian
Claude Code
AI 第二大腦
Second Brain
Personal Knowledge Management
Obsidian AI workflow
Obsidian + Claude Code

如果想再深入一點,可以查:

Obsidian Dataview
Obsidian Dashboard
CLAUDE.md
Obsidian MCP
Claude Code MCP

最後想說

我覺得這件事不是要製造更多資訊焦慮。

相反地,是希望破除資訊壁壘。

很多東西其實沒有那麼神秘,只是以前被講得太複雜。

Obsidian + Claude Code 這件事也是。

如果大家有興趣,我們可以來揪一團研究看看。

不一定是我講,重點是找真的懂、真的做過的人,把這件事講成正常人聽得懂的版本。

不要玄學,不要堆名詞。

歡迎讓我知道,留言給我 https://www.facebook.com/clonncd

留言

這個網誌中的熱門文章

Vibe Coding:到底?氛圍驅動程式開發必殺技?

Vibe Coding(氛圍編程) 是由 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 在 2025 年提出的革命性程式開發方式,它讓開發者透過自然語言與 AI 對話來生成程式碼,徹底改變了傳統的編程模式。 這種開發方式的核心理念是 「順著感覺走」 ,讓 AI 處理技術細節,開發者專注於創意和需求描述。 Vibe Coding 需要基本上的規劃和執行,但並沒有強制規範,從日常經驗來說可分為三個階段, 前期準備、開發過程、和後期維護 三個關鍵階段。每個階段都有其特定的任務和注意事項,正確執行這些步驟將大幅提升開發效率和程式品質。 將靈感與需求透過 AI 快速轉化成產品功能或原型。以下幫你分成 「前、中、後」 三階段要做的事情,適合你自己做、或帶團隊做 前期:設定 vibe & 準備素材 這個階段的重點是 「建立開發語境」 ,因為 AI 的生成表現高度依賴前期提供的上下文與資料。 明確目標 :釐清要解決的問題、預期要做的功能與核心價值。例如在筆記軟體的情境中,可能是:「我要做一款讓使用者能用 Markdown 記錄筆記,並提供標籤與全文搜尋功能的簡單 App。」 收集靈感 :觀察同類產品(如 Obsidian、Notion)、蒐集市場痛點(例如太多筆記軟體無法脫機使用,或同步效能差)。 建立語境 :準備初步 prompt、背景知識、產品定位、品牌調性、目標使用者輪廓等。 確認資源 :決定用哪些工具(Gemini、ChatGPT、設計軟體、流程管理工具等)。 確認完上述內容之後,就可以先開始進行準備規格,進行第一次的 Vibe Coding 方向驗證 提示詞模板準備 很多人會跳過這步驟,但一份 「好的 AI 提示詞模板」 將決定接下來每一次 AI 對話的品質。有效的提示詞模板需具備: 描述具體且無歧義 包含技術要求和約束條件 提供範例資料和測試案例 指定程式碼風格和慣例 例如針對筆記軟體的案例:   「建立一個支援 AI 功能純文字筆記,輸入內容可即時渲染;需支援儲存到本地檔案,提供標籤欄位做分類;以 React 架構,程式風格採用 Tailwind style components 並使用 hooks。」 開發工具選擇 開發工具的選擇 同樣重要,目前市場上主要的 ...

Claude Code Hooks:自動化與安全的最佳實踐

寫在最前頭,這份文章主要寫起來是給自己看, 同時內容是比較適合開發者,工程師們可以做些自動化處理的簡單筆記。 Claude Code hooks Claude Code hooks 是一種強大的自動化機制,允許用戶在 Claude Code 的不同生命週期階段,自定義執行 shell 指令。這種設計讓開發者能夠將規則和自動化行為嵌入到應用層級,確保每次都能可靠執行,而不必依賴 LLM(大型語言模型)是否會選擇執行某項操作。 Hooks 的核心用途 通知 :自訂收到 Claude Code 等待用戶輸入或執行權限時的提醒方式。 自動格式化 :如在每次檔案編輯後自動執行 prettier (針對 .ts 檔)、 gofmt (針對 .go 檔)等。 日誌記錄 :追蹤所有執行過的命令,便於合規或除錯。 自動反饋 :當 Claude Code 產生不符合團隊規範的程式碼時,自動給出反饋。 自訂權限 :阻擋對生產環境檔案或敏感目錄的修改[^1]。 配置與結構 Hooks 透過設定檔進行配置,分為全域( ~/.claude/settings.json )、專案( .claude/settings.json )、本地專案( .claude/settings.local.json )以及企業級策略設定。每個 hook 由「事件名稱」和「匹配器」組成: "hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Bash", "hooks": [ { "type": "command", "command": "jq -r '...'" } ] } ] } matcher :用於匹配工具名稱(支援正則表達式),如 Write 、 Edit|Write 、 Notebook.* 。 hooks :當匹配時要執行的命令陣列。 type :目前僅支援 "command" 。 ...

[CSS] z-index 在不同瀏覽器繼承問題

今天會討論到這個課題,是因為要實做一個Popup dialog,所以我們希望的結果如下圖。 可是在IE7 卻發生了這樣的情況。 Popup不論怎麼設定z-index都無法浮在最上層,我們看一下html架構發生什麼事情。