这篇文章也有英文版本Read in English →
我的 AI工作流：用 Claude Code + Obsidian 打造个人 AI 助理系统
每年一月，我都会立新年目标。
「今年要健身。要多写文章。要把产品做起来。」
然后呢？
二月：还记得。有在做。三月：有点忙。先放一下。六月：「我年初好像有设什么目标？」十二月：「算了，明年再说。」
这个剧本，我演了好多年。
OKR、GTD、12 Week Year，各种时间管理和生产力系统我都试过。它们的问题都一样：设置的时候很兴奋，运行的时候很挫折。
因为得自己记得去检查。自己记得去更新。自己记得去追踪。
「记得」这件事，本身就是一个负担。
这个月花了多少钱？上周的目标完成了几项？三个月前立的 flag，现在进度到哪？
我不知道。
数据散落在各个 App 里。待办事项存在六个不同的地方，没有一个是完整的。
问题不是意志力。问题是看不见自己。
看不见自己在哪里、要去哪里、还差多远。
去年年底，我在 X 上看到一篇文章。70 万人看过，4000 多人收藏。
作者 Molly Cantillon 说，我们每天被 Facebook、YouTube、Google 看得一清二楚——他们比你自己更知道你喜欢什么、买什么、几点睡。我们的生活早就被看透了，但看的人不是我们自己。
所以她决定自己建一套系统。同时跑 8 个 AI，各管一个领域：产品、邮件、投资、健康、写作。她把这套系统叫 Personal Panopticon——让 AI 帮她看见自己的人生全貌。每天早上 AI 自动生成 brief，Email 达到 Inbox Zero，甚至翻出 $2000 她不知道自己在付的订阅。
看完之后我想了很久。不是「哇好厉害」，是想：她解决的问题，跟我的一模一样——看不见自己。她用 AI 建了一面镜子，让她看见自己的财务、健康、进度。
我也想要这面镜子。
所以我开始建自己的 AI工作流。花了三个月，从一个空文件夹长成一套完整系统。
工具会变、AI 模型会更新、服务会涨价——但原则不变。
可程序化的基础设施。 所有文档用 Markdown。纯文本、跨平台、AI 可以直接读写。我用 Obsidian 管理知识库，不用 Notion——Obsidian 的笔记是本地的 .md 文件，Claude Code 可以直接操作。选服务第一件事看有没有 API。没有 API，数据就被困住了。如果你的基础设施不是可程序化的，AI 再聪明也只能在对话框里回答你的问题——它碰不到你的数据、改不了你的系统。
数据驱动决策。 这是 Minerva University 教我的——没有数据，你在猜；有数据，你在决策。但大部分人的数据散在各处。我不想自己开五个网站看一堆数字，我想要的是：AI 看完所有数字，告诉我「哪里有问题」。所以系统的内核是——数据集中、AI 分析、人做决策。
AI 自动化运行。 做一次的事，手动做。做两次的事，考虑自动化。做三次以上，一定要自动化。时间应该花在决策，不是运行。AI 自动化改变的是整个工作节奏——从「我去做事」变成「系统跑完了，我来决策」。
我现在每天早上输入两个字：「开工」。
Claude Code 自动跑完 8 个步骤——回顾昨天做了什么、查本周目标进度、同步四个项目的最新状态、从 Google Calendar 和 iCloud Calendar 拉今天的行程、扫描 Gmail 和 iCloud Mail、抓取 Reddit 和 Hacker News 的热门内容、建好今天的工作清单——然后把每个任务标上颜色：
- 🟢 绿色：AI 建议一个行动，我同意就运行（这封广告信要帮你退订吗？这个过期任务要归档吗？）
- 🟡 黄色：AI 备好选项，我来挑（这封邮件有两种回法你选哪个、三个文章题目候选）
- 🔴 红色：我亲自处理（下午两点的客户会议——但 Playbook（会议作战手册）已经准备好了）
- ⚪ 灰色：今天不用动（等对方回信、下周才到的 deadline）
3 分钟后，它问我：「今天先做哪个？」
我先扫一遍绿色——同意的让 AI 直接运行，不同意的跳过。再看黄色——挑完选项，归档结案。这些在五分钟内清完。然后整个早上就只剩红色的工作：打开 Playbook 准备下午的会议、想清楚文章要怎么写、决定产品下一步的方向。
不用开 Gmail。不用开 Calendar。不用开 Trello。不用打开六个 App 回想昨天做了什么。
以前每天早上花一小时「准备开始工作」——开信箱、开日历、开待办清单、滑社群、试着回想昨天做了什么。信息在各处，得自己去收集、自己判断轻重缓急。
现在五分钟判断完，就开始做事。省下的不只是时间，是认知负担——每天少做 50 个「要不要现在处理」的微决策，脑力留给真正重要的事。
不在电脑前的时候呢？我自己做了一个 Telegram AI 助理 OpenClaw，每天早上自动推送 Daily Brief 到手机——昨天还没完成什么、今天行事历长怎样、信件有没有需要处理的、AI 建议今天先做什么。早上 6:45，手机震一下，两分钟扫完就知道今天的状况。
一天的工作里，有三件事以前最耗我精力：处理邮件、开会、找数据。现在全部有 AI 接手。
我的收件匣曾经长这样：未读 147 封，其中大概 3 封重要，但要找出来得花 40 分钟。
每封邮件都要你做一个微小的决策：重不重要？要不要回？要不要现在回？每天做 50 次这种微决策，脑力就耗完了。
现在系统凌晨自动扫描、分类、草拟回复：
今天有 3 封重要邮件：
- 客户 A 询问报价 — 已草拟回复，建议今天发出
- 合作伙伴 B 确认周四会议时间 — 已草拟确认信
- 银行通知：信用卡帐单到期
草稿已经躺在草稿匣里。我打开邮件，看一眼、改两个字、按送出。不需要从空白开始写。
而且邮件里如果有行动项目——「请周五前回复报价」——系统自动加进本周的 Work Items。不是我记得要去加，是它读完就帮我加好了。以前「忘了回那封信」是最常犯的错。现在不可能忘，因为它在任务清单上，Brief 里也会提醒。
每次开完会，你记得多少？大方向记得，细节忘了一半。边开会边记笔记？在打字的时候，对方已经讲到下一个重点了。
我做了一个 AI 会议记录工具，集成进工作流。
会前，我输入 /meeting prep，AI 从行事历、邮件、项目进度中提取背景信息，三分钟生成一份 Playbook（会议作战手册）——这次要谈什么、会议目标、对方是谁、过去的交互纪录。这是一个 Claude Skill，写一次，每次会前自动套用。
会中，即时录音转文本，边开会边产出逐字稿。最关键的是「AI 战术顾问」——按一下按钮，系统根据作战计划和现场对话，几秒后给出建议。不是事后才知道「我应该问那个问题」，是当下就提醒你。
会后，按一下「Summarize」，AI 根据逐字稿和作战计划生成会议记录——摘要、决策、行动项目。按「Save」，自动存进目标和项目管理系统。下次跟同一个人开会，作战计划里就带着上次的 context。
会议不再是一个孤岛。每场会议的输出，会成为下场会议的输入。
你有多少笔记？500？1000？上一次你「找到」三个月前写的那则笔记，是什么时候？
不是笔记不够多，是多到找不到。
知识管理的第一步是组织。我在 Obsidian 上用 LYT 框架解决了这个问题——不用文件夹分类，用链接把相关的笔记串在一起。知识不是一棵树，是一张网。
但 LYT 只解决了「怎么放」。AI 解决的是「怎么用」。
Claude Code 可以直接搜索我整个知识库——几千则笔记，一秒钟。不是关键字搜索，是语意搜索。我说「找一下我之前写的跟定价策略有关的笔记」，它就能从不同文件夹、不同时间写的笔记中找到相关的内容。
准备会议的时候，它从知识库抓出过去的会议纪录、相关项目的进度、我读过的相关文章。三分钟，一份有脉络的会前准备就出来了。以前光是「回想」就花掉 20 分钟。
写文章的时候，它找到我三个月前读一本书时写的笔记、上个月跟朋友聊天后记下的观点、两周前某个 Reddit 讨论的摘要。这些素材已经在知识库里了，只是我自己记不得。
做决策的时候，它找到我过去对类似问题的思考纪录。三个月前的你已经想过这个问题——只是你忘了。AI 帮你想起来。你不是从零开始想，是站在过去的自己的肩膀上想。
知识库不再是「存了就忘」的文件柜。它变成一个会主动帮你调数据的第二大脑——不是帮你「记」，是帮你「想起来」。
洗澡的时候突然有个好点子。「等等出来要记下来！」然后出来就忘了。
等公车想到一个功能可以加、跟朋友聊天听到一个有趣的观点、睡前突然想通了一个问题。这些想法如果不在 30 秒内记下来，就消失了。
现在随时想到什么，直接丢 Telegram 消息给 OpenClaw。不用分类、不用整理、不用打开任何 App。系统自动存入知识库的 inbox。
不只是捕捉。坐捷运滑 Facebook 看到一个有趣的想法，直接丢给 OpenClaw：「帮我核实这个说法。」它查完数据回复，我追问，来回几轮，等到家的时候方案已经有七八成了。打开电脑，Claude Code 直接读取 OpenClaw 的对话记录，无缝接手。
脑袋可以清空了。你不再需要「记住」任何事——丢进去就好，隔天早上「开工」的时候，系统会自动提醒你处理。
写东西最痛苦的不是写，是不知道要写什么。
以前我会花 1-2 小时滑 Reddit、Hacker News、X，看有什么有趣的讨论。滑着滑着就忘了目的。时间花了，灵感没抓到。
现在系统每天凌晨自动抓取热门内容、用 AI 过滤出跟我相关的、生成摘要、分类是适合社群还是 Blog。早上起床，灵感已经在 Brief 里：
今日内容灵感：
- Reddit：一人公司做到 $10K MRR 的经验 → 适合 Facebook
- @levelsio：AI coding 观察 → 可以写自己的看法
决定好主题，Claude Code 先到知识库的 MOC 索引里找相关素材——过去写的笔记、读过的文章、聊天时记下的观点。找不到的再上网搜索补充，新找到的知识建成卡片放回系统里。
你现在看到的这篇文章，里面关于 Molly Cantillon 的引述、设计原则的思考、各个模块的细节——大部分素材是 Claude Code 从我知识库里捞出来的，不用重新研究。这些素材散在不同笔记、不同日期、不同文件夹，我自己根本记不得有这些东西。但 AI 记得。
每写一篇文章，知识库都会多几张卡片。下次写相关主题，素材已经在那里了。越用越厚，复利效应就出来了。
前面讲的那些——早上的 Brief、邮件处理、会议记录、知识库、内容创作——都是日常的运行层。但运行再顺，如果方向错了，也只是很有效率地走错路。
所以整个系统的骨架是目标管理。
我用 12 Week Year 来设置目标。内核概念：一年太长了，大脑会自动切换省电模式。把 12 周当一整年，创造紧迫感。12 周够短，逼你认真。12 周够长，能完成有意义的事。一年有 4 次机会重来。
这个框架教会我最重要的一件事：盯 Lead，不盯 Lag。
以前我只盯着结果——「这个月营收要成长 20%！」然后每天看数字，焦虑数字怎么不动。数字不是你能控制的。你能控制的是行动。
现在我盯着行动——「这周要发 2 篇文章、联系 5 个客户、完成 1 个产品功能。」做完了，结果是副产品。做不完，你得自己想：是任务太大需要再拆、是被临时的事挤掉、还是这个目标本身该调整？
每一季开始，我在知识库里开一份 12 Week Plan——这一季要达成什么（Lag），先粗略拆解方向。但不会一次排完 12 周的细节，因为太远的计划高几率会被中途插队打乱。每周开始的时候，再根据当下的状况，细化成这周具体要做的 Work Items，同步到 Google Tasks。每天 Brief 里就会看到：
本周 Work Items：
✅ 写完本周第 2 篇文章 ✅ 联系 3 个潜在客户 ⬜ 完成产品功能更新 ⬜ 社群贴文 1 篇
完成率：50%（2/4），还剩 3 天
每天扫一眼就知道：还差什么、还有多少时间。
但真正改变方向的，是每周一次的 WAM（Weekly Accountability Meeting）。不是跟别人开会，是跟 AI 对齐。
我打开终端机，说：「WAM。」它就开始跑：
上周回顾：
完成率：80%（4/5） 未完成：产品功能更新（原因：被客户项目挤掉）
建议： 内容产出连续两周未达标。是写作流程的问题，还是选题太耗时？ 客户开发的行动都有做到，但转化率偏低。可能不是行动量问题，是提案方式需要调整。
看到了吗？如果只看 Lag（营收 42%），你会焦虑。但 AI 帮你分析了：Lead 都做了，问题不在行动量，在转化率。这就是策略校正——不只告诉你「做得不够」，而是告诉你「该调什么」。
每周 15 分钟。比任何生产力教练都便宜。
这就是为什么目标不再年年失败。不是因为我变勤劳了。是因为我终于看得见自己——每天知道自己在哪、该往哪走、还差多远。每周都有人（好吧，是 AI）帮我校正方向。
前面讲了 Brief、邮件、会议、知识库、内容创作、目标管理——听起来是六件事。但它们能跑起来，是因为背后只有一个系统。
这套系统我叫它 FLUX：方向（Focus）→ 系统（Learn/Upgrade）→ 杠杆（eXecute）三层架构。这篇讲的是 FLUX 怎么在我每天工作里跑；如果你想看论点为什么是「方向先、AI 最后」，那是另一篇。
所有数据存在同一个地方——一个 Obsidian Vault，全部是 Markdown 文件，通过 iCloud 在所有设备同步。Claude Code 可以直接读写每一个文件。
FLUX Vault/├── daily/ ← 每日规划与回顾├── goals/ ← 目标追踪（12 Week Year）├── efforts/ ← 项目与领域管理├── Atlas/ ← 知识库（笔记 + 第二大脑）├── inbox/ ← 快速捕捉├── content/ ← 内容创作└── Calendar/ ← 日记与反思关键不是结构，是数据会自己流动。
开完一场客户会议 → 会议记录自动存进对应的项目文件夹 → AI 问你：「记录里有三个行动项目，要排进本周还是先记着？」→ 你决定完，隔天 Brief 提醒你「昨天答应客户的报价还没寄」 → 下次跟同一个客户开会，作战计划里自动带着上次的决策和运行结果。
邮件里客户提到一个新需求 → AI 读完问你：「这个要排进本周做完，还是先记到项目待办？」→ 你说先记着 → 下周规划的时候，它已经在清单上了。
读到一篇好文章、研究一个新工具 → AI 拆成知识卡片，归进知识库 → 三个月后写文章，Claude Code 从知识库捞出这张卡片当素材。你自己早忘了，但系统记得。
捷运上丢给 OpenClaw 一段灵感 → 系统存入 inbox → 隔天早上 Brief 提醒你有一则待处理 → 你决定：先放着再看看，还是值得成立项目 → 真的要做，再找完整的时间细部规划。
一件事从发生到归位，中间没有人手动搬过任何东西。不用从 ChatGPT 拷贝贴到 Word，再从 Word 贴到 Notion，再从 Notion 贴到 Google Docs——那不是工作流，那是人工搬运。这里的每一笔数据，AI 直接在系统里读、直接写，不需要你当搬运工。
但它不是一开始就长这样的。
最早，知识库和工作规划是两套独立的系统。用了一个月发现不对——数据被卡在两边，流不动。合并成同一个 Vault 之后，才真正串起来。
功能也不是事先规划好的，是哪里卡住就补哪里。先有 Brief 和目标追踪，跑顺了才加上邮件自动草稿。手机端一开始用 LINE，后来自己做了 OpenClaw 搬到 Telegram，才有了随时捕捉和深度对话。最近才加上会议录音和自动笔记系统，还有会中的 AI 战术顾问。
三个多月下来，每多接一个环节，手动的部分就少一块。早上五分钟判断完就开始做事，不再花一小时「准备开始工作」。邮件从每天 40 分钟变成 10 分钟。会议不用再手写笔记，上次的决策自动带进下次的准备里。笔记不再存了就忘——AI 会在需要的时候把三个月前的那则笔记挖出来。
到现在，我的工作变成：系统跑完，我来决策。
看得见，才改得了。
不需要一次建完整套 AI工作流。从一个痛点开始。
问自己三个问题：
- 我每天重复做什么？
- 我花最多时间在找什么信息？
- 我最常「忘记」什么？
答案就是你的起点。
如果是邮件让你痛苦——先自动化邮件。如果是目标追踪——先建追踪系统。如果是笔记找不到——先在 Obsidian 里建知识库。
不用全部做。做一个，跑顺了，再做下一个。
| 用途 | 入门 | 高端 |
|---|---|---|
| AI 笔记 / 第二大脑 | Obsidian | Obsidian + Claude Code |
| AI 自动化 | Zapier / Make | Claude Code + Skills |
| AI 助理（电脑） | ChatGPT | Claude Code |
| AI 助理（手机） | ChatGPT App | OpenClaw + Telegram |
| 目标管理 | Notion + 手动追踪 | 12 Week Year + Claude Code |
入门栏自己摸就行。高端栏的门槛不是写程序——Claude Code 用自然语言就能操作。真正的门槛是系统设计：哪些步骤该自动化、哪些该留给人判断、数据怎么在工具之间流动、怎么指挥 Claude 把各环节打通。这需要一些软件工程的思维，不是会用工具就够的。我花了三个月边用边调，大部分时间不是在跟 AI 对话，是在想「这一步到底该不该自动化」。
高端栏几乎每一项都有 Claude Code。这不是业配——它能直接读写本地文件，是整个系统的内核灵魂。但这张表也是暂时的。说不定哪天 Claude 出了手机端的新功能，OpenClaw 就被我换掉了——毕竟它每次对话都在烧 API token，不像 Claude Code 订阅吃到饱。工具会一直变，原则不会。
不想自己摸三个月？ 10/24（六）杭州班招生中——6 小时实作工作坊、从零建好 Claude Code + Obsidian 的个人指挥中心（FLUX 系统）：目标追踪、知识库、自动化脚本，带着能跑的系统回家。看工作坊详情 →
年度目标年年失败，不是因为懒。
是因为看不见自己。
看不见自己在哪里、要去哪里、还差多远。
AI 让我能创建一套属于自己的系统。不是买来的 App，不是套用别人的模板。是根据自己的需求、自己的习惯，一点一点搭起来的。
以前，我们被工具塑造。用什么 App，就被什么 App 的逻辑限制。
现在，我们可以塑造自己的工具。
然后，终于看见自己。
如果这篇让你有了想法，订阅电子报——我固定写 AI 工作流、和一路上想通的事。
想聊聊怎么把 AI 融入你的工作流？看看我的服务。
最后更新： 2026年3月9日
常见问题
- 这套系统需要会写程序吗？
- 不需要。我用的是 Claude Code，用自然语言告诉它你想做什么，它就帮你做。真正需要的是想清楚自己的工作流——哪些步骤可以自动化、哪些数据要追踪。
- 建这套系统花了多少时间？
- 内核架构大约两周，但系统是慢慢长出来的。每天用、每天调，到现在已经迭代了几十个版本。建议从一个痛点开始，不要一次做完。
- 用了哪些工具？
- 内核是 Claude Code（AI 助理）+ Obsidian（知识库），搭配 Google Calendar、Google Tasks 等既有工具。手机端用 OpenClaw（自己做的 Telegram AI 助理）。重点不是工具，是让数据在工具之间自动流动。
- 这套系统的成本是多少？
- Claude 订阅（Pro $20/月就能用 Claude Code，重度使用可升 Max $100/月）加上 Obsidian（免费），再加语音转文本约 $5/月。OpenClaw 有 API token 成本，目前用 Azure 赞助额度抵掉。一般使用每月约 $25 美元。
