feat: 新增 obsidian 插件族（9 个技能）
- 新增 plugins/obsidian 插件目录，含 9 个 obsidian-* 技能 - 核心技能重构：去除 README.md 分散路由，合并 vault 自动检测 SOP（.obsidian/ 目录置信度表 + 标准进入动作）到 SKILL.md - 所有技能 description 精简重写：触发信号 + 边界 + .obsidian/ 联动激活信号，字数从 300+ 压缩至 220-250 - 更新 marketplace.json 追加 obsidian 插件条目 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
SkyJourney
co-authored by
Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6
parent
f13bd26f59
commit
1e35ee4d9f
@@ -0,0 +1,535 @@
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name: obsidian-workflow-pkm
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description: Obsidian PKM 高阶编排工作流，组合调用多个 obsidian-* 子技能完成端到端流程：Inbox → Zettelkasten 原子化、MOC 主题地图构建、PARA 项目归档、Karpathy LLM-Wiki、周报/月报汇总、季度知识库体检、文献批量导入。触发词：整理 inbox、原子化笔记、构建 MOC、PARA 归档、LLM wiki、周报、月报、知识库体检、Zettelkasten 流程。单一原子操作请用对应专项子技能。检测到 .obsidian/ 时与核心技能同步激活。
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# Obsidian Workflow · PKM 编排工作流
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> 参照 `lark-workflow-*` 的命名与定位——这是**编排层**技能，调用各 `obsidian-*` 子技能完成端到端 PKM 流程。不用于单一原子操作，那些请用对应专项技能。
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> **设计哲学**：每个工作流都是"**步骤序列 + 决策点 + 审计记录**"。AI agent 按步骤执行、在决策点等待用户确认（按项目 CLAUDE.md 规则）、所有写入记录到 daily note。
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## 何时使用
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| 场景 | 工作流 |
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|------|--------|
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| 清理 Inbox，把闪念变成永久笔记 | **Workflow 1: Inbox → Atomic → Permanent** |
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| 从零构建一个主题的 MOC | **Workflow 2: MOC Builder** |
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| 已完成项目归档到 Archive | **Workflow 3: PARA 归档** |
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| 用 LLM 构建一个可维护的主题 Wiki | **Workflow 4: Karpathy LLM-Wiki** |
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| 生成周报/月报 | **Workflow 5: 周报 / 月报汇总** |
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| 季度知识库健康度体检 | **Workflow 6: 季度体检** |
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| 从网页/PDF 批量导入并原子化 | **Workflow 7: 文献批量导入** |
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## Workflow 1 · Inbox → Atomic → Permanent（Zettelkasten 核心流程）
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**目标**：把 `00-Inbox/` 中的零散捕获，重写为 `50-Zettel/` 下的原子永久笔记，并自动补双向链接。
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### 步骤
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```
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┌─────────────────┐
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│ 1. 扫描 Inbox │ obsidian-search 列出 00-Inbox/ 所有文件
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└────────┬────────┘
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↓
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┌─────────────────┐
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│ 2. 逐篇读取 │ obsidian (read) 读原文
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└────────┬────────┘
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↓
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┌─────────────────┐
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│ 3. AI 原子化改写 │ 一个概念一篇笔记，标题 = 概念主干
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└────────┬────────┘
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↓
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┌─────────────────┐ ┌ 决策点 ┐
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│ 4. 用户确认 │ ───→│ 继续? │
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└────────┬────────┘ └───┬────┘
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↓ ↓
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┌─────────────────┐
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│ 5. 找相关永久笔记 │ obsidian-search (search + backlinks)
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||||
└────────┬────────┘
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||||
↓
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┌─────────────────┐
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│ 6. 创建新笔记 │ obsidian (create) 到 50-Zettel/
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│ + 补反链 │ obsidian-meta (property:set refs)
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└────────┬────────┘
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||||
↓
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┌─────────────────┐
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||||
│ 7. 移除原 inbox │ obsidian (delete) 或 move 到 40-Archive
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└────────┬────────┘
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||||
↓
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||||
┌─────────────────┐
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||||
│ 8. 审计日志 │ obsidian-daily (daily:append)
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└─────────────────┘
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```
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### Bash 实现骨架
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```bash
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#!/bin/bash
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||||
# workflow_inbox_to_permanent.sh
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||||
|
||||
set -e
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||||
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||||
# 审计函数
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||||
log() {
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||||
obsidian daily:append inline content="
|
||||
- \`$(date +%H:%M)\` **inbox→permanent** $1"
|
||||
}
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||||
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||||
# Step 1: 列 Inbox
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||||
INBOX_FILES=$(obsidian files folder="00-Inbox" ext=md format=json)
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||||
COUNT=$(echo "$INBOX_FILES" | jq 'length')
|
||||
log "扫描 Inbox：共 ${COUNT} 个待处理文件"
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||||
|
||||
# Step 2-6: 逐篇处理（由 agent 驱动）
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||||
echo "$INBOX_FILES" | jq -r '.[] | .path' | while read -r path; do
|
||||
# Step 2: 读原文
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||||
ORIG=$(obsidian read path="$path")
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||||
|
||||
# Step 3: AI 原子化（由 agent 完成，此处伪代码）
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||||
# - 分析 ORIG 内容，抽取 1~N 个原子概念
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||||
# - 为每个概念生成 ZID、标题、正文、建议标签
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||||
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||||
# Step 4: 展示拆解结果给用户，等待确认
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||||
echo "原文: $path"
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||||
echo "拆解为:"
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||||
echo " 1. 概念A - <标题>"
|
||||
echo " 2. 概念B - <标题>"
|
||||
read -p "继续? (y/N) " confirm
|
||||
[ "$confirm" != "y" ] && continue
|
||||
|
||||
# Step 5: 搜索相关永久笔记
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||||
for concept in "$CONCEPTS"; do
|
||||
RELATED=$(obsidian search query="$concept" path="50-Zettel" limit=5 format=json)
|
||||
# agent 挑出 top-3 作为 refs
|
||||
done
|
||||
|
||||
# Step 6: 创建永久笔记
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||||
ZID=$(date +%Y%m%d%H%M%S)
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||||
TITLE="<AI 生成的概念标题>"
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||||
CONTENT="---
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||||
zettel_id: ${ZID}
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||||
title: ${TITLE}
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||||
created: $(date +%Y-%m-%d)
|
||||
source: ${path}
|
||||
refs: [[[相关笔记1]], [[相关笔记2]]]
|
||||
tags: [concept, <auto-tag>]
|
||||
---
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||||
|
||||
# ${TITLE}
|
||||
|
||||
<AI 原子化后的正文>
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||||
|
||||
## 相关
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||||
- [[相关笔记1]]
|
||||
- [[相关笔记2]]
|
||||
"
|
||||
obsidian create path="50-Zettel/${ZID} - ${TITLE}.md" content="$CONTENT"
|
||||
|
||||
# Step 7: 清理 Inbox 原文
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||||
obsidian move path="$path" to="40-Archive/inbox-$(date +%Y-%m)/$(basename "$path")"
|
||||
log "处理完成：$path → 50-Zettel/${ZID}"
|
||||
done
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Workflow 2 · MOC Builder（主题地图构建）
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||||
**目标**：给定一个主题关键词，自动从 vault 中召回相关笔记，组织成一个 MOC（Map of Content）入口。
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||||
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### 步骤
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```
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||||
1. 输入主题关键词（如"云原生运行时经济学"）
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||||
2. 多关键词扩展 → 由 agent 生成 3-5 个相关词
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||||
3. 对每个词跑 obsidian-search（限定到 50-Zettel/）
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||||
4. 合并去重 → 候选列表
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||||
5. 按笔记的 created 日期排序 → 时间线
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||||
6. 按 tags 聚类 → 主题分组
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||||
7. AI 生成 MOC 结构：
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||||
## 核心概念
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||||
## 实践案例
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||||
## 相关研究
|
||||
## 时间线
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||||
8. 用户确认结构
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||||
9. 创建 60-MOC/<主题>.md
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||||
10. 为每篇被引用的笔记补反链（可选）
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||||
```
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||||
### 关键命令链
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||||
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||||
```bash
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||||
TOPIC="云原生运行时经济学"
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||||
KEYWORDS=("云原生" "运行时" "GraalVM" "虚拟线程" "冷启动")
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||||
|
||||
# Step 3-4: 召回
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||||
RESULTS=""
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||||
for kw in "${KEYWORDS[@]}"; do
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||||
RESULTS+=$(obsidian search query="$kw" path="50-Zettel" limit=20 format=json)
|
||||
done
|
||||
|
||||
# Step 5-6: 由 agent 合并/排序/聚类
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||||
|
||||
# Step 9: 创建 MOC
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||||
obsidian create path="60-MOC/${TOPIC}.md" content="# MOC · ${TOPIC}
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||||
|
||||
> 本主题地图由 AI 于 $(date +%Y-%m-%d) 构建
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||||
|
||||
## 核心概念
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||||
- [[笔记1]]
|
||||
- [[笔记2]]
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||||
|
||||
## 实践案例
|
||||
- [[笔记3]]
|
||||
|
||||
## 相关研究
|
||||
- [[笔记4]]
|
||||
|
||||
## 时间线
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||||
- 2024-01 [[早期笔记]]
|
||||
- 2025-06 [[中期笔记]]
|
||||
- 2026-04 [[最新笔记]]
|
||||
"
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||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Workflow 3 · PARA 归档
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||||
**目标**：扫描 `10-Projects/`，找出 `status: done` 且超过 14 天无更新的项目，批量移到 `40-Archive/`。
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||||
### 步骤
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||||
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||||
```bash
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||||
#!/bin/bash
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||||
# workflow_para_archive.sh
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||||
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||||
# 1. 找 done 状态项目
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||||
obsidian files folder="10-Projects" format=json | \
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||||
jq -r '.[] | .path' | while read -r path; do
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||||
|
||||
# 2. 读 status
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||||
STATUS=$(obsidian property:read name=status path="$path" 2>/dev/null)
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||||
UPDATED=$(obsidian property:read name=updated path="$path" 2>/dev/null)
|
||||
|
||||
# 3. 判断是否符合归档条件
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||||
if [ "$STATUS" = "done" ]; then
|
||||
DAYS_AGO=$(( ($(date +%s) - $(date -d "$UPDATED" +%s)) / 86400 ))
|
||||
if [ "$DAYS_AGO" -gt 14 ]; then
|
||||
# 4. 先检查反链（确保没有活跃项目仍在引用）
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||||
BACKLINKS=$(obsidian backlinks path="$path" total)
|
||||
if [ "$BACKLINKS" -gt 0 ]; then
|
||||
echo "⚠ 跳过（有 ${BACKLINKS} 个反链）：$path"
|
||||
continue
|
||||
fi
|
||||
|
||||
# 5. 用户确认（按项目 CLAUDE.md 规则）
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||||
read -p "归档 $path ? (y/N) " confirm
|
||||
[ "$confirm" != "y" ] && continue
|
||||
|
||||
# 6. 移到 Archive
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||||
NEW_PATH="40-Archive/$(basename $(dirname $path))/$(basename $path)"
|
||||
obsidian move path="$path" to="$NEW_PATH"
|
||||
|
||||
# 7. 审计
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||||
obsidian daily:append inline content="
|
||||
- 📦 归档项目：$path → $NEW_PATH"
|
||||
fi
|
||||
fi
|
||||
done
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Workflow 4 · Karpathy LLM-Wiki（AI 驱动主题 Wiki）
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||||
**目标**：针对一个研究主题，用 LLM 自动收集 → 综合 → 结构化成一份可维护的 Wiki。
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||||
> 参考：Karpathy《LLM Knowledge Bases in Obsidian》
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||||
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||||
### 步骤
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```
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1. 输入主题 + 10~20 个初始源（URL / PDF / 论文）
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||||
2. 对每个源：
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||||
- 下载/读取内容
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||||
- AI 提炼：核心观点 + 关键事实 + 术语表
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||||
- 写入 20-Literature/<source>.md
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||||
3. 综合阶段：
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||||
- AI 读所有 Literature 笔记
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||||
- 生成 Wiki 大纲（章节结构）
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||||
- 用户确认大纲
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||||
4. 写作阶段：
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||||
- 按大纲逐章生成内容
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||||
- 每个事实标注来源（[[20-Literature/xxx]]）
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||||
- 写入 30-Resources/wiki-<topic>.md
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||||
5. 迭代：
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||||
- 用户提新问题 → AI 查 Literature 补答
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||||
- 用户贡献新源 → Step 2~4 增量更新
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||||
6. 维护：
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||||
- 每次更新在 frontmatter 记录 `last_updated`
|
||||
- 每月跑一次"过期源检测"（URL 404 / 事实过时）
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||||
```
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||||
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||||
### SCHEMA.md 片段（告诉 agent 如何维护 Wiki）
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||||
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||||
```markdown
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||||
## Wiki 维护约定
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||||
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||||
- Wiki 文件位于 `30-Resources/wiki-<topic>.md`
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||||
- 每个事实必须有 `[[20-Literature/xxx]]` 来源标注
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||||
- Frontmatter 必须包含：
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||||
- `topic: <主题>`
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||||
- `last_updated: <日期>`
|
||||
- `sources_count: <数字>`
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||||
- `open_questions: <list>`
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||||
- 更新 Wiki 时，只追加或修订，不删除旧段落（保留版本演化）
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Workflow 5 · 周报 / 月报汇总
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||||
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||||
**目标**：自动从每日笔记、完成任务、git log、PR 列表中生成周报。
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||||
```bash
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#!/bin/bash
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||||
# workflow_weekly_report.sh
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||||
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||||
WEEK=$(date +%Y-W%V)
|
||||
LAST_MONDAY=$(date -d "last monday" +%Y-%m-%d 2>/dev/null || date -v -mon +%Y-%m-%d)
|
||||
|
||||
# 1. 收集本周每日笔记内容
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||||
DAILY_CONTENT=""
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||||
for i in {0..6}; do
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||||
DATE=$(date -d "${LAST_MONDAY} +${i} days" +%Y-%m-%d 2>/dev/null)
|
||||
CONTENT=$(obsidian read path="90-Daily/${DATE}.md" 2>/dev/null)
|
||||
DAILY_CONTENT+="$CONTENT\n\n"
|
||||
done
|
||||
|
||||
# 2. 收集已完成任务
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||||
DONE=$(obsidian tasks done verbose format=json)
|
||||
|
||||
# 3. 收集搜索关键词（AI 写作/代码/会议/学习）
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||||
WRITING=$(obsidian search:context query="写作" limit=10 format=json)
|
||||
MEETINGS=$(obsidian search:context query="会议" limit=10 format=json)
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||||
|
||||
# 4. AI 生成周报
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||||
REPORT="# 周报 · ${WEEK}
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||||
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||||
## ✅ 本周完成
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<agent 从 DONE 提取>
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||||
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||||
## 📝 主要产出
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<agent 从 DAILY_CONTENT 提取>
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||||
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||||
## 🧠 学习与思考
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||||
<agent 从 DAILY_CONTENT 的晚间回顾提取>
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||||
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||||
## 📅 下周计划
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||||
<agent 从未完成任务推导>
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||||
"
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||||
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||||
# 5. 写入 vault
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||||
obsidian create path="99-Log/weekly-${WEEK}.md" content="$REPORT" open
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Workflow 6 · 季度知识库体检
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||||
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||||
**目标**：三件套 + 元数据一致性检查 + 归档建议。
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||||
### 检查项
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||||
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||||
```bash
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||||
# 1. 图谱健康三件套
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||||
obsidian orphans format=json > /tmp/q-orphans.json
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||||
obsidian deadends format=json > /tmp/q-deadends.json
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||||
obsidian unresolved verbose format=json > /tmp/q-unresolved.json
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||||
|
||||
# 2. 元数据一致性
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||||
obsidian files format=json | jq -r '.[] | .path' | while read -r p; do
|
||||
# 检查每篇是否有 created 字段
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||||
obsidian property:read name=created path="$p" 2>/dev/null || echo "MISSING_CREATED: $p"
|
||||
# 检查每篇是否有 tags
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||||
obsidian property:read name=tags path="$p" 2>/dev/null || echo "MISSING_TAGS: $p"
|
||||
done > /tmp/q-metadata.txt
|
||||
|
||||
# 3. Tag 体系审计
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||||
obsidian tags counts sort=count format=json > /tmp/q-tags.json
|
||||
# 由 agent 找出：低频 tag、命名不一致、未层级化
|
||||
|
||||
# 4. 归档建议
|
||||
obsidian files folder="10-Projects" format=json | \
|
||||
jq -r '.[] | .path' > /tmp/q-projects.txt
|
||||
# 由 agent 读每个项目的 status + updated，提 done + stale 归档建议
|
||||
|
||||
# 5. 生成体检报告
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||||
obsidian create path="99-Log/health-$(date +%Y-Q$((($(date +%m)-1)/3+1))).md" content="$REPORT"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 输出报告模板
|
||||
|
||||
```markdown
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||||
# 知识库季度体检 · 2026-Q2
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||||
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||||
## 🧪 体检结论
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||||
- 总笔记数：X
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||||
- 孤立笔记：X（占 Y%）
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||||
- 断头笔记：X
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||||
- 未解析链接：X
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||||
- 元数据缺失：X
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||||
|
||||
## 🔴 高危问题
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||||
- ...
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||||
|
||||
## 🟡 优化建议
|
||||
- ...
|
||||
|
||||
## 🟢 健康指标
|
||||
- ...
|
||||
|
||||
## 行动项（自动生成 task）
|
||||
- [ ] 清理 N 篇孤立笔记
|
||||
- [ ] 修复 N 个未解析链接
|
||||
- [ ] 合并 N 个低频 tag
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Workflow 7 · 文献批量导入
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||||
|
||||
**目标**：从网页/PDF 批量导入到 `20-Literature/`，每篇自动生成：摘要、关键词、与现有知识库的关联。
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||||
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||||
```bash
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||||
# 依赖：Web Clipper 或 obsidian-advanced-uri 插件
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||||
# 简化流程：
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||||
URLS=("https://..." "https://..." "https://...")
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||||
|
||||
for url in "${URLS[@]}"; do
|
||||
# 1. 下载原文（用 Bash curl 或 Clipper）
|
||||
CONTENT=$(curl -s "$url" | <html-to-markdown>)
|
||||
|
||||
# 2. AI 提炼
|
||||
SUMMARY="<AI 生成的 300 字摘要>"
|
||||
KEYWORDS="<AI 生成的关键词列表>"
|
||||
|
||||
# 3. 找已有相关笔记
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||||
RELATED=""
|
||||
for kw in $KEYWORDS; do
|
||||
RELATED+=$(obsidian search query="$kw" limit=5 format=json)
|
||||
done
|
||||
|
||||
# 4. 创建 Literature 笔记
|
||||
TS=$(date +%Y%m%d%H%M%S)
|
||||
obsidian create path="20-Literature/${TS}-$(slugify).md" content="---
|
||||
type: literature
|
||||
title: <原文标题>
|
||||
source: ${url}
|
||||
created: $(date +%Y-%m-%d)
|
||||
tags: [literature, ${KEYWORDS}]
|
||||
related: [$(agent 填充)]
|
||||
---
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||||
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||||
## 摘要
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${SUMMARY}
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||||
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||||
## 关键词
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||||
${KEYWORDS}
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||||
|
||||
## 原文要点
|
||||
<AI 提炼的 bullet points>
|
||||
|
||||
## 与现有知识库的关联
|
||||
- [[相关笔记 1]]
|
||||
- [[相关笔记 2]]
|
||||
|
||||
## 原文链接
|
||||
${url}
|
||||
"
|
||||
done
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 通用工作流约定
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||||
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||||
### 1. 决策点 × 步骤 × 审计
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||||
|
||||
每个工作流都是 `执行 → 决策点 → 审计`：
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||||
|
||||
- **执行**：由 agent 自动调用各 obsidian-* 技能
|
||||
- **决策点**：在"写入前"、"删除前"、"移动前"三类操作必须等待用户确认（项目 CLAUDE.md 规则 4）
|
||||
- **审计**：每个写入操作在 `obsidian-daily`（日志）+ `99-Log/ai-actions-<date>.md`（结构化记录）
|
||||
|
||||
### 2. 安全栏杆
|
||||
|
||||
- 批量操作前 **git checkpoint**（或 `obsidian-history` 手动快照）
|
||||
- 批量操作前 **`obsidian sync off`**（避免同步抖动）
|
||||
- Agent 一次只能动 1 个工作流；不能并发两个写入 workflow
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### 3. 命名约定
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- 工作流脚本：`workflow_<name>.sh`，放在 vault 根的 `99-Log/scripts/` 或用户 `~/.claude/scripts/`
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- 工作流日志：`99-Log/workflow-<name>-YYYYMMDD.md`
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- 工作流模板：`70-Templates/workflow-<name>.md`
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## 与其他 obsidian-* 技能的调用关系
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```mermaid
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graph TD
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WF[obsidian-workflow-pkm]
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CORE[obsidian 核心]
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SEARCH[obsidian-search]
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META[obsidian-meta]
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TASKS[obsidian-tasks]
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DAILY[obsidian-daily]
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BASES[obsidian-bases]
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HIST[obsidian-history]
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WF --> CORE
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WF --> SEARCH
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WF --> META
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WF --> TASKS
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WF --> DAILY
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WF --> BASES
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WF --> HIST
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DAILY -.审计日志.-> WF
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HIST -.检查点.-> WF
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## 常见陷阱
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| 现象 | 原因 | 对策 |
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|------|------|------|
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| 工作流中途失败导致状态不一致 | 没有事务 | 先 git checkpoint；失败后从 checkpoint 恢复 |
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| Agent 在决策点没等用户 | 没实现交互 | 脚本用 `read -p`，Claude Code 用 AskUserQuestion |
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| 批量处理把同一笔记处理两次 | 没用 idempotent 标记 | 处理完在 frontmatter 加 `processed_by: inbox_workflow` |
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| MOC 构建召回漏掉笔记 | 关键词单一 | 用 3~5 个扩展词 + 标签 + 出/反链三路召回 |
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| 周报漏数据 | daily note 没写 | 先跑 `obsidian files folder=90-Daily` 检查覆盖 |
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| 归档误移有反链的项目 | 没检查 backlinks | 归档前必须 `backlinks total == 0` 断言 |
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| Literature 导入重复 | 未去重 | 用 URL hash 做 ID，frontmatter `source_hash` |
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| LLM-Wiki 越改越乱 | 没版本化 | 每次大改前 git commit + `last_updated` 更新 |
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## 参考
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- **Andrej Karpathy** · LLM-Powered Knowledge Bases in Obsidian
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- **Addo Zhang** · Obsidian Skills for AI Agents（Medium 2026.2）
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- **Tiago Forte** · PARA Method
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- **Niklas Luhmann** · Zettelkasten
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- **Nick Milo** · Linking Your Thinking (LYT) + Maps of Content
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- **dsebastien** · 16 Practical AI Use Cases with Obsidian
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Reference in New Issue
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