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0	29660	我把大神卡帕西的知库又升级了一遍。既灵感、学新知识、AI自动整理,每天还给你一份阅读导读。那这一视频我会用AI加Obsidian带你搭建一个会自生长、自进化的AI知库。先讲清楚卡帕西知库的原理,再看看我做的哪些升级。接着,丛林开始搭建,把网页、公众号文章和日常笔记收集进来。最后让AI自动整理和维护,每天生成一份阅读导读。
29660	31720	笔记和题词都写成了文档
31720	32640	废话少说
32640	35540	是时候来迎接属于自己的第二大脑了
35540	41040	OK我们先来讲讲这个AI之库
41040	42600	其实不用想的太复杂
42600	45640	就是用Obsidian打开一个本地文件夹
45640	48680	里面放着你平时收集的公众号文章
48680	51920	网页PDF论文还有自己写的笔记
51920	56060	之所以用Obsidian是因为它主要使用Markdown格式
56060	58040	AI方便读取和修改
58040	59860	我们自己也方便阅读
59860	62020	再加上Obsidian的双向链接
62020	64540	可以把相关的笔记联系起来
64540	66700	那有了这个知识库以后
66700	69040	我们就可以让AI直接读取
69040	71180	整理和更新里面的内容
71180	73980	其实大部分传统AI知识库的做法
73980	76120	都是先把资料存进去
76120	77600	等你提出问题以后
77600	80440	AI再临时搜索几个相关片段
80440	83140	然后根据这些片段给出答案
83140	85040	这样每问一个新问题
85040	86900	AI就要重新搜索
86900	89500	重新理解前面整理过的内容
89500	91500	也不会真正积累下来
91500	92860	那卡巴西的做法
92860	94880	就是在新资料进来的时候
94880	97860	让AI先把内容整理到wiki
97860	100020	以后再加入相关资料
100020	102600	它会继续更新原来的知识页面
102600	104980	这样不同资料之间的联系
104980	106460	会被提前整理好
106460	108940	知识库也会随着你不断的使用
108940	110620	慢慢变得更加完整
110620	111580	讲白了
111580	113480	就是在AI执行操作时
113480	114640	有一个规则
114640	115280	好
115280	118580	咱再来看看这个卡帕西知识库是怎么工作的
118580	120820	先看一下它的整体结构
120820	122120	主要分为三个部分
122120	124420	保存原文的外部资源
124420	126520	AI整理后生成的Wiki
126520	130000	以及告诉AI怎么处理这些内容的规则文档
130000	132900	Wiki里面还有两个比较重要的文件
132900	134240	一个是index
134240	136660	相当于整个知识库的目录
136660	138020	另一个是log
138020	140700	用来记录每次增加了哪些资料
140700	142400	又更新了哪些内容
142400	144320	等知识库越来越大
144320	146960	还可以加入搜索或者RAG
146960	149400	帮助AI查找相关的内容
149400	151260	有了制造知识库以后
151260	153540	我们平时主要做的就是三件事
153540	155840	摄取 问答和审查
155840	157400	首先是摄取
157400	159760	就是我们平时接触到的各种资料
159760	161280	放进这个知识库当中
161280	163540	比如看过的公众号文章
163540	164740	收藏的网页
164740	165760	读过的论文
165760	166840	听过的播客
166840	168620	书里画下的重点
168620	171380	甚至是随手拍下的图片和截图
171380	173380	都可以先同步到这个
173380	174540	外部资源当中
174540	176940	后面我会讲到怎么导入进来
176940	179500	AI会先读取这个规则文档
179500	182220	再通过index查看wiki里面
182220	183480	已经有哪些内容
183480	186300	接着提取新资料里的重点
186300	188660	判断是更新原来的知识页面
188660	190380	还是新建一个页面
190380	191560	处理完以后
191560	193600	再更新index和log
193600	196720	第二步就是问答
196720	198300	比如我们问AI
198300	199400	什么是skill
199400	201360	因为我之前已经整理过
201360	203140	这个Anthropic官方出的
203140	204720	那个Skill讲解的网页
204720	206800	AI会先通过Index
206800	209580	找到Wiki和Skill的相关页面
209580	212120	再结合已经整理好的内容回答
212120	214520	如果某个细节需要确认
214520	216320	它还会回到外部资源
216320	217420	查看原文
217420	219580	并把对应的来源告诉我们
219580	221040	最后是审查
221040	223800	我们可以定期让AI检查Wiki
223800	225440	找出重复页面
225440	226380	矛盾说法
226380	229080	过时内容和没有著名来源的结论
229080	231120	再进行补充和修正
231120	233880	那这一步咱不需要手动操作了
233880	237100	直接交给agent的定时任务就OK了
237100	241260	现在基本上所有的agent都已经支持这项功能
241260	245480	但我觉得卡帕西知识库其实还有很大的改进空间
245480	248680	他更强调把外部资料交给AI
248680	251920	再由AI去整理和维护这个wiki
251920	254840	我们主要负责提供资料和提出问题
254840	257460	在理解东西上他确实做得非常好
257460	263820	但我用下来发现自己的知识库里还有很多的内容是需要我们主动去写的
263820	265980	比如突然想到了一个灵感
265980	267680	最近正在推进的项目
267680	269400	学习过程中的一些理解
269400	272480	还有最后写出来的文章和视频脚本
272480	275600	这些内容不一定来自某一项外部资源
275600	278700	也不应该全部交给AI自动生成
278700	283220	这个在卡帕西原来的结构里并没有专门的存放位置
283220	286640	所以我又在它的基础上做了一次升级
286640	290080	让这个知识库既可以有AI自动整理
290080	293600	我们自己也可以随时往里面写东西
293600	296800	那现在整个知识库大概就是这样的
296800	301380	有灵感库 项目 成品库 外部资源 历史记录
301380	303000	Skills和Wiki
303000	308120	最前面的灵感库就是用来寄我们平时突然冒出来的想法
308120	310820	我现在已经把它和手机同步了
310820	312900	有时候灵感来的特别突然
312900	314400	我就直接掏出手机
314400	315900	想到什么就寄什么
315900	317020	先不用整理
317020	319200	也不用管他写的完不完整
319200	321520	主打的就是一个随地大小记
321520	323660	接下来是进行中
323660	326240	这里放的就是我们正在做的事情
326240	328540	比如说正在写的这一期的脚本
328540	330840	或者说正在看的一本书
330840	333220	只要这件事还在继续
333220	335680	就先放在这个正在进行当中
335680	339080	这个地方基本上就是让我们自己去写了
339080	341220	OK进行中这里结束后
341220	343880	最后整理出来的视频脚本文章
343880	345340	还有完整的读书笔记
345340	347280	就可以放进成品库
347280	350880	以后想重新阅读或者继续使用
350880	352960	直接从这里找就OK
352960	354860	然后是这个外部资源
354860	358420	这个和卡帕西知识库里的原始资料是一样的
358420	362660	主要用来存放我们从外部收集回来的各种资料
362660	365120	再往后是这个历史记录
365120	369800	这里主要放的是已经结束或者暂停不再继续的项目
369800	373300	之前做过的内容和进度都会保留下来
373300	374900	以后想重新开始
374900	376860	还可以继续接着往下做
376860	380260	Skill文件夹里放的就是我们自己的技能
380260	384100	Wiki这里保留了卡帕西知识库原来的Wiki
384100	385980	这套知识库我用下来
385980	388060	整个过程还是挺丝滑的
388060	389320	不知道大家觉得怎么样
389320	392240	我也把这套知识库开源到了GitHub
392240	393960	叫做萌芽知识库
393960	395640	如果大家感兴趣的话
395640	397740	可以顺手给我点一个小星星
397740	400780	好 接下来我们直接开始实操
400780	403140	先打开Obsidian
403140	404920	我已经配置好了AI
404920	406620	这里用谁都没有关系
406620	408580	你也可以用Codex Workbody
408580	409920	去打开这个文件夹
409920	411300	都OK的
411300	413420	然后输入这条提示词
413420	415740	请参考这个GitHub仓库
415740	418020	为当前文件夹搭建知识库
418020	420800	如果你想使用卡帕西原来的知识库
420800	423540	就把这里换成卡帕西的GitHub地址
423540	426120	如果你想使用我的这个萌芽知识库
426120	427300	就把它换成我的
427300	429100	然后发送给AI
429100	432180	AI会先去拉取这个getup仓库
432180	435920	看一下我写的知识库里的结构和搭建规则
435920	437620	然后就开始干活
437620	440400	过程中他会问我们几个问题
440400	443300	比如说用的是codex还是cloudcode
443300	448160	这个会决定规则文档是agents.md还是cloud.md
448160	452240	还有一些现有的文件怎么移动怎么归类的问题
452240	454840	我们按实际情况去回答就可以了
454840	458920	我应该是把这些要求写的已经比较细致了
458920	460100	确认以后
460100	463160	它就会创建目录和规则文档
463160	464620	整理现有文件
464620	466840	等这些步骤执行完之后
466840	469240	基本的知识库形态就搭建好了
469240	469820	好
469820	470880	咱们来看看
470880	472280	点击这个首页
472280	475080	就能看到整个知识库里有哪些内容
475080	478500	这个成品库里放了我之前喜好的脚本
478500	480000	包括这个AI核心概念
480000	484860	這個成品庫里放了我之前寫好的腳本,包括AI核心概念,codex,還有一些大模型和經典的論文的研究。
484860	489180	外部資源里放的是視頻的資料和網頁信息。
489180	498320	之后如果想要写新的内容,我一般会直接在进行中中新建脚本,比如说这个Obsidian视频的脚本就写在这里。
498680	508800	第二步咱们就要做好信息的收集,一般我的信息来源有网页、公众号文章、博客一些截图或者视频等等等等。
508880	518140	先说网页,我们要用到这个Web Clipper的这个插件,它可以将你的网页转化成Markdown格式,保存到Obsidian当中。
518140	521880	比如这篇Anthoropic讲Harness的文章
521880	524740	我就可以点击右上角的插件
524740	527040	就可以保存到知库当中
527040	528020	回到Obsidian
528020	530400	我们就可以清晰的看到这篇文章
530400	532000	那它是英文的
532000	534280	咱可以用AI去翻译一下
534280	536380	很快
536380	538560	它就把文章翻译出来了
538560	540080	方便我的阅读
540080	543960	我有时候也会直接点击这个内置浏览器
543960	547240	在这里直接看网页都很方便
547240	549160	因为很多的AI知识
549160	551200	最好还是去看官方文档
551200	552480	像我们这些博主
552480	554300	也是去看这些官方文档
554300	556360	把这些东西理解清楚
556360	558680	再做成视频解释给你们听
558680	560680	还有一些某管上的视频
560680	562080	也可以这样收集
562080	563900	比如这个文达的视频
563900	566260	我把它保存到Obsidian当中
566260	569080	可以看到下面会自动收集字幕
569080	569860	很方便
569860	571800	也可以让AI翻译出来
571800	573520	网页讲完之后
573520	575620	我再来讲讲这个公众号
575620	577440	这里咱们需要用到
577440	579060	A码知识库这个工具
579060	582040	我们在公众号里看到一篇文章
582040	584500	可以点击右上角的三个点
584500	585380	点击这里
585380	588200	再点击这个存到A码知识库
588200	591160	就可以把这篇公众号文章保存进去
591160	592600	那具体怎么配置
592600	594000	我就写在文档里了
594000	594780	OK
594780	596620	那我们怎么把这个文章
596620	598300	导入Obsidian当中呢
598300	600200	首先来到AI这边
600200	601660	我用的是Codex
601660	603920	你也可以用其他的agent的工具
603920	605460	我就和AI说
605460	607720	帮我连接A码知识库
607720	611460	他会去联网搜索A码知识库的连接方式
611460	613120	再告诉我们怎么配置
613120	613960	比如这里
613960	616360	他让我们去复制这段提示词
616360	617700	那我们复制过来
617700	618660	发送给他
618660	621260	接着他需要一些API key
621260	624380	我们再按照提示词完成配置
624380	626680	OK这样就连接好了
626680	628260	来问他一句
628260	632480	你看一下这个AI model这个知识库里都有哪些文章
632480	633100	好
633100	636180	他就把文章列表全部都列了出来
636180	638500	说明确实已经连接成功
638500	640780	这样我们就可以通过AI
640780	642960	把微信公众号里的文章
642960	645500	直接导入Obsidian知识库当中
645500	647880	像我平时看到的一些图片
647880	650620	知识截图或者视频里的截图
650620	653440	也会定期上传到知识库当中
653440	654660	再就是读书了
654660	656120	这个我讲的会少一些
656120	658560	因为我真的看书看的很少
658560	660400	不过也有一些插件
660400	662560	比如说Apple Books的这个插件
662560	664680	可以把读书时的标注
664680	666840	画线部分直接导入Obsidian
666840	669220	也可以按照某个模板导入
669220	670200	都很方便
670200	672860	平时收集知识大概就是这样
672860	674960	现在知识是收集进来了
674960	678080	但我们还要让AI去整理和维护
678080	681360	这样才能真正实现知识库的自生长
681360	682140	自进化
682140	685420	现在很多agent工具都有自动化的功能
685420	687020	我用codex举例
687020	688960	点击这个以安排
688960	690540	加入这串提示词
690540	691920	大概意思就是
691920	695880	让AI每天自动收集和整理新增资料
695880	698100	同时查看整个知识库
698100	700940	把有价值的内容更新到wiki里
700940	703580	最后他会根据今天新增的内容
703580	706980	生成一份当天的阅读导读报告
706980	709100	这个报告的模板和格式
709100	712120	大家也可以按照自己的阅读习惯去调整
712120	715900	我这里设置的是每天晚上八点执行一次
715900	718560	执行完之后就可以开始阅读了
718560	720920	那我先把这段提示词执行一遍
720920	722740	给大家看一下怎么运行的
722740	724800	复制过来发送给AI
724800	728600	AI会先核对知识库的规则和上次的进度
728600	731760	因为这是一个重新创建的演示知识库
731760	734620	第一次还没有同步过公众号文章
734620	739080	所以他会先问我要不要把这几百篇的文章全部导入
739080	741580	那我这边就选择全部导入吧
741580	745600	接下来AI会分批次并导入这些文章
745600	746840	执行完之后
746840	749680	他会生成一份当天的知识导读
749680	751940	告诉我们今天值得关注什么
751940	753400	建议怎么读
753400	756000	以及增加了哪些新理解
756000	759600	同时文章之间也建立了大量的双向链接
759600	763580	OK这样一个自生长的知识库就建立好了
763580	766120	之后我们想要学习新的知识
766120	768180	新概念就方便很多
768180	770140	最后我也想讲一下
770140	772720	我对自生长知识库的一些看法
772720	774940	首先对于知识库来说
774940	778660	我们自己去写肯定也是非常重要的一部分
778660	780680	AI可以帮我们收集
780680	782720	整理和连接知识库
782720	785140	但它替代不了我们的思考
785140	785800	第二
785800	788160	我们不能只做知识的囤积
788160	790600	还要做到真正的去阅读
790600	791360	消化
791360	792700	输出和行动
792700	795500	不然这些知识永远都只是AI的
795500	798040	永远只会停留在知识库当中
798040	799720	到不了你的脑子里
799720	801400	行动才是把知识
801400	803440	真正变成自己的最后一步
803440	805440	AI是这个时代的杠杆
805440	807560	它会放大每一个人的学习
807560	808620	和行动能力
808620	810760	让厉害的人越来越厉害
810760	812960	也希望这套萌芽之库
812960	814900	能帮你种下一颗萌芽
814900	817080	通过不断学习和行动
817080	819400	最终长成一棵属于自己的大树
819400	821160	如果这些视频对你有帮助
821160	822140	也请点赞收藏关注
822140	822780	我们下期再见
822780	823200	拜拜