No.7

我通过终端扩展在 Obsidian 库中运行 Claude Code。这让我可以将 AI 视为能够读取、编写和遍历笔记的协作者。

笔记结构

我的库采用轻量级层级结构：

Garden 是想法成熟的地方。那里的笔记是原子化的（每条一个想法）、观点化的（陈述立场而非描述主题），并且相互链接。它们缓慢积累。

Projects 存放在独立文件夹中。我可以在任何项目文件夹中打开终端，给 Claude Code 提供它需要的特定上下文。AI 只看到相关内容。

我维护少量内容地图（Maps of Content，MOCs），作为想法集群的入口点。这些页面链接到某个主题的相关笔记：创意工作、思维工具、软件哲学、专注力、持久性、自我实验。

MOCs 帮助我和 AI 导航。当我让 Claude 探索某个主题时，我可以直接指向相关的 MOC，而不是寄希望于它通过搜索找到正确的笔记。

重点不是让 AI 为我写作。而是与能够同时在脑海中容纳比我更多上下文的东西一起思考。

终端界面很重要。我不是把笔记粘贴到聊天窗口。Claude 可以使用工具：读取文件、搜索整个库、直接在应该存放的位置写入草稿。它在我的系统内部操作，而不是在旁边协作。

填补空白： 我在日记条目和收件箱笔记中有零散的想法。我问 Claude 缺少什么、我没有解决什么、论证哪里薄弱。

发现连接： 它找到我没有链接的笔记之间的关系。有时它会揭示我错过的张力或矛盾。

深化思考： 我描述一个半成形的想法。Claude 提问、挑战假设、帮我看到我没考虑过的角度。目标是更清晰的思考，而不是完成的文章。

基于我的素材起草： 当我确实让它写作时，它是基于我的笔记、我的片段、我的语气工作。输出是我会重写的起点。

当 AI 有真实上下文并且我保持参与时，它才变得有用。充满链接笔记的库提供了上下文。对输出保持批判让思考保持我自己的。

当有东西需要处理时，我写日记笔记。这些进入 Journal，而不是 Garden。它们混乱、个人化，通常更多是问题而非答案。

我定期回顾 Journal，将值得保留的想法提升为适当的常青笔记。Claude 可以帮助这个过程："我最近的日记条目中反复出现哪些主题？"

这个系统很简单。没有精心设计的标签分类法，没有复杂的自动化，没有完美的模板。我试过那些方法。它们会产生最终崩溃的维护负担。

当前的设置之所以有效，是因为它足够轻量，可以真正使用。五个文件夹。几个 MOCs。相互链接的笔记。一个可以就地读写的 AI。

常青笔记背后的想法主要来自 Andy Matuschak (@andy_matuschak)，他在 notes.andymatuschak.org 上广泛发表了关于这个主题的内容。他关于使笔记原子化、概念导向和密集链接的工作塑造了我对 Garden 的思考方式。他的笔记本身就是这种方法的示例。

关于底层方法论，我推荐 Sönke Ahrens 的《How to Take Smart Notes》。它解释了影响现代网络化笔记的 Zettelkasten 方法。核心洞察：写作即思考，好的笔记系统让思考积累。

正确的设置取决于你想做什么。我的设置针对随时间积累清晰思考进行了优化，并拥有一个可以利用积累上下文的 AI 协作者。你的可能需要不同的东西。从轻量开始，只在感到缺失时才添加结构。