今天给 Codex 加装了一个 Obsidian 第二大脑。

主要是因为我之前收集的好文章、好内容太散了：微信收藏、X 收藏、微博转发、各种网页资料……看起来都存了，但真要用的时候基本等于没存。

所以我想先搭一个总仓库。

搭法参考了 Karpathy 那个 AI Wiki 的思路，把他的 gist 喂给 Codex 之后，让它在 Obsidian 里搭一个极简结构：一个 raw 文件夹放原始资料，一个 wiki 文件夹放整理后的页面，再加一个 AGENTS.md / 入口文件告诉 Codex 这个库应该怎么处理。

后面看到好内容，就先扔进 raw。
然后跟 Codex 说一句 ingest raw，它自己去读、整理、补页面、建链接、更新关联。

这个东西真正有意思的地方，是它不是在帮你“总结一篇文章”。
它是在慢慢长出一个只属于你的上下文。

很多人现在用 AI，还是一次性聊天框思维：问完、关掉、下次重新解释背景。
但如果把资料、判断、项目记录持续喂进去，AI 调用的就不再只是一个空模型，而是你自己这些年攒下来的材料。

当然，最难的也不是搭。
最难的是你得真的持续往里放东西，而且愿意整理自己的资料流。
不然它也只是一个看起来很高级的空仓库。

分享目前踩到的几个坑：
1️⃣一开始别让 Codex 搭太复杂，先极简。不然它很容易给你生成一堆看起来很完整、但其实没人用的空文件夹。
2️⃣raw / wiki / 入口文件这三个够用了，后续结构应该随着内容长出来，而不是一开始规划到死。
3️⃣ingest raw 这种指令可以自己改成更顺手的暗号，重点是让它变成一个固定动作。
4️⃣要提前说清楚本地 harness 和 Obsidian 的边界。Obsidian 可以存资料和知识，但不要反过来污染本地规则，不然系统会越来越乱。

先跑一段时间看看。
如果真能坚持喂资料，这玩意对我来说可能会很值钱。

#how i ai#