Obsidian与OpenCode的工作流

我平时用的笔记管理软件是 Obsidian，从 2021 年到现在，已经积累里将近 3000 篇笔记，包括 Daily Note 、工作日志、读书笔记、博客文章、网络摘要等。随着现在 AI 的发展，很希望能够充分地利用知识库上下文，输出针对性的结果。

最常用的一个场景是，在做项目管理的时候，要生成项目周报、阶段性成果、下阶段工作安排、项目风险、应对措施、项目亮点、项目收益等信息。希望 AI 能够基于我的工作笔记，可以生成针对性内容，而不是去豆包聊天界面，输入一大堆上下文。

做法如下：

1、整合笔记，统一笔记里的标签，并统一加入到 MetaData 里的 tags 属性里，方便 AI 读取笔记间的关联。以前的笔记，打标签的位置各不相同，有些在笔记开头吗，有些在 MetaData 里，而且标签比较零散，不体系化。所以给笔记做了一次「打扫整理」。

2 、安装 Terminal 插件，连接本地的 OpenCode 。

3、为指定主题创建一个 MOC 笔记，如支付项目 MOC，这样就可以列出所有关联笔记。MOC，全称叫 Map of Content，也就是专题知识地图，把所有零散的关联笔记通过双链方式或者 DataView 语法汇总到一个页面。个人比较喜欢使用 DataView 语法，更加自动化。以下是 DateView 语法的示例，将所有标签为 支付项目 的笔记列列表格展示，根据创建时间倒序排列。

Table file.ctime AS "创建日期" FROM #支付项目 SORT file.ctime DESC

4 、在 MOC 笔记路径下打开 Terminal 插件，启动 OpenCode，提问这个主题下的所有问题，这样 OpenCode 就有充分的上下文去生成自己的内容。

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