利用人工智能（AI）作为执行工具，在Obsidian中构建结构化、可扩展的个人知识库，并以此为基础进行高效、深入的学习。
主要涉及工具：
- 信息规划：Google Gemini Deep Research (或其他具备Deep Research的AI工具), Google NotebookLM
- 大纲生成：通用大语言模型 (Gemini, ChatGPT, Deepseek等)
- 框架搭建：Cursor (或其替代品，如TRAE, Gemini CLI, Claude Code, VS Code + Cline)
- 知识承载与学习：Obsidian
第一阶段：生成学习报告
第一阶段：生成学习报告
输入
场景一:
探索未知领域
场景二:
学习已有资料
动作:
AI深度研究
(工具: Google Gemini)
动作:
三步工作流
(工具: NotebookLM)
产出:
详尽的学习报告
场景一：学习一个全新的领域
当我们面对一个完全陌生的领域时，我们利用具备深度研究能力的AI模型，为我们系统性地梳理知识。
成功的关键在于向AI提出一个高质量的、复杂的指令。这个指令需要清晰地定义我们的身份背景、最终学习目标、对学习路径的阶段性要求，以及对输出格式的规定。AI在接收到这样的指令后，会启动其深度研究模式，通过自主规划、全网检索、多源分析等一系列动作，最终生成一份结构化的深度报告。
场景二：学习已有的私有资料
当我们已经收集了大量学习资料（如PDF、文档）时，我们使用Google NotebookLM这类工具，让AI成为只基于我们私有资料进行回答的领域专家。
为了保证质量，我们采用一种"对话式"的三步工作流：
- 宏观理解：首先让AI通读所有资料，并生成一份核心摘要。我们通过追问来校准AI的宏观理解，直至与我们的预期达成一致。
- 设计学习路径：在达成共识的基础上，我们让AI基于摘要，设计一个逻辑清晰的学习路线图，并要求它为每个主题附上在原始资料中的来源引用。
- 生成最终报告：当我们对学习路径完全满意后，再让AI输出一份详尽的、包含所有讨论成果的学习报告。
第二阶段：将报告转换为Markdown大纲
第二阶段：将报告转换为Markdown大纲
输入:
学习报告
动作:
使用严格的提示词进行转换
(工具: 通用大语言模型)
产出:
结构化的Markdown大纲
第一阶段产出的学习报告，是适合人类阅读的"文章"。为了让自动化工具能够理解，我们必须进行第二步：将其转换为机器可读的格式。
目标是将"文章式"的报告，转换成一个纯粹的、结构化的Markdown大纲。我们使用一个强大的大语言模型，通过一个极其严格的指令，让它将输入文本重构成我们预先设计好的、具有三层嵌套逻辑的格式：
- 二级标题 (H2)：定义顶级的知识分类，将成为顶级文件夹。
- 三级标题 (H3)：定义该分类下的具体主题，将成为主题文件夹。
- 无序列表项：定义该主题下最基础的原子知识点，将成为原子笔记。
这个过程将一份充满细节的报告，提纯为一份毫无歧义的、用于下一步自动化操作的结构化指令清单。
第三阶段：自动化创建知识库框架
使用Cursor分步执行
第三阶段：自动化创建知识库框架
输入:
Markdown大纲
Step 1:
创建顶级文件夹
Step 2:
创建主题文件夹与MOC
Step 3:
创建并链接原子笔记
Step 4:
创建总览笔记
产出:
Obsidian知识库"脚手架"
这是整个流程中效率提升最显著的环节。我们将上一步生成的Markdown大纲，交给AI执行工具，让它在几分钟内，为我们搭建起知识库的完整框架。
为保证过程的稳定可控，我们将搭建过程分解为四个清晰的、循序渐进的步骤，通过向Cursor（或其替代品）分步发送指令来完成。
- 创建顶级分类文件夹：AI根据大纲的二级标题，在Obsidian库的根目录下创建对应的顶级文件夹。
- 创建主题文件夹与MOC笔记：AI根据三级标题，在对应的顶级文件夹内创建主题文件夹，并在其中生成一个以"主题名 MOC.md"命名的、空的索引笔记（内容地图）。
- 创建并链接原子笔记：AI根据列表项，在对应的主题文件夹内创建所有空的原子笔记。同时，AI会自动打开每个MOC笔记，并将该主题下所有原子笔记的链接，以Obsidian双向链接的格式写入其中。
- 创建知识库总览笔记：最后，AI可以在根目录下创建一个作为整个知识库中央枢纽的总览笔记，并链接到各个核心主题的MOC笔记。
通过这四步，一个纯文本大纲被全自动地转换成了一个结构严谨、层次分明、功能完备的Obsidian知识库"脚手架"。
第四阶段：填充笔记与内化知识
持续迭代
第四阶段：填充笔记与内化知识
输入:
Obsidian知识库"脚手架"
填充原子笔记
(工具: Obsidian, AI辅助)
建立连接与丰富MOC
实践与输出
产出:
个人知识体系
填充原子笔记
这是学习的基础。我们每天选择少数几个原子笔记作为目标。针对这些高度聚焦的知识点，可以再次利用AI进行高效的信息输入。但最关键的步骤是，在完成输入后，我们必须用自己的语言，将对这个知识点的理解、思考和总结，完整地写入Obsidian的笔记中。这个"知识重述"的过程，是知识内化的核心。
建立连接与丰富MOC
当原子笔记逐渐丰富后，我们需要构建知识网络。在撰写新笔记时，主动思考并创建与已有知识的双向链接。同时，定期回到MOC笔记，撰写对该主题的总结性概述，阐述其下属原子知识点之间的内在逻辑。这会让MOC笔记从一个简单的目录，升华为对一个主题的高度浓缩的理解。
实践与输出
知识的最终价值体现在应用。我们可以通过设定具体的项目来实践所学，或尝试以写作、分享等形式将知识"教"给别人。这个过程会以最高标准检验我们的学习成果，并迫使我们对知识进行更深层次的结构化重组。
通过持续地填充、连接与实践，一个由AI搭建的框架，将最终演化成一个真正属于我们自己的、内容充实、连接丰富的个人知识体系。
提示词自取
ObsidianAI_学习一个陌生知识领域_建立学习路径和知识库框架_写一本书
链接: https://pan.baidu.com/s/17SBheSgkaFOEWvpy8sENZQ?pwd=tvmg
