用Obsidian+Claudian+Ds搭建个人AI助理

之前文章提到了我的 AI 知识库，不少朋友留言说希望我分享下。今天我来整理一下，如何打造一套工作流，让 AI 像一个真正的个人助理一样，帮我们处理各种工作日常，整理管理知识库。

0x1: 面向的人群

面向所有人，包括不写代码的。跟着做，一个小时能搭完。搭完你会得到一个私人的 AI 知识管理员：替你读资料、整理笔记、随时回答你关于历史知识的问题，而且所有数据都在你自己手里，并且也可以用来 Vibe Coding 😂。

两点说明：

• 我以 macOS 为主线演示（我的主力机），Windows / Linux 同样可用，差异处会单独标注。
• 下载走 GitHub 或 winget。Anthropic 官方的部分渠道（claude.ai、官方安装脚本）在国内有各种限制，也经常被墙，我自己实测 GitHub 和 winget 是可用的。

0x2: 为什么你需要一个 AI 知识库

先说清楚它解决什么问题。

我们每天接收的信息远超处理能力。微信收藏、浏览器书签、下载了没看的 PDF，散落在各个角落，存了很多，但从不回顾。存了就等于忘了。

笔记软件解决不了这个。Obsidian、Notion 再好，也只是"更整齐的存放处"，整理和检索还得靠自己。而你是不会去整理的——我也不会。

所以需要的不是又一个笔记软件，而是一个能替你读、替你整理、能随时回答问题的知识管理员。

那么，直接用 DeepSeek 或者其他 AI 的网页版不行么？

差三样东西：

• 私有——数据全是本地 Markdown，在你自己硬盘上，随时整体拷走；
• 记忆——有一个 CLAUDE.md 写着它是谁、怎么工作，AI 每次启动先读它；
• 资料——网页版只能看到你当场粘贴的内容，而这里它能读你积累的全部资料。

0x3: 整体框架

先看全景。五个模块，各干各的事：

模块	角色	一句话解释
Obsidian	知识库本体	免费的笔记软件，所有内容是本地 Markdown 文件
Claudian	对话入口	Obsidian 插件，在笔记软件里开一个 AI 对话窗
Claude Code	引擎	AI Agent 运行时：接收请求、读写文件、执行多步任务
CC Switch	路由	把 Claude Code 的请求转发给 DeepSeek，顺便记账、故障切换
DeepSeek	大脑	真正思考的大模型，国产，便宜，中文好

数据流整体是：

1. 你在 Obsidian 里说话
2. Claudian 把请求交给 Claude Code
3. Claude Code 把请求发到本地 CC Switch 代理
4. CC Switch 转发给 DeepSeek
5. 答案原路返回，Claude Code 顺手读写你的笔记文件

这套方法避免了直接使用 Claude 的各种限制，比如 Anthropic 账号和国外信用卡等等。

下面开始装。顺序：Obsidian → Claudian → Claude Code → CC Switch → 验证。

0x4: 安装步骤

Step 1：安装 Obsidian，搭骨架

到 obsidian.md 下载安装。新建一个 vault（比如叫"知识库"）。

建议直接把 vault 建在 iCloud Drive 里。我白天工作用 Mac，家里是台 Windows PC，vault 放 iCloud Drive，两端自动同步，同一份知识库无缝切换。

然后在 vault 根目录建三个文件夹：

你的vault/
├── raw/      ← 原始素材：PDF、图片、网页存档。AI 只读，永不修改
├── wiki/     ← AI 整理后的笔记
└── assets/   ← 配图等资源

最后在 vault 根目录下建一个 CLAUDE.md。这是整套系统的灵魂，值得单独说两句：AI 每次启动，第一件事就是读它。它是谁、目录怎么分、素材怎么录、检索怎么做、索引怎么维护，全写在这里。这个文件的好坏，直接决定知识库的好用程度——同样一套工具，AI 是变成管理员还是变成捣乱的，基本就看它。不用从零写，文末附了一份可以直接用的简化版，替换几个占位符就行，之后在使用中按你的喜好慢慢改。

Step 2：安装 Claudian

Claudian 是 Obsidian 社区插件，作用是把 Claude Code 嵌进 Obsidian。装完之后，你在侧边栏就能直接和 AI 对话，它能读写整个 vault。

打开设置，找到"第三方插件"，第一次使用的话需要"关闭安全模式"，然后选择社区插件市场，进去搜索 claudian，安装完成后，启用即可。

启用后，我们就能在 Obsidian 的左侧栏看到一个小机器人头像，点开它就可以对话了。

Step 3：安装 Claude Code

1. macOS（如果没有 homebrew，也可以自己在 GitHub 下载）：

brew install --cask claude-code

2. Windows：

winget install Anthropic.ClaudeCode

注意，不建议用 Anthropic 官方"最推荐"的一键脚本，claude.ai 在国内有各种限制，大概率第一步就卡死（当然也可以在 GitHub 上下载自己安装）。

验证，两个平台通用：

claude --version

有版本号输出就行了。（GitHub 下载如果慢得离谱：换个网络——手机热点有时反而快，或者找个 GitHub 下载加速服务代理下载。）

注意全程我们不需要注册 Anthropic 账号，我们不连官方服务，下一步就把请求路由到 DeepSeek。

Step 4：接通 DeepSeek

DeepSeek 官方提供了 Anthropic 协议兼容接口，所以理论上不装 CC Switch、手改一个配置文件也能直连。但我还是推荐 CC Switch：不用手编 JSON、多供应商一键切换、用量可视，还能开机自启静默常驻，设置一次就不用管了。

4.1 拿 Key

到 DeepSeek 官网注册一个账号，在左侧 API Keys → 创建 API Key。充值最低 10 块，知识整理场景消耗不大，一个月大概一杯奶茶钱。我自己用了 4 亿多 Token 才花了 58 块钱。

4.2 装 CC Switch

CC Switch 是开源桌面应用（官网 ccswitch.io。请注意看准了地址，千万不要用百度搜，一堆李鬼，别问我怎么知道的 😂），跨平台。也推荐从 GitHub 下载：github.com/farion1231/cc-switch/releases

下载安装完成后，打开配置分三步：

• 第一步，添加供应商：主界面点右上角 +，添加供应商 → 预设列表里选 DeepSeek（Claude Code 分类下）→ 粘进 API Key → 保存。
• 第二步，打开本地代理：主界面顶部的代理开关点亮。代理默认监听 http://127.0.0.1:15721，Claude Code 的请求从这里转发，CC Switch 顺便记录日志、统计用量、供应商挂了自动切换。
• 第三步，启用：点 DeepSeek 卡片上的"启用"。CC Switch 会自动把请求地址、模型映射写进配置文件，不用你手动编辑任何 JSON。

最后再加一个一劳永逸的设置：打开 CC Switch 设置 → 窗口行为 → 开启开机自启，关闭行为选最小化到托盘。

想更彻底，右键托盘图标选轻量模式——主窗口直接销毁，只留托盘图标，空闲占用接近于零。

当然，你也可以添加其他的 AI，比如千问、Kimi。

4.3 轻装方案

但如果你不想装 CC Switch，可以手动编辑 Claude Code 的用户级配置文件（用户根目录下 settings.json）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<你的 DeepSeek API Key>",
    "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-pro[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "deepseek-v4-flash"
  }
}

配置来自 DeepSeek 官方文档的 Claude Code 集成章节。

这种方式请求从 Claude Code 直达 DeepSeek，组件最少。

Step 5：验证

回到 Obsidian，打开 Claudian 面板，发一句：

你好，介绍一下你自己，你现在的底层模型是什么？

它能正常回应，并且说得出 CLAUDE.md 里的设定，链路就通了。CC Switch 的代理面板里，请求数应该在涨。

然后往 raw/ 里扔一份 PDF，说"加到知识库"，看着它自己完成存档、整理、更新索引。

0x5: 它还能自己进化

好了，到这里你的个人 AI 助理已经 Ready 了，此时此刻就可以开始干活。

说一个真正有意思的地方：它的能力可以自我迭代。

举个实际的例子。DeepSeek 不支持多模态，所以这个助理现在看不了图，也画不了图——知识库里的 PDF 插图、截图、图表，它统统是瞎的。要补上这个能力，标准做法是写一个 Skill + 接一个 MCP。

听起来又要折腾？不用，一句话的事，让 AI 自己去完成：

你写一个 Skill，来实现图片的理解和生成，使用阿里云的 image-3.0-pro 模型

好了，接下来你就看着它自己干：查文档、写 Skill、装 MCP、自测，最后把结果交给你。整个过程中你唯一要做的，就是提供一下 API Key（可以去阿里云自己申请）。

这就是 Agent 和聊天机器人的区别。聊天机器人是你问它答；Agent 是缺什么能力，它自己把工具造出来。今天是多模态，明天可以是邮件、日程、网页抓取——方法都一样，一句话。

0x6: 进阶：把微信里读过的公众号文章同步进来

闭环跑通了，接下来解决输入。多数人的信息大头是微信公众号——刷到好文章，顺手收藏，然后再也不会看。

Obsidian 插件：WeChat Obsync。

Obsidian 社区市场搜 WeChat Obsync，跟刚刚装 Claudian 一样的路径，安装并启用。插件设置里点"生成"，拿到一个 6 位绑定码。手机微信里打开"Obsidian 同步助手"小程序 → 设置 → 绑定设备，填入 6 位码。

之后刷到值得留的公众号文章，点右上角三点，选择"小程序打开"，然后选择 Obsidian 同步助手。

随手的想法、速记也可以直接写在里面。电脑上的 Obsidian 开着，就会自动同步进 vault：转成排版干净的 Markdown，图片自动下载到本地（微信防盗链，不下载迟早图裂），自动去重。

剩下的交给 AI：对同步进来的文章说一句"加到 wiki"，阅读、整理、更新索引。输入端也自动化了。

0x7: 常见坑

都是实际踩过的。

• Error: Unknown model——Claude Code 向 DeepSeek 要了一个对方不认识的模型名。打开 CC Switch，编辑 DeepSeek 供应商，检查模型映射（Sonnet / Opus / Haiku 三档），换成 DeepSeek 真实存在的模型名，保存，重新启用。
• WebFetch 报 "Unable to verify if domain is safe"——Claude Code 抓网页前会先向 Anthropic 官方发一个安全预检请求，走第三方路由时这个预检经常不通。在用户级 settings.json（macOS/Linux：~/.claude/settings.json；Windows：%USERPROFILE%.claudesettings.json）里加：

  {
    "skipWebFetchPreflight": true
  }

  改完重启 Claude Code 才生效。

• Claudian 找不到 claude 命令——装的 claude 不在 Claudian 的 PATH 里。终端 which claude（Windows：Get-Command claude）拿到完整路径，填进 Claudian 的设置；或者彻底退出 Obsidian 重开。

常见问题

为什么不用 Codex？

搜"AI 知识库"的教程，不少会教你用 Codex。Codex 是好东西，但这里不用它。

• 场景不对口。Codex 是给程序员写代码用的，我们要的是知识管理。Claude Code 虽然也是编程工具出身，但它的几个特性恰好是为"长期驻留在一个文件夹里干活"设计的：CLAUDE.md（项目记忆）、Skills（可复用的技能定义）、成熟的文件操作。拿它当知识管理员，是目前生态里最顺手的。
• 门槛。Codex 要 OpenAI 账号，注册、访问、绑国外信用卡，对国内用户每一步都是坎。这套方案只需要一个 DeepSeek 的 Key，支付宝充值，十块钱起步。
• 生态。本文用到的 Claudian 插件、CC Switch 的预设、社区里各种 CLAUDE.md 模板，几乎都是围绕 Claude Code 建的。用它，遇到问题能搜到答案。

那么有人会问：Codex 不是用来写代码的吗，不用它，写代码怎么办？

答案是，这套东西装好之后，你得到的不只是一个知识管理员，而是一个完整的本地 AI Agent。vault 只是它的默认工作目录，经过授权它能访问机器上的其他目录、执行命令，当然也包括你的代码库。

我自己的用法：开源项目托管在 GitHub，CI 用 GitHub Action。本机装好 PHP，整个研发流程都在 Claudian 里完成：AI 写代码，本地编译、跑测试，过了就提交、push，然后 AI 会通过 gh 盯着 CI 结果。CI 红了，AI 自己去拉日志、分析、修、再提交，直到变绿。

Opus / Sonnet / Haiku 是什么？

这是 Anthropic 家 Claude 的三个档位：Opus 是旗舰，能力最强，也最慢最贵；Sonnet 是中端主力；Haiku 是轻量款，最快最便宜。

不过在这套方案里，把它们理解成三个"槽位"就行——Claude Code 发出的是"我要 Sonnet"这样的请求，真正干活的，是槽位背后映射的模型。前面 4.3 那份配置就是这么干的：Opus 和 Sonnet 都指向 DeepSeek 的旗舰模型，Haiku 指向轻量模型，去跑摘要这类杂活。所以也不用纠结选哪个，日常 Sonnet 就足够了。

Effort 又是什么？

Effort 是给模型设置的"思考深度"档位（低 / 中 / 高 / 超高）。比如 Sonnet Effort，就是 Sonnet 这个模型对应的档位。调得越高，模型回答前想得越深，适合复杂任务，代价是更慢、更费 token；调低则响应快，适合日常琐事。Claudian 按模型分别记忆这个设置，切换模型不用重调。日常整理知识库用默认档就够了；另外，如果后端模型本身不支持深度思考（本文的 DeepSeek 就是），这个档位没有实际效果，不用纠结。

附：CLAUDE.md（简化版）

复制粘贴到你的 CLAUDE.md，把空白处替换成你自己的信息就能用。你想让 AI 记住的事情都可以写到这里。你甚至不用自己编辑，比如你可以告诉 AI"请你记住：以后说话不要啰嗦"，它自己会记录到这里：

# 个人知识库 AI 助理

## 身份
- 你是我的个人知识管理员，名字是「______」。用中文沟通。

## 目录
- raw/ — 原始素材，只读，永不修改
- wiki/ — 消化后的笔记，每篇文章一个 md
- assets/ — 配图等资源

## 录入（触发词："加到 wiki"、"ingest 这个"等）
1. 素材存进 raw/<主题>/，文件名保持原样
2. 消化编译成 wiki/<主题>/<文章>.md：同主题合并，新概念新建文章
3. 更新 wiki/.index.md：每篇文章一行，链接 + 一句话摘要 + Updated 日期
4. 在 wiki/.log.md 追加一条操作记录

## 查询（触发词："我知道啥关于 X"、"根据我的资料总结一下"等）
1. 先读 wiki/.index.md 定位文章，再读正文合成答案
2. 引用来源用 [[wiki/...]] 链接
3. 默认只在对话里回答，不写文件

## 约定
- wiki 内部链接用相对路径
- 永不修改 raw，发现素材有错，在 wiki 文章里标注
- API Key、密码等敏感信息，永远不要写进笔记

Note：本文由 Jarvis（作者的 AI 助理）从公众号「风雪之隅」自动同步至本博客。

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阅读公众号原文：《用Obsidian+Claudian+Ds搭建个人AI助理》