简介

十分钟，用Codex+Obsidian 搭建AI大神卡帕西同款可以“自生长”的知识库 帮你把信息的利用效率 直接拉高到next level 它能定时抓取热点 能自动整理信息、定期复盘 能让知识体系自动迭代生长 还能直接输出文档、PPT、视频等成果

章节

• 00:00 视频内容简介
• 00:45 自生长理论
• 01:36 软件安装与配置
• 02:52 阶段一：信息收集
• 06:29 阶段二：知识处理迭代
• 08:34 阶段三：Skill管理
• 10:13 阶段四：知识高效输出
• 12:53 总结

字幕

视频内容简介 00:00

00:00 10分钟 00:00 用COJZ加OSIDI搭建AI大神卡耐基同款 00:04 可以自生长的知识库 00:05 帮你把信息的利用效率直接拉高到next level 00:08 这些视频可能是全网最全面 00:10 系统的AI知识库搭建教程 00:12 从理念到实操 00:13 手把手带着你从0~1来搭建它 00:16 能定时抓取热点 00:18 能自动整理信息 00:19 近期复盘能量支持体系自动迭代生长 00:22 还能直接输出文档 00:23 PPT视频等成果 00:27 不管你是什么职业岗位 00:29 只要平常需要先收集整理输出 00:32 都能用这个AI知识库 00:33 最大程度发挥知识的福利价值 00:36 拉高效率 00:36 而且配置也很简单 00:38 小白也能轻松上手 00:39 我还整理好了两张搭建知识库的架构图 00:42 丢给codex 00:43 就能一键抄作业 00:44 无痛复刻

自生长理论 00:45

00:45 所有安装方法 00:46 技能包提示词案例我都放在文档里面喽 00:52 AI大神卡帕西的自生长理论 00:54 简单来说就是不要把知识库去当成一个收藏夹 00:57 而是把它变成一个由AI持续维护的自生党系统 01:00 整个系统是这样循环的 01:02 首先没有被处理的原始资料 01:04 会统一进入原始的文件夹A 01:06 比如说网页论文截图 01:08 视频会议交等等 01:09 然后让AI定期消化复盘 01:12 把真正有价值的内容整理成泛化性的概念 01:15 再放进一个处理后的文件夹B 01:17 随后你就可以根据具体任务或使用场景 01:19 让AI沉淀成可复用的方法论模板 01:22 放进skill库 01:23 方法库文件夹C中 01:25 最后你每一次输出的内容 01:26 都会放在输出文件夹D 01:28 等到AI定期复盘的时候 01:30 这些输出的内容又会重新回流进知识库中 01:33 至于每一步怎么定制搭建 01:35 那我们现在开始吧

软件安装与配置 01:36

01:39 整个安装配置非常简单 01:40 这需要codex和OBSID两个软件 01:43 想进阶的视频 01:44 后面也会分享灵动飞书的玩法 01:46 那为什么是codex加obsidian呢 01:48 首先obsidian是一个本地markdown笔记工具 01:51 AI又可以直接读取本地的markdown文件 01:54 这意味着你可以直接下指令 01:56 不用自己手动整理 01:57 而且OP c键有非常强大的插件 01:59 生态可拓展的功能很多 02:01 你可以根据自己的需要自由组合obsidian 02:04 再接入codex 02:04 就为你的知识库接入了最牛的A卷的能力 02:07 再加上codex的skill和电视功能 02:10 玩法就更丰富了 02:14 那装好OBSIDI后 02:15 我们先来把它和codex打通 02:17 点这里选择第三方插件 02:19 关闭安全模式 02:21 就能浏览插件市场cloud启用 02:25 然后点击选项卡 02:26 找到codex打开开关 02:29 这里要输入一个codex CLI的路径 02:31 有了它你就可以直接连通桌面端的codex 02:34 不知道路径没关系 02:35 直接问你的codex就能拿到路径 02:38 最后很关键的一步 02:39 在codex里面打开这个项目工作按钮 02:42 链接你在OBSIDI里面建立的仓库文件夹 02:45 这样以后就算在codes s上处理文件 02:48 因为本地仓库是联通的 02:49 你在OP CD里打开也会同步更新哦

阶段一：信息收集 02:52

02:52 接下来我会重新收集机器管理核心输出 02:55 三个阶段来教你怎么结合AI 02:58 来搭建这个能自生长的知识库 03:00 如果你已经在用OBSIDI 03:01 或者已经做好心收集这一步了 03:04 那建议直接跳到下一趴的信息处理与迭代哦 03:10 那不管你是做内容 03:11 写报告还是搞研究 03:13 前期的灵感和资料收集真的非常费时费力 03:16 而自生长知识库的第一大好处 03:18 就是用AI让你的信息收集和整理更加自动化 03:21 更丝滑高效 03:22 我们工作室之前还专门搭过一套NBA的工作流 03:26 来收集行业资讯 03:27 再自动推送到工作群里面 03:29 其实效果是有的 03:31 但说实话门槛太高了 03:33 不太适合小白 03:34 现在用obsidian和codex 03:36 直接搭一套自己的行业情报获取系统 03:38 不用写代码 03:39 不用懂自动化 03:40 也不用研究复杂的工作流 03:42 只要用三步 03:43 他就能每天帮你抓取信息 03:45 筛选重点整理成文档 03:46 第一步把这个GITHUB项目地址发给codex 03:49 这个GITHUB项目只是个资讯设计工具 03:52 它会从twitter get up reit rs这些主流的平台赚取内容 03:57 再帮你去虫 03:58 然后打分 03:58 最后生成一份结构化的日报 04:00 让他直接帮我们答 04:02 这个插件可就让AI帮你找信息源 04:04 对于小白来说非常友好 04:06 AI会提示你需要提供哪些密钥 04:08 比如说DEPSICKGITHUB或者某些信息源平台的API key 04:12 第二步直接问AI这密钥要去哪里注册 04:16 我们申请完密钥之后 04:17 把密钥发给AI 04:19 AI就能够直接配置好 04:20 最后一步告诉他你的身份和需求 04:23 我是AI自媒体博主 04:24 请每天帮我收集AI行业热点 04:27 并把日报推送到指定的文件夹 04:29 AI就会自动生成这样的日报 04:31 哪些内容值得继续跟进 04:32 哪些选题可以直接开做就能够看清楚 04:35 而且每条内容都会附上参考链接 04:38 有来源有依据 04:39 信息更加可靠 04:41 不只是行业文章和新闻热点 04:42 如果你每天都需要接触大量外部的信息 04:45 比如政策变化 04:46 客户动态 04:47 竞品动向 04:48 岗位咨询等等 04:49 都可以让AI直接帮你抓 04:51 帮你汇总 04:51 不用天天手动搜索 04:53 也能持续捕捉有用的线索哦 04:55 除了直接抓取信息 04:56 你刷手机遇到想要收藏的内容 04:58 都可以通过obsidian的插件去直接导入 05:01 比如这个某书的导入插件 05:02 我装上以后直接粘贴链接 05:04 就能一键导入 05:05 平常在网页上刷到有意思的观点 05:08 也可以用这个clip插件选中E向内容段落 05:11 就能剪切收藏进OBSIDI里面 05:14 它甚至还可以收藏一些视频提取字幕 05:17 那这里你还可以做笔记 05:18 然后一键存入OBSIDI 05:20 所以平常刷到有用的文章观点 05:23 视频案例不用再靠截图或者进行收藏夹吃灰 05:27 直接随手 05:27 经常进知识库 05:28 就能让AI帮你沉淀成素材之后写方案 05:31 做选题 05:32 查资料都能直接调用 05:34 除此之外 05:35 您可能还有散布在备忘录 05:37 其他笔记库里面的旧书材需要用 05:38 如果一个个导入到知识库就非常麻烦 05:41 比如我们团队平时用飞书办公 05:43 里面就有很多重要的文档 05:45 那这时候就可以直接联动飞书了 05:47 BRONCODEX安装飞书CLI客户端整成自动 05:51 然后把文件夹链接丢给他 05:53 就可以导进知识库了 05:56 如果前面已经把codex和OC 05:58 点的项目文件夹关联好 05:59 这时候打开OBSIDI就能看到fish文档已经进来了 06:03 再用一个dr.插件 06:04 就能把word文件转换成markdown格式 06:07 另外像这个importer插件也可以用 06:09 它支持非常多的平台和格式 06:11 像notion apple notes都可以直接导入 06:18 所以不管你是学习工作研究还是做个人规划 06:22 只要你的信息来源是分散的 06:24 持续更新的 06:25 需要反复调用的 06:26 都可以用这套方式把它们统一放进OP c店里面

阶段二：知识处理迭代 06:29

06:29 哇哦 06:33 首先来搭建迭代系统 06:35 我们直接把卡巴西的思路丢给codex 06:37 告诉他结合我的知识库定制一个知识迭代系统 06:42 定制好的系统里面 06:43 你的知识库被分成了多层清晰的结构 06:46 并涵盖了信息输入 06:48 AI消化信息输出等一套完整的体系 06:51 后续将会帮你检查哪些内容重复 06:53 哪些内容过时 06:54 哪些内容值得沉淀成模板或方法论 06:57 学生可以用这套方法论迭代你的学习笔记 07:00 打工人可以拿来管理项目 07:01 沉淀客户案例 07:02 反正只要你想拥有一个能自主生长 07:05 反复迭代的信息库 07:06 那这一步就不可或缺 07:08 但这样的系统还不够完善 07:09 会有很多分支任务 07:11 而且仍然需要你经常手动操作 07:13 那现在就可以借助codex的自动化功能 07:16 把它变成一系列定时定期的工作 07:18 比如我想做一个定时蒸馏的任务 07:21 就要让知识库在指定时间内判断整理 07:24 我这段时间里面的所有工作 07:26 第一步让AI写出这个蒸馏任务的提示词 07:29 然后在CODEST的自动化功能里面粘贴好 07:32 生成提示词 07:35 定时每天下午五点 07:41 它就会自动干活了 07:43 每次针对完之后 07:44 它会自动生成一份总结文件 07:46 存为opp c列对应的项目文件夹里面 07:48 打开就能看到还会关联相关的文档链接 07:52 非常便于我后续翻出来复习 07:54 除了征六知识库本身的内容 07:56 您还可以定期在codex里面整理飞书会议纪要 07:59 重要消息生成的文件 08:01 再放进OCD里面 08:02 相当于直接完成了一次周报 08:06 你甚至可以做一个HTML复盘 08:10 看板的skill 08:11 帮助你对复盘进行可视化 08:13 比如生活数据 08:14 项目进展 08:15 阅读记录等等 08:16 重点内容一眼就能看到 08:18 总之一个自生长的知识库 08:20 需要有N个定期复盘任务来不断提供养分 08:24 比如说每周复盘资料整理 08:26 热点汇总 08:26 学历更新等等 08:28 你都可以把它们设成定期自动任务 08:30 让AI到点自己执行 08:32 再也不用手搓了

阶段三：Skill管理 08:34

08:36 前面所有的提示词或者文档 08:38 其实我们都可以把它称之为skill 08:41 这就是我接下来要说的 08:42 你可以让AI帮你DIY专属于自己的skill 08:45 来管理运用你的知识库 08:48 尤其是把你一直不停重复的工作流 08:50 一直在用的理念理论都通通转化为对应的skill 08:54 可以随调随用 08:55 那我们平常写公众号来说 08:57 最常遇到的一个问题是选题怎么挖 08:59 什么角度有趣又有用 09:01 哪些观点需要放在开头 09:03 哪些案例适合详细研究 09:05 我们就根据这个一直以来的痛点打造了选题 09:08 价值判断skill 09:09 直接把判断标准告诉codex 09:11 他几分钟就能写出来 09:16 后面有新信息进入知识库的时候 09:18 则在调用这个skill 09:19 那就能判断这条信息的学习价值 09:22 能利用的亮点 09:23 还有可能的机会风险 09:24 这些原本要经验老道的人才能开出来的东西 09:27 知识库全部给你一键生成了 09:29 而且这个完整的判断报告 09:31 也都直接储存进知识库里面 09:33 成为知识库自生长的养分 09:35 真的是躺着就能收获成果 09:37 另外我们工作室其实也一直在整理视频 09:40 脚本的写法 09:41 之前是一个一个字手搓 09:42 现在我直接把写过的内容和讨论出的方法 09:45 统一丢给知识库 09:46 让它沉淀出文风skill 09:48 你看直接总结了我的表达节奏 09:50 口语化程度 09:51 比喻习惯等等 09:52 还提炼了我习惯会用的京剧结构 09:54 简直比我自己还要熟悉我自己 09:57 那其实任何需要重复三次以上的工作方法 10:00 像写周报 10:01 做分析 10:02 做教案 10:02 做营销 10:03 写需求文档等等 10:04 在这套体系里面都可以被沉淀成skill 10:07 等于你把自己的经验变成一套 10:09 随时可以调用的工作插件 10:11 随时随地都能启用

阶段四：知识高效输出 10:13

10:15 接下来就是利用AI知识库做好输出 10:18 它可以给予你的资料快速批量的产出内容 10:20 而产出的内容又会重新回流到库里面 10:23 非常适合做媒体矩阵营销物料 10:25 课程资料 10:26 这些工作的人 10:28 首先比起每次都要和AI反复battle 10:31 刚才我们整理的skill库在这里就派上用场了 10:34 直接用已经整理好的skill 10:36 明显更加省时省力 10:37 比如我调用刚才前面做好的文风skill 10:40 把这篇写好的大纲丢进去 10:42 让AI结合OBSIDI收集到信息 10:45 做一个内容初稿 10:47 你看分分钟就跑出来了 10:49 都用了等句表达 10:50 而且结构清晰 10:51 整体风格和我平常写的真的相差不大 10:54 但细读起来还是AI味很重 10:56 我就做了个去airway的skill 10:58 搭配起来 10:59 调整出来的结果就会更接近我日常的口吻 11:02 所以说只要搭配好skill 11:04 整个输出的工作流就会非常顺畅 11:06 像我这边也整理了很多skill 11:08 涵盖了常用的写作 11:09 编剧 11:10 营销决策 11:11 魔术笔记等等类型 11:13 都放到文档里面了 11:14 大家自取 11:15 除了纯文字的输出 11:17 还可以结合AI加知识库去做配图 11:19 甚至是动画效果 11:21 比如前面的这篇稿子 11:23 不过要发某号 11:24 没有配图 11:25 真的挺单调的 11:26 于是我做了个配图skill 11:28 它可以自动判断自动生图 11:30 自动插入图片 11:33 你看人体生产的风格保持了高度的统一性 11:36 图片也都插入文档中 11:38 而且你在本地附件中可以看到所有的图片设计 11:41 那这些都是能单独使用的 11:45 甚至我们可以直接把写好的文档直接输出成PPT 11:48 比如刚才做的选题价值判断报告 11:50 我在codex里调用presentations插件 11:53 一句话就能直出PPT了 11:57 看看这个效果 11:58 风格统一 11:59 内容详实 12:02 还可以直接下载编辑 12:07 以后什么每周工作复盘 12:09 购物方案汇报之类的 12:10 从信息的获取到输出 12:12 直接一个闭环了 12:13 还有一种很实用的输出方式 12:15 就是让AI把知识库直接转成视频 12:18 摘要 12:18 将我将调用HYPERFORMANCE插件 12:20 让AI把刚才的这篇文章做成视频 12:23 也是一句话指出 12:31 你看整个视频风格简洁大气 12:33 动画效果也很高级 12:35 看下来马上就能get重点 12:37 先输出 12:38 不只用文字 12:39 从图片到视频 12:40 其实都是可以交给AI1键完成 12:42 无论是平常做PPT汇报 12:44 做客户方案 12:45 还是写某号发某书整理课程 12:48 只要需要做配图 12:49 做视频 12:49 现在都可以考虑交给A知识库来打理了 12:52 体验下来

总结 12:53

12:53 我真的觉得以前用AI就像临时找外包 12:56 你讲一遍背景 12:57 他盖一次火 12:58 但当你的资料方法论都沉淀在OCD里 13:01 AI就能读到过去的积累 13:03 也能直接把产出放回系统 13:05 所以不用一开始就搭得多完美 13:07 先建一个小知识库试试 13:09 只要他能帮你省下一次从零开始的时间 13:12 就值得继续 13:13 那这就是本期视频的全部内容了 13:16 这里是勋酱 13:17 我们下期再见 13:18 B