从 2020 年开始使用 Obsidian 算起，到今天也已经快 5 年了，这个过程中我将过去将近 10 年的笔记，包括 Evernote，WizNote 中的笔记，豆瓣上的笔记全部转成了 Markdown 保存到了本地，后来陆陆续续使用的比如 [[Voicenotes]] 也都转成 Markdown 存如 Obsidian。虽然过去纪念陆陆续续在整理，但是实际上每天添加到笔记库中的内容要远多于要整理阅读的内容，笔记仓库也是越来越大，所以我越来越想使用一个工具可以帮助我真正地理解我写下的东西，并且在我想使用的时候能快速的找回。

现状是当我想要回溯笔记中的内容时，我使用 Obsidian 本地的搜索，非常快，能满足我 80% 的需求，但是往往有一些关键字，搜索出来的笔记条目非常多，这个时候我就会迷失在历史的笔记中。

而我突然想到，我几乎每天都在使用 Claude Code / Gemini CLI 这样基于命令行的工具来理解代码和生成代码，Obsidian 中的笔记何尝不是另外一种意义上的「Code」。Gemini CLI 拥有超大的上下文，他们本地检索的能力很强，文本生成的能力也很强，天然的适合作为 Obsidian 的辅助工具。

想要解决的问题

我在 Obsidian 中积累了大量的笔记，但需要借助外部的工具来：

1. 信息过载与理解不足：笔记库日益庞大，新内容增长速度远超整理和理解的速度，导致很多宝贵的信息沉睡其中。我渴望一个工具能帮助我真正消化和理解这些内容。
2. 传统搜索的局限性：Obsidian 的本地搜索虽然快速，但在面对特定关键词产生大量结果时，我常常会迷失在信息的海洋中，难以高效地找到真正需要的信息。传统的关键词匹配难以捕捉笔记间的深层语义关联。
3. 知识检索效率低下：我希望能更智能、更迅速地从庞大的笔记库中找回所需的知识，而不仅仅是依靠简单的搜索匹配。

风险提醒

让 AI 介入重要的本地数据需要谨慎，建议实时备份 Obsidian 仓库，或在测试的仓库中运行无误之后再在主笔记库中配置。

什么是 Zettelkasten？

Zettelkasten（卡片盒笔记法）是由德国社会学家 Niklas Luhmann 发展出的一种知识管理方法。它的核心理念非常简单：一个笔记只记录一个想法（Atomic Note），并通过链接将这些笔记编织成一个巨大的知识网络。

根据 Obsidian 与 Gemini CLI 的实践分享，Zettelkasten 不仅仅是存储信息，更是为了产生新想法。其核心原则包括：

1. 1 Note 1 Idea：保持笔记的原子性，便于复用和链接。
2. 链接优于分类：通过双向链接（Links）而非文件夹层级来构建知识结构，模拟大脑的联想记忆。
3. 永久笔记：用自己的语言重写，确保即使脱离原始语境也能被理解，逐步构建属于自己的长期资产。

它的好处是显而易见的：它强制你进行“思考”而非简单的“复制粘贴”，帮助你理清思路；随着时间的推移，这个笔记库会成为你的“第二大脑”，在你需要写作或输出时提供源源不断的灵感组合。

我的个人实践工作流

结合 Zettelkasten 的理念，我构建了一套适合自己的 Obsidian 工作流。对于我来说，整理的过程就是从笔记转换成知识的过程。

1. 输入 (Input)：我所有看过、读过的内容——无论是网页文章、电子书摘录还是播客笔记——都会第一时间进入 Obsidian。
2. 加工 (Process)：
   • 默认情况下，所有的笔记都会进入 Zettelkasten 目录。
   • 我会在这里对笔记进行编辑、拆分和链接，尽量遵循原子化原则。
3. 输出 (Output)：
   • 当我发现关于某个主题的笔记积累得足够多，或者某个笔记本身已经变得非常庞大且完整时，我会将其整理成一篇结构完整的文章。
   • 公开分享：如果文章不包含敏感数据，我会将其移动到 Blog/_post/ 目录，随后提交到 Git 仓库，通过 Jekyll 自动发布到我的博客。或者利用 WordPress 插件发布到EV 杂谈 以及 EV 日本生活
   • 私有保留：如果包含个人隐私或敏感信息，则继续保留在本地。

在这个过程中，Gemini CLI 成为了我最得力的助手。它可以帮助我快速处理从“输入”到“加工”的繁琐环节，让我更专注于“思考”和“输出”。

为什么要使用 Gemini CLI ?

Obsidian 的核心优势之一是本地化和纯文本 (Markdown)。这意味着你的笔记本质上和一个软件项目的代码库（Codebase）没有区别。

作为一名开发者，我们习惯使用命令行工具（CLI）来管理代码、重构代码、搜索代码。既然笔记也是代码，为什么不能用同样的逻辑来处理它们呢？

使用 Gemini CLI (或者类似的 LLM CLI 工具) 有以下几个独特的优势：

1. 超大上下文 (Context Window)：Gemini Pro 等模型拥有百万级的 Token 上下文窗口。这意味着你可以一次性将几十甚至上百篇笔记“喂”给它，让它从中寻找联系、总结规律，而不仅仅是基于关键词的匹配。
2. 语义理解与重构：传统的搜索只能告诉你“哪里出现了这个词”，而 LLM 可以告诉你“这段话是什么意思”。更进一步，你可以像重构代码一样重构笔记——“把这篇长文拆分成三个原子笔记，并自动生成双向链接”。
3. 终端工作流：如果你习惯生活在 Terminal 中，不需要切换窗口就能查询笔记、写入灵感，这种流畅感是图形界面无法比拟的。

如何安装 Gemini CLI

详细的安装和配置教程可以参考我之前的文章 Google Gemini CLI 使用初体验。

简而言之，Gemini CLI 是一个基于 TypeScript 的开源项目，确保你的环境中安装了 Node.js 后，你可以通过以下方式快速开始。

推荐使用 npx 直接运行，这样可以让你永远体验最新的功能：

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

或者，你也可以选择全局安装：

npm install -g @google/gemini-cli

实战场景

智能问答与回顾 (Chat with your Vault)

不再依赖僵硬的关键词搜索，而是直接向你的笔记提问，Gemini 会自动根据上下文推测来检索笔记内容。

示例：

gemini -p "读取 /Journal 目录下最近一周的日记，总结我这周的主要情绪变化和完成的关键任务"

或者：

gemini -p "基于我关于 '系统设计' 的所有笔记，帮我列出一个学习提纲，并指出我还缺失哪些知识点"

这种全局视角的总结，是传统笔记软件很难做到的。

笔记重构 (Refactoring)

当你的 Inbox 堆积了大量杂乱的随笔时，可以使用 CLI 快速整理。

示例：

gemini -p "读取 inbox/draft.md，整理它的格式，修复拼写错误，提取出 3 个核心观点，并生成 Tags"

你甚至可以要求它输出符合 Obsidian 语法的 Markdown，包括 [[WikiLinks]]。

寻找隐形连接

Obsidian 的图谱功能很酷，但有时太乱了。Gemini 可以帮你找到逻辑上的联系。

示例

gemini -p "对比 '哲学/斯多葛学派.md' 和 '心理学/CBT.md'，找出它们在核心理念上的异同点"

使用小技巧

1. 利用 .geminiignore：就像 .gitignore 一样，你肯定不希望 AI 去读取你的 .git 目录，或者巨大的附件文件夹 assets/。配置好忽略文件可以加快速度并节省 Token。
2. Prompt Engineering：
   • 告诉它“你是一个 Obsidian 专家”。
   • 明确要求输出格式：“请使用 Markdown 格式输出，关键词使用 [[链接]] 包裹”。
3. 结合 Shell 脚本：你可以写一个简单的 alias，例如 alias ask-notes='gemini --context ./KnowledgeBase'，这样每次只需要输入 ask-notes "问题" 即可。
4. 从小范围开始：不要一开始就尝试让它分析几千个文件。先从一个特定的主题文件夹开始尝试，建立信任感和 prompt 库。

最后

将 AI 引入个人知识库 (PKM) 是必然的趋势。虽然现在市面上有很多“AI 笔记软件”，但对于已经拥有成熟 Obsidian 工作流的用户来说，使用 CLI 工具是一种最轻量、最可控、也最 Geek 的升级方式。它不需要你迁移数据，不需要你改变存储格式，只是多了一个强大的“外脑”助手，随时待命。