AI工作经验知识库管理。适用于用户明确要求'保存到Obsidian'、'记录这个'、'save this insight'、'memo this'、'capture this'等知识沉淀场景。将对话中的提示词、模式、问题修复、想法和效率优化保存到Obsidian知识库,并自动同步到GitHub。
你的"数字记账员"——防止智力剩余价值随着电缆流失。将稍纵即逝的灵感、有效的提示词、踩过的坑和突然的顿悟转化为永久存储的知识资产,并自动备份到GitHub云端。
当用户想要保存以下内容时使用此技能:
通用触发词:
不适用于:
必需输入:
可选输入:
模式1:保存提示词
用户:"Claude,把你刚才用的那个关于代码重构的Prompt保存下来,标记为'高效'。"
Claude:提取最近使用的提示词 → 生成分析 → 保存到 提示词/ 目录
模式2:记录Bug解决方案
用户:"记录这个Bug的解决方案,别让我下次再踩坑。"
Claude:捕获问题描述和解决方案 → 分析根本原因 → 保存到 问题修复/ 目录
模式3:捕获灵感
用户:"保存这个关于微服务解耦的想法。"
Claude:提取想法内容 → 生成可行性分析 → 保存到 想法/ 目录
模式4:中文触发
用户:"保存到Obsidian:使用苏格拉底式提问来引导代码重构"
Claude:识别中文触发词 → 提取标题和内容 → 自动分类 → 保存
保存的笔记包含:
D:\Documents\ai技能外置大脑/
└── Claude_Insights/
├── 提示词/ # Prompts - 有效/无效的提示词
├── 模式/ # Patterns - 可复用的代码模式
├── 问题修复/ # Bugfixes - Bug解决方案
├── 想法/ # Ideas - 架构和设计想法
├── 效率优化/ # Efficiency - 提升效率的技巧
├── 工作流/ # Workflows - AI辅助开发工作流分析
└── 架构决策/ # Architecture - 架构设计决策记录
Input:
用户:"Claude,保存这个提示词:'请用苏格拉底式提问引导我重构这段代码,不要直接给出答案'。这个提示词让我自己思考得更深入了。"
Steps:
Expected Output:
✓ 已保存到 Obsidian
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\提示词\2026-02-14_使用苏格拉底式提问引导代码重构.md
类型:提示词
标签:#提示词工程 #代码重构 #苏格拉底方法
✓ 已同步到 GitHub
Input:
用户:"记录这个Bug:npm install时出现ERESOLVE依赖冲突,解决方法是使用--legacy-peer-deps标志。"
Steps:
Expected Output:
✓ 已保存Bug解决方案
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\问题修复\2026-02-14_npm依赖冲突解决方案.md
Input:
用户:"capture this idea: 使用事件溯源(Event Sourcing)来实现可审计的用户操作历史"
Steps:
Expected Output:
✓ 想法已保存
文件:D:\Documents\ai技能外置大脑\Claude_Insights\想法\2026-02-14_使用事件溯源实现可审计的用户操作历史.md
references/index.md: 知识管理哲学和使用指南assets/note-template.md: 笔记模板assets/workflow-analysis-template.md: 工作流分析模板assets/setup-guide.md: GitHub 同步设置指南scripts/save_to_obsidian.py: 保存脚本scripts/parse_workflow_report.py: 工作流报告解析脚本scripts/distill_experience.py: 经验提炼脚本scripts/git_sync.py: Git 同步模块scripts/setup_github.py: GitHub 设置向导scripts/init_git_repos.py: Git 仓库初始化脚本scripts/sync_skill_code.py: 技能代码同步脚本Knowledge Steward 现在支持自动将笔记同步到 GitHub,提供:
运行设置向导:
python scripts/setup_github.py
初始化仓库:
python scripts/init_git_repos.py
开始使用: 保存笔记时会自动同步到 GitHub
详细设置指南请参考 assets/setup-guide.md
在 config.yaml 中配置: