@aiedge_:构建 AI 第二大脑是你利用 AI 能做的杠杆效应最高的事。就在几个月前,你还需要手动完成一切……
摘要
一个开源项目(second-brain-os),可让 Claude Code 智能体在 Obsidian 中构建并维护 AI「第二大脑」,把收藏的文章转化为互相关联的 markdown wiki 页面,内置 18 项智能体技能、一个入门 vault,以及一门智能体课程。完全免费,除 Obsidian 和一个 AI 智能体外无需其他依赖。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/01 08:22
undefined-ui/second-brain-os
来源:https://github.com/undefined-ui/second-brain-os
AI 第二大脑
一个由 AI 代理为你搭建并维护的知识库,全部以你拥有的纯 markdown 文件存在。你阅读、观看和收藏的一切,都会被转化为相互链接的 wiki 页面,并与已有的内容相连;你还可以向它提问。
这个仓库是完整版指南:概念、安装、库模板、代理技能、脚本和资源。完全免费,无需注册,除了 Obsidian 和一个代理之外,不需要安装任何东西。
在线阅读: undefined-ui.github.io/second-brain-os(https://undefined-ui.github.io/second-brain-os/)——完整的指南,带搜索和导航,所有经过筛选的链接(https://undefined-ui.github.io/second-brain-os/resources.html)都汇集在一页可筛选的列表中。
这里收录了三样东西——选择你的入口:
- 第二大脑指南——一条只需走一次的路径:搭建一个由代理为你维护的知识库。65 页、一个起始 vault、18 个技能。
- 代理课程——一条按顺序阅读的路径:七个模块,从单个提示词到生产级代理,并附带两条命令即可安装的工具。
- 手册——不是一条路径,而是参考手册:某一层级上全部的技术、工具和构建方案。当那一层开始拖累你时,就打开对应的一本。
它解决的问题
你收藏东西时是打算回头再看的,但你从来不会回头。书签、截图、待读队列和半途而废的 Notion 页面不断堆积,却没有产生复利,因为整理归档和建立链接是无聊的体力活,而人类通常两周后就放弃做这件事。
把这项工作交给一个代理,系统就能一直保持活跃。这就是全部的理念。
快速开始
一个晚上。九个步骤,每个步骤背后都有完整的一页详解。
# 复制起始 vault、技能、命令和代理
git clone https://github.com/undefined-ui/second-brain-os.git
cp -r second-brain-os/vault-template ~/brain
mkdir -p ~/brain/.claude
cp -r second-brain-os/skills ~/brain/.claude/skills
cp -r second-brain-os/commands ~/brain/.claude/commands
cp -r second-brain-os/agents ~/brain/.claude/agents
cp -r second-brain-os/scripts ~/brain/scripts
# 文件夹里的 README 是给人在 GitHub 上看的,不是给代理看的
rm ~/brain/.claude/*/README.md ~/brain/scripts/README.md
cd ~/brain && claude
复制 scripts/ 目录是为了让 /metrics、/health 和 /graph-export 能在 vault 内部运行 scripts/vault_stats.py 及其相关脚本。在 Windows 上,请把本指南中的 python3 替换为 python:python3 这个名称通常会解析到 Microsoft Store 的占位程序,什么也不会做。
- 安装 Obsidian,并用 “Open folder as vault” 打开你刚复制的
~/brain文件夹 - 配置 Claude Code,可以在终端里,也可以在桌面应用的 Code 标签页中
- 通过 MCP 连接,如果你希望代理能随时随地访问 vault。可选项,第一天可以跳过
- 通过访谈生成你的 CLAUDE.md,而不是手写它
- 配置两层结构:一个用于存放你所知道之事的 wiki,一个用于存放你正在做的事的 projects
- 当你要交付成果时,收缩到一个项目
- 安装 Web Clipper(https://obsidian.md/clipper),把一篇文章剪藏到
raw/目录,然后运行/ingest - 接入实时数据:日历、邮件、聊天
- 把维护工作安排到定时任务上,早上醒来就能看到一个已经自动归档好的 vault
然后给它再喂十个来源,再做评判。五页时这个图谱还不值一提,五十页时你就很难移开视线了。
完整演示:安装配置。
它如何运作
你 raw/ 代理 wiki/
┌───────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐
│ 剪藏 │ ──────> │ 文章 │ ───> │ 摄取 │ ───> │ sources/ │
│ 保存 │ │ 转录文本 │ │ 提取 │ │ concepts/ │
│ 丢弃 │ │ pdf │ │ 链接 │ │ entities/ │
└───────┘ │ 聊天导出 │ │ 检查 │ │ synthesis/ │
└──────────────┘ └────────────┘ └──────────────┘
│ │
│ 任何问题都能问 │
└─────────────────────┘
原始素材是一座你永远不会去读的档案库。wiki 才是真正的产出:用平实的语言书写,一页一个概念,链接密集。新来源会更新现有页面,而不是堆积在旁边——这就是为什么这个 vault 会随着规模增长而变得更好,而不只是变得更大。
wiki 旁边还有一个项目层:每个项目一个文件夹,各自拥有自己的 CLAUDE.md 和一条「输入 / 处理 / 输出 / 反馈」流水线。wiki 存放你所知道的,项目存放你正在做的,两者相互喂养。两层结构会解释为什么把两者分开比听上去更重要。
里面有什么
| 文件夹 | 内容 |
|---|---|
docs/ | 指南。十个章节,从概念讲到故障排查 |
docs/course-*/ | 代理课程:七个模块,从提示词到生产环境 |
docs/track-*/ | 五本关于更广技艺的手册:图谱、Jev、harness、循环、评估 |
vault-template/ | 起始 vault:wiki 结构、项目流水线、CLAUDE.md 和页面模板 |
skills/ | 18 个代理技能,指南中每个工作流对应一个 |
commands/ | 72 个斜杠命令,作为这些技能的细分入口 |
agents/ | 6 个子代理,其中四个按设计为只读 |
plugins/ | Claude Code 插件——课程的工具,两条命令即可安装 |
scripts/ | 无依赖的 Python 脚本,用于链接检查、统计和图谱导出 |
resources/ | 工具、仓库、论文和值得一读的内容 |
examples/ | 真实的 vault 和真实的产出 |
指南
十个章节、77 页,写出来是让人照着做的,而不是用来速览的。从概念讲起,一直到安装、采集、结构、图谱、自动化、检索、发布,以及每一项坏掉之后该怎么办。
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 概念 | 这个模式是什么,以及旧的笔记系统为何消亡 |
| 安装配置 | Obsidian、Claude Code、CLAUDE.md、MCP、项目、git |
| 摄取 | 文章、视频、PDF、聊天导出、语音、历史回填 |
| 结构化 | 页面类型、链接规则、schema、矛盾处理 |
| 图谱 | 图谱的用途、带类型的链接、GraphRAG、指标 |
| 代理 | 角色、定时任务、钩子、护栏 |
| 检索 | 查询模式、搜索、上下文预算 |
| 产出 | 写作、报告、发布、学习 |
| 维护 | lint 检查、复查节奏、git、隐私、扩展 |
| 故障排查 | 每个人都会遇到的故障,附修复方案 |
代理课程
七个模块,从单个提示词到生产级代理,基于 Google 的代理白皮书和五层框架构建:代理能看到什么、谁决定下一步、谁处理进来的任务、它能访问什么,以及你如何知道它能正常工作。有来源支撑的理论,每个模块配一页实践,结尾给出第一天就能执行的计划。
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 0 · 地图 | 什么是代理,五层框架,代理 vs 工作流 |
| 1 · 上下文 | 注意力、缓存、四个放置位置、会话与记忆 |
| 2 · 循环 | 目标、检查器、停止规则、预算;生产级混合模式 |
| 3 · 关卡 | 先做廉价决策:分类器、系统一模型 |
| 4 · Harness | 边界约束、引导、传感器、权限 |
| 5 · 评估 | 对执行轨迹的行为检查、裁判模型评审裁判、黄金集 |
| 6 · 生产 | 网关、追踪、成本、安全、第一天的计划 |
课程自带工具,以 Claude Code 插件的形式发布——一个上下文审计器、一个目标测试生成器、一个关卡查找器、一个 harness 审计器、一个评估套件初始化器和一个循环评审器,每个都在你的仓库里完成对应模块的那一页实践:
claude plugin marketplace add undefined-ui/second-brain-os
claude plugin install agents-course@second-brain-os
手册
以上全部就是第二大脑本身。手册讲的是用代理构建的更广泛的技艺——独立的主题,刻意做得很紧凑:每本八九页,内容截至 2026 年 9 月,且每一本都以一个你一个晚上就能完成的动手构建收尾。
| 手册 | 内容 | 构建项目 |
|---|---|---|
| 知识图谱 | GraphRAG、抽取流水线、存储、wiki 链接即图 | 在你自己的 vault 之上搭一个可查询的图谱层 |
| Jev 工程 | 系统一模型:带置信度的带类型决策,而非文本 | 一个带置信度关卡的路由器,等 Jev 访问权限开放即可用 |
| 代理 harness | 循环、工具、上下文工程、MCP、全景 | 约 150 行代码实现一个能跑的 harness |
| 循环工程 | 停止条件、评审器、上下文卫生、无人值守运行 | 一个带棘轮机制和晨报的过夜循环 |
| 评估工程 | 黄金集、LLM 裁判、代理轨迹、CI 关卡 | 你的第一套评估套件,并接入 CI |
在网站上阅读:undefined-ui.github.io 的手册(https://undefined-ui.github.io/second-brain-os/)。
设计决策
这套配置是有明确立场的。最重要的三条规则,以及它们背后的原因:
没建立链接的内容就不算完成摄取。 一个孤零零落进来的页面,一周之内就会被遗忘。链接就是全部价值所在,所以它必须在同一次运行中完成,否则摄取就不算结束。
矛盾会被记录下来,绝不会被覆盖。 当新来源与某个页面冲突时,两种立场都会保留,并标注日期和来源。你曾经相信过什么、为什么相信——这段历史是你的 vault 拥有而搜索引擎没有的东西。
在需要之前不引入向量数据库。 个人语料库规模很小,而且已经有结构了。结构化的页面加上链接,能回答分块相似度检索无法回答的问题,而且基础设施成本为零。RAG 何时才真正值得用讨论了这条分界线。
这是给谁的
任何读得多、记住的却少于自己所愿的人:研究者、工程师、写作者、学生,以及每周看三小时技术视频却一点都记不住的人。
它不是给团队 wiki 用的,不是 Notion 的替代品,也不会帮你整理一个你自己从不往里加东西的 vault。
可迁移性
这里的一切都是 markdown 文件、wiki 链接和 SKILL.md 文件。它与 Claude Code 协同工作,也与任何能读取文件的代理协同工作。Obsidian 只是图谱的查看器,而不是依赖。即使你抛弃本仓库中提到的每一个工具,你仍然拥有那个文件夹以及里面的一切。
学习资料
原始文档,以及本指南中各项设计决策背后的研究。
| 来源 | 它给你什么 |
|---|---|
| Karpathy 的 llm-wiki gist(https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f)(2026 年 4 月 4 日) | 这里所有东西都构建于其上的模式。简短,写成一份想法文件,让你直接粘贴进代理,而不是一份规格说明。先读它。 |
| From Local to Global: GraphRAG(https://arxiv.org/abs/2404.16130) arXiv:2404.16130 | 为什么分块检索在关于整个语料库的问题上会失效——而这恰恰是人们对第二大脑的期待。代码:microsoft/graphrag(https://github.com/microsoft/graphrag)。 |
| HippoRAG(https://arxiv.org/abs/2405.14831) arXiv:2405.14831 | 用个性化 PageRank 做图检索,解决多跳问题。最接近「代理沿着链接向外游走」这一思路的已发表类似方案。 |
| Lost in the Middle(https://arxiv.org/abs/2307.03172) arXiv:2307.03172,TACL | 不要把整个 vault 塞进上下文的经验依据,也是上下文预算规则的基础。 |
| Andy Matuschak 的笔记(https://notes.andymatuschak.org) | 公开写作的常青笔记。同时也是反对这个方案的最有力论证:如果写作就是思考本身,那么把它委托出去就等于没有做。 |
| How to Take Smart Notes(Ahrens) | 卡片盒笔记法。原子笔记和密集链接至今仍然成立;杀死它的正是对多数人来说无法坚持的手工劳动。 |
| Building a Second Brain(Forte) | 这个说法的出处,以及 PARA。这本书大部分内容讲的正是代理能替你消除的维护性工作。 |
完整笔记:reading.md 和 papers.md。
工具和插件
根据官方社区统计数据按安装量排名的 Obsidian 插件,2026 年 9 月。完整目录见 plugins.md 和 tools.md。
| 用途 | 选择 | 安装量 |
|---|---|---|
| 编辑器内的代理 | Claudian(https://github.com/yishentu/claudian) | 2.0M |
| 编辑器内的代理 | Copilot(https://github.com/logancyang/obsidian-copilot) | 1.8M |
| 推荐链接 | Smart Connections(https://github.com/brianpetro/obsidian-smart-connections) | 1.2M |
| MCP 访问 | Local REST API with MCP(https://github.com/coddingtonbear/obsidian-local-rest-api) | 712K |
| 基于 frontmatter 的查询 | Dataview(https://github.com/blacksmithgu/obsidian-dataview) | 4.9M |
| 模板 | Templater(https://github.com/SilentVoid13/Templater) | 5.5M |
| 版本控制 | Git(https://github.com/Vinzent03/obsidian-git) | 3.1M |
| 迁移导入 | Importer(https://github.com/obsidianmd/obsidian-importer) | 1.6M |
| 坏链和孤立文件 | Find unlinked files(https://github.com/Vinzent03/find-unlinked-files) | 225K |
| 从笔记生成闪卡 | Spaced Repetition(https://github.com/st3v3nmw/obsidian-spaced-repetition) | 592K |
| 结构化思维导图 | ExcaliBrain(https://github.com/zsviczian/excalibrain) | 336K |
| 交互式图谱 | Juggl(https://github.com/HEmile/juggl) | 136K |
Obsidian 之外:用于采集的 Web Clipper(https://obsidian.md/clipper)、用于维护的 Claude Code(https://code.claude.com/docs/en/setup)、用于处理的 yt-dlp(https://github.com/yt-dlp/yt-dlp)和 OCRmyPDF(https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF)、用于图谱的 ripgrep(https://github.com/BurntSushi/ripgrep)、NetworkX(https://networkx.org)、Kuzu(https://kuzudb.com)和 Gephi(https://gephi.org),以及用于发布的 Quartz(https://github.com/jackyzha0/quartz)。
技能与其他实现
本仓库发布 18 个技能、72 个命令、6 个子代理和 4 个脚本:指南中每个工作流对应一个技能,而你真正会运行的每个细分版本都有对应的命令。
其他实现,按相同方式计数。一个发布十六个技能的仓库就计为十六。星标数来自 GitHub API,2026 年 9 月。
| 仓库 | 星标 | 发布内容 |
|---|---|---|
| AgriciDaniel/cl |
相似文章
@polydao:这对任何在搭建第二大脑的人来说都是免费到离谱的金矿——他那篇第二大脑文章获得了 800 万浏览量,于是他把整套系统打包进了一个仓库……
一个采用 MIT 许可的开源「第二大脑 OS」仓库,打包了一套完整的、由 AI 维护的知识系统:65 页指南、Obsidian 库模板、18 个 Claude agent 技能、72 条斜杠命令、6 个子 agent,以及零依赖的 Python 脚本。该帖子将此仓库宣传为顾问定制研究系统的免费替代方案。
@EXM7777: https://x.com/EXM7777/status/2073045719020343705
本指南逐步介绍如何使用 Obsidian 和 Fable 5 AI 模型构建第二大脑,展示如何创建持久的知识库以提升 AI 输出质量。该系统通过纯文本 Markdown 文件存储记忆,使智能体能够引用过往决策并生成更具个性化的结果。
@undefinedKi: https://x.com/undefinedKi/status/2068306794116501544
一份逐步指南,教你如何通过连接Claude(通过Claude Code)与Obsidian,构建一个AI驱动的第二大脑,实现持久的知识存储、自动链接以及跨所有笔记的查询。
我如何为AI代理创建了一个真正的第二大脑
作者讲述了构建一个被称为‘真正第二大脑’的个人知识管理系统,旨在增强AI代理的能力。
@shushant_l:如何构建你的AI第二大脑 ┃ ┣ 基础层 ┃ ┣ 每日捕获 ┃ ┣ 已处理收件箱 ┃ ┣ PARA vault ┃ ┣ 记忆文件…
关于使用Claude工具、Obsidian和PARA方法构建AI驱动第二大脑的详细指南,用于结构化知识管理和生产力提升。