ฉันรู้จัก Obsidian ครั้งแรกในปี 2020 เมื่อมีคนโพสต์ screenshot ของไอคอนสีม่วงบน Zhihu
ปฏิกิริยาแรกของฉันคือ: ไอคอนนี้ดูเหมือนก้อนหิน
ต่อมาฉันถึงได้รู้ว่า Obsidian แปลว่า หินภูเขาไฟ—แข็ง คม และตัดได้อย่างสะอาด เหมือนกับหินสีดำแข็งใน Minecraft
อุปมาอุปไมยนี้ยังคงใช้ได้จนถึงทุกวันนี้
ฉันมีนิสัยอย่างหนึ่ง: เมื่อฉันชอบเครื่องมืออะไร ฉันจะเก็บรวบรวมทุกอย่างเกี่ยวกับมันอย่างบ้าคลั่ง Obsidian คือเครื่องมือที่ฉันเก็บรวบรวมมากที่สุด ใน YouMind BOARD ของฉันเพียงอย่างเดียว มีบทความที่เกี่ยวข้องกับ Obsidian มากกว่าสิบชิ้น: บทช่วยสอนสำหรับมือใหม่, งานวิจัยเชิงลึก, แนวทางการผสานรวม AI, ปรัชญาผลิตภัณฑ์ และฉันยังสร้างอิโมจิให้มันด้วยซ้ำ
โพสต์วันนี้คือสิ่งที่ฉันอยากบอกคุณหลังจากทบทวนเนื้อหาทั้งหมดนั้น คำเตือน: มันเป็นบทความที่ยาว ฉันแนะนำให้บุ๊กมาร์กไว้ก่อน
มาทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของฉันกับ Obsidian ก่อน
ฉันเป็นผู้ใช้ Obsidian ตัวยง ใช้มาตั้งแต่ปี 2020—หกปีแล้ว เพื่อสนับสนุนมัน ฉันจึงเป็นผู้สนับสนุน Obsidian VIP ฉันเคยเขียนเกี่ยวกับประสบการณ์ ข้อผิดพลาด และรวบรวมฐานความรู้ Obsidian Feishu ที่เปิดเผยต่อสาธารณะและมีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่าห้าหมื่นคน
ลิงก์: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
ฉันยังได้เผยแพร่ Obsidian vault ที่ฉันใช้อยู่ในปัจจุบันต่อสาธารณะ รวมถึงปลั๊กอินที่ฉันชอบ, ธีมที่เลือกสรร, ตัวอย่าง system prompt ของ Agent, กรณีการเก็บถาวรหน่วยความจำ, และ CSS ที่กำหนดเองเพื่อทำให้กราฟสวยงามยิ่งขึ้น
ลิงก์: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
ดังนั้นคุณสามารถอ่านบทความนี้ด้วยความกังขาเล็กน้อย ในส่วนที่ฉันชื่นชม ฉันจะพยายามให้แหล่งที่มา ในส่วนที่ฉันวิจารณ์ ฉันจะพยายามให้หลักฐาน
ปัญหามาก่อน เครื่องมือทีหลัง
คุณเคยมีประสบการณ์แบบนี้ไหม: คุณจำได้ชัดเจนว่าเคยบันทึกบทความดีๆ ไว้ แต่พอถึงเวลาที่ต้องการจริงๆ คุณกลับค้นหาทั่วทั้งคลังโน้ตแล้วหาไม่เจอ WeChat, Zhihu, การตัดต่อเว็บ, PDF, บทบรรยายวิดีโอ, ภาพหน้าจอแชท AI—บุ๊กมาร์กของคุณยิ่งเต็มขึ้นเรื่อยๆ สามเดือนต่อมา คุณจำชื่อหรือคีย์เวิร์ดไม่ได้ และการค้นหาก็ไร้ผล โฟลเดอร์ยิ่งรกมากขึ้น และโน้ตที่บันทึกไว้ก็ไม่เคยถูกนำมาใช้
ฉันไม่ใช่คนเดียวที่มีปัญหานี้ เกือบทุกบทช่วยสอนที่ฉันรวบรวมไว้เริ่มต้นด้วยสิ่งเดียวกัน: บทความหลายร้อยชิ้นนอนอยู่ในบุ๊กมาร์ก และโปรเจกต์ที่ทำค้างไว้อีกหลายสิบชิ้นในโน้ต ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของโน้ตแบบดั้งเดิมคือ: มีแต่ข้อมูลเข้า ไม่มีผลลัพธ์ คุณไม่ได้กำลังบันทึกฐานความรู้ แต่กำลังสร้างคลังสินค้าที่ขยายใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ทุกอย่างอยู่ที่นั่น แต่ไม่มีใครจัดระเบียบ ไม่มีใครทำดัชนี และไม่มีใครบอกคุณว่าอะไรเกี่ยวข้องกันหรืออะไรล้าสมัย
ฉันจำประโยคหนึ่งจากบทความ "วิธีสร้างระบบการจัดการความรู้ส่วนบุคคลแบบมินิมอลด้วย flomo + Feishu ในปี 2025?" ได้เป็นพิเศษ:
ผู้เรียนตลอดชีวิต, ผู้สร้างคอนเทนต์, วิศวกร, และนักออกแบบต่างก็บันทึกโน้ตของตัวเองอยู่แล้ว แต่พวกเขายังไม่ได้จัดระบบมัน พวกเขาต้องการกรณีศึกษาเพื่อกระตุ้นไอเดียในการสร้างระบบ
ลิงก์: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 ปลั๊กอินและ vault ที่ถูกลบไปสิบครั้ง
ในปี 2020 ฉันได้พบกับ Obsidian ปฏิกิริยาแรกของฉันคือ: ว้าว จัดเก็บในเครื่อง! ลิงก์สองทิศทาง! กราฟความรู้! ปฏิกิริยาที่สองของฉันคือ: แอปจดโน้ตจะล้ำยุคขนาดนี้ได้ยังไง? จากนั้นฉันก็ทำท่าคลาสสิก—สร้าง vault ขึ้นมา แล้วก็ท่าคลาสสิก 2.0—ติดตั้งปลั๊กอินอย่างบ้าคลั่ง 47 ตัว คุณรู้ไหมว่าการมีปลั๊กอิน 47 ตัวทำงานพร้อมกันเป็นยังไง? มันหมายความว่าตอนที่ Obsidian เปิดเสร็จ อาหารที่คุณสั่งมาก็มาถึงแล้ว
สองสามปีต่อมา ฉันติดอยู่ในวงจร: หาปลั๊กอินใหม่ → ตื่นเต้น → ตั้งค่าอย่างบ้าคลั่ง → พบว่ามันไร้ประโยชน์ในหนึ่งสัปดาห์ → เห็น vault ของคนอื่นดูดีกว่า → ลบและสร้างใหม่ → กลับไปขั้นตอนแรก ฉันวนลูปนี้อย่างน้อย 10 ครั้ง ครั้งหนึ่ง ตอนตี 3 ขณะดูบทช่วยสอนบน Bilibili ฉันลบคลังโน้ตที่เขียนมาครึ่งปีทิ้ง วันรุ่งขึ้นตื่นมาดูโฟลเดอร์ว่างเปล่าแล้วพูดว่า: ฉันคือใคร? ฉันอยู่ที่ไหน? โน้ตของฉันหายไปไหน? โน้ต 5,000 รายการ กองรวมกัน กลายเป็นดาวเคราะห์ Cybertronian
ด้านบนคือ vault เก่าของฉัน มันดูดีไหม? ใช่ มันมีประโยชน์ไหม? ไม่ ฉันเคยบันทึกความคิดไว้ใน flomo: "99% ของเวลาที่คุณใช้กับ Obsidian สูญเปล่า" หนึ่งชั่วโมงกับการปรับแต่งสกิน สองชั่วโมงกับการปรับแต่งปลั๊กอิน ดูแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในชุมชน แต่เขียนอะไรใน vault น้อยมาก นี่คือ "การบูชาเครื่องมือ" ทั่วไป—คุณคิดว่าคุณกำลังเรียนรู้ แต่จริงๆ แล้วคุณแค่ผัดวันประกันพรุ่ง (ฉันรู้ว่านี่ฟังดูเหมือนกำลังด่า แต่คนที่สมควรถูกด่าที่สุดคือตัวฉันเอง)
ฉันมีบทช่วยสอนสำหรับมือใหม่ในบุ๊กมาร์กมากกว่าที่คุณคิด
สรุปก่อน: ฉันบุ๊กมาร์กบทช่วยสอนสำหรับมือใหม่ของ Obsidian ไว้ไม่น้อยกว่าหกชิ้น สังเกตว่ามันเป็นแบบ "สำหรับมือใหม่" สอนวิธีดาวน์โหลด ติดตั้ง สร้าง vault และซิงค์ปลั๊กอิน ฉันอ่านทุกชิ้น และแต่ละชิ้นก็มีจุดเน้นที่แตกต่างกัน
"บทช่วยสอน Obsidian แบบพี่เลี้ยงเด็กที่แข็งแกร่งที่สุดปี 2026: สร้างสมองที่สองของคุณใน 10 นาที" เป็นบทที่ฉันเห็นว่าควบคุมตัวเองได้ดีที่สุด ต้นฉบับที่นี่ มันเน้นไปที่สิ่งเดียวเท่านั้น: การสร้าง vault, รูปแบบการเขียน Markdown สามแบบ, ทางลัดสองแบบ, และลิงก์สองทิศทาง มันบอกคุณว่าอย่าเพิ่งเรียน YAML, คำค้นหาขั้นสูง, ธีม, หรือปลั๊กอินชุมชน มันนำเสนอ Obsidian อย่างเรียบง่าย: โฟลเดอร์ที่เหมาะกับการจัดเก็บระยะยาว การค้นหา และการเชื่อมต่อข้อความมากกว่า โน้ตทุกตัวเป็นไฟล์จริงบนคอมพิวเตอร์ของคุณ ถ้าคุณเลิกใช้ Obsidian คุณยังสามารถเปิดมันด้วยโปรแกรมแก้ไขข้อความใดก็ได้ มันไม่ได้ล็อกโน้ตของคุณในรูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในตอนท้าย มีแบบฝึกหัด 3 นาที: สร้างโน้ต เขียนหัวข้อ รายการ ลิงก์ และตรวจสอบ backlinks ถ้าคุณทำได้ แสดงว่า vault, Markdown และลิงก์ของคุณทำงานได้
"บทช่วยสอน Obsidian ฉบับสมบูรณ์สำหรับมือใหม่ (ฐานความรู้ในเครื่อง)" ใช้เส้นทางอื่น ต้นฉบับที่นี่ มันเริ่มต้นด้วยคำถาม: ในยุค AI ทุกคนต้องการฐานความรู้ของตัวเอง—ทำไม? เพราะ AI เองไม่มีจุดยืน ไม่มีประสบการณ์ และไม่มีสุนทรียศาสตร์ ถ้าคุณถามคำถามกับมันโดยตรง คำตอบจะถูกต้องแต่ไร้จิตวิญญาณ ความแตกต่างอยู่ที่ว่าคุณสามารถป้อน "วัสดุ วิธีการ ประสบการณ์ และการตัดสินใจของคุณเอง" ให้มันได้หรือไม่ โมเดลเดียวกัน เมื่อป้อนสิ่งของคุณเข้าไป มันจะส่งออกสิ่งที่มีรอยประทับของคุณ ฉันเห็นด้วยกับสิ่งนี้มาก มันยังอธิบายวิธีเลือกระหว่าง MOC, PARA และ Zettelkasten: เขียนไปครึ่งเดือนก่อน ดูว่าความต้องการใดเกิดขึ้นตามธรรมชาติ แล้วค่อยใช้วิธีการนั้นอย่างมีสติ คุณสามารถผสมทั้งสามอย่างได้
แล้วก็มี "บทช่วยสอน Obsidian ภาษาชาวบ้านสำหรับมือใหม่" ต้นฉบับที่นี่ มันอธิบาย Obsidian ว่าเป็น "สมุดบันทึกอิเล็กทรอนิกส์ที่ไม่มีวันพัง ปลอดภัยอย่างยิ่ง และปรับเปลี่ยนได้อย่างอิสระ" การจัดรูปแบบนั้นง่ายเหมือนการพูด และฟังก์ชันต่างๆ ก็อิสระเหมือนการต่อเลโก้ มันเป็นมิตรกับผู้ที่ไม่ใช่นักเขียนโปรแกรม vault คือลิ้นชัก อินเทอร์เฟซคือโต๊ะ และปลั๊กอินคือร้านเฟอร์นิเจอร์ แม้แต่แม่ของฉันก็ยังเข้าใจอุปมาอุปไมยนี้
และ "อย่าแค่ติดตั้ง Obsidian แล้วปล่อยให้มันฝุ่นจับ" ต้นฉบับที่นี่ มันเริ่มต้นจากคลังสินค้าว่างเปล่า สร้าง vault ตั้งชื่อ เลือกที่ตั้ง สร้างไดเรกทอรี เขียนหน้าแรก ทำลิงก์ เริ่มไดอารี่ ดูกราฟ และสุดท้ายส่งต่อให้ Codex มีประโยคหนึ่งที่ติดอยู่ในใจฉัน:
Vault ไม่ใช่ฐานข้อมูลลึกลับ มันเป็นแค่โฟลเดอร์ธรรมดา
มันแบ่งกระบวนการฐานความรู้ออกเป็นห้าขั้นตอน: รวบรวม → กล่องขาเข้า → จัดระเบียบเป็นโน้ต → เชื่อมโยง → ค้นหาอีกครั้งจากหน้าแรก → ส่งออกเป็นบทความหรือแผน ดำเนินการตามกระบวนการนี้ก่อน ปลั๊กอินและระบบอัตโนมัติมาใช้ทีหลังเมื่อคุณเจอปัญหาจริงๆ
โอ้ และอีกบท "บทช่วยสอน Obsidian ระดับศูนย์" ต้นฉบับที่นี่ มันสอนการใช้ GitHub เพื่อซิงค์คลาวด์ และแม้แต่การใช้ .gitignore เพื่อป้องกันการอัปโหลดไฟล์ workspace รูปภาพมีความละเอียดสูง และขั้นตอนต่างๆ เป็นระดับ screenshot—แบบที่คุณทำตามได้เลย
หยุดหาบทช่วยสอนได้แล้ว สาระสำคัญอยู่ที่ฟอรัม
ฉันยังบุ๊กมาร์กทวีตที่ชื่อว่า: "หยุดหาบทช่วยสอน Obsidian สำหรับมือใหม่ได้แล้ว สาระสำคัญอยู่ที่ฟอรัม"
นี่คือเรื่องจริง
ถ้าคุณต้องการเนื้อหาที่เป็นมืออาชีพมากขึ้น ไปที่ https://community.obsidian.md/ นี่คือชุมชนอย่างเป็นทางการ ที่ซึ่งปลั๊กอินและข่าวสารมีความครอบคลุมมากยิ่งขึ้น
การค้นคว้าเอกสารนี้อย่างลึกซึ้งทำให้ฉันเข้าใจ Obsidian อย่างสมบูรณ์
ฉันมีเอกสาร "การค้นคว้า Obsidian เชิงลึก" ที่มีข้อมูลมหาศาล มันเปิดเผยรากเหง้าของ Obsidian Obsidian ถูกสร้างขึ้นโดย Shida Li และ Erica Xu ในปี 2020 ระหว่างการกักตัวโควิด-19 ทั้งคู่จบจาก University of Waterloo และก่อนหน้านี้เคยสร้างเครื่องมือ outliner ที่ชื่อ Dynalist Erica กล่าวในการสัมภาษณ์ว่าแนวคิดพื้นฐานของ Obsidian อยู่ในหัวของเธอมาสองปีแล้ว เธอเคยรู้สึกเหมือนเป็นคนประหลาดที่ต้องการฐานความรู้ส่วนตัวแบบนี้ น่าแปลกใจที่มีคนหลายคนบอกเธอว่าพวกเขาก็ต้องการสิ่งเดียวกัน ในวันที่ 30 มีนาคม 2020 Obsidian เปิดตัวรุ่นเบต้าสาธารณะ ซึ่งบังเอิญตรงกับสัปดาห์ที่ WHO ประกาศให้โควิด-19 เป็นโรคระบาดทั่วโลก ในปี 2023 Steph Ango (รู้จักกันในชื่อ kepano) นักออกแบบผู้มีชื่อเสียงจากธีม Minimal เข้าร่วมเป็น CEO
โครงสร้างทีมคือ: Shida Li เป็น CTO, Erica Xu เป็น COO, kepano เป็น CEO บวกกับวิศวกรอีกสองสามคน—รวมประมาณ 7 คน บวกกับลูกแมวหนึ่งตัว (ใช่ คุณอ่านไม่ผิด)
ด้วยคนเพียงไม่กี่คนนี้ พวกเขาสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่า 350 ล้านเหรียญสหรัฐ โดยมีผู้ใช้ที่ใช้งานต่อเดือนมากกว่า 1.5 ล้านคน ได้รับทุนสนับสนุนทั้งหมดด้วยตนเองโดยไม่มีการลงทุนจากภายนอก มีสโลแกนบนเว็บไซต์ที่ฉันมองอยู่นาน:
ความรู้ของคุณควรคงอยู่ตลอดไป
โน้ตของคุณถูกจัดเก็บเป็นไฟล์ Markdown ข้อความธรรมดาบนอุปกรณ์ในเครื่องของคุณ แม้ว่าบริษัท Obsidian จะหายไปในวันพรุ่งนี้ ข้อมูลของคุณก็ยังคงอยู่ครบถ้วนและอ่านได้ คุณสามารถเปิดมันด้วย VS Code, Vim หรือโปรแกรมแก้ไขข้อความใดก็ได้ คำมั่นสัญญาเรื่อง "ความทนทานของข้อมูล" นี้ช่างน่าดึงดูดใจอย่างเหลือเชื่อในยุคที่เครื่องมือ SaaS สามารถปิดตัวหรือเปลี่ยนแปลงราคาได้ทุกเมื่อ ยิ่งไปกว่านั้น AI Agent ในปัจจุบันสามารถเข้าถึงไฟล์ข้อความธรรมดาเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย
โมเดลธุรกิจของพวกเขาก็น่าสนใจเช่นกัน: แอปหลักฟรี, บริการ Sync ราคา $4/เดือน, Publish ราคา $8/เดือน, และ Catalyst เป็นการบริจาคครั้งเดียวเริ่มต้นที่ $25 พวกเขาเรียกเก็บเงินเฉพาะบริการที่มีมูลค่าเพิ่ม รักษาอัตรากำไรสูงด้วยทีมงานขนาดเล็ก
ลิงก์มากกว่าหมวดหมู่—สิ่งนี้สมควรมีส่วนของตัวเอง
เอกสารการค้นคว้าเชิงลึกมีมุมมองหลัก: ให้ความสำคัญกับลิงก์มากกว่าหมวดหมู่ เครื่องมือโน้ตแบบดั้งเดิมสนับสนุนให้คุณใส่โน้ตลงในโฟลเดอร์—โครงสร้างแบบต้นไม้ที่โน้ตแต่ละตัวอยู่ในที่เดียว ข้อเสนอหลักของ Obsidian คือ: ใช้ลิงก์สองทิศทางเพื่อเชื่อมต่อโน้ต ปล่อยให้ความรู้สร้างเครือข่ายตามธรรมชาติ ทุกลิงก์จะสร้างขอบสองทิศทางโดยอัตโนมัติ และกราฟความรู้ก็เกิดขึ้นจากโน้ตเอง สิ่งนี้ใกล้เคียงกับวิธีการเชื่อมโยงความคิดของสมองมนุษย์มากกว่า พูดง่ายๆ คือ โฟลเดอร์บอกคุณแค่ว่า "โน้ตนี้อยู่ที่ไหน" ในขณะที่ลิงก์บอกคุณว่า "โน้ตนี้เกี่ยวข้องกับอะไร" นี่คือความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง Obsidian และ Word โดยปกติแล้วเอกสาร Word จะแยกจากกัน แม้ว่าสองเอกสารจะพูดถึงสิ่งเดียวกัน ก็ไม่มีลิงก์ที่ชัดเจน ใน Obsidian คุณใช้ [[ชื่อโน้ต]] เพื่อเชื่อมต่อพวกมัน ต่อมาเมื่อเปิดโน้ตหนึ่ง คุณไม่เพียงแค่กระโดดไปยังอีกโน้ตหนึ่งได้ แต่ยังเห็นว่าโน้ตเก่าๆ ใดบ้างที่กล่าวถึงมัน ยิ่งคุณมีโน้ตมากเท่าไหร่ เว็บนี้ก็ยิ่งมีค่ามากขึ้นเท่านั้น
ระบบนิเวศปลั๊กอินของมันคือร้านเฟอร์นิเจอร์
ณ เดือนมีนาคม 2026 ชุมชน Obsidian มีปลั๊กอินมากกว่า 2,500 ตัว ทุกสัปดาห์ มีปลั๊กอินใหม่ 6-14 ตัวถูกปล่อยออกมา และ 80-100 ตัวได้รับการอัปเดต ซับเรดดิท r/ObsidianMD มีสมาชิกมากกว่า 256,000 คน ปลั๊กอินที่เป็นตัวแทน ได้แก่ Dataview (การสืบค้น vault เหมือนฐานข้อมูล), Templater (เครื่องมือเทมเพลตขั้นสูง), Excalidraw (แผนภูมิสไตล์วาดมือ), Calendar และ Kanban นอกจากนี้ยังมีปลั๊กอินผสานรวม AI มากมาย ในเดือนพฤษภาคม 2026 ทีมงานอย่างเป็นทางการได้เปิดตัวระบบตรวจสอบอัตโนมัติใหม่เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและคุณภาพของระบบนิเวศให้ดียิ่งขึ้น นี่เป็นจุดเปลี่ยนจาก "การเติบโตอย่างป่าเถื่อน" สู่ "การกำกับดูแลที่ยั่งยืน"
แต่ปลั๊กอินจำนวนมากก็เป็นกับดักเช่นกัน กับดักของการปรับแต่งมากเกินไปนั้นมีอยู่จริง: ปลั๊กอิน 2,500+ ตัวหมายถึงความเป็นไปได้ในการกำหนดค่าที่ไม่มีที่สิ้นสุด ผู้ใช้จำนวนมากตกอยู่ใน "การปรับแต่งเครื่องมือ" มากกว่า "การใช้เครื่องมือ" มีมุขตลกที่โด่งดังในชุมชน:
ฉันใช้เวลา 3 ชั่วโมงในการกำหนดค่าระบบประสิทธิภาพการทำงานของฉัน แทนที่จะทำงานให้มีประสิทธิภาพ
ฉันเข้าใจสิ่งนี้เป็นอย่างดี
คู่แข่ง: Notion, Logseq และ Roam
Notion เหมาะสำหรับการทำงานร่วมกันเป็นทีมและการจัดการโปรเจกต์ Obsidian เหมาะสำหรับการคิดเชิงลึกส่วนบุคคลและการสะสมระยะยาว ข้อมูลของ Notion อยู่ในรูปแบบคลาวด์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ Obsidian เป็น Markdown ในเครื่อง Notion แข็งแกร่งในด้านการทำงานร่วมกัน Obsidian แทบไม่รองรับ Notion มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ราบเรียบ Obsidian ชัน ความเป็นเจ้าของข้อมูล: ของ Notion อยู่บนเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขา ของ Obsidian เป็นของผู้ใช้ทั้งหมด ฟีเจอร์ AI: Notion มี AI ดั้งเดิม ($10/ผู้ใช้/เดือน) Obsidian อาศัยปลั๊กอิน
Logseq เป็นคู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุดของ Obsidian—local-first, บนพื้นฐาน Markdown และฟรีเช่นกัน ความแตกต่างหลัก: Logseq เป็น outliner ระดับบล็อกที่ทุกจุดหัวข้อย่อยเป็นหน่วยอิสระ Obsidian เป็นระดับเอกสาร Logseq เหมาะกว่าสำหรับการบันทึกแบบกระจัดกระจายอย่างรวดเร็วและ workflow ที่ขับเคลื่อนด้วยวารสาร Obsidian เหมาะกว่าสำหรับการเขียนแบบยาวและเอกสารที่มีโครงสร้าง Logseq เป็นโอเพนซอร์ส Obsidian เป็นกรรมสิทธิ์แต่ฟรี
Roam Research จุดกระแส "ลิงก์สองทิศทาง" ในปี 2019-2020 แต่ราคา $15/เดือนและการจัดเก็บคลาวด์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ทำให้ผู้ใช้จำนวนมากย้ายไป Obsidian การอ้างอิงระดับบล็อกของ Roam นั้นละเอียดกว่า แต่กลยุทธ์ฟรี การจัดเก็บในเครื่อง และระบบนิเวศปลั๊กอินของ Obsidian ชนะในแง่ของขนาดผู้ใช้ ฉันแนะนำให้ทุกคนที่ต้องการเปลี่ยนเครื่องมือจดโน้ตอ่านการเปรียบเทียบเหล่านี้ (แหล่งที่มา: รีวิว PCMag, เว็บไซต์ Obsidian
ทวีตของ Karpathy เปลี่ยนฐานความรู้ให้เป็นคลังรหัส: LLM-Wiki มาแล้ว
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy โพสต์ทวีตเกี่ยวกับวิธีที่เขาใช้ LLM เพื่อสร้างและจัดการฐานความรู้ส่วนตัว เขาบอกว่าการใช้โทเค็นส่วนใหญ่ของเขาไม่ได้ใช้สำหรับการเขียนโค้ดอีกต่อไป แต่สำหรับ "การจัดการความรู้" ฉันอ่านซ้ำแล้วซ้ำเล่า สิ่งที่เขาทำตรงกับสิ่งที่ฉันยุ่งอยู่กับ Obsidian แต่เขาใช้คำที่ฉันหาไม่เจอ: "Compile" การรวบรวมวัตถุดิบให้เป็นความรู้ที่มีโครงสร้าง Obsidian Vault คือคลังรหัส LLM คือคอมไพเลอร์ อุปมาอุปไมยนี้ทำให้ทุกอย่างชัดเจน ถ้าคุณเคยเขียนโค้ด คุณจะเข้าใจทันที: วิศวกรรมซอฟต์แวร์ → วิศวกรรมฐานความรู้ src/ → raw/ (วัตถุดิบ); build/ → wiki/ (รายการความรู้); logs/ → outputs/ (คลัง Q&A); คอมไพเลอร์ → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → การตรวจสอบสุขภาพ; การคอมไพล์แบบเพิ่มหน่วย → ประมวลผลเฉพาะไฟล์ดิบใหม่หรือที่เปลี่ยนแปลง
สรุปได้สามสิ่ง:
- การแบ่งชั้น: วัตถุดิบ ผลิตภัณฑ์ที่คอมไพล์แล้ว และผลลัพธ์รันไทม์แยกจากกัน อย่าผสมไฟล์ .class และ .java อย่าผสมโน้ตเช่นกัน
- การเพิ่มหน่วย: ไม่ต้องสร้างทุกอย่างใหม่ แค่คอมไพล์บทความใหม่ทุกวัน
- การตรวจสอบย้อนกลับ: ทุกรายการความรู้สามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังแหล่งที่มาได้ ไม่ใช่ "ฉันคิดว่าฉันเคยเห็นที่ไหนสักแห่ง" แต่เป็น AI ที่บอกคุณ: "แหล่งที่มาอยู่ใน raw/articles/2026-03/ ย่อหน้าที่สาม"
Vault ของเขามีลักษณะอย่างไร
ฉันนำวิธีการของ Karpathy มาประยุกต์ใช้กับ Vault ของฉันเอง โครงสร้างไดเรกทอรีมีลักษณะดังนี้: ภายใต้ Vault/ ฉันมี raw/, wiki/, outputs/ และไดเรกทอรีเฉพาะแพลตฟอร์ม เช่น x/, official_account/, xiaohongshu/ raw/ เก็บวัตถุดิบต้นฉบับ (ไม่เปลี่ยนแปลง) wiki/ เก็บผลิตภัณฑ์ที่คอมไพล์แล้วซึ่งดูแลโดย LLM (ดัชนี แนวคิด บทสรุป) outputs/ เก็บผลลัพธ์รันไทม์ ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปมีไว้สำหรับผู้อ่าน wiki มีไว้สำหรับตัวฉัน—อย่าผสมกัน การรับข้อมูลมีสามช่องทาง: Web Clipper สำหรับบทความ (บังคับ source_url, ผู้เขียน ฯลฯ); Podwise สำหรับพอดแคสต์ (ถอดความอัตโนมัติ + สรุป AI); การตัดต่อด้วยตนเองสำหรับทวีต X ขั้นตอนนี้สำคัญมาก: การตัดต่อโดยไม่มีข้อมูลเมตานั้นไร้ประโยชน์
การคอมไพล์คือกุญแจสำคัญ หลังจากรวบรวมไฟล์ดิบ 5-10 ไฟล์ ให้ทำ "การคอมไพล์" ครั้งแรก ให้ Claude อ่าน raw/articles/ สร้างบทสรุป ดึงแนวคิด และอัปเดตดัชนี คุณภาพได้รับการรับประกันโดย CLAUDE.md ซึ่งมีข้อกำหนดการคอมไพล์: เทมเพลตสรุป ฟิลด์แนวคิด กฎการตั้งชื่อ ครั้งแรกอาจใช้เวลาหนึ่งชั่วโมง แต่การอัปเดตแบบเพิ่มหน่วยนั้นรวดเร็ว
ผลลัพธ์ AI ไปยังไฟล์: การออกแบบที่ยอดเยี่ยมที่สุด
ในวิธีการของ Karpathy มีการออกแบบที่ฉันพบว่าฉลาดเป็นพิเศษ: การบันทึกผลลัพธ์ของ AI เป็นไฟล์ ก่อนหน้านี้ ฉันจะถามคำถาม AI ได้คำตอบ แล้วปิดมัน ครั้งต่อไป ฉันจะถามอีกครั้ง คำตอบติดอยู่ในประวัติแชท ซึ่งไร้ประโยชน์ ตอนนี้ ทุกคำถามที่ซับซ้อนต่อฐานความรู้จะถูกบันทึกเป็นไฟล์ Markdown ใน AI outputs/ รวมถึงคำถาม เวลา แหล่งที่มา บทสรุป และความไม่แน่นอน หลังจากสามเดือน ฉันมีไฟล์เหล่านี้หลายสิบไฟล์—พวกมันคือรายการความรู้เพราะมันมีกระบวนการให้เหตุผล ทุกครั้งที่คุณแชทกับ AI ฐานความรู้จะเติบโตขึ้น ฉันบังคับให้ AI ส่งออกไปยัง AI outputs/ เท่านั้น เพื่อให้การสร้างของมันไม่ปะปนกับความคิดของฉัน คนส่วนใหญ่พลาดขั้นตอนนี้
ฐานความรู้มีหนี้ทางเทคนิคและต้องการการตรวจสอบสุขภาพ
Karpathy แนะนำให้ตรวจสอบสุขภาพเป็นประจำในสามสิ่ง: ความสอดคล้อง ความสมบูรณ์ และเกาะ ความสอดคล้อง: มีคำจำกัดความที่ขัดแย้งกันใน wiki/concepts/ หรือไม่? ความสมบูรณ์: รายการใดขาดคำจำกัดความหรือแหล่งที่มา? เกาะ: โน้ตใดมีลิงก์ขาเข้าหรือขาออกน้อยกว่า 2 ลิงก์? รายงานจะถูกบันทึกไปยัง outputs/health/ ทุกสัปดาห์ หลังจากสองสามสัปดาห์ ความรู้สึกที่ใหญ่ที่สุดคือ: เมื่อฉันพบโน้ต ฉันกล้าที่จะใช้มันโดยตรง ฉันไม่ต้องสงสัยอีกต่อไปว่ามันเชื่อถือได้หรือไม่
อย่าสร้าง RAG ทันที
สิ่งนี้ต้องพูดเพราะมีคนจำนวนมากเกินไปที่อ้อมที่นี่ เมื่อพูดถึง "AI + โน้ต" ผู้คนนึกถึง RAG: การเลือกโมเดล embedding, การตั้งค่าฐานข้อมูลเวกเตอร์, การปรับแต่งกลยุทธ์การแบ่งส่วน พวกเขาใช้เวลาหนึ่งเดือนกับสถาปัตยกรรมในขณะที่คลังมีเพียง 20 บทความ Karpathy แนะนำ: เมื่อคลังยังเล็ก (เช่น 100 บทความ) การดูแลไฟล์ดัชนีสองสามไฟล์ก็เพียงพอแล้ว ให้ LLM อ่านดัชนีเพื่อค้นหา แล้วอ่านเนื้อหาโดยตรง—ง่าย เชื่อถือได้ ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม เมื่อคุณมีโน้ตถึง 10,000 รายการและหาไม่เจอ ค่อยพิจารณา RAG กระบวนการมาก่อน โครงสร้างพื้นฐานทีหลัง
ประโยคสุดท้ายของ Karpathy คือ:
สิ่งนี้ตอนนี้ดูเหมือนสคริปต์กึ่งสำเร็จรูป แต่มีพื้นที่สำหรับสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ยอดเยี่ยม
มันทำให้ฉันนึกถึงระบบควบคุมเวอร์ชันก่อนปี 2006—svn, cvs, คำสั่ง git ที่ใช้โดยโปรแกรมเมอร์เท่านั้น จากนั้นมีคนสร้าง GitHub และการทำงานร่วมกันก็เปลี่ยนไป ฐานความรู้ส่วนบุคคลอาจอยู่ในจุดเปลี่ยนที่คล้ายกัน
คำตอบของ Kepano: กรณีการอยู่ร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI ที่ชวนให้คิดมากที่สุด
จากนั้น Kepano CEO ของ Obsidian ก็ตอบกลับ และคำพูดของเขาทำให้ฉันคิดอย่างลึกซึ้ง
รักษา vault ส่วนตัวของคุณให้สะอาด และสร้าง vault ที่รกสำหรับ Agent ของคุณ
แค่ประโยคเดียว เขาชอบให้ vault ส่วนตัวของเขามีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนสูงพร้อมแหล่งที่มาที่รู้จัก ประการที่สอง เขาเชื่อในการแยกการสร้างสรรค์ส่วนบุคคลออกจากการสร้างสรรค์ของ Agent เพื่อป้องกัน "การปนเปื้อน" vault หลักของคุณด้วยแนวคิดที่ตรวจสอบไม่ได้ ประการที่สาม ถ้าคุณผสมมันมากเกินไป Obsidian จะไม่ใช่ตัวแทนของ "ความคิดของคุณ" อีกต่อไป การค้นหา backlinks และกราฟจะไม่เกี่ยวกับความรู้ของคุณอีกต่อไป แต่เป็นลูกผสมระหว่างคุณกับ AI ถึงจุดนั้น เราไม่สามารถบอกได้ว่ามันเป็นฐานความรู้ของ AI หรือของคุณเอง ประการที่สี่ เฉพาะเมื่อ workflow ของ Agent สร้างสิ่งที่มีประโยชน์จริงๆ ควรนำมันเข้าสู่ vault หลัก และถึงอย่างนั้น ให้ใส่ไว้ในโฟลเดอร์ clippings
เมื่อรวมกันแล้ว ประเด็นเหล่านี้ตั้งคำถามที่เฉียบคม: ถ้าฐานความรู้ของคุณเต็มไปด้วยสิ่งที่ AI เขียน มันยังเป็นฐานความรู้ "ของคุณ" อยู่หรือไม่? สิ่งนี้กระทบฉันเพราะในช่วง 6 ปีที่ผ่านมา ฉันเดินอ้อมนั้นมาแล้ว
เมื่อ AI มา ฉันเกือบจะทำผิดพลาดแบบเดิมอีกครั้ง
เมื่อ Claude Code สามารถทำงานกับ Obsidian ได้โดยตรง เมื่อปลั๊กอิน Claudian ให้ฉันแชทกับ AI ในแถบด้านข้าง เมื่อ Skills และ MCP workflows มีอยู่ทั่วไป—ฉันรู้สึกตื่นเต้นอีกครั้ง ฉันติดตั้ง Claudian ให้ AI จัดระเบียบโน้ต ค้นหาลิงก์ที่ซ่อนอยู่ แก้ไขเส้นทาง และสร้าง MOC มันทำใน 3 นาทีในสิ่งที่ฉันใช้เวลา 30 นาที แต่วันหนึ่ง ฉันหยุด ฉันดูบทสรุปและโครงสร้างที่ AI เขียนให้ฉันและตระหนักว่า: ฉันไม่รู้จักมัน มันเรียบร้อยและเป็นมืออาชีพ แต่มันไม่ได้เติบโตมาจากสมองของฉัน มันเหมือนกับการลอกการบ้าน—งานเสร็จแล้ว แต่ฉันเรียนรู้อะไรไหม? นั่นคือตอนที่ฉันเข้าใจ Kepano: ถ้าผสมมากเกินไป Obsidian จะไม่ใช่ "ความคิดของคุณ" อีกต่อไป
ฉันเขียนใน flomo: "อย่าแค่ใส่คำตอบของ AI เข้าไป อย่าวิตกกังวลกับสกิล ClaudeCode+Obsidian ที่เจ๋ง โดยพื้นฐานแล้ว 'ประสิทธิภาพ' นี้คือการจ้างคนอื่นคิดแทนคุณ"
สองฐานความรู้ สองปรัชญา
Karpathy และ Kepano เป็นตัวแทนของสองปรัชญา Karpathy คือประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก: ให้ AI เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้ คุณแค่ป้อนข้อมูลและมุ่งเน้นไปที่การตั้งคำถามและการตัดสินใจ นี่คือตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการวิจัย Kepano คือการคิดเป็นอันดับแรก: ฐานความรู้ของคุณคือกระจกสะท้อนความคิดของคุณ ทุกเนื้อหาควรมีแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้ AI สามารถช่วยได้ แต่ผลิตภัณฑ์ต้องแยกออกจากกัน เฉพาะสิ่งที่คุณกรองแล้วเท่านั้นที่เข้าสู่ vault หลัก สิ่งเหล่านี้ไม่ขัดแย้งกัน แต่เป็นตัวแทนของเป้าหมายที่แตกต่างกัน หนึ่งคือเกี่ยวกับการจัดการกระแสข้อมูล อีกหนึ่งคือเกี่ยวกับคุณค่าของกระบวนการคิดเอง หลังจาก 6 ปีแห่งการปรับแต่ง ฉันเอนเอียงไปทางอย่างหลัง
อย่าจ้างคนอื่นคิดแทนคุณ
ฉันมีบันทึกใน flomo: "flomo คือ 'สถานีรวบรวม' หรือ 'ทะเลสาบข้อมูล' ของฉัน ... ฉันบีบอัดข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อความด้วยตนเอง ในยุคนี้ มันดู 'โง่' แต่มันคือวิธีที่ฉันฝึกฝนหลักการของ 'ไม่จ้างคนอื่นคิดแทนคุณ'" ใช่ AI สามารถทำได้เร็วกว่าและดีกว่า แต่เมื่อคุณบีบอัดประเด็นสำคัญของวิดีโอเป็นประโยคเดียวด้วยคำพูดของคุณเอง การบีบอัดนั้น คือ การคิด เมื่อคุณแท็กหรือเชื่อมโยงโน้ต คุณกำลังฝึกกรอบความคิดของคุณ ถ้าคุณให้สิ่งนี้กับ AI คุณประหยัดเวลาแต่สูญเสียการคิด ฉันเขียน: "มาตรฐานของความสำเร็จในการจัดการความรู้ไม่ใช่ว่าคุณมีโน้ตกี่ตัว แต่มันช่วยให้คุณคิดและลงมือทำได้ดีขึ้นหรือไม่" เพราะฉันพิมพ์คำเหล่านั้นด้วยตัวเอง มันจึงอยู่ในสมองของฉัน ถ้า AI สรุปมัน ฉันจะลืมมันในพริบตา
Evergreen Notes: สมอเรือที่ฉันพบหลังจาก 6 ปี
ผมเจอหลักยึดอันหนึ่ง: Evergreen Notes แนวคิดนี้เสนอโดย Andy Matuschak ในปี 2020 ต้นฉบับที่นี่ แนวคิดหลักเรียบง่าย: แต่ละโน้ตควรเป็น conceptual (หนึ่งแนวคิด), atomic (หนึ่งเรื่อง), และจัดระเบียบด้วยลิงก์แทนแท็ก อนุญาตให้มีร่างที่เขียนไม่เสร็จ แต่ให้เขียนและเชื่อมโยงต่อไป ผมตั้งมาตรฐานไว้สามข้อ: "1. ต้องมีชื่อเรื่องตัวหนา; 2. ต้องอธิบายสิ่งหนึ่งให้ชัดเจน; 3. ต้องมีลิงก์" ไม่ต้องมี 47 ปลั๊กอินหรือธีมสวยหรู ผมถึงขั้นเปิด Safe Mode และไม่ติดตั้งปลั๊กอินของบุคคลที่สามเลย "เขียน คิด ส่งออก—ใช้วิธีที่ง่ายที่สุดกับซอฟต์แวร์ที่ทรงพลังที่สุดเพื่อทำสิ่งที่สำคัญที่สุด นี่คือ 'การใช้เครื่องมือหนักอย่างเบามือ'" ถ้าสมองที่สองคือห้องนิรภัย Evergreen Notes คือเงินสด และมาตรฐานในการเขียนคือแท่นพิมพ์ มูลค่าของฐานความรู้ของคุณขึ้นอยู่กับมาตรฐาน "แท่นพิมพ์" ของคุณ นี่คือทักษะพื้นฐานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้
AI ไม่ได้ไร้ค่า แต่ลำดับความสำคัญสำคัญกว่า
"ไม่จ้าง外人มาคิด" ไม่ได้หมายถึงการปฏิเสธ AI วิธีแก้ของ Karpathy เหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์เฉพาะ เช่น การย่อยเอกสาร 100 ฉบับ ผมก็ใช้ AI เหมือนกัน ผมบันทึกไว้ว่า: "AI ช่วยเฉพาะคนที่แยกแยะเนื้อหาดีจากเนื้อหาแย่ได้—สร้างกรอบความคิดพื้นฐานก่อน แล้วค่อยใช้ AI ช่วยสร้างเนื้อหา" การตัดสินคือตัวคูณ ถ้าคุณไม่รู้ว่าข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าหน้าตาเป็นยังไง คุณก็ไม่สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ได้ วิธีของผมตอนนี้คือแยกกัน: คลังหลัก Obsidian ของผมมีแต่ Evergreen Notes ของผมเอง—ทุกคำเป็นคำของผม ทุกลิงก์ทำด้วยมือ AI มีพื้นที่ทำงานของตัวเอง เฉพาะเมื่อ AI สร้างข้อมูลเชิงลึกที่ผมเห็นด้วยจริงๆ ผมถึงจะเขียนใหม่ด้วยคำพูดของผมเองลงในคลังหลัก การเขียนใหม่คือการซึมซับ
File over App
แนวคิดหลักอีกอย่างของ Kepano คือ "File over App" ผมสังเกตสิ่งนี้ตอนที่ flomo ล่มครั้งหนึ่ง—ผมตกใจเพราะมีโน้ตหลายพันรายการอยู่ที่นั่น ต่อมา Feishu, ChatGPT และ Claude ก็มีปัญหาดับทั้งหมด ผมรู้ว่า: "ซอฟต์แวร์ทั้งหมดเป็นสิ่งชั่วคราว แต่ไฟล์ต่างหากที่แตกต่าง—คุณต้องควบคุมการเข้าถึงไฟล์ของคุณ" นี่คือเหตุผลที่ Karpathy เลือก Obsidian: ข้อมูลเป็นไฟล์ .md ในเครื่อง ไม่ขึ้นกับบริการคลาวด์ ความรู้ของคุณควรอยู่ในฮาร์ดไดรฟ์ของคุณในรูปแบบที่คุณสามารถเปิดได้เสมอ นี่เป็นสิ่งสำคัญในยุค AI เพราะเครื่องมือพัฒนาเร็ว แต่ไฟล์ .md ไม่เปลี่ยน รูปแบบ Markdown เป็นรูปแบบสากลมา 22 ปีแล้ว "ยิ่ง AI และซอฟต์แวร์ทรงพลังมากเท่าไหร่ คุณยิ่งต้องมี mindset แบบมินิมอลมากเท่านั้น" เครื่องมือเปลี่ยนไป แต่ไฟล์และความคิดของคุณยังคงอยู่
แนวทางปฏิบัติ AI + Obsidian ในบุ๊กมาร์กของผม
ผมมีเนื้อหาที่ใช้ได้จริงกองหนึ่งเกี่ยวกับการสร้าง LLM Wiki "ลาก่อนการจัดระเบียบด้วยมือ: วิธีสร้างฐานความรู้ส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI" โดย Jin Chenma ต้นฉบับ สรุปเป็นห้าภารกิจ: การรวบรวมอย่างต่อเนื่อง, การเชื่อมโยงข้ามเนื้อหา, การไหลกลับของ Q&A, การรวมเครือข่าย และการตรวจสอบสุขภาพ มันเปลี่ยนฐานความรู้ของคุณจากตายให้เป็นมีชีวิต มันให้พรอมต์สำหรับ Codex หรือ Claude Code เพื่อเริ่มต้นโครงสร้าง ไดเรกทอรี: raw/ (คลังสินค้า), wiki/ (ชั้นหนังสือ), outputs/ (โต๊ะทำงาน) กฎ: อย่าสร้าง RAG ก่อน, อย่าเก็บเนื้อหาโดยไม่มีแหล่งที่มา, อย่าผสม raw กับ wiki, อย่าให้ AI เขียนทับต้นฉบับ, อย่าปล่อย Q&A ไว้ในประวัติแชท
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" ต้นฉบับ พูดถึง Hermes Agent ซึ่งมีวงจรการเรียนรู้ มันมีทักษะ llm-wiki: คุณพูดว่า "เขียนสิ่งนี้ลงในฐานความรู้" มันจะแยก entities, สร้างไฟล์ และเพิ่มลิงก์ ที่สำคัญคือมันจะทำงานเมื่อคุณขออย่างชัดเจนเท่านั้น ดังนั้นคลังของคุณจะไม่ถูกปนเปื้อนด้วยการสนทนาสุ่มๆ
"การสร้างฐานความรู้ส่วนบุคคลที่เติบโตได้เองด้วย Codex + Obsidian" โดย Cang He ต้นฉบับ ใช้สามชั้น: Raw (หลักฐาน), Wiki (ความเข้าใจ) และ Schema (กฎ) มันให้กฎ 10 ข้อสำหรับ AGENTS.md เช่น "ค้นหาหน้าที่มีอยู่ก่อนประมวลผลข้อมูลใหม่" มันยังพูดถึง WeSight ซึ่งรวมขั้นตอนเหล่านี้เข้าไปใน Obsidian มันตั้งข้อสังเกตว่า "การเติบโตได้เอง" ไม่ได้หมายถึงระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ การตัดสินยังคงเป็นของมนุษย์
สุดท้าย "นี่คือพระเจ้าแห่งการสร้าง Obsidian!" ต้นฉบับ แนะนำ Ailu ผู้ช่วยสุดยอดภายใน Obsidian สำหรับความจำ การสร้าง และการเผยแพร่ไปยังแพลตฟอร์มอย่าง WeChat และ X มันแสดงขีดจำกัดบนของปลั๊กอิน Obsidian
Obsidian คุ้มค่ากับความพยายามหรือไม่?
คำตอบของผม: คุ้ม แต่ไม่ต้องสนใจ "ความพยายาม" ในการปรับแต่ง Obsidian เป็นหนึ่งในเครื่องมือดิจิทัลที่ดีที่สุดสำหรับ Zettelkasten และ Evergreen Notes การจัดเก็บ Markdown ในเครื่องเหมาะสำหรับการบำรุงรักษาระยะยาว แต่มันมีจุดอ่อน: การทำงานร่วมกันไม่ดี, เส้นโค้งการเรียนรู้ชัน และประสบการณ์มือถือปานกลาง การปรับแต่งมากเกินไปเป็นกับดัก ทัศนคติปัจจุบันของผม: ใช้เครื่องมือหนักอย่างเบามือ ใช้วิธีที่ง่ายที่สุดเพื่อทำสิ่งที่สำคัญที่สุด
คำเตือน: ใครไม่ควรใช้ Obsidian
ถ้าคุณต้องการซอฟต์แวร์ที่เปิดแล้วเขียนได้ทันทีโดยไม่มีอุปสรรค Obsidian อาจไม่เหมาะสำหรับคุณ เส้นโค้งการเรียนรู้ของมันชัน PCMag บอกว่ามันสำหรับ "ผู้ใช้ระดับสูงที่ไม่ต้องการฟีเจอร์การทำงานร่วมกัน" ถ้าคุณต้องการการทำงานร่วมกันเป็นทีมแบบเรียลไทม์ อย่าใช้มัน; Notion ดีกว่า ถ้าคุณแค่อยากบันทึกความคิดกระจัดกระจาย flomo ดีกว่า Obsidian คือจุดหมายปลายทางสุดท้ายสำหรับ Evergreen Notes—โน้ตที่ถูกขัดเกลาผ่านการรวบรวมและคิด ถ้าคุณไม่มี intention ในการส่งออก อย่าเสียเวลา และถ้าคุณเป็นคนชอบความสมบูรณ์แบบที่ต้องการโครงสร้างโฟลเดอร์ที่สมบูรณ์แบบก่อนเขียน Obsidian จะทำให้คุณคลั่ง เขียนก่อน จัดระเบียบทีหลัง
คู่แข่ง: พูดอย่างเป็นธรรม
Notion แข็งแกร่งในตาราง การทำงานร่วมกัน และเทมเพลต แต่ข้อมูลที่อยู่บนคลาวด์เท่านั้นอาจเป็นคอขวด Logseq ใกล้เคียงแต่เหมาะสำหรับชิ้นส่วนมากกว่า; Obsidian ดีกว่าสำหรับเนื้อหายาวและโครงสร้าง Roam Research แพงและอยู่บนคลาวด์ flomo เป็นสถานีรวบรวมที่ดีที่สุดแต่มันคือทะเลสาบข้อมูล ไม่ใช่ฐานความรู้ ไม่มีเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบ มีเพียงเวิร์กโฟลว์ที่เหมาะสม (Obsidian คือบ้านหลังสุดท้ายของ Evergreen Notes; นั่นคือจุดที่ไม่มีใครแทนที่ได้)
กลับมาที่คำถามเดิม
เมื่อ AI จัดระเบียบทุกอย่างได้ คุณยังต้องคิดไหม? คำตอบของผม: คุณต้องการมันมากกว่าที่เคย เมื่อต้นทุนของข้อมูลและการจัดระเบียบเข้าใกล้ศูนย์ การตัดสินกลายเป็นทรัพยากรที่หายาก การรู้ว่าควรเก็บอะไร อะไรลึกซึ้ง และการหาความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่—สิ่งเหล่านี้มาจากการเขียนและคิดทุกวัน AI หาโน้ตได้ แต่ช่วงเวลา "อ๋อ!" ประกายแห่งความเข้าใจ สามารถจุดประกายในเซลล์ประสาทของคุณเท่านั้น "สมองที่สองของคุณไม่ใช่คลังสินค้า มันคือห้องครัว" คลังสินค้าแค่เก็บ; ห้องครัวสร้างสรรค์ และคนที่ยืนอยู่ในห้องครัวนั้นต้องเป็นคุณ
ความคิดสุดท้าย
ผมสังเกตว่าในเนื้อหา Obsidian ที่ผมรวบรวมมา บทช่วยสอนและแนวทางปฏิบัติ AI ต่างก็ใช้พื้นที่หนึ่งในสาม และที่เหลือคือคำเตือนให้ "หยุดปรับแต่ง" ฉันทามติกำลังก่อตัว: เครื่องมือคือหนทาง ความคิดคือจุดหมาย มูลค่าของ Obsidian ขึ้นอยู่กับว่าคุณทิ้งสิ่งที่เป็นของคุณอย่างแท้จริงไว้หรือไม่ ผมกำลังเตรียมปล่อยคลัง Obsidian ปัจจุบันของผม รวมถึงปลั๊กอิน ธีม และ Agent prompts ผมจะทดสอบในกลุ่มแฟนคลับก่อน ผมอยากรู้: ใน Obsidian ของคุณมีกี่โน้ต? คุณเขียนเองกี่อัน? กราฟของคุณหน้าตาเป็นยังไง? เจอกันในคอมเมนต์
ผม Jackywine ผู้สร้าง AI นักออกแบบผลิตภัณฑ์ และ VIP ของ Obsidian ผมโฟกัสที่ AIGC, ผลิตภัณฑ์ Agent และการสร้างแบรนด์ส่วนบุคคลในยุค AI
แหล่งที่มา: 2026 Obsidian Nanny Tutorial, Obsidian Beginner Tutorial, Karpathy's LLM Knowledge Base Tweet, Andy Matuschak: Evergreen Notes, Obsidian Official, PCMag Review.
