Tôi lần đầu biết đến Obsidian vào năm 2020 khi có người trên Zhihu đăng ảnh chụp màn hình một biểu tượng màu tím.
Phản ứng đầu tiên của tôi là: biểu tượng này trông giống một cục đá.
Sau đó tôi mới biết Obsidian có nghĩa là thủy tinh núi lửa—cứng, sắc bén và cắt gọn gàng, giống hệt loại đá đen cứng trong Minecraft.
Ẩn dụ đó vẫn đúng cho đến ngày nay.
Tôi có một thói quen: khi thích một công cụ nào đó, tôi sẽ điên cuồng thu thập mọi thứ về nó. Obsidian là công cụ tôi thu thập nhiều nhất. Riêng trong BOARD YouMind của tôi đã có hơn chục bài viết liên quan đến Obsidian: hướng dẫn cho người mới bắt đầu, nghiên cứu chuyên sâu, thực hành tích hợp AI, triết lý sản phẩm, và tôi còn tự tạo cả emoji cho nó nữa.
Bài viết hôm nay là những gì tôi muốn nói với bạn sau khi xem lại toàn bộ nội dung đó. Cảnh báo trước: bài viết khá dài; tôi khuyên bạn nên đánh dấu lại để đọc sau.
Trước hết, hãy làm rõ mối quan hệ của tôi với Obsidian
Tôi là một người dùng Obsidian nặng ký, đã sử dụng từ năm 2020—tức là sáu năm nay. Để ủng hộ, tôi đã trở thành VIP supporter của Obsidian. Tôi đã viết về những trải nghiệm, những cạm bẫy của mình, và biên soạn một cơ sở kiến thức Obsidian trên Feishu hoàn toàn công khai, đã được hơn năm con số người dùng sử dụng.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
Tôi cũng đã công khai kho Obsidian (vault) mà tôi hiện đang sử dụng, bao gồm các plugin yêu thích, theme đã chọn, ví dụ về system prompt cho Agent, các trường hợp lưu trữ bộ nhớ và CSS tùy chỉnh để làm cho đồ thị đẹp hơn.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
Vì vậy, bạn có thể đọc bài viết này với một chút hoài nghi lành mạnh. Chỗ nào tôi khen, tôi sẽ cố gắng đưa nguồn; chỗ nào tôi chê, tôi sẽ cố gắng đưa bằng chứng.
Vấn đề trước, công cụ sau
Bạn đã bao giờ gặp tình huống này chưa: bạn nhớ rõ mình đã lưu một bài viết hay, nhưng khi thực sự cần, bạn tìm trong toàn bộ kho ghi chú mà không thấy đâu? WeChat, Zhihu, các bài đã lưu từ web, PDF, bản ghi video, ảnh chụp màn hình chat AI—dấu trang của bạn ngày càng đầy lên. Ba tháng sau, bạn không nhớ nổi tiêu đề hay từ khóa, tìm kiếm cũng vô ích. Các thư mục ngày càng lộn xộn, và ghi chú thì ghi xong chẳng bao giờ dùng lại.
Tôi không phải người duy nhất gặp vấn đề này. Hầu như mọi hướng dẫn tôi thu thập đều bắt đầu bằng cùng một điều: hàng trăm bài viết nằm trong dấu trang, và hàng tá dự án dang dở trong ghi chú. Vấn đề lớn nhất của ghi chú truyền thống là: toàn đầu vào, không đầu ra. Bạn không lưu trữ một cơ sở kiến thức; bạn đang xây dựng một nhà kho ngày càng lớn. Mọi thứ đều ở đó, nhưng không ai sắp xếp, không ai lập chỉ mục, và không ai cho bạn biết cái gì liên quan hay cái gì đã lỗi thời.
Tôi đặc biệt nhớ một câu trong bài viết "Làm thế nào để xây dựng Hệ thống Quản lý Kiến thức Cá nhân Tối giản với flomo + Feishu vào năm 2025?":
Những người học suốt đời, người sáng tạo nội dung, kỹ sư và nhà thiết kế đều đang ghi chép lại, nhưng họ chưa hệ thống hóa chúng. Họ cần những ví dụ thực tế để kích thích ý tưởng xây dựng hệ thống.
Link: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 plugin và một kho bị xóa mười lần
Năm 2020, tôi gặp Obsidian. Phản ứng đầu tiên của tôi là: Wow, lưu trữ cục bộ! Liên kết hai chiều! Đồ thị tri thức! Phản ứng thứ hai là: Làm sao một ứng dụng ghi chú lại có thể viễn tưởng đến thế? Sau đó tôi làm hành động kinh điển—tạo một vault. Rồi hành động kinh điển 2.0—điên cuồng cài plugin. 47 cái. Bạn có biết cảm giác khi 47 plugin chạy cùng lúc không? Nghĩa là lúc Obsidian mở xong, đồ ăn giao hàng của bạn cũng đã tới nơi.
Trong vài năm tiếp theo, tôi mắc kẹt trong một vòng lặp: tìm plugin mới → hào hứng → cấu hình điên cuồng → một tuần sau thấy vô dụng → thấy vault của người khác đẹp hơn → xóa và xây lại → quay lại bước một. Tôi đã lặp lại vòng lặp này ít nhất 10 lần. Có lần, lúc 3 giờ sáng, khi đang xem một hướng dẫn trên Bilibili, tôi đã xóa một kho ghi chú mà tôi đã viết suốt nửa năm. Sáng hôm sau thức dậy nhìn vào thư mục trống rỗng và tự hỏi: Tôi là ai? Tôi đang ở đâu? Ghi chú của tôi đâu? 5.000 ghi chú, chất đống ở đó, biến thành một hành tinh Cybertronian.
Trên đây là vault cũ của tôi. Trông có đẹp không? Có. Có hữu ích không? Không. Tôi đã từng ghi lại một suy nghĩ trong flomo: "99% thời gian bạn dành cho Obsidian là lãng phí." Một giờ mày mò giao diện, hai giờ mày mò plugin, xem các best practice trong cộng đồng, nhưng viết rất ít trong vault. Đây là "sùng bái công cụ" điển hình—bạn nghĩ mình đang học, nhưng thực ra bạn chỉ đang trì hoãn. (Tôi biết điều này nghe như đang mắng, nhưng người đáng bị mắng nhất là chính tôi.)
Tôi có nhiều hướng dẫn cho người mới bắt đầu trong dấu trang hơn bạn tưởng
Kết luận trước: Tôi đã đánh dấu không dưới sáu hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Obsidian. Lưu ý đây là những hướng dẫn "cho người mới", dạy bạn cách tải, cài đặt, tạo vault và đồng bộ plugin. Tôi đã đọc từng cái một, và mỗi cái đều có trọng tâm khác nhau.
"Hướng dẫn Obsidian Tận răng nhất 2026: Xây dựng Bộ não Thứ hai trong 10 Phút" là cái tiết chế nhất tôi từng thấy. Bản gốc tại đây. Nó hoàn toàn tập trung vào một việc: tạo vault, ba phong cách viết Markdown, hai phím tắt và liên kết hai chiều. Nó bảo bạn đừng học YAML, truy vấn nâng cao, theme hay plugin cộng đồng vội. Nó trình bày Obsidian một cách đơn giản: một thư mục phù hợp hơn để lưu trữ lâu dài, tìm kiếm và kết nối văn bản. Mỗi ghi chú là một tệp thực sự trên máy tính của bạn; nếu bạn ngừng sử dụng Obsidian, bạn vẫn có thể mở chúng bằng bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào. Nó không nhốt ghi chú của bạn trong một định dạng độc quyền. Cuối cùng có một bài tập 3 phút: tạo một ghi chú, viết tiêu đề, một danh sách, một liên kết và kiểm tra backlinks. Nếu bạn làm được điều đó, vault, Markdown và liên kết của bạn đã hoạt động.
"Hướng dẫn Obsidian Hoàn chỉnh cho Người mới Bắt đầu (Cơ sở Kiến thức Cục bộ)" đi theo một hướng khác. Bản gốc tại đây. Nó bắt đầu bằng một câu hỏi: Trong kỷ nguyên AI, ai cũng cần cơ sở kiến thức riêng—tại sao? Bởi vì bản thân AI không có lập trường, không có kinh nghiệm và không có thẩm mỹ. Nếu bạn hỏi nó một câu hỏi trực tiếp, câu trả lời đúng nhưng vô hồn. Sự khác biệt nằm ở việc bạn có thể cung cấp cho nó "tài liệu, phương pháp luận, kinh nghiệm và phán đoán của riêng bạn" hay không. Cùng một mô hình, được nuôi bằng dữ liệu của bạn, sẽ cho ra kết quả mang dấu ấn của bạn. Tôi rất đồng ý với điều này. Nó cũng giải thích cách chọn giữa MOC, PARA và Zettelkasten: hãy viết nửa tháng trước, xem nhu cầu nào xuất hiện tự nhiên, sau đó có ý thức sử dụng phương pháp tương ứng. Bạn có thể kết hợp cả ba.
Rồi có "Hướng dẫn Obsidian Bằng Ngôn ngữ Đơn giản cho Người mới Bắt đầu." Bản gốc tại đây. Nó mô tả Obsidian như một "cuốn sổ tay điện tử không thể phá hủy, cực kỳ an toàn và có thể tùy chỉnh tự do." Việc định dạng văn bản đơn giản như nói chuyện, và các chức năng tự do như xếp Lego. Nó thân thiện với những người không phải lập trình viên. Vault là một ngăn kéo, giao diện là một cái bàn, và plugin là cửa hàng nội thất. Ngay cả mẹ tôi cũng có thể hiểu được ẩn dụ này.
Và "Đừng Chỉ Cài Obsidian Rồi Để Nó Đóng Bụi." Bản gốc tại đây. Nó bắt đầu từ một nhà kho trống, tạo vault, đặt tên, chọn vị trí, xây dựng thư mục, viết trang chủ, tạo liên kết, bắt đầu nhật ký, xem đồ thị và cuối cùng giao nó cho Codex. Một câu khiến tôi nhớ mãi:
Vault không phải là một cơ sở dữ liệu bí ẩn; nó chỉ là một thư mục thông thường.
Nó chia quy trình cơ sở kiến thức thành năm bước: thu thập → hộp thư đến → sắp xếp thành ghi chú → liên kết → tìm lại từ trang chủ → xuất bản bài viết hoặc kế hoạch. Hãy chạy quy trình này trước; plugin và tự động hóa sẽ đến sau khi bạn thực sự gặp vấn đề.
Ồ, còn một "Hướng dẫn Obsidian Từ Con Số 0" nữa. Bản gốc tại đây. Nó dạy sử dụng GitHub để đồng bộ đám mây và thậm chí cách dùng .gitignore để tránh tải lên các tệp workspace. Hình ảnh độ phân giải cao và các bước chi tiết đến từng ảnh chụp màn hình—kiểu hướng dẫn bạn chỉ cần làm theo.
Đừng tìm hướng dẫn nữa; tinh hoa nằm trong diễn đàn
Tôi cũng đã đánh dấu một tweet có tiêu đề: "Đừng tìm hướng dẫn Obsidian cho người mới bắt đầu khắp nơi nữa; tinh hoa nằm trong diễn đàn."
Điều này đúng.
Nếu bạn muốn nội dung chuyên nghiệp hơn, hãy truy cập https://community.obsidian.md/. Đây là cộng đồng chính thức, nơi plugin và tin tức thậm chí còn toàn diện hơn.
Nghiên cứu chuyên sâu tài liệu này đã hoàn thiện hiểu biết của tôi về Obsidian
Tôi có một tài liệu "Nghiên cứu Chuyên sâu về Obsidian" với một lượng thông tin khổng lồ. Nó tiết lộ nguồn gốc của Obsidian. Obsidian được tạo ra bởi Shida Li và Erica Xu vào năm 2020 trong thời gian cách ly COVID-19. Cả hai đều tốt nghiệp Đại học Waterloo và trước đó đã tạo ra một công cụ outline có tên Dynalist. Erica đã nói trong một cuộc phỏng vấn rằng ý tưởng cơ bản về Obsidian đã nằm trong đầu cô suốt hai năm; cô từng cảm thấy mình như một kẻ kỳ quặc khi muốn có một cơ sở kiến thức cá nhân như vậy. Trước sự ngạc nhiên của cô, nhiều người nói với cô rằng họ cũng muốn điều tương tự. Vào ngày 30 tháng 3 năm 2020, Obsidian phát hành bản beta công khai, trùng hợp là cùng tuần WHO tuyên bố COVID-19 là đại dịch toàn cầu. Năm 2023, Steph Ango (được biết đến với cái tên kepano), nhà thiết kế nổi tiếng với theme Minimal, gia nhập với tư cách CEO.
Cấu trúc nhóm là: Shida Li là CTO, Erica Xu là COO, kepano là CEO, cùng với một vài kỹ sư—tổng cộng khoảng 7 người, cộng thêm một chú mèo con (vâng, bạn đọc đúng rồi đấy).
Chỉ với vài người này, họ đã xây dựng một sản phẩm được định giá 350 triệu đô la với hơn 1,5 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, hoàn toàn tự tài trợ mà không cần đầu tư bên ngoài. Có một khẩu hiệu trên trang web mà tôi đã nhìn rất lâu:
Kiến thức của bạn nên tồn tại lâu dài
Ghi chú của bạn được lưu trữ dưới dạng tệp văn bản thuần Markdown trên thiết bị cục bộ của bạn. Ngay cả khi công ty Obsidian biến mất vào ngày mai, dữ liệu của bạn vẫn nguyên vẹn và có thể đọc được. Bạn có thể mở chúng bằng VS Code, Vim hoặc bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào. Lời hứa "độ bền dữ liệu" này cực kỳ hấp dẫn trong thời đại mà các công cụ SaaS có thể ngừng hoạt động hoặc thay đổi giá bất cứ lúc nào. Hơn nữa, các AI Agent hiện tại có thể dễ dàng truy cập các tệp văn bản thuần này.
Mô hình kinh doanh của họ cũng thú vị: ứng dụng cốt lõi miễn phí, dịch vụ Sync giá 4 đô la/tháng, Publish giá 8 đô la/tháng, và Catalyst là khoản quyên góp một lần bắt đầu từ 25 đô la. Họ chỉ tính phí cho các dịch vụ giá trị gia tăng, duy trì biên lợi nhuận cao với một đội ngũ nhỏ.
Liên kết hơn là phân loại—điều này xứng đáng có một phần riêng
Tài liệu nghiên cứu chuyên sâu có một quan điểm cốt lõi: ưu tiên liên kết hơn phân loại. Các công cụ ghi chú truyền thống khuyến khích bạn đặt ghi chú vào các thư mục—một cấu trúc cây nơi mỗi ghi chú thuộc về một nơi. Đề xuất cốt lõi của Obsidian là: sử dụng liên kết hai chiều để kết nối các ghi chú, để kiến thức tự nhiên hình thành một mạng lưới. Mỗi liên kết tự động tạo ra một cạnh hai chiều và đồ thị tri thức xuất hiện từ chính các ghi chú. Điều này gần với cách bộ não con người liên kết các ý tưởng hơn. Nói một cách đơn giản, thư mục chỉ cho bạn biết "ghi chú này ở đâu," trong khi liên kết cho bạn biết "ghi chú này liên quan đến cái gì." Đây là sự khác biệt cơ bản giữa Obsidian và Word. Các tài liệu Word thường tách biệt; ngay cả khi hai tài liệu nói về cùng một thứ, không có liên kết rõ ràng. Trong Obsidian, bạn sử dụng [[Tên Ghi chú]] để kết nối chúng. Sau này, khi mở một ghi chú, bạn không chỉ có thể nhảy sang ghi chú khác mà còn thấy những ghi chú cũ nào đã đề cập đến nó. Bạn càng có nhiều ghi chú, mạng lưới này càng có giá trị.
Hệ sinh thái plugin của nó là một cửa hàng nội thất
Tính đến tháng 3 năm 2026, cộng đồng Obsidian có hơn 2.500 plugin. Mỗi tuần, 6-14 plugin mới được phát hành và 80-100 plugin được cập nhật. Subreddit r/ObsidianMD có hơn 256.000 người đăng ký. Các plugin tiêu biểu bao gồm Dataview (truy vấn vault như một cơ sở dữ liệu), Templater (công cụ template nâng cao), Excalidraw (biểu đồ phong cách vẽ tay), Calendar và Kanban. Cũng có nhiều plugin tích hợp AI. Vào tháng 5 năm 2026, nhóm chính thức đã ra mắt một hệ thống đánh giá tự động mới để cải thiện hơn nữa tính an toàn và chất lượng của hệ sinh thái. Điều này đánh dấu sự chuyển đổi từ "tăng trưởng hoang dã" sang "quản trị bền vững."
Nhưng nhiều plugin cũng là một cái bẫy. Cái bẫy của việc tùy chỉnh quá mức là có thật: hơn 2.500 plugin đồng nghĩa với vô số khả năng cấu hình. Nhiều người dùng rơi vào "mày mò công cụ" thay vì "sử dụng công cụ." Có một câu chuyện cười tự chế nổi tiếng trong cộng đồng:
Tôi đã dành 3 giờ để cấu hình hệ thống năng suất của mình thay vì làm việc năng suất.
Tôi hiểu điều này quá rõ.
Đối thủ cạnh tranh: Notion, Logseq và Roam
Notion phù hợp cho cộng tác nhóm và quản lý dự án; Obsidian dành cho tư duy cá nhân sâu sắc và tích lũy lâu dài. Dữ liệu của Notion ở định dạng đám mây độc quyền; Obsidian là Markdown cục bộ. Notion mạnh về cộng tác; Obsidian về cơ bản không hỗ trợ. Notion có đường cong học tập phẳng; Obsidian thì dốc. Quyền sở hữu dữ liệu: Notion thuộc về máy chủ của họ; Obsidian hoàn toàn thuộc về người dùng. Tính năng AI: Notion có AI gốc (10 đô la/người dùng/tháng); Obsidian dựa vào plugin.
Logseq là đối thủ cạnh tranh gần nhất của Obsidian—cũng ưu tiên cục bộ, dựa trên Markdown và miễn phí. Sự khác biệt cốt lõi: Logseq là một outliner cấp độ khối, nơi mỗi dấu đầu dòng là một đơn vị độc lập; Obsidian là cấp độ tài liệu. Logseq tốt hơn cho việc ghi chép nhanh phân mảnh và quy trình làm việc theo nhật ký; Obsidian tốt hơn cho việc viết dài và tài liệu có cấu trúc. Logseq là mã nguồn mở; Obsidian là độc quyền nhưng miễn phí.
Roam Research đã kích hoạt cơn sốt "liên kết hai chiều" vào năm 2019-2020. Nhưng mức giá 15 đô la/tháng và lưu trữ đám mây độc quyền đã khiến nhiều người dùng chuyển sang Obsidian. Tham chiếu cấp độ khối của Roam chi tiết hơn, nhưng chiến lược miễn phí, lưu trữ cục bộ và hệ sinh thái plugin của Obsidian đã chiến thắng về quy mô người dùng. Tôi khuyên bất kỳ ai muốn chuyển đổi công cụ ghi chú nên đọc những so sánh này. (Nguồn: Đánh giá của PCMag, Trang web Obsidian
Tweet của Karpathy đã biến cơ sở kiến thức thành kho mã nguồn: LLM-Wiki đã đến
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy đã đăng một tweet về cách anh ấy sử dụng LLM để xây dựng và quản lý một cơ sở kiến thức cá nhân. Anh ấy nói rằng hầu hết lượng token tiêu thụ của anh ấy không còn dành cho việc viết mã nữa, mà là để "thao tác kiến thức." Tôi đã đọc đi đọc lại. Những gì anh ấy làm khớp với những gì tôi đã mày mò trong Obsidian, nhưng anh ấy đã dùng một từ mà tôi không thể tìm ra: "Biên dịch." Biên dịch nguyên liệu thô thành kiến thức có cấu trúc. Obsidian Vault là kho mã nguồn; LLM là trình biên dịch. Sự tương tự này làm mọi thứ trở nên rõ ràng. Nếu bạn đã từng viết mã, bạn sẽ hiểu ngay: Kỹ thuật Phần mềm → Kỹ thuật Cơ sở Kiến thức. src/ → raw/ (nguyên liệu thô); build/ → wiki/ (mục kiến thức); logs/ → outputs/ (kho lưu trữ Q&A); Trình biên dịch → LLM; IDE → Obsidian; Lint/CI → Kiểm tra sức khỏe; Biên dịch gia tăng → chỉ xử lý các tệp thô mới/thay đổi.
Nó tóm gọn lại thành ba điều:
- Phân lớp: Nguyên liệu thô, sản phẩm đã biên dịch và đầu ra thời gian chạy được tách biệt. Bạn không trộn tệp .class và .java; cũng đừng trộn ghi chú.
- Gia tăng: Không cần xây dựng lại mọi thứ; chỉ cần biên dịch các bài viết mới hàng ngày.
- Khả năng truy xuất nguồn gốc: Mọi mục kiến thức đều có thể truy xuất nguồn gốc của nó. Nó không phải là "Tôi nghĩ tôi đã thấy điều này ở đâu đó," mà là AI nói với bạn: "Nguồn nằm trong raw/articles/2026-03/, đoạn thứ ba."
Vault của anh ấy trông như thế nào
Tôi đã áp dụng phương pháp luận của Karpathy vào Vault của chính mình. Cấu trúc thư mục trông như thế này: Trong Vault/, tôi có raw/, wiki/, outputs/ và các thư mục dành riêng cho nền tảng như x/, official_account/, xiaohongshu/. raw/ chứa tài liệu gốc (không thay đổi). wiki/ chứa các sản phẩm đã biên dịch do LLM duy trì (chỉ mục, khái niệm, tóm tắt). outputs/ chứa đầu ra thời gian chạy. Thành phẩm dành cho người đọc; wiki dành cho bản thân tôi—đừng trộn lẫn chúng. Việc thu thập có ba đầu vào: Web Clipper cho các bài viết (buộc phải có source_url, tác giả, v.v.); Podwise cho podcast (tự động ghi lại + tóm tắt AI); cắt thủ công cho các tweet X. Bước này rất quan trọng: cắt mà không có siêu dữ liệu là vô ích.
Biên dịch là chìa khóa. Sau khi thu thập 5-10 tệp thô, hãy thực hiện "biên dịch" lần đầu tiên. Để Claude đọc raw/articles/, tạo tóm tắt, trích xuất khái niệm và cập nhật chỉ mục. Chất lượng được đảm bảo bởi CLAUDE.md, chứa các thông số kỹ thuật biên dịch: mẫu tóm tắt, trường khái niệm, quy tắc đặt tên. Lần đầu tiên có thể mất một giờ, nhưng các bản cập nhật gia tăng rất nhanh.
Đầu ra AI thành tệp: thiết kế xuất sắc nhất
Trong phương pháp luận của Karpathy, có một thiết kế mà tôi thấy đặc biệt thông minh: lưu đầu ra AI dưới dạng tệp. Trước đây, tôi hỏi AI một câu hỏi, nhận được câu trả lời và đóng nó lại. Lần sau, tôi lại hỏi. Các câu trả lời bị mắc kẹt trong lịch sử trò chuyện, điều này vô ích. Bây giờ, mọi truy vấn phức tạp đến cơ sở kiến thức đều được lưu dưới dạng tệp Markdown trong AI outputs/, bao gồm câu hỏi, thời gian, nguồn, kết luận và những điều chưa chắc chắn. Sau ba tháng, tôi có hàng tá tệp như vậy—chúng tự chúng là các mục kiến thức vì chúng chứa quá trình suy luận. Mỗi lần bạn trò chuyện với AI, cơ sở kiến thức sẽ phát triển. Tôi buộc AI chỉ xuất ra AI outputs/ để nội dung do nó tạo ra không trộn lẫn với suy nghĩ của riêng tôi. Hầu hết mọi người bỏ lỡ bước này.
Cơ sở kiến thức có nợ kỹ thuật và cần kiểm tra sức khỏe
Karpathy đề xuất Kiểm tra Sức khỏe thường xuyên cho ba điều: tính nhất quán, tính đầy đủ và các đảo cô lập. Tính nhất quán: Có định nghĩa mâu thuẫn nào trong wiki/concepts/ không? Tính đầy đủ: Mục nào thiếu định nghĩa hoặc nguồn? Các đảo cô lập: Ghi chú nào có ít hơn 2 liên kết đến/đi? Báo cáo được lưu vào outputs/health/ hàng tuần. Sau một vài tuần, cảm giác lớn nhất là: khi tôi tìm thấy một ghi chú, tôi dám sử dụng nó trực tiếp. Tôi không còn phải tự hỏi liệu nó có đáng tin cậy hay không.
Đừng xây dựng RAG ngay lập tức
Điều này phải được nói ra vì có quá nhiều người đi đường vòng ở đây. Khi nhắc đến "AI + Ghi chú," mọi người nghĩ ngay đến RAG: chọn mô hình embedding, thiết lập cơ sở dữ liệu vector, tinh chỉnh chiến lược chunking. Họ dành một tháng cho kiến trúc trong khi thư viện chỉ có 20 bài viết. Karpathy khuyên: khi thư viện còn nhỏ (ví dụ: 100 bài viết), việc duy trì một vài tệp chỉ mục là đủ. Để LLM đọc chỉ mục để định vị, sau đó đọc trực tiếp nội dung—đơn giản, đáng tin cậy, không tốn thêm chi phí. Khi bạn có 10.000 ghi chú và không thể tìm thấy thứ mình cần, lúc đó hãy cân nhắc RAG. Quy trình trước, cơ sở hạ tầng sau.
Câu cuối cùng của Karpathy là:
Những thứ này hiện tại trông giống một đống script tạm bợ, nhưng có dư địa để tạo ra một sản phẩm mới tuyệt vời.
Nó làm tôi nhớ đến kiểm soát phiên bản trước năm 2006—svn, cvs, dòng lệnh git chỉ được lập trình viên sử dụng. Sau đó ai đó đã tạo ra GitHub, và sự cộng tác đã thay đổi. Cơ sở kiến thức cá nhân có thể đang ở một bước ngoặt tương tự.
Phản hồi của Kepano: trường hợp cộng sinh người-AI đáng suy ngẫm nhất
Sau đó, CEO của Obsidian là Kepano đã trả lời, và những lời của anh ấy khiến tôi phải suy nghĩ sâu sắc.
Giữ vault cá nhân của bạn sạch sẽ và tạo một vault lộn xộn cho các agent của bạn.
Chỉ một câu đó thôi. Anh ấy thích vault cá nhân của mình có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao với các nguồn đã biết. Thứ hai, anh ấy tin vào việc tách biệt sáng tạo cá nhân khỏi sáng tạo của agent để ngăn chặn việc "làm ô nhiễm" vault chính của bạn bằng những ý tưởng không thể truy xuất nguồn gốc. Thứ ba, nếu bạn trộn lẫn chúng quá nhiều, Obsidian không còn là đại diện cho "suy nghĩ của bạn" nữa. Tìm kiếm, backlinks và đồ thị sẽ không còn nói về kiến thức của bạn, mà là sự pha trộn giữa bạn và AI. Tại thời điểm đó, chúng ta không thể biết đó là cơ sở kiến thức của AI hay của chính bạn. Thứ tư, chỉ khi một quy trình làm việc của agent tạo ra thứ gì đó thực sự hữu ích thì mới nên đưa nó vào vault chính, và ngay cả khi đó, hãy đặt nó trong một thư mục clippings.
Kết hợp lại, những điểm này đặt ra một câu hỏi sắc bén: Nếu cơ sở kiến thức của bạn đầy những thứ do AI viết, liệu nó có còn là cơ sở kiến thức "của bạn" không? Điều này đã đánh trúng tôi vì trong 6 năm qua, tôi đã đi đúng cái đường vòng đó.
Khi AI đến, tôi suýt mắc lại sai lầm tương tự
Khi Claude Code có thể thao tác trực tiếp với Obsidian, khi plugin Claudian cho phép tôi trò chuyện với AI trong thanh bên, khi các quy trình làm việc Skills và MCP có mặt ở khắp mọi nơi—tôi lại hào hứng. Tôi đã cài Claudian, để AI sắp xếp ghi chú, tìm các liên kết ẩn, sửa đường dẫn và tạo MOC. Nó làm trong 3 phút những việc tôi mất 30 phút. Nhưng một ngày nọ, tôi dừng lại. Tôi nhìn vào các bản tóm tắt và cấu trúc mà AI đã viết cho tôi và nhận ra: Tôi không nhận ra chúng. Chúng gọn gàng và chuyên nghiệp, nhưng chúng không phát triển từ bộ não của tôi. Nó giống như chép bài tập về nhà—việc đã hoàn thành, nhưng tôi có học được gì không? Đó là lúc tôi hiểu Kepano: nếu trộn lẫn quá nhiều, Obsidian không còn là "suy nghĩ của bạn" nữa.
Tôi đã viết trong flomo: "Đừng chỉ đặt câu trả lời của AI vào; đừng lo lắng vì những kỹ năng ClaudeCode+Obsidian ngầu. Về bản chất, 'hiệu quả' này là thuê ngoài tư duy của bạn."
Hai cơ sở kiến thức, hai triết lý
Karpathy và Kepano đại diện cho hai triết lý. Triết lý của Karpathy là ưu tiên hiệu quả: để AI làm chủ kiến thức; bạn chỉ cần cung cấp dữ liệu và tập trung vào việc đặt câu hỏi và ra quyết định. Đây là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho nghiên cứu. Triết lý của Kepano là ưu tiên tư duy: cơ sở kiến thức của bạn là tấm gương phản chiếu suy nghĩ của bạn; mọi nội dung nên có nguồn gốc có thể truy xuất. AI có thể giúp đỡ, nhưng sản phẩm phải được cách ly; chỉ những gì bạn đã sàng lọc mới vào vault chính. Những điều này không mâu thuẫn, nhưng chúng đại diện cho các mục tiêu khác nhau. Một là về xử lý luồng thông tin; cái kia là về giá trị của chính quá trình tư duy. Sau 6 năm mày mò, tôi nghiêng về cái sau.
Đừng thuê ngoài tư duy
Tôi có một ghi chú trong flomo: "flomo là 'trạm thu thập' hay 'hồ dữ liệu' của tôi. ... Tôi nén tất cả thông tin thành văn bản bằng tay. Trong thời đại này, điều đó có vẻ 'ngu ngốc,' nhưng đó là cách tôi thực hành nguyên tắc 'không thuê ngoài tư duy.'" Đúng vậy, AI có thể làm nhanh hơn và tốt hơn. Nhưng khi bạn nén các điểm chính của một video thành một câu bằng chính lời của mình, sự nén đó chính là tư duy. Khi bạn gắn thẻ hoặc liên kết một ghi chú, bạn đang rèn luyện khuôn khổ nhận thức của mình. Nếu bạn giao việc này cho AI, bạn tiết kiệm thời gian nhưng mất đi tư duy. Tôi đã viết: "Tiêu chuẩn của quản lý kiến thức thành công không phải là bạn có bao nhiêu ghi chú, mà là liệu chúng có giúp bạn suy nghĩ và hành động tốt hơn hay không." Bởi vì tôi đã tự gõ những từ đó, chúng nằm trong bộ não của tôi. Nếu AI tóm tắt chúng, tôi sẽ quên ngay sau một cái liếc mắt.
Evergreen Notes: điểm neo tôi tìm thấy sau 6 năm
Tôi đã tìm thấy một điểm neo: Ghi chú Thường xanh (Evergreen Notes). Khái niệm này được Andy Matuschak đề xuất vào năm 2020. Bản gốc tại đây. Ý tưởng cốt lõi rất đơn giản: mỗi ghi chú nên mang tính khái niệm (một ý tưởng), tính nguyên tử (một thứ), và được tổ chức bằng các liên kết thay vì thẻ tag. Cho phép bản nháp dở dang, nhưng hãy tiếp tục viết và liên kết. Tôi đặt ra ba tiêu chuẩn: "1. Phải có tiêu đề in đậm; 2. Phải giải thích rõ một điều; 3. Phải có liên kết." Không cần 47 plugin hay theme cầu kỳ. Tôi thậm chí đã bật Chế độ An toàn và cài đặt 0 plugin bên thứ ba. "Viết, suy nghĩ, xuất bản—hãy dùng cách đơn giản nhất với phần mềm mạnh mẽ nhất để làm điều quan trọng nhất. Đây là 'dùng công cụ nặng một cách nhẹ nhàng'." Nếu bộ não thứ hai là một kho tiền, thì ghi chú thường xanh là tiền mặt, và tiêu chuẩn để viết chúng là máy in tiền. Giá trị kho kiến thức của bạn phụ thuộc vào tiêu chuẩn "máy in tiền" của bạn. Đây là một kỹ năng cơ bản mà AI không thể thay thế.
AI không vô dụng, nhưng thứ tự ưu tiên mới quan trọng
"Không ủy thác tư duy" không có nghĩa là từ chối AI. Giải pháp của Karpathy là tối ưu cho các tình huống cụ thể như đọc hiểu 100 bài báo. Tôi cũng dùng AI. Tôi đã ghi lại: "AI chỉ giúp được những ai có thể phân biệt nội dung tốt với nội dung xấu—hãy xây dựng khung nhận thức cơ bản trước, sau đó dùng AI để giúp xây dựng nội dung." Khả năng phán đoán là số nhân. Nếu bạn không biết một hiểu biết sâu sắc có giá trị trông như thế nào, bạn không thể xác minh đầu ra của AI. Cách tiếp cận hiện tại của tôi là sự tách biệt: kho Obsidian chính của tôi chỉ chứa các ghi chú thường xanh của riêng tôi—mỗi chữ là của tôi, mỗi liên kết là thủ công. AI có không gian làm việc riêng. Chỉ khi AI tạo ra một hiểu biết mà tôi thực sự đồng ý, tôi mới viết lại nó bằng lời của mình vào kho chính. Hành động viết lại chính là hành động nội hóa.
File over App (Ưu tiên Tập tin hơn Ứng dụng)
Một khái niệm cốt lõi khác của Kepano là "File over App." Tôi nhận ra điều này khi flomo từng bị sập một lần—tôi đã hoảng loạn vì hàng ngàn ghi chú ở đó. Sau đó, Feishu, ChatGPT, và Claude đều có lúc ngừng hoạt động. Tôi nhận ra: "Tất cả phần mềm đều là tạm thời, nhưng tập tin thì khác—bạn cần kiểm soát khả năng truy cập vào các tập tin của mình." Đây là lý do Karpathy chọn Obsidian: dữ liệu là các tệp .md cục bộ, độc lập với dịch vụ đám mây. Kiến thức của bạn nên nằm trên ổ cứng của bạn ở định dạng mà bạn luôn có thể mở được. Điều này rất quan trọng trong kỷ nguyên AI vì các công cụ phát triển nhanh, nhưng các tệp .md thì không. Markdown đã là một định dạng phổ quát trong 22 năm. "AI và phần mềm càng mạnh mẽ, bạn càng cần một tư duy tối giản." Công cụ thay đổi, nhưng tập tin và tư duy của bạn vẫn còn đó.
Các thực hành AI + Obsidian trong bookmark của tôi
Tôi có một đống nội dung thực tế về việc triển khai LLM Wiki. "Tạm biệt Sắp xếp Thủ công: Cách Xây dựng Kho Kiến thức Cá nhân do AI Điều khiển" của Jin Chenma Bản gốc tóm tắt nó thành năm nhiệm vụ: tổng hợp liên tục, liên kết chéo tài liệu, hồi lưu Q&A, củng cố mạng lưới, và kiểm tra sức khỏe. Nó biến kho kiến thức của bạn từ chết thành sống. Nó cung cấp các prompt cho Codex hoặc Claude Code để khởi tạo cấu trúc. Thư mục: raw/ (kho chứa), wiki/ (giá sách), outputs/ (bàn làm việc). Quy tắc: không xây dựng RAG trước, không lưu nội dung thiếu nguồn, không trộn lẫn raw và wiki, không để AI ghi đè lên bản gốc, không để Q&A trong lịch sử trò chuyện.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" Bản gốc thảo luận về Hermes Agent, có một vòng lặp học tập. Nó có một kỹ năng llm-wiki: bạn nói "ghi cái này vào kho kiến thức," và nó trích xuất các thực thể, tạo tập tin, và thêm liên kết. Quan trọng là, nó chỉ hành động khi bạn yêu cầu rõ ràng, vì vậy kho của bạn không bị ô nhiễm bởi các cuộc trò chuyện ngẫu nhiên.
"Xây dựng Kho Kiến thức Cá nhân Tự Phát triển với Codex + Obsidian" của Cang He Bản gốc sử dụng ba lớp: Raw (bằng chứng), Wiki (hiểu biết), và Schema (quy tắc). Nó cung cấp 10 quy tắc cho AGENTS.md, như "tìm kiếm các trang hiện có trước khi xử lý dữ liệu mới." Nó cũng đề cập đến WeSight, tích hợp các bước này vào Obsidian. Nó lưu ý rằng "tự phát triển" không có nghĩa là hoàn toàn tự động; phán đoán vẫn là của con người.
Cuối cùng, "Đây là Chúa tể của việc Tạo nội dung Obsidian!" Bản gốc giới thiệu Ailu, một siêu trợ lý bên trong Obsidian cho việc ghi nhớ, sáng tạo, và xuất bản lên các nền tảng như WeChat và X. Nó cho thấy giới hạn trên của các plugin Obsidian.
Obsidian có đáng để đầu tư công sức không?
Câu trả lời của tôi: Có, nhưng đừng tập trung vào "công sức" mày mò. Obsidian là một trong những công cụ kỹ thuật số tốt nhất cho Zettelkasten và Ghi chú Thường xanh. Kho lưu trữ Markdown cục bộ của nó là lý tưởng cho việc duy trì lâu dài. Nhưng nó có điểm yếu: khả năng cộng tác kém, đường cong học tập dốc, và trải nghiệm di động trung bình. Tùy chỉnh quá mức là một cái bẫy. Thái độ hiện tại của tôi: dùng công cụ nặng một cách nhẹ nhàng. Hãy dùng cách đơn giản nhất để làm điều quan trọng nhất.
Lời can ngăn: Ai không nên dùng Obsidian
Nếu bạn muốn phần mềm mở ra và viết ngay, không cần ngưỡng, Obsidian có thể không dành cho bạn. Đường cong học tập của nó rất dốc. PCMag nói nó dành cho "người dùng cao cấp không cần tính năng cộng tác." Nếu bạn cần cộng tác nhóm theo thời gian thực, đừng dùng nó; Notion tốt hơn. Nếu bạn chỉ muốn ghi lại những suy nghĩ rời rạc, flomo tốt hơn. Obsidian là điểm đến cuối cùng cho các ghi chú thường xanh—những thứ được trau chuốt qua quá trình thu thập và suy nghĩ. Nếu bạn không có ý định xuất bản, đừng bận tâm. Và nếu bạn là người cầu toàn muốn có cấu trúc thư mục hoàn hảo trước khi viết, Obsidian sẽ khiến bạn phát điên. Hãy viết trước, sắp xếp sau.
Đối thủ cạnh tranh: một lời công bằng
Notion mạnh về bảng biểu, cộng tác, và template, nhưng dữ liệu chỉ trên đám mây có thể là nút thắt cổ chai. Logseq thì gần giống nhưng tốt hơn cho các mảnh vỡ; Obsidian tốt hơn cho văn bản dài và cấu trúc. Roam Research thì đắt và dựa trên đám mây. flomo là trạm thu thập tốt nhất nhưng nó là một hồ dữ liệu, không phải kho kiến thức. Không có công cụ hoàn hảo, chỉ có quy trình làm việc phù hợp. (Obsidian là ngôi nhà cuối cùng cho các ghi chú thường xanh; đó là vị trí không thể thay thế của nó.)
Quay lại câu hỏi ban đầu
Khi AI có thể tổ chức mọi thứ, bạn có còn cần phải suy nghĩ không? Câu trả lời của tôi: Bạn cần nó hơn bao giờ hết. Khi chi phí thông tin và tổ chức tiến gần đến con số không, khả năng phán đoán trở thành nguồn lực khan hiếm. Biết nên giữ gì, điều gì là sâu sắc, và tìm ra những kết nối ẩn giấu—những điều này đến từ việc viết và suy nghĩ hàng ngày. AI có thể tìm thấy các ghi chú, nhưng khoảnh khắc "Aha!", tia sáng của hiểu biết, chỉ có thể bùng cháy trong các tế bào thần kinh của chính bạn. "Bộ não thứ hai của bạn không phải là một nhà kho, nó là một căn bếp." Nhà kho chỉ chứa đồ; căn bếp tạo ra món ăn. Và người đứng trong căn bếp đó phải là bạn.
Suy nghĩ cuối cùng
Tôi nhận thấy rằng trong số nội dung Obsidian tôi đã sưu tầm, các hướng dẫn và thực hành AI mỗi loại chiếm một phần ba, và phần còn lại là những lời cảnh báo "đừng mày mò nữa." Sự đồng thuận đang hình thành: công cụ là phương tiện, tư duy là mục đích. Giá trị của Obsidian phụ thuộc vào việc bạn có để lại thứ gì đó thực sự của riêng mình hay không. Tôi đang chuẩn bị phát hành kho Obsidian hiện tại của mình, bao gồm plugin, theme, và Agent prompts. Tôi sẽ thử nghiệm nó trong nhóm người hâm mộ trước. Tôi tò mò: có bao nhiêu ghi chú trong Obsidian của bạn? Bao nhiêu cái bạn tự viết? Đồ thị của bạn trông như thế nào? Hẹn gặp lại ở phần bình luận.
Tôi là Jackywine, nhà sáng tạo AI, nhà thiết kế sản phẩm, và VIP Obsidian. Tôi tập trung vào AIGC, sản phẩm Agent, và xây dựng thương hiệu cá nhân trong kỷ nguyên AI.
Nguồn: Hướng dẫn Obsidian 2026, Hướng dẫn Obsidian cho Người mới bắt đầu, Tweet về Kho Kiến thức LLM của Karpathy, Andy Matuschak: Ghi chú Thường xanh, Obsidian Chính thức, Bài đánh giá của PCMag.
