Day 2：开始指挥 Agent 干活

安装完成后，先不要急着自己整理目录、自己写一堆笔记、自己研究怎么搭系统。

第二天的目标很明确：开始通过指挥 AI，让 AI 围绕你的目标优化工作区，并跑出第一个可见结果。

今天要完成 4 件事：

1. 搞清楚这个工作区里的文件夹和文件，分别扮演什么角色
2. 告诉 Agent 你是谁、你做什么、你希望它怎么帮你
3. 让 Agent 先根据你的目标，帮你优化工作区的文件夹结构
4. 让 Agent 先帮你跑通一个闭环，产出第一个结果

你的工作区不是一个普通笔记库，而是一个写给 Agent 看的私人信息库。

认识界面

打开 Obsidian 后，默认工作区大致分成三块：

• 左边：文件和目录
• 中间：笔记编辑区
• 右边：Claudian / Agent 聊天区

你可以先打开 CLAUDE.md，把里面的占位信息改成自己的真实信息：

• 你的名字
• 你的业务
• 你的目标
• 你希望 Agent 遵守的工作方式

这些内容会成为 Agent 的长期背景。下一轮对话时，它会更清楚你是谁、你在做什么、你希望它如何帮你。

四种角色

工作区里的文件夹和笔记看似很多，但其实可以分为4类。

原始材料类（Raw）

RAW 回答“发生过什么”，当时的思考、录音、事实是什么。

常见的原始材料包括：

• 每日记录
• 会议纪要
• 客户聊天
• 语音转文字
• 灵感和想法
• 公众号、小红书、抖音等摘录
• 旧方案、旧教案、旧交付

原始材料主要由我们人类整理。每一篇原始材料整理后应该放在各自的位置。不要去改动它。

当前状态类（State）

当前状态类的文件夹，回答“现在是什么情况”。

它可能是：

• 项目现在卡在哪里
• 客户现在跟进到什么阶段
• 某个知识主题目前有什么结论
• 内容选题目前有哪些素材
• 产品、成交、商业模式的最新状态

“当前状态” 应该由 Agent 读取 “原始材料” 后更新。人类不要长期手动维护所有状态，否则很快会累。

本次产出：Artifact

Artifact 是某次任务要交付的成品。

例如：

• 今日行动清单
• 客户跟进建议
• 成交复盘
• 文章初稿
• 小红书文案
• 短视频脚本
• 交付方案
• 教案
• SOP
• 知识综述

Artifact 由 Agent 读取 “原始材料” 和 “最新状态” 后生成。旧交付不要被覆盖，新的产出优先新建文件。

System：系统规则

System 是给人和 Agent 的工作规则。

例如：

• CLAUDE.md
• README.md
• .claude/skills/
• 系统/模板/
• 系统/说明/
• 系统/AgentSpecs/

System 的内容约定了 Agent 如何理解你的工作区、每个目录的用途、哪些操作是禁止的，工作产出的主要流程是什么。

人和 Agent 怎么分工

最重要的一句话：

人负责留下原始材料，Agent 负责把原始材料加工成当前状态和本次产出。

也就是说：

• 你把会议、想法、客户沟通、摘录、语音记录放进来
• Agent 判断哪些是 RAW（原始材料），哪些 State（最新状态） 需要更新
• Agent 生成行动清单、知识索引、内容初稿或交付方案
• 你检查、补充、决定下一步

这是一种出现在2025年底、2026年初的新型的交互方式，它能让你节省大量整理信息的时间。

今天最重要的动作

根据你的目标，改造这个毛坯工作区。增加你觉得缺失的文件夹分类，创建新的模板等等，但是，不要自己去整理，而是“先让 Agent 诊断，再让 Agent 动手”。

也就是说，今天你的身份不是执行者，而是指挥者。

第一步应该让它诊断你的仓库。

把下面这段发给右侧 Agent：

你是一个 Obsidian LLM Workspace Architect。你的任务是把我的 Obsidian 仓库改造成一个适合 LLM 长期协作的工作区。

请先诊断，不要立刻大规模修改文件。你的工作目标不是把仓库整理得很漂亮，而是让我尽快拥有一个能出活的 LLM 工作流。

请扫描仓库结构，判断我的主模式更接近 LLM-GTD、LLM 知识库，还是 LLM 内容创作。然后按 RAW / State / Artifact / System 说明现有目录分别适合承担什么角色。

请输出《仓库诊断报告》和《最小改造方案》。在我说“确认执行”之前，不要移动、删除、重命名大量文件，也不要覆盖我的原始笔记。

拿到诊断报告后，不要贪多，只选一个闭环跑通。今天最重要的是先让 Agent 真正替你完成一次工作。

如果你后面遇到“Agent 不听话”“明明写过它却读不到”“我一直在替 Agent 擦屁股”这类问题，不要先怀疑自己不会用。新版工作区里已经预装了 agent-doctor skill，可以直接对 Agent 说：

请使用 agent-doctor，帮我诊断为什么这个 Agent 最近总是跑偏或不按要求执行。

它会按症状逐步追问，把问题归到表达不清、知识不可达、分工不对或系统过载，再给对应修复方案。

三个闭环

根据你你使用AI的目标，我们设想你大概总共希望AI在这三种领域帮助到你：

行动闭环

适合项目、客户、跟进、待办很多的人。 把如下Prompt发送给Agent：

帮我做行动闭环：扫描最近 7 天的每日记录、会议纪要、客户沟通和项目相关材料，判断哪些是本次任务的原始材料，哪些当前状态需要更新。请提炼今天最重要的 1-3 件事、客户跟进事项、等待他人的事项和项目风险。先列出你会读取和修改哪些文件，等我确认后再执行。

目标结果：一份今天可以执行的 Agenda。

知识闭环

适合摘录、阅读笔记、研究资料很多的人。把如下Prompt发送给Agent：

帮我做知识闭环：把我的摘录、课程笔记、飞书文档、会议总结和案例材料当作本次任务的原始材料，不要覆盖原文。请提炼主题、概念、框架和当前结论，建立或更新知识索引、主题页和更新记录，并告诉我哪些主题最值得继续补资料。

目标结果：一个主题知识索引。

内容/交付闭环

适合要写文章、课程、方案、文案、交付物的人。把如下Prompt发送给Agent：

帮我做内容/交付闭环：从我的客户沟通、旧交付方案、摘录、对标文案和行业材料里提炼可复用素材，生成 10 个选题或交付方向，选出最适合今天推进的 1 个，并产出一版内容 Brief 和初稿。请标注每个观点来自哪些材料。

目标结果：一组选题和一版初稿。

今天完成什么

完成这三件事就够了：

1. 修改 CLAUDE.md，写上你的名字、业务和目标。
2. 让 Agent 做一次仓库诊断。
3. 从行动闭环、知识闭环、内容/交付闭环里选一个，看看Agent帮你优化后的工作区是什么样子。

不用追求仓库一开始就很完美。Day 2 完成后，你应该能体会到：

• 你已经开始用目标（而不是具体任务）来指挥 Agent
• Agent 围绕你的目标开始整理和产出
• 你明显感觉到：与其自己整理文件夹和写作，不如让 Agent 干活，你来指挥，这是全新的工作方式