深度知识工作者：用5个Markdown文件搭建AI追问系统，让每个想法都经过检验

深度知识工作者：用5个Markdown文件搭建AI追问系统，让每个想法都经过检验

项目简介

本文分享如何用Obsidian + Claude Code，通过5个Markdown Skills文件构建一套个人深思引擎。系统核心是让AI成为思维磨刀石，通过捕获、追问、冲突检测、判断结晶与周回顾五个环节，强迫用户深入思考、检验观点。无需数据库、插件或复杂配置，所有数据存于纯Markdown文件，确保长期可访问与完全所有权。最终目标是让用户半年内产出5个经过反复检验的核心判断。

你将获得

• 一套用5个Markdown文件构建的AI追问系统
• 捕获、追问、冲突检测、结晶、周回顾的完整流程
• CLAUDE.md配置文件及三层追问问题库
• 想法与判断分离的知识管理文件夹结构
• 可复用的Skills源代码及模板文件
• 降低认知摩擦、提升原创判断能力的实操方法

合适人群

• 信息摄入量大但原创判断少的知识工作者
• 使用Obsidian但缺乏深度思考流程的用户
• 想用AI追问而非代答的思考者
• 厌倦复杂知识管理系统、追求极简的人
• 希望半年内积累可依赖核心判断的决策者

学习准备与建议

• 先通读CLAUDE.md配置，理解系统核心规则
• 从Capture Skill开始，降低捕获摩擦
• 按顺序学习Think→Clash→Crystallize→Review
• 每周至少执行一次周回顾，观察思维进化
• 避免添加额外依赖，保持纯Markdown文件

项目关键步骤

1. 创建Obsidian Vault并设置CLAUDE.md配置文件
2. 建立inbox/thoughts/judgments/weekly文件夹
3. 编写Capture Skill捕获新想法并存入inbox
4. 使用Think Skill进行三层苏格拉底式追问
5. 通过Clash Skill检测想法间的潜在矛盾
6. 用Crystallize Skill将成熟想法固化为判断档案
7. 每周执行Review Skill生成思维快照
8. 定期回顾判断档案，更新边界条件与置信度

所需工具

• Obsidian
• Claude Code
• Markdown