คู่มือฉบับสมบูรณ์: สร้าง Second Brain ด้วย Claude Code และ Obsidian ตั้งแต่เริ่มต้น

“ฉันใช้ AI ได้เต็มประสิทธิภาพจริงๆ หรือ?”

“ทำไม AI ที่คนอื่นใช้ถึงมีประสิทธิภาพแตกต่างจากของฉันนัก?”

“ฉันเบื่อที่จะต้องป้อนข้อมูลพื้นฐานเดิมทุกครั้งที่ใช้ AI...”

นี่คือความหงุดหงิดใจที่หลายคนพบเจอ วันนี้เราจะมาแก้ปัญหาพวกนี้กัน

สาเหตุที่ AI ทำงานไม่ตรงตามที่คุณต้องการนั้นไม่ใช่เรื่องของความฉลาดของ AI แต่เป็นเพราะคุณยังไม่ได้ออกแบบ "ความทรงจำ" ของมัน

คุณเคยเจอเหตุการณ์แบบนี้ตอนใช้ Claude Code หรือไม่?

• ต้องอธิบายงานหรือความสนใจของคุณให้ AI ฟังทุกครั้ง
• บุ๊กมาร์กเต็มไปหมด แต่หาบทความที่เซฟไว้เมื่อเดือนก่อนไม่เจอ
• คนอื่นใช้ Claude โมเดลเดียวกันแต่ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
• คุณภาพของผลลัพธ์ไม่สม่ำเสมอแม้จะพยายามเขียน prompt อย่างดีแล้ว

เมื่ออ่านบทความนี้จนจบ คุณจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงวิธีการสร้าง "สมองที่สอง" โดยใช้ Claude Code × Obsidian ตั้งแต่แนวคิดเบื้องหลังไปจนถึงขั้นตอนการตั้งค่าเฉพาะ และพร้อมที่จะเริ่มต้นจากศูนย์ได้ตั้งแต่วันนี้

การผสมผสานระหว่าง Claude Code × Obsidian กำลังเป็นที่ฮอตฮิตอย่างมากในตอนนี้ แม้จะมีการใช้งานมาระยะหนึ่งแล้ว แต่กระแสในต่างประเทศกำลังมาแรงเป็นพิเศษ

ตัวอย่างเช่น ข้อเสนอจาก Andrej Karpathy อดีตสมาชิกผู้ก่อตั้ง OpenAI ได้จุดประกายให้ Steph Ango ซีอีโอของ Obsidian ปล่อยทักษะการผสานรวม AI ออกมาด้วยตัวเอง บุคคลสำคัญในอุตสาหกรรมต่างก็เคลื่อนไหวตามกัน

บทความที่เกี่ยวข้องในต่างประเทศมียอดเข้าชมหลายล้านครั้ง ยอดเข้าชมรวมกว่า 12 ล้านครั้ง และมีบุ๊กมาร์กกว่า 80,000 รายการ

บทความก่อนหน้าของฉันที่สรุปการเปรียบเทียบเหล่านี้ได้รับบุ๊กมาร์กจากผู้คนกว่า 500 คนตอนที่ฉันมีผู้ติดตามแค่ 10 คน ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าสิ่งนี้มีประโยชน์แค่ไหน

UT ClaudeCode Research Institute

@ClaudeCode_UT

·

21 เม.ย.

บทความ

[คลังข้อมูลฉบับสมบูรณ์] อธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับวิธีเชื่อมต่อ ClaudeCode กับสมองที่สองของคุณ

“AI agent ไม่ทำงานตามที่ฉันคาดหวัง... !💢”

“AI ไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง... !😎”

นี่ไม่ใช่ความผิดของ AI แต่อยู่ที่วิธีการใช้งานของคุณ...

3 47 425 150K

ก่อนที่เราจะเริ่ม ฉันมีคำขอสองข้อ:

1. บันทึกบทความนี้และจัดเวลา 20 นาทีในสัปดาห์นี้เพื่ออ่าน
2. แชร์ให้กับคนที่คุณรู้จักที่สนใจเรื่อง AI

ยิ่งไปกว่านั้น ฉันอยากให้คุณลองทำจริงๆ แค่บอก Claude Code ว่า "อ่านบทความนี้และดำเนินการตามนั้น" ก็พอ

ในยุค AI มีความแตกต่างถึง 100 เท่าระหว่างคนที่บันทึกแล้วลืม กับคนที่ก้าวพิเศษนี้

ฉันจะแจกแจงข้อมูลเชิงลึกจากต่างประเทศเหล่านี้ พร้อมกับเคล็ดลับที่ฉันค้นพบจากการใช้งานของตัวเอง เพื่อให้แม้แต่มือใหม่ก็สามารถเริ่มต้นจากศูนย์ได้!

บทความต้นฉบับสำคัญอยู่ที่นี่:

▶︎ @defileo: Claude + Obsidian ต้องผิดกฎหมาย

▶︎ @NickSpisak_: วิธีสร้างสมองที่สองของคุณ

▶︎ @sourfraser: Claude + Obsidian = พนักงาน AI ตัวจริง

Obsidian × Claude Code ไม่ได้เป็นแค่ของ "พวกเก็ก" อีกต่อไป

ในวงการ AI ต่างประเทศ การผสมผสานหนึ่งกำลังได้รับความสนใจอย่างผิดปกติ: Obsidian × Claude Code

บทความที่รวมสองสิ่งนี้เข้าด้วยกันกำลังทำลายสถิติยอดเข้าชมหลายล้านครั้ง บทความหลักหกบทความมียอดเข้าชมรวม 12.4 ล้านครั้งและบุ๊กมาร์กกว่า 80,000 รายการ

ยิ่งไปกว่านั้น นี่ไม่ใช่แค่กระแสจากอินฟลูเอนเซอร์ AI ทั่วไป Steph Ango ซีอีโอของ Obsidian ได้พัฒนาทักษะการผสานรวม AI agent ด้วยตัวเองและปล่อยบน GitHub ได้รับดาวกว่า 25,000 ดวง ผู้สร้างเองกำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยมีสมมติฐานว่า "ใช้งานร่วมกับ AI"

ผลสำรวจหนึ่งชี้ให้เห็นว่า 44% ของผู้เชี่ยวชาญระบุว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดสำหรับการจัดการความรู้ Lex Fridman ก็ใช้ Obsidian เช่นกัน

ผู้ใช้ต่างประเทศคนหนึ่งกล่าวว่า: ทุกเช้าที่ฉันเปิดพีซี AI จะเริ่มทำงานต่อจากจุดที่ค้างไว้เมื่อวานโดยไม่ต้องอธิบายอะไร ฉันไม่ต้องอธิบายบริบทงานของฉันทุกครั้งอีกต่อไป

นี่กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของแรงงานทางปัญญา ไม่ใช่แค่การทดลองสำหรับพวกเก็กอีกต่อไป

คนส่วนใหญ่ใช้ AI เหมือน "พนักงานชั่วคราวที่ความจำเสื่อม"

ที่ปรึกษา AI ต่างประเทศ sourfraser พูดได้ถูกต้อง: "คนส่วนใหญ่ใช้ AI เหมือนพนักงานชั่วคราวที่ความจำเสื่อม"

ลองนึกภาพดูว่ามันจะไร้ประสิทธิภาพแค่ไหนถ้าคุณต้องอธิบายว่าคุณเป็นใคร ทำงานอะไร และต้องการอะไรทุกเช้าที่คุณไปทำงาน

ในฐานะสมาชิกของสถาบันวิจัยนี้ ฉันเคยอยู่ในสภาพนั้น... ทุกครั้งที่ใช้ Claude Code ฉันจะพิมพ์ว่า "ฉันกำลังวิจัยการประยุกต์ใช้ AI agent ในธุรกิจ และช่วงนี้ฉันสนใจ..." ตอนนี้ที่ฉันออกแบบความทรงจำของมันแล้ว คำอธิบายนี้ไม่จำเป็นอีกต่อไป AI ดำเนินงานต่อไปโดยรักษาบริบทได้อย่างเป็นธรรมชาติ

sourfraser แบ่งปันประสบการณ์นี้: "ฉันลืมไปหมดแล้วว่าเราตกลงอะไรกันในการโทร สองวันต่อมา ฉันถาม Claude Code และมันก็ดึงข้อมูลนั้นออกมาได้อย่างแม่นยำ"

แม้จะใช้ Claude โมเดลเดียวกัน ผลลัพธ์ก็เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิงตามคุณภาพของ "ความทรงจำ" ที่คุณให้

AI ที่ไม่มีความทรงจำก็แค่ "เสิร์ชเอ็นจิ้นที่มีบุคลิก" AI ที่มีความทรงจำกลายเป็นเพื่อนร่วมงานที่เข้าใจงานของคุณอย่างแท้จริง

ยุคแห่งการแข่งขันบนพื้นฐานของ "การออกแบบความทรงจำ" ไม่ใช่ประสิทธิภาพของ AI

จุดสนใจของการใช้ AI ได้เปลี่ยนไปอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา:

• 2023-2024: จะใช้เครื่องมือ AI ตัวไหน
• 2024-2025: จะเขียน prompt แบบไหน
• 2025-2026: จะใช้บริบทหรือเครื่องมืออะไร
• 2026 เป็นต้นไป: จะออกแบบและดำเนินการด้านความทรงจำอย่างไร

คนส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้น "การปรับแต่ง prompt" แต่การปรับแต่ง prompt เป็นผลแบบครั้งเดียว คุณต้องเขียน prompt ที่ดีทุกครั้ง

ในทางตรงกันข้าม "การออกแบบความทรงจำ" มีผลแบบทบต้น ยิ่งคุณให้ความทรงจำกับ AI มากเท่าไหร่ ความแม่นยำของผลลัพธ์ก็จะเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติมากขึ้นเท่านั้น

ความรู้เติบโตด้วย "ดอกเบี้ยทบต้น"

จะมีช่องว่างที่ไม่สามารถเชื่อมได้ในความทรงจำที่สะสมไว้ระหว่างคนที่เริ่มวันนี้กับคนที่เริ่มในอีกหกเดือน ยุคแห่งการแข่งขันด้าน "ประสิทธิภาพ" ของ AI จบลงแล้ว เนื่องจากเราใช้โมเดลเดียวกัน ความแตกต่างจึงอยู่ที่ "สิ่งที่คุณให้เป็นความทรงจำ"

การจัดการความรู้ต้องต่อสู้กับ "ปัญหาความยั่งยืน" มาโดยตลอด

ความพยายามในการสร้าง "สมองที่สอง" ได้เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่ามานานหลายทศวรรษ และเกือบทั้งหมดล้มเหลวด้วยเหตุผลเดียวกัน มาดูวิธีการบางอย่างกัน:

[การจัดระเบียบโฟลเดอร์]

วิธีที่ทุกคนลองเป็นอย่างแรก การบันทึกไฟล์ตามหัวข้อ คุณอาจจำชื่อไฟล์อย่าง "Project_Material_v2_Final_Fixed.pdf" ได้ มันคือนรกของการจัดการ...

เมื่อคุณมีไฟล์เกิน 100 ไฟล์ "ไฟล์นั้นอยู่ที่ไหน" กลายเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นทุกวัน

[บุ๊กมาร์ก]

บุ๊กมาร์กของเบราว์เซอร์ คุณสามารถบันทึกบทความได้ด้วยคลิกเดียว แต่ลองมองย้อนกลับไป: มีกี่บทความที่คุณบันทึกไว้แล้วกลับมาอ่านจริงๆ? การค้นหาบทความเดียวกันด้วยคีย์เวิร์ดเดียวกันในอีกหนึ่งเดือนต่อมาคือกับดักของ "ความพึงพอใจผ่านการบันทึก"

[วิธี PARA]

การจำแนกประเภทของ Tiago Forte: Projects / Areas / Resources / Archives เหมาะสำหรับงาน แต่อ่อนแอสำหรับการสะสมความรู้บริสุทธิ์ มันจัดระเบียบ "สิ่งที่ต้องทำ" แต่ไม่ได้สะสม "สิ่งที่คุณรู้"

[Zettelkasten]

คิดค้นโดยนักสังคมวิทยาชาวเยอรมัน Niklas Luhmann นำไปสู่หนังสือกว่า 70 เล่ม มันยอดเยี่ยม แต่ภาระในการบำรุงรักษาด้วยมือนั้นหนักเกินไปสำหรับคนทั่วไปที่จะทำได้อย่างต่อเนื่อง

[Evergreen Notes]

เสนอโดย Andy Matuschak มันค่อนข้างเจ๋ง แต่มีจุดอ่อนที่มักจะตกอยู่ในลัทธิความสมบูรณ์แบบได้ง่าย

defileo อธิบายรูปแบบที่ "สมองที่สอง" ตาย:

"จัดระเบียบและเริ่มต้น งานบำรุงรักษากองพะเนิน ข้ามไป คุณภาพลดลง กลับไปใช้โน้ตที่รก ลองอีกครั้งใน 6 เดือน ทำซ้ำ"

จุดอ่อนร่วมของวิธีการดั้งเดิมทั้งหมดคือ "สมมติฐานที่ว่ามนุษย์ต้องเป็นคนบำรุงรักษา"

ในปี 1945 Vannevar Bush จินตนาการถึง "Memex" อุปกรณ์ความรู้ส่วนบุคคล อุปกรณ์เพื่อแก้ปัญหาการบำรุงรักษาข้อมูล แต่แม้แต่ Bush ก็ไม่สามารถแก้ปัญหาที่ว่าใครจะเป็นคนบำรุงรักษา

แล้วก็มาถึง "LLM Wiki" ที่เสนอโดย Andrej Karpathy อดีตผู้ก่อตั้ง OpenAI และหัวหน้า AI ของ Tesla

AI รวมถึง Claude Code อ่านแหล่งที่มา สร้าง Wiki โดยอัตโนมัติ และรับช่วงการบำรุงรักษาต่อ

นี่คือคำตอบเชิงปฏิบัติครั้งแรกสำหรับปัญหาที่ยาวนานถึง 81 ปี

อันที่จริง LLM Wiki ได้รวมเอาส่วนที่ดีที่สุดทั้งหมดของวิธีการ PKM ในอดีต:

• Zettelkasten: "หนึ่งหน้าต่อหนึ่งแนวคิด + การเชื่อมต่อผ่านลิงก์ + ดัชนี"
• Evergreen Notes: "แนวคิดพัฒนาเมื่อถูกใช้งาน"
• MOC (Maps of Content): "การสร้างแผนที่ความรู้ระดับโลกด้วยดัชนี"

ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียว: มนุษย์หรือ AI เป็นคนทำ?

AI สร้างโครงสร้าง Zettelkasten โดยอัตโนมัติ พัฒนาแนวคิดเหมือน Evergreen Notes และทำให้ดัชนีทันสมัยอยู่เสมอเหมือน MOC AI ได้แก้ปัญหาพื้นฐานที่วิธีการในอดีตมักจบลงด้วย "มันดีแต่ไม่ยั่งยืน"

ทำไมถึงเลือก Obsidian

คุณอาจคิดว่า "Notion ก็ใช้จัดการความรู้ได้ดีไม่ใช่เหรอ?"

Notion มีจุดแข็งของมัน แต่ Obsidian ถูกเลือกสำหรับการทำงานร่วมกับ Claude Code ด้วยสามเหตุผล:

[Plain Text: AI สามารถอ่านและเขียนได้โดยตรง]

ไฟล์ของ Obsidian เป็น Markdown ทั้งหมด Claude Code เป็น agent ที่สามารถจัดการระบบไฟล์ได้โดยตรง ดังนั้นมันจึงสามารถอ่าน เขียน และเพิ่มลิงก์ไปยังโน้ตของ Obsidian ได้ทันที ไม่จำเป็นต้องใช้ API หรือปลั๊กอิน

Obsidian เป็นเพียงระบบของไฟล์ md ที่เชื่อมต่อกันด้วยลิงก์ โครงสร้างที่เรียบง่ายและแบนนี้มีความเข้ากันได้ดีที่สุดกับ AI

[Local: มันเร็ว]

ข้อมูลของ Obsidian ทั้งหมดอยู่ในพีซีของคุณ ไม่ต้องรอการซิงค์คลาวด์ ข้อมูลจะไม่หายไปหากบริการยุติ ความเร็วที่ Claude Code อ่านและเขียนไฟล์ในเครื่องนั้นเร็วที่สุด

[เครื่องมือที่วิวัฒนาการโดยคำนึงถึง AI]

เมื่อไม่นานมานี้ Steph Ango ซีอีโอของ Obsidian ได้พัฒนาทักษะการผสานรวม AI agent และปล่อยบน GitHub (ดาว 25,000+ ดวง) ผู้สร้างกำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยมีสมมติฐานการใช้งาน AI

หมายเหตุเสริม จุดแข็งของ Obsidian อยู่ที่ความเรียบง่าย ดังนั้นระวังอย่าให้การเพิ่มปลั๊กอินกลายเป็นเป้าหมายในตัวมันเอง นั่นคือกับดักของการมีจุดมุ่งหมายในตัวเอง

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันสนับสนุน Obsidian แต่เมื่อพิจารณาถึงความเบาในการใช้งาน วิธีการอื่นๆ ก็มีประสิทธิภาพเช่นกัน ฉันจะแนะนำพวกเขาด้านล่าง

มีมากกว่าหนึ่งวิธีในการให้ความทรงจำกับ AI

ปัจจุบันมีสามแนวทางหลักในการให้ความทรงจำกับ AI พวกมันเป็นอิสระต่อกันและใช้ตามวัตถุประสงค์

① วิธี LLM Wiki (Obsidian × Claude Code)

วิธีการที่เสนอโดย Karpathy และอธิบายในบทความนี้ ใส่วัตถุดิบลงใน Obsidian vault แล้ว Claude Code จะจัดโครงสร้างเป็น Wiki โดยอัตโนมัติ Wiki จะเติบโตขึ้นเมื่อคุณใช้งาน เพิ่มความแม่นยำ วิธีนี้มีผลทบต้นทางความรู้ที่แข็งแกร่งที่สุด

อย่างไรก็ตาม การใช้โทเคนอาจสูง เมื่อแหล่งที่มาสะสมมากขึ้น ต้นทุนต่อคำถามก็สูงขึ้น ดังนั้นจึงสำคัญที่จะใช้ด้วยความเข้าใจเรื่องต้นทุน เหมาะสำหรับการติดตามหัวข้อในระยะยาว นักวิจัย หรือผู้เชี่ยวชาญ

② วิธี NotebookLM (Google)

แนวทางที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง คุณสามารถถามคำถามได้ทันทีหลังจากอัปโหลดแหล่งที่มาไปยัง NotebookLM ของ Google มันง่ายอย่างเหลือเชื่อ

อย่างไรก็ตาม ความรู้ไม่ได้สะสม เป็นแบบใช้แล้วทิ้งสำหรับแต่ละโปรเจกต์ เหมาะสำหรับ "ฉันต้องการถามเกี่ยวกับเนื้อหานี้ตอนนี้" แต่ไม่ได้สร้างการทบต้นความรู้ในระยะยาว มันไม่ใช่คู่แข่งของ Obsidian × Claude Code; กรณีการใช้งานแตกต่างกัน

③ วิธี Skills / CLAUDE.md (Claude Code เพียงอย่างเดียว)

วิธีการเขียนบริบททางธุรกิจใน CLAUDE.md ของ Claude Code มันอยู่ในโฟลเดอร์โปรเจกต์โดยไม่ต้องใช้ Obsidian คุณสามารถกำหนด "วิธีที่คุณต้องการให้ AI ปฏิบัติตัว" เป็นวิธีการที่ใกล้เคียงที่สุดกับการ "ใช้" มากกว่าแค่ "จัดเก็บ"

ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องเพียงข้อเดียว การใช้ตามวัตถุประสงค์นั้นสมเหตุสมผล หลายคนใช้ร่วมกัน

บทความนี้เน้นที่วิธี LLM Wiki ซึ่งเป็นที่พูดถึงมากที่สุดและมีผลทบต้นสูง โดยอธิบายขั้นตอนการสร้าง "สมองที่สอง" ด้วย Obsidian × Claude Code

จากนี้ไปคือภาคปฏิบัติ ฉันจะอธิบาย Claude Code, Obsidian และวิธีรวมเข้าด้วยกัน

มาเริ่มต้นใช้ Claude Code กัน

ถ้าคุณใช้ Claude Code อยู่แล้ว ก็ข้ามส่วนนี้ไปได้ Claude Code เป็นเครื่องมือ AI แบบ agent ที่ให้บริการโดย Anthropic

มันแตกต่างจาก ChatGPT หรือ Claude chat อย่างไร? ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดคือมันสามารถอ่านและเขียนไฟล์ในเครื่องได้โดยตรง

การแชท AI ทั่วไปจะรีเซ็ตเมื่อการสนทนาจบลง ครั้งต่อไปคุณต้องอธิบายใหม่ตั้งแต่ต้น Claude Code แตกต่างออกไป มันสามารถอ่านไฟล์ในพีซีของคุณ สร้างไฟล์ใหม่ และเขียนทับไฟล์ที่มีอยู่ได้ กล่าวคือ มันสามารถเก็บ "ความทรงจำ" ในรูปแบบไฟล์ได้

เพียงแค่วางไฟล์ชื่อ CLAUDE.md ในโฟลเดอร์โปรเจกต์ของคุณ AI ก็จะอ่านมันโดยอัตโนมัติ ถ้าคุณเขียนว่า "คุณคือใคร" "คุณให้คุณค่ากับอะไร" และ "คุณต้องการให้มันปฏิบัติตัวอย่างไร" คุณก็ไม่ต้องอธิบายซ้ำทุกครั้ง

แผนราคา

มีหลายแผน มีข้อมูลบอกว่า "Claude Code ใช้กับแผน Pro ไม่ได้" แต่เนื่องจากสิ่งนี้เปลี่ยนแปลงไป ตอนนี้ฉันสามารถใช้กับแผน Pro ได้

• Pro ($20/เดือน): แผนถูกที่สุด แต่คุณจะถึงขีดจำกัดการใช้งานเร็ว
• Max 5x ($100/เดือน): การใช้งาน 5 เท่า แนะนำสำหรับการใช้งานจริงจัง
• Max 20x ($200/เดือน): 20 เท่า สำหรับผู้ใช้หนัก

เริ่มต้นด้วย Pro แล้วอัปเกรดเป็น Max 5x เมื่อจำเป็นนั้นสมเหตุสมผล

การติดตั้ง

Claude Code สามารถใช้งานผ่าน CLI (เทอร์มินัล) หรือแอปเดสก์ท็อป ถ้าคุณไม่คุ้นเคยกับเทอร์มินัล ให้เริ่มด้วยเวอร์ชันเดสก์ท็อป การติดตั้ง CLI ต้องใช้ Node.js v18+ ดาวน์โหลด "LTS version" จาก nodejs.org

1npm install -g @anthropic-ai/claude-code

เมื่อติดตั้งแล้ว เพียงพิมพ์ claude ในโฟลเดอร์ใดก็ได้เพื่อเริ่มต้น คุณยังสามารถถามแอป Claude เกี่ยวกับคำแนะนำในการดำเนินการต่อได้

Obsidian ฟรีและพร้อมใช้งานได้ตั้งแต่วันนี้

พูดง่ายๆ Obsidian เป็นแอปจดโน้ตฟรี

คุณสมบัติของมันเรียบง่าย: บันทึกในเครื่องเป็น Markdown ไม่มีค่าสมัครสมาชิก ไม่มีการล็อกข้อมูล ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในมือคุณ โดยการเชื่อมต่อโน้ตด้วย "[[ลิงก์]]" เครือข่ายความรู้จะก่อตัวขึ้นตามธรรมชาติ มุมมองกราฟช่วยให้คุณเห็นภาพรวมทั้งหมด

การติดตั้งและการตั้งค่าเริ่มต้น

1. ดาวน์โหลดและติดตั้งจาก เว็บไซต์ทางการของ Obsidian
2. เลือก "Create new vault" Vault คือโฟลเดอร์สำหรับเก็บโน้ต
3. ระบุตำแหน่งที่บันทึก (เดสก์ท็อป, เอกสาร ฯลฯ)

ไฟล์แรก: ไฟล์ความทรงจำ

เมื่อสร้าง Vault แล้ว ให้สร้างไฟล์หนึ่งไฟล์: "Memory.md" เขียน:

• คุณทำงานอะไร?
• คุณกำลังทำงานโปรเจกต์อะไร?
• คุณใช้เครื่องมืออะไรบ่อยๆ?
• เป้าหมายในการทำงานของคุณคืออะไร?
• คุณให้คุณค่ากับเกณฑ์อะไร?

sourfraser เรียกสิ่งนี้ว่า "เอกสารแนะนำตัวสำหรับพนักงานใหม่" คุณเขียนเอกสารอธิบายตัวเองให้ AI ฟัง นี่คือจุดเริ่มต้น

20 นาทีก็เพียงพอแล้ว ไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ คุณสามารถให้ Claude Code ตั้งค่านี้ก็ได้ ฉันแนะนำให้ทำด้วยตัวเองสักครั้งเพื่อเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น

อีกไฟล์ที่มีประโยชน์คือ "Home.md" ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางของ Vault โดยมีลิงก์ไปยังโน้ตหลักๆ

โครงสร้างโฟลเดอร์ Vault

ใช้โครงสร้าง 3 โฟลเดอร์ที่ Karpathy แนะนำ:
``bash
vault/
├── .raw/ ← วัตถุดิบ บทความ, PDF, โน้ต
├── wiki/ ← หน้าความรู้ที่สร้าง/บำรุงรักษาโดย AI
└── outputs/ ← ผลงานที่ส่งมอบ รายงาน, ร่าง, ฯลฯ
``

โยนทุกอย่างลงใน .raw/ โดยไม่ต้องจัดระเบียบ AI จะจัดการเรื่องการจัดระเบียบเอง

การตั้งค่าตำแหน่ง Vault เป็น Google Drive จะช่วยให้ซิงค์ข้ามเครื่องได้โดยอัตโนมัติ

obsidian-skills และ claude-obsidian ทำให้ทุกอย่างทำงานได้

สำหรับคนที่พบว่า Claude Code และ Obsidian สับสนและอยากลองใช้อย่างรวดเร็ว นี่คือข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ มีโปรเจกต์โอเพนซอร์สสองโปรเจกต์สำหรับรวมเข้าด้วยกัน

■ obsidian-skills: ชั้นพื้นฐาน

• ผู้เขียน: Steph Ango ซีอีโอ Obsidian
• ดาว: 25,720 (ณ วันที่ 22/4)
• สัญญาอนุญาต: MIT
• GitHub: kepano/obsidian-skills

ชุดทักษะที่สอน AI "วิธีใช้ Obsidian" ประกอบด้วย 5 ทักษะ:

• obsidian-markdown: สอนการเขียน Markdown ที่ถูกต้อง
• obsidian-bases: การดำเนินการมุมมองฐานข้อมูล
• json-canvas: การดำเนินการผืนผ้าใบแบบภาพ
• obsidian-cli: คำสั่งอ่าน/เขียน/ค้นหา Vault
• defuddle: แยก Markdown ที่สะอาดจากหน้าเว็บ (ประหยัดโทเคนโดยตัดโฆษณา)

■ claude-obsidian: ชั้นการประยุกต์ใช้

• ดาว: 2,570 (ณ วันที่ 22/4)
• สัญญาอนุญาต: MIT
• อิงตามรูปแบบ LLM Wiki ของ Karpathy
• GitHub: AgriciDaniel/claude-obsidian

ชุดทักษะสำหรับให้ AI "สร้างและบำรุงรักษาสมองที่สอง" ประกอบด้วย 10 ทักษะ คำสั่งหลัก:

• /wiki: การตั้งค่าเริ่มต้น สร้างโครงสร้าง Vault โดยอัตโนมัติ
• ingest [ไฟล์]: อ่านเนื้อหาและสร้างหน้า Wiki 8-15 หน้า
• /save: บันทึกการสนทนาปัจจุบันเป็นโน้ต Wiki
• /autoresearch [หัวข้อ]: ค้นหาเว็บ 3-5 รอบในหัวข้อ
• /canvas: สร้าง/จัดการบอร์ดแบบภาพ
• lint the wiki: ตรวจสอบสุขภาพสำหรับลิงก์เสียหรือความขัดแย้ง

มีโหมด Wiki 6 โหมด: เว็บไซต์, GitHub, ธุรกิจ, ส่วนตัว, งานวิจัย, หนังสือ/คอร์ส

การติดตั้ง

วิธีที่ 1: ติดตั้งเป็นปลั๊กอิน
``bash
claude plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-obsidian
claude plugin install claude-obsidian@claude-obsidian-marketplace
``

วิธีที่ 2: โคลน repository
``bash
git clone https://github.com/AgriciDaniel/claude-obsidian
cd claude-obsidian
bash bin/setup-vault.sh
``

การรัน setup-vault.sh จะตั้งค่าสีของมุมมองกราฟ, CSS และโครงสร้างโฟลเดอร์ เปิดโฟลเดอร์นี้เป็น Vault ใน Obsidian เพื่อเริ่มต้น

โครงสร้าง Vault ที่ได้

การรัน /wiki จะสร้าง:
``bash
claude-obsidian/
├── .raw/ ← วัตถุดิบ (Claude อ่านอย่างเดียว)
├── wiki/
│ ├── index.md ← สารบัญ (อัปเดตอัตโนมัติ)
│ ├── hot.md ← แคชบริบทล่าสุด (~500 คำ)
│ ├── log.md ← บันทึกการดำเนินการ
│ ├── overview.md ← สรุป Vault
│ └── {หัวข้อ}/ ← หน้า Wiki (1 แนวคิดต่อ 1 หน้า)
├── _templates/ ← แม่แบบโน้ต
└── _attachments/ ← รูปภาพ/PDF
``

โครงสร้างนี้แก้ปัญหาความยั่งยืน: AI สร้างและบำรุงรักษาทุกอย่างโดยอัตโนมัติ คุณแค่วางเนื้อหาลงใน .raw/

ปลั๊กอินที่แนะนำ:

• Templater: ใช้แม่แบบอัตโนมัติ
• Obsidian Git: คอมมิตอัตโนมัติทุก 15 นาทีเพื่อควบคุมเวอร์ชัน
• Web Clipper: ส่วนขยายเบราว์เซอร์เพื่อบันทึกหน้าเว็บลงใน .raw/ ด้วยคลิกเดียว

การดำเนินงานประจำวัน: "ป้อนข้อมูล → ถาม → เติบโต"

① ป้อนข้อมูล

วางเนื้อหาลงใน .raw/ แล้วพิมพ์ ingest [ไฟล์] AI จะสร้างหน้า Wiki 8-15 หน้า โดยเฉลี่ยมี wikilink 12 ลิงก์ต่อหน้า ทำให้เครือข่ายหนาแน่นโดยธรรมชาติ

② ถาม

ถาม Wiki: "คุณรู้อะไรเกี่ยวกับ [หัวข้อ] บ้าง?" Claude Code อ่าน hot.md และ index.md เพื่อค้นหาหน้าที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยให้ต้นทุนโทเคนคงที่แม้ว่า vault จะเติบโตเป็นพันหน้า

③ เติบโต

ใช้ /save เพื่อเก็บข้อมูลเชิงลึกจากการสนทนา defileo กล่าวว่า: "มนุษย์เลือกแหล่งที่มา ถามคำถามที่ดี และคิดเกี่ยวกับความหมาย Claude ทำส่วนที่เหลือ"

KanikaBK ถึงกับทำให้การสรุปข่าวเช้าเป็นอัตโนมัติ โดย Claude Code จะสแกน Inbox และ DailyNotes เพื่อดึงงานและอัปเดตรายการไอเดีย ใช้ lint the wiki ทุกๆ 10-15 การ ingest เพื่อแก้ไขลิงก์เสียหรือความขัดแย้ง

สัมผัสประสบการณ์ "ดอกเบี้ยทบต้น"

sourfraser อธิบายการเติบโต:

• สัปดาห์ที่ 1: การตอบกลับพื้นฐาน
• เดือนที่ 1: เข้าใจข้อมูลลูกค้า โครงสร้างทีม และกระบวนการ
• เดือนที่ 2: AI เริ่มชี้ให้เห็นสิ่งที่มนุษย์มองข้าม

คนส่วนใหญ่หยุดอยู่ที่ "ความพึงพอใจจากการสร้าง"

หลายคนใช้เวลากับการตั้งค่าแล้วก็ไม่เคยใช้มันอีกเลย หลีกเลี่ยงรูปแบบเหล่านี้:

• ใช้เวลากับปลั๊กอินมากเกินไป
• พยายามออกแบบโครงสร้างโฟลเดอร์ที่สมบูรณ์แบบ
• หมกมุ่นกับคุณภาพของโน้ตแรก

defileo กล่าวว่า: "Vault ไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ มันต้องมีอยู่จริง" นอกจากนี้ ระวัง "ข้อผิดพลาดแบบทบต้น" ด้วย—ถ้าคุณบันทึกข้อมูลผิด คำตอบของ AI จะบิดเบือน ใช้ lint the wiki เพื่อรักษาคุณภาพ

สัมผัสผลประโยชน์ในเดือนแรก

การตั้งค่านั้นรวดเร็ว—ฉันใช้เวลาไม่ถึง 10 นาที อย่าพยายามเป็นทั่วไปในตอนแรก ให้เน้นที่ธีมเดียว (เช่น การเตรียมการขาย เนื้อหาเว็บinar ลิงก์ YouTuber) เพื่อสัมผัสผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

แผนงาน 1 เดือน:

• สัปดาห์ที่ 1: ตั้งค่า Claude Code, Obsidian และทักษะ เขียน Memory.md ป้อนข้อมูล 3 รายการ
• สัปดาห์ที่ 2-3: สร้างนิสัยในการป้อนบทความและโน้ต ถามคำถามกับ Wiki
• สัปดาห์ที่ 4: สัมผัสประสบการณ์ AI ตอบ "เรื่องที่ฉันค้นคว้าเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว" ได้ทันที

ในปี 1945 Vannevar Bush ฝันถึง Memex 81 ปีต่อมา มันกำลังกลายเป็นความจริงผ่าน Claude Code × Obsidian การออกแบบความทรงจำคือโครงสร้างแบบทบต้น คนที่เริ่มต้นก่อนจะสร้างความได้เปรียบที่ไม่มีใครตามทัน

สรุป

• ขั้นตอนต่อไปของ AI คือ "การออกแบบความทรงจำ" Prompt เป็นแบบครั้งเดียว ความทรงจำทบต้น
• ในที่สุด AI ก็แก้ "ปัญหาความยั่งยืน" ของการจัดการความรู้ได้แล้ว
• ข้อความธรรมดาของ Obsidian เหมาะกับ AI อย่างสมบูรณ์แบบ การผสานรวม Claude Code ไร้รอยต่อ
• obsidian-skills คือพื้นฐาน claude-obsidian คือการประยุกต์ใช้
• วงจรประจำวัน: ป้อนข้อมูล → ถาม → เติบโต ต้นทุนคงที่เมื่อ vault เติบโต
• อย่าแค่สร้างมัน ใช้มันด้วย โน้ตแรกอาจมีคุณภาพต่ำได้
• เริ่มต้นสุดสัปดาห์นี้ และในหนึ่งเดือน AI จะเป็นเพื่อนร่วมงานที่รอบรู้ที่สุดของคุณ

ถ้าสิ่งนี้มีประโยชน์ ติดตาม @ClaudeCode_UT (UT Claude Code Research Institute) เรานำเสนอเทคนิคเชิงปฏิบัติและข้อมูลเชิงลึกจากต่างประเทศที่ไม่เหมือนใครทุกวัน เพื่อทำให้ Claude Code ของคุณแข็งแกร่งยิ่งขึ้น!