OBSIDIAN
MOC
AI KNOWLEDGE PACK
>把散落筆記
變成 AI 直接讀
的知識網絡
Obsidian + AI 的 6 個月實戰
真正的指標不是「我蒐集了多少」，是「下次我能不能用得上」
SPEAKER
小豆
6/12（四） AI 交流會
“
Connection
＞
Collection
連結密度＞蒐集量
知識庫的價值
不是「我有」，是「我能用」
HOOK ｜ 開場提問
你有沒有過這種經驗 ⋯
明明做了筆記、明明蒐集了很多資料，
但下次遇到同樣的問題時，還是找不到？
明明做了筆記、明明蒐集了很多資料，
但下次遇到同樣的問題時，還是找不到？
＞
真正的問題不是「資料不夠多」，
是「資料之間沒有連結」。
每篇筆記都是孤島，AI 也讀不懂。
★ Connection ＞ Collection
是「資料之間沒有連結」。
每篇筆記都是孤島，AI 也讀不懂。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
02 / 15
WHY OBSIDIAN ｜ 為什麼選 Obsidian
>3 個核心賣點，特別針對 AI 場景
不是 Obsidian 比 Notion 好，而是兩種定位不同。個人知識庫＋AI 接力時，Obsidian 的 3 個特性是剛性需求。
賣點
對比
AI 場景好處
[[wiki-link]] 雙向自動Notion 連結是單向
AI 沿連結拿完整脈絡，回答更準
純 markdown ＋ 本地擁有
Notion 鎖平台
Claude / Cursor 直接讀，零摩擦
MOC 比資料夾強
一篇只能在一個資料夾
同一篇可被多個 MOC 連到，不挑邊
★本地擁有 ＋ 純 markdown，是 AI 時代的剛性需求。任何 AI 工具你都能直接接，下個流行的工具來了你也不慌。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
03 / 15
PIPELINE ｜ 知識流通的完整一圈
>找資料 → 提煉 → 產出 → 回流 ｜ 每跑一圈，下次更值錢
以前是「找完丟」，現在是「找 → 用 → 沉澱回流」── 每跑一圈，知識更厚、下次更快。
①
找資料
Vault MOC
60_知識索引/
60_知識索引/
「遇到 X 看 Y」
判斷地圖
判斷地圖
▶
②
提煉
Knowledge Pack
4 檔分工
README / claims
sources / examples
README / claims
sources / examples
▶
③
AI 產出
Claude 接 pack
沿
拿脈絡
[[link]]拿脈絡
▶
④
回流沉澱
PKA STATUS
知識引用
知識引用
Vault ←→ PKA
雙向 backlink
雙向 backlink
◀ 心得回流 ｜ 把 AI 產出的洞察寫回 MOC，下一圈更快找到
★ 知識庫不是「我有」，是「下次我能用」。每跑一圈，MOC 變更聰明，下次更快找到。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
04 / 15
VAULT ｜ 我的 vault 全貌
>Johnny Decimal 編號 ｜ 10 個主櫃
從 00_Inbox 到 90_生活，10 個主櫃只是「收納」。重點在 60_知識索引 ── 那是 MOC 主題地圖區。
00_Inbox
10_日誌
20_筆記
30_素材庫
40_專案
50_人物
60_知識索引 ★ MOC 在這
70_模版
80_封存
90_生活
60_知識索引 ／ 展開
★index.md（主圖譜）
→SEO.md（31 篇）
→內容經營.md（18 篇）
→廠商合作.md（26 篇）
→個人成長.md（30 篇）
→健康與生活.md（20 篇）
→⋯ 共 10 個主題 MOC
每個 MOC 同時被多篇筆記指過來，也指出去到其他 MOC ── 連結密度才是知識的健康指標。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
05 / 15
CONCEPT ｜ MOC 是什麼
>MOC = Map of Content（主題地圖）
傳統做法是用資料夾分類，但一篇筆記常常同時屬於多個主題。MOC 不挑邊，同一篇可以同時被多個 MOC 連到。
SEO MOC
MAP OF CONTENT
SEO ＋ AI
寫稿筆記
寫稿筆記
關鍵字研究
SOP
SOP
審稿
checklist
checklist
同一篇筆記可以同時被 多個 MOC 連到，不用挑邊
✕
資料夾分類
一篇只能在一個資料夾。「SEO ＋ AI」那篇放 SEO 還是 AI？選一邊就漏。
✓
MOC 主題地圖
不挑邊。同一篇可同時屬「SEO MOC」「AI MOC」，從哪邊進都找得到。
★
寫 MOC 強迫提煉判斷
不是「我有什麼」，是「下次我遇到 X 該看 Y」── 這是分類達不到的思考強度。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
06 / 15
BEFORE ｜ MOC 第一版
>但 MOC 一開始也只是「頁面清單」
列某主題 30 篇筆記、分成「課程／習慣／工具」這類分類 ── 看起來整齊，但每次要用時還是要逐篇翻。跟資料夾沒差多少。
★「我有什麼」 ≠ 「我能用」。當 MOC 還是清單時，找東西的成本還是高 ── 它只是把資料夾結構抄上來。
60_知識索引／個人成長.md ── 典型「目錄式 MOC」樣板
這張圖在說
標題 ＋ 分類 ＋ 每類列幾篇筆記。看起來像個目錄，但「下次遇到什麼情況該看哪篇」完全沒回答。
這就是 MOC 第一版常見的樣子 ── 大家做完都會走到這。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
07 / 15
AFTER ｜ MOC 升級版 ★ 高潮
>把 MOC 從「目錄」改成「判斷地圖」
不再是「策略／撰寫／審稿」的清單分類，而是「遇到這些情況看這裡」── 左欄情境、右欄直接指對應筆記。
60_知識索引／SEO.md ── 「遇到這些情況看這裡」判斷地圖
★MOC 從「目錄」變「判斷地圖」。不是「我有什麼」，是「下次我遇到 X 直接看 Y」。
★寫 MOC 的過程強迫我提煉判斷 ── 我不能只列頁面，要回答「讀者用這個 MOC 的時候在問什麼問題」。
★寫 MOC 的過程強迫我提煉判斷 ── 我不能只列頁面，要回答「讀者用這個 MOC 的時候在問什麼問題」。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
08 / 15
PACK ｜ Knowledge Pack 結構
>同主題判斷打包成 4 檔 ｜ 給 AI 一次讀完
同主題判斷散在 memory、舊筆記、SOP 5-6 個地方？打包成 knowledge pack ── 4 檔分工清楚，AI 一次接完。
README.md
入口指引
何時用、不適用、4 檔分工。AI 第一個讀的檔，告訴它「這個 pack 是做什麼的」。
claims.md
核心判斷
7 條核心判斷（語氣／用詞／結構／互動／隱私／視覺／轉換）。每條附「來源／限制／下次怎麼用」。
sources.md
來源備查
每條 claim 的依據 ── 來源 memory、標竿帳號、既有 skill。AI 要追溯時直接查。
examples.md
好壞對比
好例 vs 壞例 Before / After 對比，讓 AI 的手感跟你對齊，不是只看抽象規則。
PKA/knowledge/threads-guidelines/
├── README.md ← 何時用 ／ 4 檔分工
├── claims.md ← 7 條判斷（語氣／用詞／結構 ⋯）
├── sources.md ← 來源 memory ＋ 標竿帳號
└── examples.md ← 好例 vs 壞例對比
├── README.md ← 何時用 ／ 4 檔分工
├── claims.md ← 7 條判斷（語氣／用詞／結構 ⋯）
├── sources.md ← 來源 memory ＋ 標竿帳號
└── examples.md ← 好例 vs 壞例對比
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
09 / 15
DEMO ｜ Claude 沿連結找脈絡
>AI 直接讀 pack ｜ 不用每次重新教
小豆
幫我寫一則 Threads 貼文，主題是「用 Obsidian 整理舊筆記的 3 個小發現」。
CLAUDE
好的，我先讀 knowledge pack 確認手感。
→ Read knowledge/threads-guidelines/README.md
→ Read knowledge/threads-guidelines/claims.md
→ Read knowledge/threads-guidelines/examples.md
已抓到 7 條判斷：emoji 上限 2 個、編號不用數字 emoji、顏文字另計、台灣口語、避對抗詞、P.S. 用豆苗互動邀請、每則收穫結構化。開始草稿 ⋯
★ 對比
沒裝 pack 之前 ── AI 要自己猜風格：要不就太書面、要不就抄到坊間求讚公式。每次都得手動補規則，回答品質飄。
★知識庫的價值不只是給你看，更是給 AI 看。AI 沿著
[[link]] 就能找到完整脈絡，回答品質直接上一階。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
10 / 15
RESULT ｜ Before ／ After 6 場景
>整個 6 個月最有感的轉變
場景
Before
After
好處
找一篇舊筆記
想關鍵字 → 搜尋 → 切換 3-5 篇
進 MOC → 直接點對的
5 分 → 30 秒
開新專案上手
從零想要讀什麼
開專案頁，wiki-link 連到相關 MOC
30 分 → 5 分
新增筆記
隨手丟 Inbox → 變孤兒
Template 強制連 MOC
孤兒 → 接近 0
AI 助手介入
AI 亂搜、命中率低
給 MOC 名稱，沿連結拿脈絡
品質明顯提升
跨領域突破
各筆記孤立
Graph view 看到隱性關聯
產生意外洞察
同樣決策第二次
又重新想、又踩同樣坑
翻 MOC 看「上次怎麼判斷」
避免重複勞動
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
11 / 15
GRAPH VIEW ｜ Obsidian 主題互串關係圖
>SEO MOC 為中心節點 ── 30+ 篇筆記指向同一個判斷地圖
不是「我寫了多少筆記」，而是「這些筆記之間長出多少連結」── 連結密度才是知識庫的健康指標。
Obsidian Graph View ── 以 SEO 為焦點的關聯網絡（中央大節點 = SEO MOC）
★看連結密度，不只看筆記數量。中心節點越大、線越密 = 這個主題已沉澱成 AI 直接吃得到的網絡。
★新筆記要寫 wikilink 到既有節點，不要孤兒節點 ── 否則寫了等於沒寫，AI 也找不到。
★新筆記要寫 wikilink 到既有節點，不要孤兒節點 ── 否則寫了等於沒寫，AI 也找不到。
連結密度才是健康指標
6/12 AI 交流會 × 小豆
12 / 15
TEAM ｜ 進階：多 AI 成員共享 Vault
>不是「每個 AI 有自己的腦」，是「一個腦 × 多個視角」
7 個 Claude Code 子代理共讀同一個 Vault，每個人主要看不同主櫃 ── 改一處，全員同步。
🎯
指揮官
全 Vault 入口 ／ 60_知識索引/index.md
📝
編輯
60_知識索引/
SEO
30_素材庫/
SEO研究
SEO
30_素材庫/
SEO研究
🎨
設計師
60_知識索引/
內容經營
brands/
視覺規範
內容經營
brands/
視覺規範
🔧
工程師
60_知識索引/
AI 工具與學習
30_素材庫/
廠商工具
AI 工具與學習
30_素材庫/
廠商工具
🌱
秘書
20_筆記/雜記
90_生活/健康
10_日誌/日記
90_生活/健康
10_日誌/日記
📖
陪讀
20_筆記/
信仰與成長
PKA 聖經
原則速查
信仰與成長
PKA 聖經
原則速查
💰
會計
90_生活/記帳
60_知識索引/
個人成長
60_知識索引/
個人成長
🔬
研究員
30_素材庫/SEO
20_筆記/
信仰與成長
20_筆記/
信仰與成長
① 知識單一真相
改一處，全員同步
② 跨成員接棒
STATUS 知識引用直接傳
③ 新成員秒上手
給 Vault 主櫃就會挑相關 MOC 自讀
★ 不是「每個 AI 有自己的腦」，是「一個腦 × 多個視角」
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
13 / 15
ACTION ｜ 跟 Claude Code 怎麼下指令
>不用會寫程式 ｜ 把這段貼給 Claude Code
把現有散落筆記變 MOC，不用一篇一篇手動連結。Claude Code 讀完你的 vault 後幫你做第一版，你再 review 修。
PROMPT ｜ 直接複製貼到 Claude Code
請幫我把 vault 內「[主題名]」相關筆記整理成一個 MOC。請按這個步驟：
① 掃 [vault 路徑，例如 ~/Documents/Obsidian Vault]，列出跟「[主題]」相關的所有 .md 檔
② 依用途分群（例如：規劃／執行／檢查），每群 3-5 篇
③ 在 60_知識索引/（或你的 MOC 區）建一個 [主題].md
④ 開頭加表格「遇到這些情況看這裡」 ── 左欄情境、右欄用 [[筆記名]] 雙向連結
⑤ 每個情境問我「讀者用這個 MOC 時在問什麼？」── 提煉成判斷句，不要只列頁面標題
核心原則：不要列「我有什麼」，要列「下次遇到 X 直接看 Y」。
①
新手
裝 Obsidian ＋ Claude Code 後直接跑這段 ② 進階
把這段存成 Skill「整理 MOC」反覆呼叫 ③ 團隊
放共用 vault，成員可一起跑
裝 Obsidian ＋ Claude Code 後直接跑這段 ② 進階
把這段存成 Skill「整理 MOC」反覆呼叫 ③ 團隊
放共用 vault，成員可一起跑
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
14 / 15
CLOSING ｜ 結論 ＋ 你今天可以做的 3 件事
>知識庫的價值不是「我有」，是「下次我能用」
①
Connection ＞ Collection
連結密度才是健康指標 ② MOC 是思考工具
寫的過程強迫提煉判斷 ③ 本地擁有 ＋ 純 markdown
AI 時代的剛性需求 ④ 知識庫不只給人用，也給 AI 團隊用
共享 Vault ＋ 雙向 backlink，多個 AI 成員接棒不斷裂
連結密度才是健康指標 ② MOC 是思考工具
寫的過程強迫提煉判斷 ③ 本地擁有 ＋ 純 markdown
AI 時代的剛性需求 ④ 知識庫不只給人用，也給 AI 團隊用
共享 Vault ＋ 雙向 backlink，多個 AI 成員接棒不斷裂
01
裝 Obsidian
官網下載，建一個 vault。介面看一遍就好，先別研究 plugin。
5 分鐘
02
建第一個 MOC
選最常重複的主題（你的工作／你的興趣），列 5-10 篇相關筆記，加一段「遇到 X 看 Y」表格。
今天
03
寫第一個 Knowledge Pack
等 MOC 累積到「同主題有 5+ 條重複用的判斷」時，抽出來打包成 4 檔。
本月
★Q&A 時間 ｜ 歡迎問任何問題 ── Obsidian 上手、跟 Notion 怎麼分工、Knowledge Pack 跟 memory 差在哪、AI 接 vault 的眉角 ⋯ 都可以聊。
把散落筆記變 AI 直接讀的知識網絡
6/12 AI 交流會 × 小豆
15 / 15