2026-09-24 1823 字 约 9 分钟
AI 是促使我下决心搭建一套 PKM（个人知识管理）系统的最后一根稻草。
Prompt-In, Slop-Out（输入提示，输出一坨）
我是一名开发者，对许多领域都略知一二，也喜欢折腾各种小众的东西找乐子。就个人而言，我是典型的 AI 怀疑论者，讨厌它的工作方式，也拒绝「氛围式编程」（vibe code，靠 AI 凭感觉生成代码）。
话虽如此，我并非圣人，公司配的工作笔记本已经硬塞了 Claude 给我用（耶，「免费」代币！）。有时候，当我沉浸在心流中时，我不想为了随手 Google 一个我「本该烂熟于心」的东西而打断自己，尤其是如果它能帮我快速把这事翻篇的话。
当我不得不临时凑一段 CI shell 脚本时，偶尔会犯下滔天大罪——快速问一下 Claude 那个 Bash 用法到底是 2>&1 还是 2&>1，懂的都懂。
诚然，大多数时候它确实干完了活，我关掉对话框，也不再多想。但有些时候，它会把我气个半死，因为它一心想讨好我而不是真正帮到我，说出类似这样的话：
要实现功能 X，只需在命令末尾加上
--do-X参数即可。
我当然会打开 man 手册查证，结果发现根本没有这个参数，于是我反击，它又回复：
你说得完全对，是我的错，让我也找一下其他资料。
还有些时候，它省去了我告诉它有多蠢的麻烦，直接在上下文窗口中间犯了病，自我煤气灯式地回答：
要实现功能 X，只需在命令末尾加上
--do-X参数即可……等等，不对……其实这个参数并不存在，我真正想说的是（……）
当我对着那个肆无忌惮、嘲笑自己无能的魔法终端窗口翻白眼时，我意识到——尽管夹杂着大量的无奈和放低的期待——我还是屈服于那种向 clanker（对 AI 的蔑称）发号施令的平庸诱惑：「告诉我我需要知道的东西，别出错」……真丢人啊！🔔
不要把「理解」外包出去
本节标题致敬 Steph Ango 同名文章（注 1）。那篇文章更诗意地描述了这些「便利工具」如何寄生于你、利用你，以使他人获益的危险。虽然这个比喻在 AI 出现之前就适用于很多事情，但 AI 大概是最贴切的一个。文章末尾有这样一句箴言：
要让自己免受其害，就不要把「理解」外包出去。如果你亲手构建自己的理解，收获回报的人也将是你自己。
他在这里说得完全正确，我并不是随手引用。Steph 是 Obsidian 的 CEO，这是一款非常流行的 Markdown 编辑器，很多人用它来撰写和梳理自己的个人笔记库。
这也顺理成章地成了我窘境的一个解法……
注 1：Steph Ango 的同名文章《Don’t Delegate Understanding》。
不如直接写笔记 #
我想要解决的问题其实并不新鲜。我并不是在向 AI 询问我前所未闻的信息，而是就某件我明知存在、且以前做过的事向它提问，只不过那件事距今已久，具体细节记不清了。这种事本来靠 Google 搜索加一条 Stack Overflow 答案就能搞定，哎，那才叫黄金时代！可惜那段日子也早已一去不复返了（同样是因为 AI）。
要是我当初第一次学到那个特性时，就顺便花点时间写一条简短的笔记，那么几个月后，我就能看到自己想要的答案，以自己预期能看懂的形式呈现，并配上让我豁然开朗的讲解；甚至可能根本不用再去查，因为在写笔记的过程中，我必须动脑子去消化这些信息，而这一过程本身又会加深我对它的理解。
当然，有人可能会说，有些知识终会过时，尤其是在编程领域。我想反驳的是：这是不可避免的——即便你有过目不忘的本领，能丝毫不差地记住学过的所有东西而无需落笔，迟早还是会出错。虽然发现自己记下的答案是过时的“幻觉”再顺手修正一下，确实有点烦人，但比起每次都凭着感觉、一个搜索框和一整张充斥着糟粕内容的互联网从零开始，我更愿意接受前者。更何况，你还能在笔记里记录那些无法靠搜索获得的东西：你的想法、观点、灵感、回忆。
如果存在一套系统既能容纳如此丰富的知识，又能保持其实用性，那一定是 Obsidian。
嘿，Jarvis，告诉我今天我在想什么
我第一次听说 Obsidian，大概是在疫情初期。那时候它看上去像是闪闪发光的新玩具，我也想看看最厉害的人是怎么用它的，却始终没有真正去尝试——光是要入门就已经让人望而却步了，毕竟哪怕在那时，关于如何组织你自己的笔记库，就已经存在着数不清的、相互竞争的流派。
那是一段很棒的"兔子洞"之旅：我看了好几位创作者长达数小时的视频，对比他们关于最佳工作流或结构的观点，看他们的教程等等——哪怕到最后，我更多是抱着看热闹的心态去看的。我对那些视频的主要批评是：在那些狂热的"第二大脑"（second brain）拥护者身上，我看到的并不是一套有用的笔记系统，而更像是一种中层管理式的生产力剧场：用花哨的图表和随意设定的指标，撑起一个个漂亮的面板。
当然，随着时间推移，情况只会更糟……因为笔记是 Markdown 文件，与 SKILL.md 是同一种扩展名，那些"氛围编程"（vibe coding）的人很快就把这两件事联系了起来，并断言下一场关于管理你的第二大脑的重大革命，就是把这种东西也一并喂给 AI。
我不会点名任何人（如果你一直在关注，你知道他们是谁），但我想和你分享 Eric Morrison 那期关于 第二大脑尴尬王 的视频，因为它既悲剧又好笑，也正好是 Steph 那篇文章的反面：尽可能把理解这件事外包出去。事情已经发展到这样一个地步——把他们的工作流当作讽刺来概括，完全是合理的：
嘿，Claude，请你替我看完这些内容，提取出重要的部分，代替我形成一个观点，然后把这些都放到我最私密的想法和点子旁边。等我之后提问题时，记得先蒸发好几加仑的水，把我的整个笔记库塞进你的上下文窗口，然后再回答——在这个过程中，顺便把我所有的私人知识直接送到 Dario 手里，供他进一步分析。
乍一看，凝练语言似乎正是语言模型最理想的应用场景，但其实并不是。它只是模拟出了生产力的样子，却不能教会你任何东西。这些人以为，只要模仿着"把笔记放进文件夹"的动作，就莫名其妙地创造了价值——这无异于一场货物崇拜（Cargo Cult）。真正让记笔记对人有益的原因是：记笔记需要写，而写就是思考。