我给自己做了一个「第二大脑」

我有一个用了很久的习惯：看到好文章、冒出一个想法、开完一个会，就顺手发进一个只有我自己的飞书群。

这个习惯几乎零成本，所以一直坚持了下来。但时间一长，问题也很明显：

只有堆砌，没有结构。同一个主题散落在几个月的聊天记录里，串不起来。
只有输入，没有输出。收藏完很少回看，当时的想法也没留下来。
想用的时候找不到。只能在群里一页一页往上翻。

说白了，群里存的是一堆链接，不是知识。

于是我做了一个工具，叫「第二大脑」（second-brain-kit），已经开源：

项目主页：https://zhanlutuzi.github.io/second-brain/
代码仓库：https://github.com/zhanlutuzi/second-brain

先看一分钟的宣传片：

一、思路来自 Karpathy 的 LLM Wiki

大多数人用大模型读资料的方式是 RAG：把文件丢进去，提问时检索几个片段，再拼出答案。这样能用，但每问一次，模型都要从零重新找、重新拼，什么也没积累下来。

Karpathy 提过另一种思路，叫 LLM Wiki：让大模型持续维护一套互相链接的 Markdown wiki。来了新资料，不是存起来等以后检索，而是读完、提炼，再把要点编进已有的页面，更新总结，标出前后矛盾的地方。知识编译一次，之后持续更新。

他有一句比喻我很喜欢：

Obsidian 是 IDE，大模型是程序员，wiki 是代码库。

整套结构分三层：

raw/        原始资料，只读，是唯一的事实来源
wiki 页面    由大模型写和维护：主题、项目、总结、交叉链接
CLAUDE.md   规则：wiki 怎么组织、入库和回答问题按什么流程走

这并不是说 RAG 没用：资料多、多人共用的场景，检索依然合适。但个人知识库的规模有限，完全可以先编译成 wiki，有问题时先读整理好的页面。

剩下的问题就是：资料怎么进来？谁来整理？我想要的是收集的习惯一点都不变。

二、它怎么工作：收集、整理、思考

整条链路是这样的：

手机：发进飞书群 / Web Clipper 剪藏
        ↓
inbox/ 待处理队列
        ↓  电脑上说一句「处理收件箱」
Claude Code + kb 脚本
        ↓
raw/ 原文（只增不改） + 主题 · 项目 · 生活 · 思考
        ↓
Obsidian 里浏览，Claude Code 里提问

1. 收集：照旧发进飞书群

链接、想法、文件、图片、会议纪要，直接发，不打标签，也不挑格式。系统会自己识别：

我发的	怎么处理
带链接的文字	每个链接一条，抓取正文；链接以外的文字作为备注
不带链接的文字	当作我的想法，原话记进「思考」
文件、图片	下载归档，交给 Claude 阅读
会议纪要	把决策和待办追加到对应的项目页

需要登录才能看的网页，就用 Obsidian Web Clipper 剪藏进 inbox/，下次一起处理。

2. 整理：一句话

电脑开着时，打开终端说一句「处理收件箱」。它会：

拉取飞书群里上次处理之后的新消息；
抓取链接正文；
把原文存进 raw/，再把要点编进主题页、项目页、生活页，每条要点都标明出处；
给处理过的飞书消息加一个表情，手机上一眼就能看出哪些已经入库；
输出处理报告。

抓取分三级：先直接请求页面；失败了，或者是公众号这类网站，就用 Playwright 启动一个真实的 Chromium 去抓；还不行，就在报告里列出来，让我手动剪藏。

3. 思考：只问我一个问题

这是我最在意的一步。每次处理完，它只问我一个问题，比如：

「把知识编译一次」这篇，你同意它哪一点？

我回答了，原话一字不改地记进 思考/2026-10.md，并链接到相关页面；不回答就什么也不记。

收藏是输入，这一句回答才是输出。

三、几个设计取舍

做的过程中，有几条原则我始终没让步。

AI 不代写我的观点。 每个主题页都分成「要点」和「我的看法」两块：要点由 AI 总结并注明出处，「我的看法」只放我自己的原话。AI 负责归类、链接、维护，但不润色、不替我下结论。否则过一年回头看，我分不清哪些是我想的，哪些是模型想的。

每个说法都要能追溯。 原文存在 raw/ 里，入库后不再修改，「体检」会检查有没有被改过。提问时，回答里的每个论断都附上页面链接；知识库里找不到依据，就直接说「知识库里没有」，不拿常识冒充。

系统和内容分开。 仓库里只有脚本、规则模板、测试和虚构的示例数据；我的笔记在另一个 Obsidian vault 里，放在 iCloud，手机上也能看，永远不会进入代码仓库。规则写在 vault 的 CLAUDE.md 里，而不是某个聊天窗口里，升级时只更新系统文件，末尾的「个人补充」会保留。

不需要一台 24 小时开着的服务器。 飞书消息按需拉取，不用配事件订阅，也不需要公网地址。电脑开着的时候集中处理一次就够了。

多台电脑能接力。 处理进度（飞书游标、待加的表情、上次的追问）存在 vault 里，随 iCloud 同步，所以公司和家里的电脑都能接着处理，不会重复拉取。飞书的 App Secret 只存在每台电脑本机。

四、每天怎么用

打开终端运行 kb-open，然后直接说话：

我说	会发生什么
处理收件箱	拉取、抓取、入库、加表情，最后给出报告和一个追问
读书会的打卡功能为什么延期？	基于知识库回答，项目类问题按日期列出决策，每条附出处
把这个回答存下来	存成一个新的主题页
每周回顾	本周新增、我写下的话、观点变化、还没回应的事。只出报告，不改文件
体检	查失效链接、重复和矛盾的页面、iCloud 冲突副本，给出建议清单，我确认后才改
升级	拉取新代码、更新系统文件，内容和设置不受影响

五、宣传片和主页也是 Claude Code 写的

项目做完后，我想给它配一个宣传片。正好看到一篇讲「Opus 5.5 做视频」的文章，核心观点是：视频不是模型直接生成的，而是它写的程序一帧一帧画出来的。

于是我把这篇文章丢给 Claude Code，让它照这个思路做。它先写了分镜给我确认，然后：

用 JavaScript 在 Canvas 上画出每一帧：手绘线条、一颗叫「小脑」的粉色大脑吉祥物、转场和字幕；
用代码合成背景音乐和「啵」「叮」之类的音效，没用任何素材，也不需要 API Key；
用无头 Chromium 按时间点逐帧截图，再用 FFmpeg 拼成 MP4。

代码里不读当前时间，随机数都有固定种子，所以同一份代码每次渲染的结果都一样。想改一句字幕，改一行代码重新渲染就行。上面那个 65 秒的视频，以及项目主页上会跟着鼠标转眼睛的小脑，都是这样做出来的，源码在仓库的 video/ 和 site/ 目录里。

六、怎么装

需要一台 Mac，装好 Homebrew、Node.js、Claude Code 和 Obsidian。然后：

git clone https://github.com/zhanlutuzi/second-brain.git ~/second-brain-kit
cd ~/second-brain-kit && claude

在 Claude Code 里输入 /setup，一问一答走完。它会检查环境、新建知识库、配置飞书（可以先跳过），再用 20 条虚构的示例数据试跑一次，大约 15 分钟。

完整说明见仓库里的使用说明。

最后

这个项目要验证的其实只有一件事：每天处理一次收件箱，是不是比在飞书群里翻找更有用。

这个问题要用一段时间才能回答。但有两点在设计时就定下来了：收集的习惯一点都不用变，发出去的东西也不会再沉底；而每次处理完的那一个追问，是在逼自己把「看过」变成「想过」。

项目是 MIT 开源的。如果你也有「收藏很多、回看很少」的困扰，欢迎试试，也欢迎提 issue。