Obsidian on 拾光集

Codex + Obsidian 长期记忆配置：让 AI 跨项目记住工作进度和关键决策

Tue, 28 Jul 2026 19:42:00 +0800

Codex 每次开始新任务时，最麻烦的问题之一，就是需要重新解释项目背景、工作习惯和之前做过的决定。

解决这个问题的一种方法，是把 Obsidian 作为 Codex 的外部长期记忆库，将项目规划、关键决策、工作流程和每日复盘记录保存在本地 Markdown 文件中。

需要说明的是，这种方案并不是给 Codex 增加真正意义上的“永久大脑”，而是建立一套：

任务前读取历史信息，任务后更新工作记录的本地记忆工作流。

目前 Codex 已经提供本地 Memories 功能，相关文件默认保存在 ~/.codex/memories/，并可通过 /memories 控制当前对话是否读取或生成记忆。Obsidian 方案的价值，则在于记忆内容更加透明、可编辑、可分类，也更方便跨项目和跨工具使用。

一、Codex + Obsidian 的工作原理

整个流程可以分为四步：

在 Obsidian 中建立固定的记忆库目录。
使用 AGENTS.md 告诉 Codex 应该读取哪些笔记。
每次任务开始前，读取相关项目状态和历史决策。
任务完成后，将结果、问题和下一步计划写回 Obsidian。

Codex 会在执行任务前读取 AGENTS.md。你既可以在 ~/.codex/AGENTS.md 中设置全局规则，也可以在具体项目目录中添加项目级规则。

二、推荐的 Obsidian 记忆库结构

可以在 Obsidian Vault 中建立下面的目录：

Codex-Memory/
├── 00_INDEX.md
├── 01_GOALS/
│   └── long-term-goals.md
├── 02_PROJECTS/
│   ├── website.md
│   └── automation.md
├── 03_DECISIONS/
│   └── decision-log.md
├── 04_WORKFLOWS/
│   └── working-rules.md
├── 05_PREFERENCES/
│   └── user-preferences.md
└── 06_DAILY/
    └── 2026-07-28.md

各目录可以分别保存：

00_INDEX.md：记忆库入口和目录说明。
01_GOALS：长期目标和当前重点。
02_PROJECTS：不同项目的背景、进度和待办事项。
03_DECISIONS：重要选择、原因和最终结论。
04_WORKFLOWS：代码规范、发布流程和操作步骤。
05_PREFERENCES：常用格式、表达习惯和工具偏好。
06_DAILY：每日任务总结和复盘记录。

不要让 Codex 每次读取整个 Obsidian 仓库。更合理的方式是先读取索引，再根据当前任务加载相关笔记，这样可以减少无关上下文和 Token 消耗。

三、配置 Codex 的 AGENTS.md

在全局 Codex 目录或项目根目录中创建：

`1`	`AGENTS.md`

Windows 用户通常可以放在：

`1`	`C:\Users\你的用户名\.codex\AGENTS.md`

示例内容：

# Codex 长期记忆规则

## Obsidian 记忆库

记忆库路径：

D:\Obsidian\Codex-Memory

## 开始任务前

1. 首先读取 `00_INDEX.md`。
2. 根据当前任务判断所属项目。
3. 读取对应的 `02_PROJECTS` 项目文件。
4. 检查 `03_DECISIONS` 中是否存在相关历史决策。
5. 只读取与当前任务直接相关的笔记，不要扫描整个仓库。

## 完成任务后

1. 更新对应的项目状态。
2. 将重要决策写入 `03_DECISIONS/decision-log.md`。
3. 将当天完成内容写入 `06_DAILY/YYYY-MM-DD.md`。
4. 记录遇到的问题、解决方案和下一步计划。
5. 不要保存密码、API Key、Cookie 或其他敏感信息。

## 记忆写入原则

只保存未来仍然有价值的信息，包括：

- 长期目标
- 项目背景
- 技术选择
- 关键决策及原因
- 可复用工作流程
- 用户明确表达的长期偏好

不要保存临时聊天、重复内容和一次性任务信息。

四、设置每日复盘

仅在 AGENTS.md 中写入“每天凌晨复盘”，并不会让 Codex自动执行。

要实现定时复盘，还需要使用：

Windows 任务计划程序
Linux 或 macOS 的 Cron
支持定时任务的 AI Agent
已经包含夜间整理功能的 Obsidian AI 项目

每天执行的复盘任务可以使用下面的提示词：

读取今天的项目记录和每日笔记。

请完成以下工作：

1. 总结今天完成的主要任务。
2. 提取值得长期保存的关键决策。
3. 更新对应项目的当前状态。
4. 合并重复或已经失效的信息。
5. 将复盘结果写入今天的每日笔记。
6. 不要写入密码、Token、Cookie 或其他敏感数据。

部分开源项目已经实现了夜间整理、索引更新和跨项目记忆功能，但不同项目的自动化程度并不相同。例如，codex-obsidian-memory-loop 明确定位为手动复盘工作流，而不是后台自动监控系统。

五、原生 Codex Memory 与 Obsidian 的区别

方案	主要特点	适合场景
Codex 原生 Memories	自动从历史对话生成本地记忆	希望简单开启、减少手动维护
Obsidian 记忆库	内容透明、可编辑、可分类	项目管理、知识沉淀、跨工具复用
AGENTS.md	固定 Codex 的读取和执行规则	编码规范、项目流程、记忆读取入口
定时复盘脚本	自动整理每日记录	长期项目和持续知识维护

更实用的方式不是二选一，而是组合使用：

使用 Codex Memories 保存自动生成的上下文。
使用 Obsidian 保存经过确认的重要知识。
使用 AGENTS.md 定义读取和写回规则。
使用定时任务完成每日整理。

六、使用时需要注意的问题

不要保存敏感信息

不要把下面的信息写入记忆库：

API Key
登录密码
Cookie
私钥
客户隐私资料
未脱敏的内部数据

Codex 官方也建议在共享 Codex 目录或记忆文件前检查其中是否包含敏感内容。

不要无限追加笔记

记忆库并不是越大越好。

如果所有对话和日志都永久保存，Codex 检索时反而更容易读到过期信息。建议定期执行：

删除重复记录
标记失效决策
合并相似笔记
更新项目当前状态
保留决策发生的时间和原因

重要操作仍需人工确认

Codex 可以参考历史记录，但涉及删除文件、修改生产环境、付款、发布和权限调整时，仍然应该由用户最终确认。

七、适合使用这套方案的人

这套 Codex + Obsidian 长期记忆工作流，比较适合：

同时维护多个代码项目的开发者
经常使用 Codex 处理重复任务的人
希望沉淀项目决策和踩坑记录的个人用户
使用多个 AI 编程工具的团队
希望将 Obsidian 打造成 AI 第二大脑的人

它真正解决的问题，不是让 Codex 永远记住所有聊天，而是让重要信息以本地文件的形式保存下来，并在需要时被准确读取。

5个自定义 Skills，让 Codex 从代码生成器升级为全能 AI 开发助手

Tue, 28 Jul 2026 11:34:00 +0800

很多人使用 Codex 时，只让它完成“写代码”这一件事。

遇到需求就生成代码，出现报错再继续修改。这样的使用方式虽然方便，但 Codex 很难理解项目背景，也容易出现需求理解偏差、界面模板化、修改范围过大等问题。

更有效的方法，是通过 Agent Skills 为 Codex 增加固定的知识、规则和工作流程。

Skill 本质上是一组可重复使用的说明、脚本和资源。它可以让 Codex 在执行特定任务时，按照预先设定的流程工作，而不是每次都依赖临时提示词。OpenAI 的 Skills 项目也将其定义为帮助 Codex 扩展专业能力的模块化目录。¹

下面这 5 个 Skill，分别解决知识管理、方案审查、UI 设计、中文写作和代码质量问题。

一、obsidian-skills：把 Obsidian 变成 Codex 的知识库

在长期项目中，真正影响 AI 工作质量的往往不是模型能力，而是它不知道你之前做过什么。

例如：

项目已经确定了哪些技术方案
哪些错误曾经出现过
用户有哪些固定偏好
某项设计为什么被放弃
当前项目有哪些待办事项

obsidian-skills 可以让 Codex 读取和管理 Obsidian 知识库中的 Markdown 笔记、任务、属性、Bases 和 JSON Canvas。

该项目遵循 Agent Skills 规范，并明确支持 Codex CLI 等兼容 Skills 的 AI 编程工具。²

它能解决什么问题

使用这个 Skill 后，可以让 Codex：

搜索 Obsidian 中的历史笔记
创建和更新项目文档
整理零散的开发记录
查找与当前任务相关的内容
将解决方案沉淀为长期知识
根据历史记录继续未完成的工作

适合的使用场景

例如你可以告诉 Codex：

1
2
3

搜索 Obsidian 中与当前网站部署有关的笔记，
整理已经尝试过的方法、失败原因和最终解决方案，
然后根据这些信息继续排查问题。

这样可以减少重复解释项目背景，也能避免 AI 再次尝试已经失败的方法。

需要注意：它主要负责帮助 AI 操作和整理 Obsidian 知识库，并不等于自动拥有完整的长期记忆。最终效果仍取决于你的笔记结构和记录质量。

二、UI Skill：减少 AI 生成网页的模板感

AI 可以快速生成网页，但生成结果经常存在明显的“AI 模板感”。

常见问题包括：

不分场景地使用紫蓝渐变
所有内容都居中排列
页面由大量相似卡片组成
默认使用常见字体和圆角
只考虑桌面端，没有检查移动端
视觉效果不错，但真实上线后不好使用

UI Skill 的作用不是提供一个固定模板，而是给 Codex 增加一套设计判断标准。

目前 GitHub 上已经有多种面向 Codex 的 UI Skills。例如 ui-ux-pro-max-skill 提供了 UI 风格、配色、字体组合、产品类型、UX 规则和图表类型等设计知识，可用于网页和移动端界面的规划、生成、审查与优化。³

1. 建立设计黑名单

可以在 Skill 中明确禁止一些容易产生模板感的设计：

除非项目明确要求，否则不要默认使用：

- 紫色到蓝色的渐变背景
- 所有标题和内容居中对齐
- 大量相同尺寸的信息卡片
- 缺乏层级的圆角矩形
- 没有业务含义的装饰性光效
- 默认套用科技 SaaS 网站风格

设计黑名单并不是完全禁止这些元素，而是要求 Codex 在使用前说明理由。

2. 根据业务选择设计语言

品牌官网、个人博客和后台管理系统，不应该使用完全相同的设计方式。

Skill 可以要求 Codex先判断页面类型：

页面类型	设计重点
品牌落地页	品牌识别、视觉节奏、转化路径
个人博客	阅读体验、内容层级、页面速度
后台系统	信息密度、操作效率、状态反馈
电商页面	商品信息、信任感、购买路径
工具网站	功能入口、操作引导、结果展示

3. 增加上线前质检

页面完成后，要求 Codex 检查：

手机端图片是否变形
长英文和链接是否可以换行
按钮是否有明确反馈
文字对比度是否足够
页面加载是否依赖过大的图片
表单是否提供错误提示
页面是否存在横向溢出
键盘操作是否正常

这样可以让 Codex 从“生成一个好看的页面”，升级为“交付一个可以实际使用的页面”。

三、Humanizer-zh：减少中文内容的 AI 味

Codex 不只能写代码，也经常被用于生成：

产品介绍
README 文档
博客文章
更新日志
网站文案
操作说明
社交媒体内容

但 AI 生成的中文常常存在表达生硬、结构重复和营销感过强的问题。

Humanizer-zh 是一个中文内容优化 Skill，主要用于识别并减少 AI 写作痕迹，让文字更自然、更接近真实中文表达。其项目说明中明确提到，它可以用于编辑或审阅 AI 生成的文本。⁴

常见的 AI 写作问题

它可以重点检查以下内容：

频繁使用“值得注意的是”
每段都使用相同句式
过度使用“赋能”“重塑”“开启新篇章”
没有事实支撑的夸张表达
大量使用“首先、其次、最后”
句子看似完整，但缺少具体信息
中文中出现明显的英文翻译腔

使用示例

完成网站文章后，可以让 Codex 执行：

使用 Humanizer-zh 检查这篇文章。

要求：
1. 删除空泛和夸张的营销表达；
2. 保留技术事实、命令和项目名称；
3. 调整重复句式；
4. 使用自然、简洁的中文；
5. 不要为了口语化而降低专业性。

它适合作为内容发布前的最后一道编辑流程，而不是简单地把所有内容改成口语。

四、grill-me：在开发之前先把方案问清楚

AI 编程最常见的问题之一，是需求还没有明确，AI 就已经开始写代码。

结果通常是：

技术路线选择错误
功能边界不断扩大
忽略重要异常情况
修改大量无关文件
做完以后才发现需求理解错了

grill-me 的作用，就是在动手开发前扮演一个严格的方案审查者。

该 Skill 会围绕计划、设计或技术方案持续追问，直到关键决策、假设和分支得到明确。⁵

它会重点追问什么

例如开发一个用户登录功能时，grill-me 不会立刻生成代码，而是先检查：

使用邮箱、手机号还是第三方账号登录
是否需要注册、找回密码和邮箱验证
登录状态保存多久
是否允许多设备同时登录
失败次数是否需要限制
用户数据存储在哪里
哪些页面需要登录后访问
是否存在管理员和普通用户权限

使用示例

使用 grill-me 审查下面的开发方案。

在需求和边界没有明确之前，不要编写代码。
请重点检查：

- 隐含假设
- 异常流程
- 数据安全
- 权限设计
- 技术复杂度
- 后期维护成本

这个 Skill 看起来会让前期讨论变慢，但通常能减少后期返工。

五、编码原则 Skill：限制 Codex 的修改范围

前面四个 Skill 解决了知识、方案、设计和内容问题，最后还需要一套编码原则来限制 Codex 的执行行为。

这部分不一定需要安装现成项目，也可以根据自己的开发习惯创建一个自定义 SKILL.md。

五个 Skill 如何组成完整工作流

这五个 Skill 并不是相互独立的工具，可以按照开发流程组合使用。

第一步：读取历史知识

使用 obsidian-skills 搜索项目笔记、历史方案和踩坑记录。

第二步：审查需求

使用 grill-me 挑战需求和技术方案，找出缺失信息与边界情况。

第三步：设计并实现界面

使用 UI Skill 确定设计语言、页面结构、响应式规则和质检标准。

第四步：优化文字内容

使用 Humanizer-zh 调整页面文案、README 和博客内容，减少机械化表达。

第五步：完成最小修改并验证

使用编码原则 Skill 限制修改范围，并执行测试、构建和代码检查。

完整流程可以概括为：

历史知识检索
    ↓
需求追问与方案审查
    ↓
UI 设计与代码实现
    ↓
中文内容优化
    ↓
测试、验证与交付

实际使用时，不需要每次启用全部 Skill

五个 Skill 不一定每次都要同时使用。

可以根据任务类型进行组合：

任务	推荐 Skill
整理项目经验	obsidian-skills
开发复杂新功能	obsidian-skills + grill-me + 编码原则
制作网站页面	UI Skill + Humanizer-zh + 编码原则
编写技术文章	obsidian-skills + Humanizer-zh
重构旧项目	grill-me + 编码原则
制作产品落地页	UI Skill + Humanizer-zh
排查历史问题	obsidian-skills + 编码原则

Skill 数量并不是越多越好。真正重要的是每个 Skill 都有明确职责，并且不会互相冲突。

总结

Codex 的价值不只是生成代码。

通过 Skills，可以将知识、规范和工作流程固定下来，让 Codex逐渐具备以下能力：

读取并整理项目知识
在开发前审查需求
根据业务选择设计语言
优化中文内容表达
控制代码修改范围
在交付前完成自我验证

最终目标不是让 Codex 一次生成更多代码，而是减少沟通成本、降低返工概率，让每次修改都更加稳定和可控。

GitHub 项目地址

“编码原则”部分属于可自行创建的自定义 Skill，并非本文确认的单一 GitHub 项目。

OpenAI Skills 项目将 Agent Skills 描述为由指令、脚本和资源组成的模块化目录，可帮助 Codex 重复执行特定任务。 ↩︎
obsidian-skills 项目说明其遵循 Agent Skills 规范，并支持 Codex CLI。 ↩︎
UI UX Pro Max Skill 提供多种设计风格、配色、字体组合、UX 规则与技术栈支持。 ↩︎
Humanizer-zh 用于识别和减少中文文本中的 AI 生成痕迹。 ↩︎
grill-me 用于通过持续追问，对计划、需求或设计方案进行压力测试。 ↩︎

Obsidian on 拾光集

Codex + Obsidian 长期记忆配置：让 AI 跨项目记住工作进度和关键决策

一、Codex + Obsidian 的工作原理

二、推荐的 Obsidian 记忆库结构

三、配置 Codex 的 AGENTS.md

四、设置每日复盘

五、原生 Codex Memory 与 Obsidian 的区别

六、使用时需要注意的问题

不要保存敏感信息

不要无限追加笔记

重要操作仍需人工确认

七、适合使用这套方案的人

相关开源项目

Obsidian Mind

Obsidian Second Brain

Codex Obsidian Inspiration & Memory Loop

5个自定义 Skills，让 Codex 从代码生成器升级为全能 AI 开发助手

一、obsidian-skills：把 Obsidian 变成 Codex 的知识库

它能解决什么问题

适合的使用场景

二、UI Skill：减少 AI 生成网页的模板感

1. 建立设计黑名单

2. 根据业务选择设计语言

3. 增加上线前质检

三、Humanizer-zh：减少中文内容的 AI 味

常见的 AI 写作问题

使用示例

四、grill-me：在开发之前先把方案问清楚

它会重点追问什么

推荐使用阶段

使用示例

五、编码原则 Skill：限制 Codex 的修改范围

推荐的核心原则

五个 Skill 如何组成完整工作流

第一步：读取历史知识

第二步：审查需求

第三步：设计并实现界面

第四步：优化文字内容

第五步：完成最小修改并验证

实际使用时，不需要每次启用全部 Skill

总结

GitHub 项目地址