Hermes + Obsidian + LLMWiki — AI 知识库自动化工作流¶

一套基于三个工具串联的个人知识库方案：文档交给 Hermes，AI 自动整理成结构化知识网络，在 Obsidian 中通过双向链接自由浏览。全程零 GUI 操作。

目录¶

核心架构
工具一：Obsidian — 本地双向链接笔记
工具二：LLMWiki — 增量知识微体构建
工具三：Hermes — 自动化执行引擎
三工具串联：完整闭环
三条核心规则
注意事项与局限性
参考资料

核心架构¶

用户指令
   │
   ▼
┌──────────┐     AppleScript      ┌───────────┐     文档导入     ┌──────────┐
│  Hermes   │ ──────────────────▶ │  LLMWiki   │ ─────────────▶ │  知识微体  │
│ (执行引擎) │                     │ (知识处理)  │                 │ (Wiki 页面)│
└──────────┘                     └───────────┘                 └────┬─────┘
   ▲                                                                │
   │  查询结果（含来源标注）                                           │
   │◄───────────────────────────────────────────────────────────────│
   │                                                                │
   │                    VT 文件夹直接拖入                              │
   │◄───────────────────────────────────────────────────────────────┘
   ▼
┌──────────┐
│ Obsidian  │  ← 双向链接 + Graph View 全景浏览
│ (展示层)  │
└──────────┘

核心思想：传统 RAG 每次查询从零搜索，LLMWiki 让 AI 增量构建持久化知识微体（Knowledge Micro-body），知识随文档导入不断积累。

工具一：Obsidian — 本地双向链接笔记¶

为什么选 Obsidian¶

对比维度	Notion / 飞书	Obsidian
数据存储	云端，厂商锁定	本地 Markdown 文件
费用	免费版有功能限制	个人完全免费
笔记关联	手动标签/文件夹	自动双向链接
可迁移性	导出受限	文件即数据，随时迁移
平台	Windows/Mac/Linux/Web	Windows/Mac/Linux/Mobile

双向链接（Backlink）原理¶

笔记 A: "参考 [[苹果]] 的种植方法"
笔记 B: "[[苹果]] 是一种水果"

     ┌────────┐         ┌────────┐
     │  笔记 A  │◄───────▶│  笔记 B  │
     └────────┘   苹果    └────────┘
          ▲                     ▲
          └──────┐  ┌──────────┘
                 ▼  ▼
            ┌──────────┐
            │  苹果页面  │  ← 自动汇总所有提及
            └──────────┘

输入 [[关键词]] 自动生成链接
笔记存在 → 点击跳转
笔记不存在 → 点击创建
Graph View（Cmd+G）：所有笔记及链接关系可视化，一眼看出知识孤岛与枢纽

工具二：LLMWiki — 增量知识微体构建¶

与传统 RAG 的关键区别¶

传统 RAG:
  每次提问 → 在文档中检索 → 临时拼接答案 → 结束（无积累）

LLMWiki:
  导入文档 → AI 提取实体/概念/关系 → 生成/更新 Wiki 页面 → 持久化存储
  下次导入 → 在已有 Wiki 基础上增量更新 → 知识越来越丰富

特性	传统 RAG	LLMWiki
知识积累	无，每次从零	增量构建，持久化
矛盾检测	无	自动标注冲突
知识空白	不识别	主动识别缺失
来源标注	部分	每个结论标注出处
输出格式	文本回答	结构化 Wiki 页面

安装与配置¶

下载最新版 DMG/App：github.com/nash-lm/llmwiki/releases
拖入应用程序文件夹
首次使用：点击 New 创建项目
设置 API Key（右上角齿轮图标）

支持的 API 接口： - OpenAI（GPT-4o / GPT-4） - Claude（Anthropic） - Minimax - 任何兼容 OpenAI 格式的 API

导入与使用¶

操作	方式
导入文档	左侧文件区右键 → Import，或 `Cmd+I`
支持格式	PDF、Markdown、TXT
提问	底部对话框直接输入
查看结果	右侧实时渲染 Wiki 页面

Wiki 页面内容结构¶

每个 Wiki 页面通常包含： - 摘要（Summary） - 核心要点 - 工具/概念对比表格 - 关键概念解释 - 关联词条（双向链接）

工具三：Hermes — 自动化执行引擎¶

角色定位¶

Hermes 在这套工作流中扮演 自动化执行引擎，通过 AppleScript 控制 LLMWiki 的 GUI。

前提条件¶

必须开启 macOS 辅助访问权限： 系统设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能 → 添加终端/Hermes

触发规则¶

用户说法	Hermes 行为
"写入知识库" / "导入知识库" / "把文件放进知识库"	✅ 执行文档导入
"结合知识库" / "查一下知识库" / "根据知识库回答"	✅ 去知识库检索
普通日常对话	❌ 不触碰知识库

设计原则：日常对话不触发知识库操作，避免无关内容污染知识库。

Hermes 自动化能力¶

✅ 自动激活 LLMWiki 窗口
✅ 自动点击 Import 按钮
✅ 在文件选择器中定位目标文件
✅ 确认导入
✅ 在对话框中输入问题并发送
✅ 读取 Wiki 预览区内容

三工具串联：完整闭环¶

Step 1：下达指令¶

用户：把桌面的产品需求文档导入知识库

Step 2：Hermes 执行自动化¶

Hermes 接收指令
  → AppleScript 激活 LLMWiki
  → 定位 Import 按钮
  → 文件选择器导航到桌面
  → 选中目标文件 → 确认
  → 全程无需手动操作

Step 3：LLMWiki 处理文档¶

AI 读取文档内容
  → 识别关键实体（产品名、功能模块、技术方案）
  → 在已有 Wiki 基础上增量更新
  → 生成/修改 Wiki 页面
  → 标注来源

Step 4：Obsidian 展示知识网络¶

打开 LLMWiki 项目目录中的 VT 文件夹
  → 作为 Vault 拖入 Obsidian
  → 双向链接全部兼容
  → Graph View 查看知识关联

循环扩展¶

导入更多文档 → 微体不断扩充 → 知识网络越来越密集 → 回答越来越准确

三条核心规则¶

规则 1：说"写入知识库" → Hermes 自动导入

只需告诉 Hermes 文件路径，自动完成从打开 LLMWiki 到确认导入的全部操作。首次配置辅助访问权限约 1-2 分钟。

规则 2：说"结合知识库" → LLMWiki 检索

加上"结合知识库"关键词触发检索，AI 整合后返回带来源的完整回答。普通对话不触发，保持知识库纯净。

规则 3：VT 文件夹 → Obsidian 随时可用

LLMWiki 的 VT 文件夹无需转换，直接拖入 Obsidian。双向链接、Graph View、全文搜索全部可用。内容是纯 Markdown，可跨工具迁移。

注意事项与局限性¶

⚠️ 实际使用需注意：

LLMWiki 依赖本地 API 调用：需要自备 OpenAI/Anthropic API Key，有 token 消耗成本
AppleScript 自动化的局限：仅限 macOS，LLMWiki UI 变更可能导致脚本失效
Wiki 页面质量取决于 AI 模型：复杂技术文档可能出现理解偏差，需要人工校验
VT 文件夹同步：如果 Obsidian 和 LLMWiki 同时打开同一文件夹，注意文件锁定冲突

❌ 不适用场景： - 需要多人协作的知识管理（Obsidian 同步方案有限） - 对数据实时性要求极高的场景 - 非 macOS 用户（AppleScript 自动化不可用）