让Obsidian笔记库成为AI可用记忆的双层方案

存放了400条笔记的Obsidian库，如果不搭建双层上下文结构，就无法成为可用的AI记忆。

剪藏网页文章、生成图谱视图会让人觉得很有收获，但保存原始笔记对AI提供辅助没有帮助。如果AI每次开启会话都没有清晰的路径指引，你每天都要重复解释相同的项目背景。

作者原本认为，往Obsidian里存入更多笔记就能给Claude提供更完整的上下文，但实际并非如此，Claude直接被作者的原始草稿淹没。

原始静态存储笔记的模式是：零散个人想法+随机剪藏内容，机器完全无法导航。可被AI使用的动态智能体记忆模式是：结构化状态文件+单一索引查询，可支持持续任务执行。

第一层是个人工作区，命名为01_self，把原始想法、私人思考、未打磨的项目思路都放在这个个人文件夹里。你可以自由书写，不需要考虑机器格式、标签或是智能体提示词。

第二层是智能体上下文层，命名为02_projects，在这里维护清晰结构化的markdown文件，记录明确的目标、技术限制和当前项目状态。Claude可以直接读取确定的项目概要，不需要猜测你的意图。

另外需要创建中心路由索引文件，命名为_index，这一个导航文件会列出所有活跃项目、决策记录和核心工作流程。AI会优先查询这一个文件，避免在数百条无关笔记中浪费 tokens（模型处理的文本单位）。

最后设置自动化状态记录，命名为07_daily，在每次会话结束后运行提示词脚本，总结进度并追加每日更新。你的外部上下文可以持续更新，不需要花费数小时手动整理。

整理下一个Obsidian库之前，可以先收藏这个拆分方案。