Obsidian AI 知識庫：把經驗變成 AI 能用的方法

Obsidian AI 知識庫，我會先做好三件事：把經驗寫成可用的方法、安排閱讀入口、設定成果檢核。資料存得再多，AI 不知道怎麼選、怎麼用，還是很難照你的標準工作。

這篇我用課堂裡的剪輯知識庫來示範。你會看到怎麼寫判斷、怎麼分文件角色，以及 AI 接到新任務時應該沿哪條路讀資料。先做一個小庫，不急著把所有筆記搬進來。

為什麼我會用 Obsidian 做 AI 知識庫？

Obsidian 把筆記存成資料夾裡的 Markdown 文字檔，方便我維護方法文件與連結。AI 若具備該資料夾的讀取能力，就能把這些文件當成工作參考。Obsidian 的資料儲存說明也有說明這種檔案形式。

對我來說，重點是能把做事的方法留下來。做完一個剪輯專案，可以回頭修方法文件；下一次開始，不必再從聊天裡找那段曾經講過的規則。

但裝好 Obsidian，不代表 AI 已經連上你的檔案。你還是要確認使用的 AI 工具能讀取哪個資料夾，以及哪些文件允許它使用。

我也不會在一開始就追求很壯觀的關聯圖。我更在意的是：換一支新影片，AI 能不能找到需要的方法，並且做出符合標準的成果？

經驗要怎麼寫，才能變成 AI 用得上的知識？

不要只收藏成品，要把選擇背後的方法寫出來。我會記錄輸入、判斷、操作和驗收，讓 AI 面對新案例時有依據。

我在課堂先問了一個問題：給你十支剪好的短影片，和給你一本剪輯教學手冊，哪個比較能幫你剪第十一支？

成片能讓你看見字幕、色調和節奏。但換了素材，哪句該留、哪裡需要字卡，還是要重新判斷。這些判斷若沒留下來，AI 就只能模仿外觀。

我會把「輸入、腦中的處理、輸出」攤開來看：

最難交出去的，其實是中間那一格。你看見素材，馬上知道這裡要放大字卡；但 AI 沒有看到你腦中的判斷。

「這裡要放大字卡」，怎麼寫成方法？

我會補上目的、觸發條件和例外，而不只記下「加字卡」這個動作。這樣換一句口述，AI 才知道要不要套用。

例如我想強調段落的結論，就先指出哪一句是主張。接著檢查字幕、畫面或講者表情，是否已經把它說得夠清楚。

如果畫面已經很滿，再疊一張大字卡可能更難讀。我會先減少干擾，不一定再加效果。

最後才寫實際做法：選最短但語意完整的關鍵詞，對齊口述，避開人物與字幕，在下一個語意段落開始前退場。

照這個思路，一條方法可以寫成：

段落結論出現、且現有畫面沒有凸顯它時，選出語意完整的關鍵詞，隨口述顯示字卡。不要遮住人物和字幕；畫面已經清楚時，不再疊加。

我在意的是這條規則能不能用在下一段素材。只存一張「做得很漂亮」的截圖，仍然沒有交代什麼時候該這樣做。

文件很多時，我怎麼安排 AI 的閱讀路徑？

先用入口選工作區，再用區域目錄選文件；素材與模板按需要查找。不要一接到任務，就讓 AI 把整個資料夾全部讀完。

我的剪輯知識庫裡，有方法、素材、模板和歷史紀錄。它們回答的問題不同：方法教怎麼做，素材提供可用內容，模板記錄可重用效果，歷史紀錄讓我找回上次的做法。

我會再檢查每個區域的三種文件角色：