一套 完整、开箱即用的 Obsidian + Ollama 本地 AI 集成方案，
目标：
✨ 选中日记内容 → 一键调用本地大模型（如 Qwen）→ 自动提取主题标签 → 自动将笔记移动到对应主题文件夹
整个过程 完全离线、免费、保护隐私，适合中文用户。
📦 一、所需工具清单（全部免费）
| Ollama | 本地运行大模型 | https://ollama.com/download |
| Obsidian | 笔记软件 | https://obsidian.md |
| Text Generator | 调用 Ollama API 生成文本 | Obsidian 社区插件 |
| QuickAdd | 自动化执行流程 | Obsidian 社区插件 |
| File Manager | 移动/重命名笔记文件 | Obsidian 社区插件 |
💡 所有插件均可在 Obsidian 中直接安装。
🔧 二、详细配置步骤
第 1 步：安装并运行 Ollama + 中文模型
下载安装 Ollama（Mac/Windows/Linux）
打开终端，运行：
ollama run qwen:7b
首次会自动下载模型（约 4–6GB），建议使用 Wi-Fi 成功后你会看到 >>> 提示符，输入 exit 退出交互模式（后台服务仍在运行）
✅ 验证 API 是否可用：
curl http://localhost:11434/api/tags
应返回已安装的模型列表。
第 2 步：在 Obsidian 中安装插件
- Text Generator
- QuickAdd
- File Manager
第 3 步：配置 Text Generator（连接 Ollama）
| API URL | http://localhost:11434/api/generate |
| Model | qwen:7b |
| Temperature | 0.3（降低随机性，更稳定） |
| System Prompt (可选) | 你是一个冷静、简洁的个人知识管理助手。 |
请从以下日记内容中提取1-2个最相关的主题类别（从以下选项中选择）：
可选主题：工作、学习、健康、情绪、人际关系、创意、财务、旅行、阅读、技术
要求：
– 只返回主题名称，用英文逗号分隔
– 不要解释，不要标点，不要换行
日记内容：
"""
{{content}}
"""
✅ 示例输入：
今天和团队开了需求评审会，晚上跑步5公里，感觉精力充沛。
✅ 期望输出：
工作,健康
第 4 步：创建 QuickAdd 自动化宏
我们将创建一个命令：“AI 分类当前笔记”
4.1 创建 Capture 模板（用于临时存储 AI 结果）
4.2 配置 QuickAdd
动作 1：调用 Text Generator
- 选择 Run Command
- 命令：Text Generator: Generate text from selection
- ✅ 勾选 “Use current file as context”
动作 2：保存结果到临时文件（可选，用于调试）
- 选择 Capture to file
- Template file: Templates/AI-Result.md
- Filename format: AI-Result-{{date:YYYY-MM-DD-HHmm}}
（这一步可跳过，但建议保留以便排查问题）
动作 3：根据 AI 结果移动文件（核心！）
⚠️ 由于 QuickAdd 不能直接解析 AI 输出，我们需要一个“中间脚本”。 这里提供两种方案：
🧩 方案 A：【推荐】用 File Manager + 手动确认（简单可靠）
运行 QuickAdd 后，AI 会在笔记顶部插入一行，如：
<!– AI-TOPICS: 工作,健康 –>
你手动查看后，用 File Manager 插件 快速移动：
- 右键笔记 → File Manager → Move to → Topics/工作/
✅ 优点：安全、可控 ⏱️ 耗时：每次多花 5 秒
🧩 方案 B：全自动移动（需 Python 脚本辅助）
如果你希望完全自动，可用以下 Python 脚本监听剪贴板或文件变化。
步骤：
import os
import re
import shutil
import time
from pathlib import Path
VAULT_PATH = "/path/to/your/Vault" # ← 改成你的 Vault 路径
TOPIC_FOLDER = "Topics"
def get_topics_from_note(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
match = re.search(r'<!– AI-TOPICS: ([^>]+) –>', content)
if match:
return [t.strip() for t in match.group(1).split(',')]
return []
def move_note_to_topic(note_path, topics):
for topic in topics[:1]: # 只取第一个主题
dest_dir = Path(VAULT_PATH) / TOPIC_FOLDER / topic
dest_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
shutil.move(str(note_path), dest_dir / note_path.name)
print(f"Moved to {dest_dir}")
break
# 监听新笔记（简化版：每10秒扫描一次 Daily 文件夹）
daily_dir = Path(VAULT_PATH) / "Daily"
while True:
for note in daily_dir.glob("*.md"):
if "<!– AI-TOPICS:" in note.read_text(encoding='utf-8'):
topics = get_topics_from_note(note)
if topics:
move_note_to_topic(note, topics)
time.sleep(10)
⚠️ 注意：此为简化示例，生产环境建议用更健壮的文件监听（如 watchdog 库）
📁 三、文件夹结构建议
MyVault/
├── Daily/ ← 日记存放处（由 Daily Notes 插件生成）
├── Topics/ ← AI 自动归类的目标文件夹
│ ├── 工作/
│ ├── 学习/
│ ├── 健康/
│ └── 情绪/
├── Templates/
│ └── Daily.md ← 日记模板
└── …
▶️ 四、使用流程（每日操作）
写完日记（如 Daily/2025-12-23.md）
选中全文（或关键段落）
右键 → QuickAdd → AI 分类当前笔记
等待 2–5 秒，AI 返回结果并插入注释：
<!– AI-TOPICS: 工作,情绪 –>
（方案 A）手动用 File Manager 移动到 Topics/工作/
（方案 B）脚本自动移动
🎯 五、优化建议
| 提升中文准确率 | 使用 qwen:14b 或 deepseek-coder（如果内存够） |
| 避免误分类 | 在 Prompt 中增加示例（Few-shot） |
| 批量处理历史日记 | 用 Python 脚本遍历 Daily/ 文件夹，逐个调用 Ollama API |
| 添加情绪分析 | 修改 Prompt，让 AI 同时返回情绪标签（如 #情绪/积极） |
📥 附：一键导入资源包
你可以复制以下内容，快速创建所需文件：
Templates/Daily.md
# {{date:YYYY-MM-DD}}
## 📝 日记
## 🔍 AI 分析
<!– AI-TOPICS: –>
QuickAdd 配置（导出 JSON）
兼容 Obsidian 最新版（1.6+）和 QuickAdd 插件（v2.0+） quickadd.json 配置文件
1{
2 "choices": [
3 {
4 "name": "AI 分类当前笔记",
5 "type": "macro",
6 "macro": {
7 "steps": [
8 {
9 "id": "run-command",
10 "commandId": "text-generator:generate-from-selection"
11 },
12 {
13 "id": "append-to-file",
14 "file": "{{CURRENT_FILE}}",
15 "append": "\\n<!– AI-TOPICS: {{textGeneratorResponse}} –>\\n"
16 }
17 ]
18 },
19 "id": "ai-classify-note"
20 }
21 ],
22 "inputPrompt": "",
23 "templateFolderPath": "Templates",
24 "captureTemplateFile": "",
25 "shouldCreateNoteInActiveFolder": false,
26 "shouldOpenFile": false,
27 "shouldOpenFileInNewTab": false,
28 "shouldOpenFileInPreviewMode": false,
29 "format": "YYYY-MM-DD HH:mm",
30 "dateFormat": "YYYY-MM-DD",
31 "timeFormat": "HH:mm",
32 "version": "2.0.0"
33}
🔍 配置说明
| name: "AI 分类当前笔记" | 在 QuickAdd 菜单中显示的名称 |
| commandId: "text-generator:generate-from-selection" | 调用 Text Generator 的“从选中内容生成”命令 |
| append: <!– AI-TOPICS: {{textGeneratorResponse}} –> | 将 AI 返回结果插入当前笔记末尾 |
| {{CURRENT_FILE}} | QuickAdd 内置变量，指当前打开的笔记 |
✅ 这个配置不需要临时文件，直接把 AI 结果追加到当前笔记。
🛠️ 如何应用这个配置？
方法一：通过 Obsidian 界面（推荐，安全）
方法二：手动替换文件（高级用户）
⚠️ 注意：路径是 data.json，不是 quickadd.json。QuickAdd 插件使用 data.json 存储配置。
▶️ 使用效果
打开一篇日记，选中一段文字（或全选）
按 Ctrl/Cmd + P → 输入 QuickAdd: AI 分类当前笔记 → 回车
等待 2–5 秒（Ollama 处理中）
笔记末尾自动添加：
html
预览
1<!– AI-TOPICS: 工作,情绪 –>
🧩 后续自动化建议
有了这行注释后，你可以：
方案 A：手动移动（简单）
- 右键笔记 → File Manager → Move to → Topics/工作/
方案 B：用 Dataview 自动聚合（无需移动）
创建一个笔记 Topics/工作.md，内容：
markdown
编辑
1# 工作相关日记
2
3```dataview
4LIST FROM #日记
5WHERE contains(this.file.outlinks, [[工作]])
6OR contains(this.file.content, "AI-TOPICS: 工作")
7SORT file.name DESC
8```
这样即使笔记还在 Daily/，也能在“工作”页面集中查看。
🔄 如果你想“自动移动文件”
QuickAdd 本身不能解析变量内容再执行移动，但你可以：
✅ 总结
你现在拥有了：
- 一个 完全本地、离线、免费 的 AI 日记分析系统
- 基于 Ollama + Qwen 的强大中文理解能力
- 通过 Obsidian 插件 实现半自动/全自动归类
