今天不说Claude和Codex多厉害

今天只聊一个最小的SOP闭环

大佬请绕道

这两年，很多人学 AI，学着学着就卡住了。

不是因为工具不够强。

恰恰相反，是因为工具太多了。

而真正运用到实际工作链条里的又非常少，

往往都把DeepSeek当成百度Plus在用。

今天看到一个新模型，明天看到一个新插件，后天又有人说某个工作流或者Skill可以"颠覆效率"。

结果收藏夹越来越厚，真正跑起来的能干活的工具反而不会用了。

最后变成一种很典型的状态

看起来什么都懂一点。

但是

不深

真要做一件事，还是从空白文档/新开会话开始。

这就是我们用 AI 最大的问题。

不是不会提问。

而是没有中枢。

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我现在越来越确定一件事：

🎹

AI 真正改变普通人的方式，不是让你多一个聊天窗口。而是让你拥有一支可以长期协作的 Agent 系统。

但这支系统不能散。不能各自为战。

它必须围绕一个中枢运转。

我的中枢，就是 Obsidian。

更准确地说，是一套以 Obsidian 为大脑，以 Codex 为调度核心，以 Claude、Hermes 分工协作的个人 Agent 系统。

下面我会把这个系统拆开给你看。

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一、为什么普通人用 AI 总是越用越乱？

你有没有这种感觉

以前我们每次打开AI，都得重新解释一遍"我是谁"。

• "我是一个做内容代运营的，主要服务中小企业客户……"
• "我需要一个面向新手的教程，语气要轻松一点，不要太学术……"
• "我不喜欢用'赋能'这种词，也不要太长……"

因为以前我们学习Prompt的时候，结构化提示词就教我们这样来写

然后AI给你一个还不错的回答。

但是你关掉对话框。

即便DeepSeek V4达到1M

明天你再打开

一切归零。

又得重新来一遍。

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这不是你的问题。

这是所有"没有长期上下文"的AI使用方式，必然的结果。

想想看

你雇了一个外包，每次上班第一件事就是失忆。

你得重新告诉他你是谁、你要什么、你不喜欢什么。

他每次都干得不错。

但你每次都得从头教。

累不累？

累。

那为什么我们还是这样用AI？

因为大多数人把 AI 当成了"聊天工具"。

你问一句，它答一句。

对话结束，记忆清零。

这不是 AI 的错。

是你没有给它一个"记忆"。

没有记忆的AI，就是一个临时工。

来了干活，走了忘光。

你想让AI真正帮你扛事，它得知道三件事

• 你是谁。
• 你要什么。
• 你的规则是什么。

这三件事不能每次都口头说。

得有个地方，写着。

AI每次开工前，自己去看。

这个地方，就是你的"中枢大脑"。是所有 Agent 的核心功能。

这也是 Chat 式对话 AI 和 AI·Agent 最大的区别。

而之前我们都学习过怎么写，但是你的user.md/Agent.md超限了怎么办？

没人给你讲。

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二、Obsidian 为什么适合做中枢大脑？

听到"Obsidian"，很多人第一反应

不就是个笔记软件吗？

不是。

或者说，不只是。

在我的系统里，Obsidian的身份只有一个

事实源。

什么叫事实源？

就是所有"真实的、确定的、不再变的"信息，都放在这里。

• 我的目标，放在这里。
• 我的SOP，放在这里。
• 我给AI定的规则，放在这里。
• 我的项目看板，放在这里。
• 我的skills（技能包），放在这里。

这些东西有一个共同特点

它们是"基准"。

AI每次执行任务之前，先读这些基准。

就像一个员工上班第一件事，不是等着老板口头安排，而是先看公司的制度手册。

这就是Obsidian的角色。

• 它不是用来"记灵感"的。
• 它是用来"固化规则"的。

你可能会问——为什么是Obsidian，不是Notion，不是飞书文档？

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两个原因。

• 第一，Obsidian是本地文件，Markdown格式，AI可以直接读取。
  • 不需要API，不需要权限，不需要格式转换。
  • 打开就能读。
  • 这是技术层面的优势。
• 第二，Obsidian的"关系图谱"能力，让信息之间可以互相连接。
  • 我的目标是A，达成A需要SOP-B，执行B用的是skill-C，C沉淀出复盘-D……
  • 这些信息不是散落的。
  • 它们是网状的。
  • AI读的时候，不是读到一条孤立的信息，而是读到一整个上下文。

这个能力，在我的系统里是致命的。

🐵

当然，Obsidian不是唯一的选项。

如果你更习惯飞书文档，飞书也能做事实源。

关键是

你得有一个。

一个所有规则、目标、SOP统一沉淀的地方。

没有这个，后面的所有东西都是空中楼阁。

附 Obsidian 下载地址：https://obsidian.md/

下载安装即可，开箱即用；

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三、Codex 为什么要站在中枢位置？

现在说重点。

在我这里，Codex的角色是什么？

中枢调度员。

• 不是写代码的。
• 不是跑脚本的。
• 是"管其他AI"的。

这个定位，很多人不理解。

Codex不是OpenAI的代码AI吗？不是写代码的吗？

是。

但在我的系统里，它的价值不是"写代码"。

是读取整个仓库。

听清楚——整个仓库。

这意味着什么？

意味着它可以读到我的Obsidian里的所有内容。

• 我的目标。
• 我的SOP。
• 我的规则。
• 我的项目进度。

它全部能看到。

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然后它根据这些信息，做三件事：

第一，固化规则。

我会跟Codex说："以后每次写公众号文章，先读03-Skills/公众号/目录下的SOP，按SOP执行。"

Codex就把这条规则写进配置文件。

以后所有Agent执行公众号任务，都会自动遵守这条规则。

不用每次再说一遍。

第二，搭建系统。

我会跟Codex说："我需要一个流水线，从选题到成稿，Claude写内容，Hermes做排版和发布。"

Codex就去搭。

它读取SOP，理解流程，然后把这些流程固化成可执行的指令。

下次再跑这条流水线，不用重新搭。

一键启动。

第三，跨工具整合。

Claude写的内容，Hermes要能读到。

Obsidian里的规则，Codex要能读到。

飞书里的消息，Hermes要能发出去。

这些工具之间需要一个"翻译官"和"调度员"。

Codex就是这个人。

——

有了Codex之后，我的思维方式变了。

以前我问的是——

"这个任务用哪个AI好？"

现在我问的是——

"这个任务应该进哪条流水线？"

工具不重要了。

流水线才重要。

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四、Claude、Hermes、Codex 的分工

很多人问我——你同时用这么多AI，不乱吗？

乱。

刚开始确实乱。

但后来我给每个AI定了明确的角色，就清晰了。

Claude = 内容主笔。

• 长文推演。
• 课程表达。
• 素材加工。

Claude的特点是——文字能力强，逻辑推演深，能处理长上下文。

在我系统里的角色，就是"动笔的人"。

• 我不让Claude做排版。
• 不让Claude做自动化。
• 不让Claude管飞书消息。

它就干一件事

把内容写好。

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Hermes = 后台管家。

长期记忆，它管。

自动化任务，它管。

每日巡检，它管。

飞书消息收发，它管。

Hermes的特点是——能读取本地文件，能执行脚本，能长期运行，能跟飞书打通。

它是我系统里的"运维"。

不出内容，但确保系统持续运转。

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Codex = 系统操盘手。

调度任务，它来。

固化规则，它来。

系统搭建和迭代，它来。

Codex站在最高层，看全局。

它不直接产出内容，但它决定"谁在什么时候做什么"。

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Obsidian = 共同大脑。

所有AI的工作，都基于Obsidian里的信息。

它们不是各自为战。

它们共享一个"记忆"。

这四个角色合在一起，就是一个完整的"内容生产天团"——

Codex看大局，分配任务。

Obsidian提供规则和上下文。

Claude负责创作。

Hermes负责执行和沉淀。

人呢？

人负责审核和拍板。

这才是关键

在这个天团里，我不是"干活的人"。

我是“指导员”。

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五、一篇文章是怎么被天团生产出来的？

说再多理论，不如看一个真实案例。

我把整个过程拆给你看。

第一步：Codex 读取中枢。

任务开始前，Codex 先读取 Obsidian 里的规则

• 我的写作风格DNA。
• 我的内容红线（不虚构、不堆砌、不骑墙）。
• 文章创作的SOP。
• 我的目标受众画像。

这些信息，Codex 全部拿到手。

然后它做一件事

确定这篇文章的角度和结构。

Codex给出的方案是：以"系统搭建者"的视角，讲清楚 Agent 天团是什么、怎么搭、有什么用。

不是教你怎么用AI。

是教你怎么想AI。

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第二步：Claude扩写。

Codex把大纲和规则一起丢给Claude。

Claude开始写。

它写的时候，不是"自由发挥"。

是严格基于Obsidian里的SOP和风格规则来写。

每一个段落，都在"基准"之内。

但Claude真正厉害的地方，是它能把干巴巴的大纲，变成有血有肉的文字。

语气、节奏、情绪递进——这些是Claude的强项。

第三步：Hermes沉淀。

Claude写完之后，Hermes介入。

它做的事情包括

把这篇文章的信息沉淀到Obsidian的复盘目录。

更新内容库。

在飞书里通知我"文章初稿完成，请审核"。

第四步：人审核。

这是我唯一"动手"的环节。

打开文档，从头到尾读一遍。

改掉不对的。

删掉多余的。

补上AI不知道的——比如我自己的真实经历、读者的真实反馈。

审核通过，发布。

整个过程，大概2个小时。

如果我自己写，至少两天。

不是因为我写得慢。

是因为我很难有2个小时连续不被打扰的时间。

但 Agent 可以。

它不休息。

不摸鱼。

不刷手机。

你说什么，它干什么。

——

这就是"系统"的力量。

不是一个AI多厉害。

是几个AI配合起来，形成一个不需要你盯着的流水线。

你只需要在关键节点出现。

审核。

拍板。

然后让系统继续跑。

---

六、普通人真正需要的不是"AI技巧"，而是"工作流意识"

我见过太多人学AI的路径

刷到一条视频，"AI写爆款文案，日入过万"。

收藏。

刷到另一条，"Claude最强用法，十大prompt"。

收藏。

再刷一条，"可灵生成视频太炸了"。

又收藏。

一个月后，收藏夹里有200条AI教程。

真正跑起来的工作流

零。

这不是学AI。

这是"囤积AI知识"。

囤积和学习，是两回事。

我后来想明白一件事

📌

根子上的问题，不是你不会用AI。

是你没有"工作流意识"。

或者说是：

工程化思维

什么叫工作流意识？

就是你在做任何一件事之前，脑子里先有一个清晰的流程

• 第一步干什么。
• 第二步干什么。
• 每一步的输入是什么，输出是什么。
• 哪一步可以自动化，哪一步必须人来。

这个流程，不能依赖任何 AI 。

它依赖的是你对"这件事该怎么做"的理解。

有了这个流程，AI只是加速器。

没有这个流程，AI再多也帮不了你。

因为你不知道让它干什么。

——

我经常遇到小伙伴们问这种问题——

"大象，我试了你说的方法，但AI给我的不是我想要的。"

我问：你给它规则了吗？

没有。

你告诉它你不喜欢什么了吗？

也没有。

那你凭什么觉得它应该给你想要的东西？

这不是AI的问题。

这是"没有规则"的问题。

你跟一个新员工说"帮我写篇文章"，什么要求都不说，他能写好吗？

AI也是一样。

工作流意识的本质就是——

在你让AI干活之前，你自己先想清楚"活怎么干"。

想清楚了，写成SOP。

SOP放进Obsidian。

Agent执行时自动读取。

这才叫"用AI"。

否则你只是在"跟AI聊天"。

---

七、注意三个致命误区

搭了这个系统之后，我反思了很久。

为什么我花了那么久才走到这一步？

不是因为AI不够好。

是因为我犯了三个致命错误。

误区一：追工具，不追系统

我前面说了，我的收藏夹曾经有不少于2000条AI教程。

每条都看了。

每条都觉得"好厉害"。

没有一条变成我的系统。

这就像什么？

就像你学做菜。

今天学川菜，明天学粤菜，后天学西餐。

每道菜都会做一点。

但你家厨房里，没有一个固定的"菜单"。

你每天开门做生意，都得重新想今天卖什么。

累死了。

正确的做法是什么？

先定菜单。

定好了，再找工具。

我的"菜单"就是——内容创作。

围绕内容创作，我需要的AI能力是：写作、排版、发布、沉淀。

工具是为这个菜单服务的。

不是反过来。

——

收藏夹越来越厚，跑起来的系统越来越少。

这是绝大多数人的现状。

包括曾经的我。

误区二：把AI当副驾驶，不当主驾驶

什么叫副驾驶？

就是每次都是你先开口，AI才动。

"帮我写个标题。"

"帮我改一下这段话。"

"帮我做个表格。"

你推一下，它动一下。

你不推，它就不动。

这不是AI的问题。

是你没有给它"自主执行"的权限和规则。

什么叫主驾驶？

就是你定好规则，AI自己跑。

每天早上自动巡检项目进度。

每周自动生成内容排期。

每写完一篇文章自动沉淀复盘。

你不需要说"帮我做"。

系统自己就知道"该做了"。

——

从副驾驶到主驾驶，差的不是工具。

是规则。

是你有没有把"什么时候该干什么"写清楚，让AI自己去执行。

误区三：自己不建规则，指望AI猜你的想法

这个误区最隐蔽，也最致命。

很多人觉得——AI那么聪明，我说几句它应该懂吧？

然后AI给你的东西，每次都差那么一点。

不是AI不聪明。

是你没告诉它"你要什么"。

更准确地说——

你没告诉它"你不要什么"。

"我喜欢短句。"

"我不用'赋能'这个词。"

"我的受众是AI新手，不要用技术术语。"

"每段不超过三行。"

这些规则，你不说，AI就不会知道。

它只能猜。

猜出来的结果，当然不是你想要的。

——

没有中枢，就没有上下文。

没有上下文，就没有规则。

没有规则，你每天都在给AI做新员工培训。

第一天：自我介绍。

第二天：解释规则。

第三天：纠正错误。

第四天：又来一个新AI，重新开始。

这活谁受得了？

---

八、小白行动指南：从0到1搭建你的天团

看到这里，你可能觉得——

"大象，你说得对，但我连一个AI都没用熟，你让我搭天团？"

别慌。

我不建议你上来就四个AI全上。

我的建议是——

从一个Agent加一个SOP开始。

够用了。

真的够用了。

下面是四步，每一步都不难。

第一步：选一个中枢

推荐Obsidian。

不是因为它最好，是因为它对AI最友好——本地Markdown文件，AI直接读取。

但如果你觉得Obsidian门槛高，飞书文档也行。

重点是——你得有一个统一存放规则的地方。

不需要建很多文件夹。

先建三个——

目标：你最近三个月要完成的事。

SOP：你重复做的那些事的标准流程。

复盘：做完之后的记录和反思。

就这三个。

别多。

多了你坚持不下来。

第二步：定一个流水线

别想"我要搭一个全能AI系统"。

想一个最小的闭环。

比如——"一篇文章从选题到发布"。

把这个流程拆成步骤：

1. undefined. 选题（人在做）
2. undefined. 大纲（AI做）
3. undefined. 扩写（AI做）
4. undefined. 审核（人在做）
5. undefined. 发布（人在做）

注意——不需要每一步都自动化。

能自动化的自动化，不能的留着人做。

关键是每一步的输入输出要清晰。

大纲出来之前，选题必须确定。

扩写开始之前，大纲必须到位。

审核之前，初稿必须完成。

这种"上下游关系"，就是流水线。

第三步：让AI读你的规则

把你的SOP放进中枢。

然后跟你的AI说——

"以后每次执行XX任务，先读这个SOP，按SOP来。"

如果用Hermes或Codex，可以把这条规则固化到配置文件里。

以后就不用每次说了。

AI执行前自动读取，自动遵守。

这一步的本质是什么？

把你脑子里的隐性知识，变成显性规则。

你以为你脑子里有流程？

试试把它写出来。

你会发现，很多你觉得"理所当然"的步骤，写下来之后漏洞百出。

写SOP的过程，本身就是梳理思路的过程。

第四步：从自动化一个重复任务开始

别想着一上来就全自动化。

找一个你最讨厌的、最重复的、最没技术含量的任务。

比如——

每天写日报。

每周整理项目进度。

每篇文章发布后的数据记录。

让AI做这件事。

你省下来的时间，用来做更有价值的事——

比如思考。

比如审核。

比如定方向。

——

这四步做完，你就已经有一个"迷你天团"了。

不是一个AI。

是一个AI加一套规则加一个流水线。

比"收藏200条教程"有用一万倍。

不需要四个AI全上。从一个Agent加一个SOP开始就够了。

当你这一个闭环跑顺了，再往里加。

跑一个，成一个。

别贪多。

贪多必乱。

这是我用血的教训换来的经验。

---

写在最后

说到底，AI天团不是什么高深的东西。

它的本质就是——

一个人，加上一套能自己跑的系统。

工具会过时。

Prompt会失效。

但工作流不会。

有了工作流，换工具只是换零件。

没有工作流，换再多工具还是在原地打转。

——

我以前追了太多工具。

浪费了太多时间。

现在我想清楚了——

不追新，挖一万米深。

一个工具用透。

一条流水线跑通。

一个系统建好。

然后让它跑。

你别管它。

你去想更大的事。

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#AI·Agent #内容创作 #Codex # Claude Code

作者：大象

相关链接：

Obsidian：https://obsidian.md/

Codex：https://openai.com

Claude：https://claude.com/product/overview