本文介绍如何基于一个灵感，使用Claude Code创建自定义Skill——知识体检工具。适合Obsidian用户和AI工具实践者。核心亮点：通过Obsidian CLI快速扫描笔记库，检测幽灵概念、孤岛笔记等四类问题，并引导用户通过对话深入理解而非自动填补。附skill-creator快速搭建骨架方法，帮助你将日常重复工作打包成高效Skill。
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前几天，有朋友丢给我一篇文章。
内容是关于 Obsidian 怎么跟 LLM 结合，搭一套自己的内容工厂。
我大致翻了一下，发现里面提到的用法，我大部分都了解过，也实践过。本来准备关掉了。
但有一小段内容，让我停了下来。
是关于「知识库自动补全空白」的一个Idea 💡。
我觉得不错，于是结合 Claude Code 做出了一个 Skill，叫做 knowledge-health-check，知识体检。
跑出来的报告，大概长这样：
它扫了我整个 vault，发现我有 9 个被频繁引用、但从未沉淀过的「幽灵概念」。
比如 Anthropic 被引用了 9 次，OpenAI 7 次，批判性思维 4 次。
这些都是我嘴上一直在用、平时写笔记一直在 [[]] 链接、但从来没有专门写一篇笔记好好梳理过的笔记。
这篇文章就来聊一聊，如何根据一个 Idea 💡 创建好一个 Skill？
（多说一句，这一段讨论的对话过程，我本来想截图给大家看的。但 Claude Code 的上下文用到一定长度，会自动 compact 压缩一次。导致原始细节就找不回来了，所以文章里面缺少了一些对应会话的截图）
好的 Skill 是在实践中生长出来的
首先在那篇文章里，其实分享了好几个 Skill。
Deep Research 风格的知识库自动补全、Obsidian Bases 做内容生命周期管理、文章里推荐的一堆现成 Skill，还有几个零碎的玩法。
三个月前的我，大概率会都试一遍。
现在的我，只挑了一个：知识体检。
为什么？
因为我之前踩过这个坑。
每次在 X 或者 Youtube 看到别人晒酷炫的 Skill，我都会立刻装上试一下，GitHub 上有 marketplace 的，也会去淘。
结果呢？
装了一堆，真正一直稳定在用的并不多。
不是工具不行，是它们解决的问题，根本不是我当下在面对的问题。
因为别人的 SOP 不是我的 SOP。
真正能跑得起来的 Skill，一定是从自己每天重复劳动的地方长出来的。
是那些你每次干一件事，都得花几分钟解释一遍上下文的地方。是那些你做着做着，发现自己已经做过类似的事，还得回去翻沟通记录的地方。
好的 Skill 是慢慢长出来的，不是直接复制别人的，更不是一次性创建出来的。
所以这一次，我只挑了那个最契合我当下工作流的方向：我每周确实想盘一次自己的知识库，但每次都得手动跑一堆查询。
Skill 的最佳实践
挑定方向之后，我让 Claude Code 先出一套方案。
它的方案我一看，挺完整：
扫描我的原子笔记，找出四类问题：幽灵概念、孤岛笔记、过时笔记、支柱失衡（这类笔记是知识库设计所特有的）。然后针对每一类，自动补全或者修复。
听上去都对。
但我看完之后，第一反应是：不行。
问题出在「自动补」这三个字上。
什么意思？
也就是「检测出空白」是一件事，「填补空白」是另一件事，「加深理解」是完全不同的第三件事。
检测出空白，AI 跑个脚本就能干。
填补空白，AI 用语义搜索 + 生成，也能搞个七七八八。
但加深理解，这是只有我自己才能做的事。
是我在某个概念面前，停下来想几分钟。是我把它跟我之前的某段经历串起来。是我在试图解释给别人听的时候，发现自己原来根本没想清楚。
这些过程，AI 是替不了我的。
所以这个 Skill 的核心，不能是「自动补」。
它应该是：找到那些值得我深入的点，引导我自己通过对话把它们一点一点想清楚。
所以我把这个判断丢给了 Claude Code，让它把方案重新设计一遍。
每一类问题，都配上一条对话路径：
• 幽灵概念：先问我对这个概念的理解，再帮我厘清盲区 • 孤岛笔记：先列出潜在邻居，再让我自己决定要连还是要拆 • 过时笔记：读一遍原文，问我「你现在还这么想吗」 • 支柱平衡：不做判断，只问「这是有意的选择吗」
整个 Skill 才算真正有了灵魂。
写到这里，我想说的其实是：
AI 给你的第一版方案，并不一定就是完全符合你的预期的。
它能帮你完成执行，但它不会替你判断「这件事到底值不值得做」、「该用什么方式做」。
这部分，永远只能是你自己。
Obsidian CLI 的价值被低估了
方案定了，开始落地。
如果你之前没怎么用过 Obsidian CLI（Obsidian 官方推出的命令行工具），可能完全意识不到它的价值。
假设你也要做这件事：在自己的 vault 里，找出「被双链 [[]] 引用了 ≥2 次，但实际上根本没有这篇笔记」的所有概念。
你可能会怎么做？
方案一：让 AI 跑语义搜索。
慢、不准、还烧 token。一次扫几百篇笔记得跑好几分钟，最后还经常漏。
方案二：写一段 grep + 正则，去匹配所有的 [[xxx]]。
听上去可行。但你很快会发现，链接里的别名（[[原链接|显示别名]]）、锚点（[[笔记#章节]]）、subpath，全都得自己写规则去处理。
写到一半，你就放弃了。
这两条路，其实都走不通。
但有了 Obsidian CLI 之后，这件事变成了一行命令。
它里面有一个叫 obsidian eval 的功能。
简单说，就是 Obsidian 官方在 CLI 里开了一个口子，让外部工具可以直接调用 Obsidian 内部的 API。
也就是 Obsidian 自己运行的时候，有维护了一个 metadataCache（可以理解成 Obsidian 在内存里给你整个 vault 做的一个索引）。
所有的链接、反向链接、frontmatter、tags，它都知道。
但这些信息以前是关在 Obsidian 里面的，外部工具拿不到。
现在通过 obsidian eval，我可以写一段 JavaScript，直接在 Obsidian 内部跑，拿到任何我想要的信息。
747 篇笔记的扫描结果，秒回。
之前我专门写过一篇文章（当 Obsidian 有了命令行，AI 终于能真正操作你的笔记了），介绍过这个工具，感兴趣的可以去看看完整文章。
怎么动手：用 skill-creator 起一个骨架
讲到这里，可能有朋友会问：知道思路了，那具体怎么动手写一个 Skill？
新手最容易卡在最初的几个问题上：目录该怎么组织？SKILL.md 里的元数据该怎么写？触发词怎么定？
Anthropic 官方早就想到了这件事。他们专门出了一个用来「创建 Skill」的 Skill，叫 skill-creator。
它的作用很单纯：按官方规范，帮你把一个标准的 Skill 骨架快速搭起来。
安装也很简单。
从 Anthropic 官方的 skills 仓库里把 skill-creator 文件夹下载下来，放到 ~/.claude/skills/ 目录就行。
Codex、Gemini CLI 用户类似，放到对应工具的 skills 路径下即可。
或者直接把 Github 地址发给你的 Agent，让它自己安装。
Github 地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skill-creator
装好之后不用记任何命令，直接跟 Claude Code 说一句：「帮我根据上面的讨论结果创建一个用来检测知识库健康度的 Skill」。
它会自动调用 skill-creator，跑一个 init_skill.py，生成一份标准的目录结构：
knowledge-health-check/
├── SKILL.md # Skill 的元信息 + 使用说明
├── scripts/ # 可执行脚本
└── references/ # 参考文档（可选）剩下的事情，就是把核心逻辑写进 scripts/，再把 SKILL.md 的 description 打磨清楚（这一步很关键，AI 之后能不能正确触发这个 Skill，全看 description 写得准不准）。
最后再跑一次官方提供的 package_skill.py，可以把整个目录打包成 .skill 文件，方便分享给别人，也方便自己跨设备同步。
我做知识体检这个 Skill，Skill 本身的部分都交给 skill-creator 了，几分钟就完成了，真正花时间的，是前面提到的核心设计逻辑那部分。
写在最后
目前这个 Skill 现在已经塞进我每周的复盘流程里了，跑一次大概一分多钟，就能知道目前知识库里需要补充的具体笔记。
但我想说的重点不是这个 Skill 本身。
而是你每天在重复做的那些事情里，一定藏着属于你自己的 Skill。
每次写完文章都要手动检查格式、调整 frontmatter？每次整理周报都要从五六个地方汇总信息？每次跟 AI 对话都要先花三分钟交代一遍背景？
这些重复，就是信号。
所以，如果你也遇到过这样的信号，那可以去试试。
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