01 我先回答了一个问题
在买任何 AI 工具之前，我先问自己：
我到底想让 AI 帮我管什么？
我的真实痛点是：
- 信息散落在微信、备忘录、文件夹和收藏夹里，找不到、用不上。
- AI 工具买了一堆，但工作流没变，只是多了几个对话框。
- 很多判断只做了一次，没有沉淀，下次还要重新想。
如果你也有这三个痛点，接下来的思路可能对你有用。
02 我的系统由三块组成
我没有从零写代码，而是把已有工具按角色拼成一套系统：
Obsidian：记忆底座
所有笔记、判断、卡片、对话精华都收进一个本地 Vault。用文件夹 + 双链 + tags，让信息可以被 AI 检索，也可以被人浏览。
Hermes：执行接口
我的本地 Agent。它读取 Skill 和上下文，按规则执行重复动作，比如整理状态、推送提醒、调用搜索。
Tamarin：运行环境
让 Agent 和工具能在本地稳定运行的环境层。我不需要懂后端部署，只需要维护一份安装说明，让 AI 按说明帮我搭。
三者的关系是：
人做判断，AI 做执行；记忆留在 Obsidian，动作交给 Hermes，环境由 Tamarin 承载。
03 我的搭建顺序
第一步：先收，别急着自动化
先把散落的信息统一收进 Obsidian。不追求完美分类，先保证"能找得到"。
第二步：把重复判断写成 Skill
哪些判断你每周都在做？把它写成一份 SKILL.md，让 AI 在同样场景下按你的标准执行。
第三步：让 Agent 按 Skill 跑一次
把 Skill 交给 Hermes，让它在真实任务中跑一遍。观察偏差，再改 Skill。
第四步：把环境接进来
当流程稳定后，再用 Tamarin 把运行环境固定下来，让这套系统不依赖某一台电脑或某一个对话框。
04 三个关键原则
- 人做判断，AI 做执行。
凡是需要选择、品味、承担后果的，人做；凡是重复、有规则、可标准化的，交给 AI。 - 不是模板，是生长的系统。
它长在你的真实工作流里，长在判断习惯里。不要一次搭完，要一次解决一个真实问题。 - 教程是给 AI 看的。
安装和配置步骤写得足够结构化，你就可以让 AI 读取教程，一步步帮你完成。
05 你现在可以从哪开始
- 如果你还没统一笔记：先搭一个最小记忆底座。
- 如果你已经有笔记：选一个你每周重复做的动作，写成第一份 Skill。
- 如果你已经会用 AI：让 AI 按你的 Skill 跑一次，记录它做错的 3 个地方。