2026-02-01

发布时间 :
  1. 02月01日
    1. 一、今日完成情况
    2. 二、今日感悟
    3. 三、备注
    4. 四、TrendRader 新闻媒体项目
      1. 1、项目配置
      2. 2、项目测试
      3. 3、基本配置
    5. 五、Claude Skill内嵌配置
      1. 1、notion MCP链接
        1. 完成 OAuth 身份认证 (关键)
      2. 2、Skill文件夹导入
        1. 解决办法其实就两步：
      3. 3、效果展示–我太开心了
      4. 4、经验总结
    6. 六、Claude Code Obsidian MCP插件精简使用
      1. 基本功能
      2. 常用命令示例
        1. 1. 文件操作
        2. 2. 元数据操作
        3. 3. 搜索功能
        4. 4. 目录管理
      3. 实际应用场景
      4. 注意事项

02月01日

一、今日完成情况

  • 完成skill模版快速配置到cline并且尝试基本的例程3个左右。 –cline目前skill还在内测中
  • 完成github新闻流媒体项目的部署，跑通流程
  • 快速上手claude Code的常用功能还有skill的配置
  • 预定–完成知识图谱长小说的流程构思和基本的本地配置 –未完成

二、今日感悟

  • 核心业务数据​：
    • skill快速上手，熟悉其架构
    • claude Code以及相关MCP和具体配置问题解决
  • ​今日工作总结：​
    • 花钱的原因找到了这是今天最大的进步，claudeCode还有很多可以探索的，明天继续
  • ​明日工作计划：
    • 知识图谱如何实现长篇小说的流程构思需要梳理方法论，一直推迟到现在
  • ​今日学习成长：​
    • 无

三、备注

  • 无

四、TrendRader 新闻媒体项目

1、项目配置

git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
# 1. 进入目录 
cd TrendRadar 
# 2. 创建虚拟环境（推荐） 
chmod 777 setup-mac.sh

./setup-mac.sh
# 4. 运行 
/opt/homebrew/bin/uv --directory /Users/kipley/Documents/code/Docker/TrendRadar run python -m mcp_server.server

📋 下一步操作:

  1️⃣  打开 Cherry Studio
  2️⃣  进入 设置 > MCP Servers > 添加服务器
  3️⃣  填入以下配置:
      名称: TrendRadar

      描述: 新闻热点聚合工具
      类型: STDIO
      命令: /opt/homebrew/bin/uv
      参数（每个占一行）:
        –directory
        /Users/kipley/Documents/code/Docker/TrendRadar
        run
        python
        -m
        mcp_server.server

  4️⃣  保存并启用 MCP 开关
📖 详细教程请查看: README-Cherry-Studio.md，本窗口别关，待会儿用于填入参数

Pasted image 20260201124443

2、项目测试

在测试项目查看项目配置文件的过程当中，我学到了非常多的技术名词，感受到了用好技术可以对于我们生活带来的切实改变，也像B站订阅up一样，检索到了许多个人创作大佬，他们的项目在github当中有非常多的影响力。

Pasted image 20260201131323 Pasted image 20260201131342

本质上，这就是链接了各个网页新闻媒体的API的MCP服务，在我本地运行之后，我的cherry studio可以访问并且分析新闻，当然也可以部署到服务器上面，道理都是一样的，然后本地AI直接连接即可。

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还可以跟踪当前的github项目热度趋势。

这里列出的是目前在 GitHub 全球热榜上名列前茅的 AI 项目，代表了当前开发者社区最关注的技术方向：

项目名称 厂商/作者 核心领域 热度解读
BitNet Microsoft 1-bit LLM 推理 🔥 极热
微软开源的 1-bit 大型语言模型推理框架。它通过极致量化（低至 1.58-bit）大幅降低了运行大模型的门槛，让在 CPU 或低显存设备上跑高性能大模型成为可能，是近期学术界和工程界最火的研究方向之一。
agent-lightning Microsoft AI Agent 框架 ⚡ 新品
微软最新推出的 Agent 框架，旨在简化构建、测试和部署自主 AI 智能体的流程。随着 Agentic AI（代理智能）成为 2025 年的主流趋势，大厂推出的这类标准化框架备受关注。
Cline cline AI 编程助手 📈 飙升
一个能够深度集成到 IDE 中的自主 AI 编程代理。与 Copilot 不同，Cline 能够执行更复杂的任务，甚至自主修改文件、运行终端命令。它是目前开源界最受追捧的 AI 编程工具之一。
PaddleOCR Baidu OCR / 视觉 🌟 常青
百度的超轻量级 OCR 工具库，支持 80+ 种语言。虽然是老牌项目，但近期可能有重要更新或应用落地，使其再次冲上热榜，是工业界落地最广泛的 OCR 方案之一。
claude-plugins Anthropics Claude 生态 🧩 官方
Anthropic 官方发布的 Claude 插件集合。随着 Claude 3.5 Sonnet 等模型在代码能力上超越 GPT-4，围绕 Claude 的生态工具关注度水涨船高。

3、基本配置

来源配置

我觉得还是有些麻烦，我要求的效果是自动化，实现最热点新闻自动推送到我的手机上，倒是方法有的，查看配置文件的时候有如下功能：

platforms:
enabled: true # 是否启用热榜平台抓取
sources:
- id: "toutiao"
name: "今日头条"
- id: "bilibili-hot-search"
name: "bilibili 热搜"
- id: "wallstreetcn-hot"
name: "华尔街见闻 最热"
- id: "wallstreetcn-quick"
name: "华尔街见闻 快讯"
- id: "cls-hot"
name: "财联社热门"
- id: "github"
name: "GitHub"
- id: "hackernews"
name: "Hacker News"

可以制定新闻媒体，从而实现个人的偏好选择，从某种意义上，对打破信息茧房室友好处的。可以设定筛选名词，设定AI prompt从而优化回答，这些是作为用户可以配置的。

推送平台

然后是自动化功能：

推送渠道配置，这个是自动化功能，选项有很多，算是把主流的消息推送平台都列举了一遍，我未来如果是有刚需的话，可以考虑，市面上主流的自动化消息平台如下：

飞书机器人、Slack、Bark、ntfy、email、Telegram、企业微信机器人、钉钉机器人……

简单了解了一下其中的消息推送方法，ntfy，这是一个软件服务，可以部署到服务器上，自定义推送方法，然后再iOS或者Google store 安装客户端，实现消息接受提醒效果，当然前提就是客户端必须要一直在后台开着，略微增加费电。也可以使用github action，也就是把自动化部署在github上面，相当于服务器的效果了。

成本估算

# api 成本估算 (仅供参考)
# 按默认模型(deepseek)
# max_news_for_analysis 为 50 条
# include_rank_timeline 为 false
# GitHub Action 部署默认推送约 20 次（每小时推送一次）， 约 0.1 元/天
# Docker 部署默认推送 48 次(每半小时推送一次)， 约 0.2 元/天

我发现其中还有一个RSS 内容进行分析功能，比较好奇，因为很早的时候就了解过这个功能，据说这个信息渠道非常干净，没有广告，而且可以自定义，因此我开始查看这个消息源。

发现了一个技术大佬：

https://diygod.cc/projects/ 他的个人博客，下面是他的github RSS项目
https://github.com/DIYgod/RSSHub RSS可以单独开一个坑，因为这个技术直接打通了各个社交媒体之间的壁垒，因此可以在本地先尝试一下，如果效果好的话，可以考虑服务器的部署。

看了一下，RSS技术还是订阅模式，只不过是把系统推荐变成自己订阅了，所以当前这个技术对我来说的唯一好处，就是我可以从RSS的主流订阅链接当中，看到很多我从来都没有学习涉及过的社交媒体：

https://rsshub.netlify.app/

https://www.feedspot.com/reader/spotlight

以上两个网址都是信息平台的集大成者，算是国内外的所有信息渠道都是集成在哪里了，未来有需要可以开一个RSS订阅的坑，当前不是刚需。

五、Claude Skill内嵌配置

https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/develop/claude#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%EF%BC%9A%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%84%9A%E6%9C%AC

这是GLM国产模型配置Claudecode教程可以参考，一条指令的事情。

Pasted image 20260201154000

跑通了，现在我开始配置notion的MCP的方法还有notion的Skill方法：

1、notion MCP链接

打开Claude的终端

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

完成 OAuth 身份认证 (关键)

认证状态显示 △ needs authentication 时需手动激活。

  1. 触发链接：在 claude 终端输入 /mcp，选中 notion 按回车。
  2. 浏览器授权：复制 Authorize at: 后的链接到浏览器，登录 Notion 并选择允许访问的页面。
  3. Notion 侧开启权限：进入目标 Notion 页面，点击 ... -> Connect to -> 搜索并添加 Notion MCP

然后就实现了身份验证，notion MCP配置完成，Claude code可以直接访问我的notion数据库了。

https://www.notion.so/notiondevs/Notion-Skills-for-Claude-28da4445d27180c7af1df7d8615723d0 这是notion Skill的配置方法，前提就是可以访问notion，通过身份验证。

2、Skill文件夹导入

部署本地 Skill：

将 Skill 文件夹存放在 Claude Code 的默认扫描路径下。

  • 存放路径：~/.claude/skills/notion-knowledge-capture/
  • 核心文件：SKILL.md (必须包含正确的 YAML Frontmatter)
  • 辅助文件夹：reference/, examples/ (存放模板和参考)
Pasted image 20260201154352

将你的 Skill 文件夹放在 Claude Code 的扫描路径下：

# 创建路径
mkdir -p ~/.claude/skills/notion-knowledge-capture
# 确保 SKILL.md 放置正确 (假设你就在解压目录)
cp SKILL.md ~/.claude/skills/notion-knowledge-capture/
# 如果有 reference 或 examples 目录，也一并拷贝
cp -r reference examples ~/.claude/skills/notion-knowledge-capture/

以上的几条指令消耗了我足足7块大洋，我吐血了：

哦不，现在是11块了，这太夸张了。

Pasted image 20260201160446

如果你在 settings.json 配置文件里改了模型，但启动后输入 /status 发现模型还是老样子（比如一直显示贵巴巴的 glm-4），那大概率是因为你之前在系统的环境变量里写死了模型。

问题的核心在于优先级： 终端的系统配置（环境变量）比软件的 JSON 配置文件“官大一级”。只要你在系统里 export 过模型，Claude Code 就会一直听系统的，假装看不见你的 JSON 改动。

解决办法其实就两步：

  1. 清理系统旧配置：打开你的终端配置文件（通常是家目录下的 ~/.zshrc 或者 ~/.bash_profile），找到所有包含 ANTHROPIC_DEFAULT_... 的行，统统删掉。
  2. 让软件重读 JSON：保存文件后，在终端运行 source ~/.zshrc 让系统重置，然后彻底关掉终端窗口重开。
code /Users/kipley/.claude/settings.json

{

"env": {
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "396450498c664d64a9e6bee1f117e06b.T34KvITUxFtEty1i",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
}

}

删除之前系统环境变量当中写死的配置：

code ~/.zshrc

现在再运行 claude，它就会乖乖去读 settings.json 里的配置，你在里面填 glm-4.5-air，它就会老老实实地切换到 Air 模型了。

3、效果展示–我太开心了

测试MCP 服务是否运行，即是否可以对notion进行http请求，它自动帮我调试结果如下：

Pasted image 20260201184832

现在尝试帮我在notion当中创建文件并且写入文件，如何实现：

Pasted image 20260201185401 Pasted image 20260201185323

帮我在里面填充内容，直接把笔记导入到我的notion刚才创建的页面当中：

Pasted image 20260201185500

果然写入了笔记：

Pasted image 20260201185532 Pasted image 20260201185607

笔记排版像模像样的，真可爱，如果可以这样的话，我要把本地的笔记或者一些AI相关的内容转移到notion当中，是不是也可以呢，现在尝试一下。

Pasted image 20260201221144 Pasted image 20260201221531 Pasted image 20260201221833

现在可以使用Obsidian的插件直接访问，并且导入笔记了，下面的第六点已经是我的笔记导入成果了，而且AI生成的还是非常有框架性的，比我自己写的好多了。

不过这里询问的时候，不建议使用绝对路径，使用绝对路径它会找不到，只需要使用我的文件的相对于项目的相对路径即可，比如：

/我的工作量/2026年度/2月份/2026-02-01.md

至于本插件的安装，可以参考这个教程：

https://mcp-obsidian.org/

未来还是有许多可以展望的，比如说我使用Claude Code帮我完成了某个项目，我可以直接导入到notion当中，或者Obisidian当中，当然还有什么高阶用法，我需要继续学习Skills。

4、经验总结

本部分详细记录了您在Claude Code中配置Skill，特别是与Notion和Obsidian集成的过程。主要内容和成果包括：

  1. 参考GLM国产模型配置教程：您参考了GLM国产模型的Claude Code配置教程，为后续操作奠定了基础。
  2. Notion MCP链接与认证：
    • 成功通过 claude mcp add 命令链接了Notion MCP服务。
    • 完成了关键的OAuth身份认证，包括在Claude终端触发链接、浏览器授权以及在Notion页面中连接Notion MCP，实现了Claude Code对Notion数据库的访问。
  3. Skill文件夹导入：
    • 将notion-knowledge-capture Skill文件夹部署到Claude Code的默认扫描路径~/.claude/skills/下，并确保SKILL.md及辅助文件（如reference/, examples/）放置正确。
  4. 解决模型切换问题：
    • 您发现并解决了模型配置优先级的问题，即系统环境变量中的模型配置会覆盖settings.json文件中的配置。
    • 通过清理~/.zshrc（或~/.bash_profile）中旧的环境变量配置，并重新加载终端，成功将Claude Code的模型切换为更经济的glm-4.5-air。
  5. 效果展示与成本降低：
    • 成功测试了MCP服务，确认可以对Notion进行HTTP请求。
    • 通过Claude Code在Notion中创建了文件、写入内容，并成功导入了笔记，排版效果良好。
    • 在切换到更经济的模型（如glm-4.5-air）后，您使用一个小项目所消耗的Token成本显著降低，大约在0.5元左右。
  6. Obsidian MCP插件使用：
    • 您还介绍了Claude Code Obsidian MCP插件的基本功能和常用命令，包括文件操作（读取、编辑、创建）、元数据管理、搜索和目录管理等。
    • 强调了使用相对路径、批量操作限制以及先读取后修改的注意事项，并展望了未来将Claude Code完成的项目直接导入Notion或Obsidian的高阶用法。

通过这些配置，您成功打通了Claude Code与Notion、Obsidian之间的连接，实现了AI驱动的笔记管理和自动化工作流，并且有效控制了使用成本。

六、Claude Code Obsidian MCP插件精简使用

基本功能

Claude Code Obsidian MCP插件实现了Claude Code与Obsidian笔记的双向连接，主要功能包括：

  • 文件操作：读取、编辑、创建笔记文件
  • 元数据管理：获取和更新frontmatter
  • 搜索功能：在笔记库中搜索内容
  • 目录管理：列出文件夹结构
  • 批量操作：批量读取多个笔记

常用命令示例

1. 文件操作

# 读取单个笔记
mcp__obsidian__read_note
path: "笔记路径.md"

# 批量读取多个笔记
mcp__obsidian__read_multiple_notes
paths: ["笔记1.md", "笔记2.md"]

# 编辑笔记内容
mcp__obsidian__patch_note
path: "笔记路径.md"
old_string: "旧内容"
new_string: "新内容"

# 写入新笔记
mcp__obsidian__write_note
path: "新笔记.md"
content: "笔记内容"

2. 元数据操作

# 获取笔记frontmatter
mcp__obsidian__get_frontmatter
path: "笔记路径.md"

# 更新frontmatter
mcp__obsidian__update_frontmatter
path: "笔记路径.md"
frontmatter: {"tag": "技术笔记", "priority": 1}

3. 搜索功能

# 搜索笔记内容
mcp__obsidian__search_notes
query: "AI技术"
limit: 10
searchContent: true

# 搜索frontmatter
mcp__obsidian__search_notes
query: "项目"
searchFrontmatter: true

4. 目录管理

# 列出目录内容
mcp__obsidian__list_directory
path: "/文件夹路径"

# 获取仓库统计
mcp__obsidian__get_vault_stats
recentCount: 5

实际应用场景

  1. 批量整理笔记：使用批量读取功能快速整理相关笔记
  2. 内容搜索：快速找到包含特定内容的所有笔记
  3. 元数据标准化：统一更新笔记的标签和分类
  4. 自动化工作流：结合其他工具实现笔记的自动化处理

注意事项

  • 文件路径需要相对于Obsidian仓库根目录
  • 批量操作有数量限制（如批量读取最多10个文件）
  • 编辑操作需要精确匹配原文内容
  • 建议先使用读取功能确认内容再进行修改
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