KnowFlow

Obsidian 插件（当前 0.1.0，作者计划 1.0.0 后开源），把 AI 文章整理（clipping 清洗）、摘要、知识图谱（Mermaid Knowledge Map）和测验（Quiz）直接接进笔记环境。设计动机：作者此前用四个 Codex Skills（clipping-update / daily-learning / study-outline / study-quiz）实现同样流程，但每处理一篇文章都要离开 Obsidian 去 Codex 里重新描述文件——“学习变成一串需要记住的命令”；KnowFlow 要消灭这些工具间切换，“文件本身就是上下文”。

核心设计

• 上下文跟随的侧边栏四模式：选中 Articles 目录 → Task Overview（文章总数/已学习/待读/剪藏统计）；打开剪藏文章 → Clipping Assistant（摘要、阅读价值、精读/略读/跳过建议、格式整理流水线）；打开归档文章 → Article Assistant（生成 Mermaid 知识地图、生成试题）；进入测试 → Quiz 页面。文章底部保留带当前笔记上下文的对话框，可保存回 Markdown。
• AI 只做判断，规则做确定性修复：格式整理流水线为”规则清理 → AI 判断候选 → 局部替换 → 补全 frontmatter → 校验后写入”；AI 只返回 keep / wrap-code / heading / set-code-language 这类结构化决定。代码重排是受限制例外：重排前后非空白字符必须完全一致，否则结果丢弃。
• 三层写入保护：同一篇笔记的操作排队执行；处理期间文件被用户改过就放弃写入；代码围栏或数学块未闭合时拒绝落盘——AI 直接修改用户笔记场景下的实用护栏范式。
• 学习产物全部落回 Markdown：摘要/阅读价值/学习状态写进 frontmatter，测验保存为独立 Markdown 文件并在源文章中保留链接，data.json 只记录运行状态——弃用插件无锁定（本地优先）。

当前局限（作者自评）

0.1.0 阶段 Markdown 校验只覆盖代码围栏和数学块（非完整解析器）；AI 判断仍可能出错（只是修改范围受限）；剪藏格式规则主要来自作者自己的文章库；依赖兼容 OpenAI API 的模型服务；未在大型 Vault 上充分验证。

？ 0.1.0 目前闭源，作者承诺 1.0.0 后开源——功能描述与实现质量暂无第三方验证，待开源后核实。

关联

• Source: KnowFlow 把 AI 知识工作流带回 Obsidian
• Obsidian、Codex（前身为四个 Codex Skills）
• Obsidian 工作流、知识工作流、Knowledge Management in the AI Era
• AI 工作流的原生化模式（KnowFlow 插件化 vs Linkly AI 服务化）