知识工作流
知识工作流指将”理解”与”交付”之间的摩擦消掉、使知识生产与分享形成闭环的工程化实践。李继刚 19 个 Skills 以”动词+最简单名词”命名，通过串联工作流（ljg-paper-flow / ljg-word-flow）消掉理解与交付间的摩擦——“摩擦力消掉之后，分享这件事就会发生”。Obsidian Skills 等工具则把笔记系统重塑为智能助手，使知识从静态存储走向可被 Agent 调用的工作流节点。
2026-08-10 新增两案例：单篇学习闭环与文献库检索
- KnowFlow（单篇学习闭环原生化）：KnowFlow 把”剪藏 → 清洗 → 摘要 → 知识图谱（Mermaid）→ 测验”接进 Obsidian 侧边栏，上下文随当前笔记切换，学习产物全部落 Markdown。见 Source: KnowFlow。
- Linkly AI（大规模文献库检索）：Linkly AI 为 Zotero 式文献库建三层索引（BM25/Outline/向量），经 MCP 暴露 search/outline/read 三工具，让”1000 篇论文”从字段管理升级为可被 AI 按内容回答的问题。见 Source: Linkly AI。
共同主题：工具切换成本才是流程中断的主因。KnowFlow 作者放弃 Codex Skills 是因为”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”；Linkly AI 的出发点是传统研究流程的”四道墙”（检索/阅读筛选/笔记整理/综述写作摩擦）。两者的解法殊途同归——让”文件/数据本身就是上下文”，消灭手工传递上下文的动作；这正呼应本主题开篇李继刚”摩擦力消掉之后，分享这件事就会发生”的判断。对照分析见 AI 工作流的原生化模式。