把 Obsidian 变成 dsh 的长期记忆:本地知识库搭建实战

让 DeepSeek Harness 直接读你的笔记库、按你的文风写新笔记——从 API 密钥到交付验收,7 步图文全流程

最近更新: 2026-09-25

Obsidian vault showing a DeepSeek Harness introduction note beside the dsh chat panel attached to the Obsidian Vault workspace
左边是 Obsidian 库里的介绍笔记,右边 dsh 面板已挂载 Obsidian Vault 工作区

聊天框里的 AI 没有记性,你的笔记却有。把 Obsidian 库接进 DeepSeek Harness 之后,agent 能直接读库里的笔记、按你已有的文风写新笔记、改完直接落回文件——不再是在对话框里复制粘贴。

这篇攻略的 8 张截图来自两支 B 站实录视频(已逐帧核对并裁除水印与人像气泡):一支完整走通「装 dsh → 配密钥 → 接 Obsidian → 写笔记」,另一支补上工作区骨架与交付验收两段。每张图都能回跳原视频对应秒数。

结论速览

  • ▸接入只要三步:申请 API 密钥 → 把 Obsidian 库添加为工作区 → 在 Obsidian 侧边栏里直接对话
  • ▸先用 AGENTS.md 声明「只要骨架、不写内容」,agent 搭目录树前会和你确认约束
  • ▸写新笔记前它会先读完整个库,成品会模仿你库里的词源考据、双链和对比表格习惯

七步图文实操

第一步 · 把笔记库接入 dsh

  1. 1

    申请 DeepSeek API 密钥

    在 deepseek.com 开放平台的 API keys 页新建密钥,创建成功后立刻复制保存——弹窗关掉就再也看不到完整 key。dsh 的本地智能体靠这把钥匙调用模型。

    deepseek.com → API keys → Create new API key
    API key created
    DeepSeek platform API keys page with the Create new API key dialog open and an "API key created" confirmation toast
    在 deepseek.com 平台新建 API key,弹窗里一次性展示、立刻复制保存回看视频 1:24
  2. 2

    把 Obsidian 库添加为工作区

    启动 dsh 后点开左下角的工作区选择器,选「添加工作区」,把你的 Obsidian vault 文件夹(示例里叫 demo-kb)挂进来。挂好之后,库里的所有 .md 笔记都在 agent 的可见范围里。

    demo-kb ▾ → 添加工作区…
    Obsidian Vault
    dsh new-session screen with the workspace picker open, showing demo-kb and the add-workspace entry for the Obsidian vault
    点开工作区选择器,「添加工作区」把 demo-kb 库挂进 dsh回看视频 1:15
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    在 Obsidian 侧边栏里直接对话

    在 Obsidian 的内嵌浏览器里打开 dsh 的本地地址,DeepSeek Harness 就住进了侧边栏:左边是笔记,右边是对话,workspace 显示为 Obsidian Vault。写笔记、问库、改文件都不用切窗口。

    Obsidian Vault · 标准模式
    Full access · DeepSeek-V4-Flash High
    DeepSeek Harness preview running inside an Obsidian side panel with Full access mode and the DeepSeek-V4-Flash High model selected
    在 Obsidian 内嵌面板里打开 dsh,边看笔记边对话回看视频 2:04

第二步 · 让 agent 长在知识库里

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    用 AGENTS.md 立好知识库骨架

    下一句「帮我搭知识库」,agent 会先和你对齐规格:目录只长出「写作工作流/项目/资料」三类骨架、除 AGENTS.md 外零笔记内容,树形结构和约束合规表都确认后才动手。

    AGENTS.md(唯一文件,即"结构意图+约束"声明)
    写作工作流选题素材草稿成稿复盘 · 项目进行中已归档 · 资料文章书籍课程工具
    dsh session showing the final demo-kb folder skeleton beside an AGENTS.md master-control panel listing purpose, structure and constraints
    最终骨架树与「我的知识库 AGENTS(示意)」约束面板对照回看视频 1:45
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    旁观它读库的执行过程

    轨迹面板里能看到它读了哪些笔记:《DeepSeek Harness 介绍.md》《Harness.md》《Harness Engineering.md》……先读再答,这是它「了解你的库」的方式,也是你校准它理解的机会。

    Read · Harness.md
    Read · 视频分享/Harness Engineering.md
    dsh trajectory panel listing Read calls over vault notes including Harness.md and Harness Engineering.md before answering
    轨迹面板里逐条 Read:先读库,再回答回看视频 2:36
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    让它按库里的文风写新笔记

    让它「帮我写一篇 DeepSeek 介绍笔记」:它会先浏览全库再动笔,成品连"模型是大脑,Harness 是身体"的比喻讲法都在模仿你库里的词源考据和双链习惯,并与已有笔记保持一致。

    风格上模仿了你库里的特点:一句话引用开头、口语句、对比表格、[[双链]]关联笔记
    Read · Obsidian + DeepSeek Harness 打造本地知识库.md
    Obsidian note beside the dsh panel where the agent runs Bash checks and reads vault notes to write a requested introduction note
    「帮我写一篇介绍笔记」:先跑 Bash 看目录,再读库里已有笔记回看视频 0:26
    a freshly written What is Harness note in Obsidian beside the dsh reply explaining it imitated the vault etymology and comparison-table style
    新笔记落库:连「模型是大脑,Harness 是身体」的讲法都在模仿库内文风回看视频 2:51
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    交付验收:约束合规才算完成

    agent 交出交付物清单(AGENTS.md + 写作工作流 + 项目 + 资料三层)并附约束合规表:目录总数、零内容约束逐项打勾。你补一句「把资料再分文章/视频/客户三层」,它先核对再执行——这就是可验收的知识库。

    把资料下面再分 文章/视频/客户 三层
    目录总数 10 ✓ · 零内容约束 仅 AGENTS.md ✓
    dsh session with the demo-kb deliverables tree and a constraints-compliance table where every folder rule is checked off
    交付物清单 + 约束合规表,逐项打勾才算验收回看视频 2:43

让知识库一直长下去

  • ▸新笔记都让 agent 按库内文风写,风格漂移它自己会先纠出来
  • ▸结构调整先改 AGENTS.md 的约束,再让 agent 迁移目录,像第 7 步那样先核对再动手
  • ▸长任务交给后台跑,回来在轨迹面板里复盘它读了什么、改了什么
  • ▸敏感笔记单独放一个不加进工作区的 vault——接入范围就等于可见范围

常见问题

关于 dsh 知识库的四个高频疑问

需要哪一版 dsh?收费吗?

dsh 本体开源免费,模型调用按 DeepSeek API 计费。本页画面使用 0.1.5 预览版录制,其他版本的界面可能略有差异,「一切皆插件」的工作区机制不变。

一定要用 Obsidian 吗?

不是。任何本地文件夹都能添加为工作区;Markdown 只是 Obsidian 的原生格式,双链和属性让 agent 更容易「读懂」你的库,纯 txt 文件夹同样可以接入。

笔记会被上传到云端吗?

不会。文件读写都发生在你本机,dsh 只把对话内容和 agent 读到的片段作为上下文发给模型 API。不想入库的笔记,放在工作区之外的 vault 即可。

和记忆插件(RAG)有什么区别?

工作区是「直接读写文件」:agent 用 Bash/Read 工具操作你的真实笔记,改动落盘。记忆/RAG 插件则是把文本切片做向量检索,适合不想让 AI 动文件的场景,两者可以共存。

相关攻略

把这条工作流接进你的日常

视频来源与致谢

本页 8 张截图取自以下两支 B 站视频,已逐帧核对并裁除水印与人像气泡;每张图右下角可回跳原视频对应时间点。安装步骤的完整讲解另见 dsh 插件安装全攻略

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