James Bedford 在 X 上分享了他最近在跑的一套工作流：用 Claude 当知识管理员，打理一个专门给 AI 用的 Obsidian vault，名字叫 Foundry。
为什么需要两个 vault
他一开始也踩过坑：直接让 Claude 往个人笔记里写内容，很快就觉得不对劲——分不清哪些是自己想的，哪些是 AI 生成的，而且 AI 产出的内容量远超人类能处理的节奏，vault 变得没法用。
后来他换了个思路：一个 vault 纯粹给人用，一个专门给 AI 用，两套结构，各自优化，互不干扰。
他把自己写的叫「2026」，小而精，完全出自本人。Foundry 则交给 Claude，处理更大量的信息，沉淀概念和想法，供他以后调用。
结构很简单
Foundry 遵循 Andrej Karpathy 提出的一套 LLM wiki 结构，只有三个文件夹加一个 CLAUDE.md：
- inbox/：原始内容丢这里，文章、播客逐字稿、X 推文，什么都行
- sources/：Claude 读取 inbox 后，生成原子化的源笔记——摘要、要点、Claude 的旁注
- wiki/：当某个主题积累了两条以上的 sources，Claude 会编译成一个概念页
- CLAUDE.md：给 Claude 的指令，比如「不许写进我的个人 vault」「每个概念必须注明来源」「单来源不急，等两个再说」
四个 Skill，覆盖完整循环
整个 vault 靠四个 Skill 运转：
foundry-ingest：处理 inbox 里的原始内容，输出规范化的 source note，包括摘要、关键要点、Claude 的旁注。每天 end of day 跑一次，把 inbox 清空。
foundry-compile：扫描 sources 目录，找出有两条以上来源支撑的主题，生成概念页。概念页有固定结构：是什么、为什么重要、关键论点、多来源佐证、开放问题、「给 2026 的 prompt」——最后这个部分最有意思，把概念转成 essay 形状的问题，对接他已经在写的东西。每周一到两次。
foundry-ask：跨 vault 问答，每条结论都标注来源。他举了个例子，问「啥是embodied cognition」，AI 会综合两个 vault 的内容给出带出处的回答。
foundry-lint：健康检查，扫描孤儿文件、断链、已可以编译的单来源候选、关键词漂移等问题，生成仪表盘让 AI 修复。
关键规则：AI 只能读，不能写
两个 vault 互通但永不合并。Claude 可以读他的个人 vault，但不能往里写内容。他说这个边界「比听起来重要」——他不想某天发现自己写的东西被 AI 润色过了。AI 的作用是帮他找到自己的声音，加深思考，不是替代它。
工作流日常
每天他会往 inbox 里丢东西：读到的文章、播客逐字稿、会议记录。End of day 跑一次 ingest，Claude 把这些原始材料处理成 source notes。每周跑一次 compile，概念页生成出来后和已有的知识体系产生连接。
他自己仍然会挑选一两篇在个人 vault 里写，因为那个过程本身对他有价值。但以前会漏掉的大量上下文，现在全部进了 Foundry，需要的时候可以被重新调取。
作者把 Foundry 的核心结构开源了：文件夹模板、四个 skill、tagging 系统、Obsidian 插件配置。克隆下来直接对接 Claude 就能跑。