你目前的实践已经非常前沿了！你实际上已经触碰到了当前 AI 应用架构中最核心的理念之一：LLM Wiki（大模型知识库）模式。通过将业务知识、API Schema 和状态信息（Cookie）结构化地沉淀在 Obsidian 中，并让 AI 直接读取和执行，你成功跨越了传统 RAG（每次查询都重新检索拼凑）的局限，构建了一个具备持久化记忆和增量学习能力的系统。结合你现有的进度以及你作为“测试工程师”的背景，为了让这个系统从“能用”进化为“强大且可靠”，我建议从以下两个维度进行改进与知识拓展：一、 针对当前系统的架构改进建议建立“宪法级”的行为规范文件（SCHEMA.md / CLAUDE.md）随着知识库的扩大，AI 可能会变得“不守规矩”（例如随意创建文件、忘记特定 API 的调用前置条件）。你需要在知识库根目录建立一个核心配置文件（如 CLAUDE.md 或 SCHEMA.md）。改进点：在这个文件中明确定义 AI 的角色、行为边界、命名规范以及触发特定任务的“咒语”（例如规定当输入“测试该接口”时，AI 必须执行哪几个固定步骤）。这相当于给 AI 设定了严格的“SOP（标准作业程序）”。引入“Skills（技能）”框架与自定义命令不要让 AI 每次都从零开始理解你的u Prompt。你可以利用 Claudian 插件支持的 Skills 体系，或者在 .claude/commands/ 目录下创建自定义命令。改进点：将复杂的测试或调用流程封装成独立的 Skill。例如，创建一个 /run-api-test 技能，AI 每次