文章目录一、为什么要在笔记软件里接 AI二、方案总览三个组件各干什么三、从零开始装 Obsidian 并建第一个 Vault3.1 下载安装3.2 建一个 Vault四、安装 Copilot 插件4.1 打开社区插件4.2 搜索并安装 Copilot五、把蓝耘接进 Copilot5.1 为什么走蓝耘5.2 拿到蓝耘 API Key5.3 在 Copilot 里加自定义模型5.4 关于 Embedding为什么这次可以跳过5.5 验证发一句话看看六、实测三个真实的写作场景场景 1选中文字一键改写扩写简化场景 2侧边栏对话把当前笔记当上下文场景 3自定义 Prompt把常用需求变成一键动作七、聊一下用下来的两周体感八、还能怎么玩九、结尾写东西写到一半突然卡住这种感觉估计每个人都有过。我用 Obsidian 记笔记两年多了Vault 里堆了两百多篇乱七八糟的东西——工作复盘、读书摘录、灵感碎片、技术学习笔记。理论上这些都是自己的第二大脑真到写一篇长东西的时候还是免不了在一堆 tab 之间跳来跳去找那句半年前抄下来的观点、翻那次会议的复盘、想一个开头怎么写才不土。这段时间我尝试把 AI 直接搬进 Obsidian 里不再切窗口写到哪问到哪、卡住就让它续。跑通之后一个明显的变化是——写作的心流不再被打断。这篇文章记录整个搭建过程从零安装 Obsidian 到接入蓝耘 MaaS全程可复现。一、为什么要在笔记软件里接 AI先聊为什么这件事值得做。写作有两个阶段“想什么”和“怎么说”。前者需要素材、需要激发、需要你自己脑子里那些散落的旧想法被翻出来后者需要顺一顺措辞、改一改口水话、把两段跳跃的内容用一句过渡衔接起来。以前我处理这两件事的流程是分裂的想什么 → 打开 Obsidian用双链和搜索翻旧笔记怎么说 → 复制到 ChatGPT 网页让它帮我改然后复制回来每写一段就切两次窗口。写完一篇 3000 字的东西光复制粘贴就要几十次。更痛苦的是ChatGPT 完全不知道我以前写过什么。你问它帮我用之前那个’左脚踩右脚’的比喻来解释这个观点它只能编一个新的你自己的语料风格它根本读不到。我想要的其实很简单在 Obsidian 里选中一段文字右键就能让 AI 改侧边栏开一个对话窗问它就能借力它的通用知识同时也能引用我当前正在编辑的笔记内容做回答。至于要不要把整个 Vault 都做成向量检索能问答的知识库——那是另一件事我之前用 AnythingLLM 干过那个更适合读别人的文档Obsidian 场景更偏辅助自己写。所以这次只用聊天模型就够不用折腾向量。带着这个目标我找到了Copilot for Obsidian这个社区插件。二、方案总览三个组件各干什么在动手之前先把方案图放上来之后每步都能对照回来看。Obsidian本地 Markdown 编辑器所有笔记都是纯文本文件隐私可控。Copilot for Obsidian社区插件负责在编辑器里嵌一个 AI 侧边栏同时接管选中文本的 AI 命令改写、总结、翻译、续写等等支持任何 OpenAI 兼容的服务端点。蓝耘 MaaS模型服务方插件里填一个base_url加一个api_key就通按 token 计费写作这种零散调用的场景很划算。三方之间只有一根线就是插件通过 OpenAI 兼容协议调蓝耘的接口。三、从零开始装 Obsidian 并建第一个 Vault如果你已经用过 Obsidian 可以直接跳到第四节。这里从最开始讲因为不少笔记老玩家可能已经忘了这一步有多简单。3.1 下载安装打开 Obsidian 官网https://obsidian.md首页点【Download】按你的系统选安装包Windows下载.exe双击安装macOS下载.dmg拖到 ApplicationsLinuxAppImage 或 Snap 都行Obsidian 是完全免费的个人使用不用注册账号也能用。3.2 建一个 Vault第一次打开 Obsidian会弹一个选择 Vault的对话框。Vault 就是一个装 Markdown 文件的文件夹本质上和 Windows 资源管理器里的普通文件夹没区别Obsidian 只是给这个文件夹提供了一套可视化的编辑和管理工具。三个选项Create new vault在你选的位置新建一个空文件夹作为 VaultOpen folder as vault把一个已有的文件夹比如你 D 盘的Notes目录当成 Vault 打开Open with Obsidian Sync官方付费同步服务先不用选第一个起个名字比如MyNotes选一个位置存放就建好了。进去之后是一片空白左侧是文件树右侧是编辑区。可以先随手新建一篇README.md写两句话感受下 Markdown 实时预览。到这里 Obsidian 就装好了接下来装插件。四、安装 Copilot 插件Obsidian 有个非常活跃的社区插件生态AI 类插件也有一堆各有侧重。Copilot for Obsidian是我筛下来最合适的一个——原因有三原生支持自定义 OpenAI 端点填base_urlapi_key就能接任意 OpenAI 兼容服务蓝耘这类 MaaS 平台直接兼容命令面板动作齐全选中文字可以一键改写、翻译、扩写、简化、修正语法这些操作对写作最有用侧边栏对话可以引用当前笔记不用复制粘贴直接让它基于你正在编辑的这篇笔记回答问题4.1 打开社区插件Obsidian 默认不允许安装社区插件得先手动开启。左下角齿轮图标进入设置 →【第三方插件】→ 会弹一个警告框告诉你社区插件是第三方代码请自行判断安全性4.2 搜索并安装 Copilot同一个页面点【Browse】进入插件市场搜索框输入Copilot找到作者是Logan Yang的那个Copilot for Obsidian图标是一个白色的 AI 副驾图形点【Install】安装完点【Enable】启用。注意别装错——市场里叫 Copilot 的插件不止一个。认准作者 Logan Yang同时描述里带Chat with your notes字样。安装完成后Obsidian 左侧边栏会多出一个 AI 图标一个小机器人的头像点它就能唤起 Copilot 的侧边栏对话面板。第一次打开会提示你还没配模型——这就是下一步要做的事。五、把蓝耘接进 Copilot到了核心步骤。这一步做完整个链路就通了。5.1 为什么走蓝耘写作辅助的调用有个特点碎、频、量小。一次改写可能就几百 token但一天写下来累计上万次点击。这种场景下走 ChatGPT 官方月订阅费用固定用不满就浪费走国内厂商的按量付费token 单价压得很低用多少算多少蓝耘 MaaS 走的正是按量付费路子模型广场里聚合了 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等多家的主流模型接口协议是 OpenAI 兼容的——这一点很关键意味着任何支持自定义 OpenAI 端点的工具理论上都能用蓝耘接入包括我们要用的 Copilot for Obsidian。我这次选的是deepseek-v4-flash。这个模型有几个优点特别贴合写作辅助场景上下文 1024k 够长一篇长文完整塞进去没问题、响应快、单价低。日常改写、续写、润色不需要用旗舰模型Flash 类完全够。5.2 拿到蓝耘 API Key打开蓝耘元生代控制台https://console.lanyun.net注册登录后进入 API Key 管理页点【新建 Key】。顺便在【模型广场】里找到deepseek-v4-flash看下它的调用名Copilot 里要精确填写这个名字价格页也扫一眼有个数deepseek-v4-flash5.3 在 Copilot 里加自定义模型回到 Obsidian左下角齿轮进入设置找到Copilot点进去点顶部的Model选项卡。进来能看到一长串内置模型列表gpt-5.5、claude、gemini……右上角有个紫色的 Add Model按钮点它。弹出的表单里填以下几项字段填写内容说明Model Namedeepseek-v4-flash蓝耘控制台的调用名一字不差Display Name留空可选留空即可Provider选OpenAI Format走 OpenAI 兼容协议Base URLhttps://maas-api.lanyun.net/v1蓝耘 MaaS 的接口地址API Key上一步复制的蓝耘 Key直接粘贴Model CapabilitiesReasoning / Vision / Websearch三个复选框都不用勾deepseek-v4-flash是纯文本对话模型。可以先点Test按钮验证连通性绿色通过后再点Add Model保存。填完保存模型列表里会多出deepseek-v4-flash一行把它那行的Enable复选框勾上。最后一步切回顶部的Basic选项卡找到Default Chat Model那一行点右边的下拉框把当前显示的默认模型换成刚才加的deepseek-v4-flash。这步做完后续所有对话都走蓝耘不再走 Google 或 OpenAI。5.4 关于 Embedding为什么这次可以跳过Copilot 设置里有个QA选项卡里面有一个Embedding Model配置项。它是干嘛的当你开启Enable Semantic SearchCopilot 会把整个 Vault 的所有笔记切成小段、生成向量索引让你可以用自然语言搜索全库笔记。这套流程离不开 Embedding 模型。但我们这次不做全库语义搜索。这次的用法是侧边栏对话时AI 读的是当前正在编辑的那篇笔记Copilot 的 Basic 设置里Auto-Add Active Content to Context默认已开当前笔记会自动进上下文选中文字做改写、续写、翻译、总结——纯 prompt 场景不涉及检索所以整个流程里根本不会调 Embedding。这在蓝耘目前只提供聊天模型和多模态模型、暂时没有向量模型的情况下反而是件好事QA 选项卡里的 Enable Semantic Search 保持关闭Embedding Model 那栏保持默认完全不影响我们要用的功能。如果后续想扩展到全库语义搜索Copilot 也支持用本地的 Ollama 或其他第三方 Embedding 服务那是另一个话题了。5.5 验证发一句话看看设置关掉点左侧栏的 Copilot 图标唤起侧边栏模式选Chat。输入框里发一句用两句话告诉我你现在用的是哪个模型以及能帮我做什么。只要它正常返回、右上角显示当前模型是deepseek-v4-flash链路就通了。六、实测三个真实的写作场景底座搭好接下来是重头戏。下面三个 Demo 都是我这两周实际在用的按使用频率从高到低排。场景 1选中文字一键改写扩写简化写初稿的时候我经常会先把想到的意思用大白话堆出来回头再润色。以前润色靠自己一个字一个字改现在直接选中让 AI 改。操作方式编辑器里选中一段文字 → 鼠标右键菜单里会看到 Copilot 相关命令。默认开启的几个最常用Fix grammar and spelling 修正语法和拼写 Translate to Chinese 翻译成中文 Summarize 总结 Simplify 简化把绕的话拉直 Make shorter 缩短 Make longer 扩写 Emojify 加表情 Explain like I am 5 用大白话解释用得最多的是Simplify把绕的话拉直和Make longer把一句话扩成一段。举个真实例子我这篇文章第一节的初稿有一句写的是我以前处理这个过程的方式呢其实分裂得很两个阶段完全脱节。选中右键选Fix grammar and spelling再选一次SimplifyAI 直接改成以前我处理这两件事的流程是分裂的。省下的都是脑力。小提示这些命令在 Copilot 设置的Command选项卡里可以管理开关——In Menu那列的勾代表出现在右键菜单Slash Cmd那列的勾代表可以在侧边栏对话框里用/命令名的方式调用。用哪个顺手就开哪个。场景 2侧边栏对话把当前笔记当上下文写长文的时候最怕的是 AI 完全不知道你在写什么。好消息是Copilot 的 Basic 设置里Auto-Add Active Content to Context 默认已经是开启状态——也就是说只要你打开侧边栏发消息它自动把你当前编辑器里打开的这篇笔记全文加进上下文不需要手动任何操作。操作方式直接点左侧边栏的 Copilot 图标打开对话确认模式是Chat然后直接问。比如我在写这篇文章写到第五节卡壳了不知道 Embedding 那段怎么切进去。直接在侧边栏问我现在这篇文章讲到 Copilot 的设置接下来想解释一下为什么我们不需要配 Embedding 模型。你帮我起一个自然的过渡开头不要太生硬。它给了我三个候选开头我挑了一个稍作修改就用了——就是你现在看到的第五节 5.4 那段。它知道我在写什么因为整篇稿子自动就在它的上下文里了。如果一次要引用多个笔记在输入框里用[[笔记名]]双链语法直接点出来——比如基于 [[2026-07-15 项目复盘]] 和 [[2026-07-18 客户反馈]]帮我列一个下周的优先级清单。Copilot 会自动把这两篇笔记的正文加进上下文再回答。对多来源整合写作特别有用比如周报、月报、复盘这类。场景 3自定义 Prompt把常用需求变成一键动作Copilot 支持自己写 Prompt 模板加进右键菜单。进入设置点顶部的Command选项卡右上角点 Add Cmd按钮。我常用的一个模板叫“整理成大纲”Prompt 这样写你是一个中文写作助手。请把下面这段散乱的笔记内容整理成结构化大纲 - 用 Markdown 二级标题分组每组不超过 3 个要点 - 保留原文的关键观点和数据不要自己发挥 - 大纲末尾附一段 100 字以内的总结 内容如下 {activenote}{activenote}是 Copilot 的变量代表当前打开的笔记全文。保存后In Menu那列打上勾右键菜单里就会出现整理成大纲。我把开会的语音转录粘进 Obsidian右键跑一下这个命令出来就是一份可以直接用的会议纪要大纲。几个可以直接抄的模板口语转书面语把{activenote}里的口水话改成正式书面语保留原意不要加内容抓关键词从{activenote}里抽 5-8 个能代表核心观点的关键词用逗号分隔写一句话摘要用不超过 30 字总结{activenote}的内容不要用套话反向提问读完{activenote}提出 3 个作者可能没答清楚的问题用久了会发现你写作的很多重复动作都可以固化成这样的一键命令。七、聊一下用下来的两周体感用了大概两周几点真实感受1. 写作节奏变了以前是想 → 停 → 切窗口 → 找资料/问 AI → 切回来 → 复制粘贴 → 继续想中间那几步会把思路打得七零八落。现在整个过程都在 Obsidian 里“想 → 停 → 侧边栏问一句 / 选中改一下 → 继续想”心流不断。2. 对模型的依赖分级了不是所有事都要用旗舰模型。写作辅助 90% 场景用 Flash 类就够了——改语法、扩写、翻译、归纳这些本质上是文字加工。只有偶尔要它做真正的推理、跨领域整合才切到更强的模型。蓝耘广场里模型可以随时换切换只需要在 Copilot 设置里改一下默认模型。3. 成本比想象低按deepseek-v4-flash的单价算我两周下来累计写了大概 6 万字左右的正稿不算改写扩写实验token 消耗合下来花的钱不到一杯奶茶。写作场景本身的调用体量并不大主要开销都在你请它总结一份长文、分析整篇笔记这类一次性把大段文本喂进去的动作上。4. 有一件事要提醒Obsidian 是本地纯文本的你笔记里的内容一旦通过 Copilot 走 API 出去就等于发到了模型服务方那边。如果你笔记里有敏感信息客户资料、隐私、密码等要么用命令时手动避开要么就别启用Add active note as context避免整篇笔记被上传。这是所有云 AI 都要面对的取舍但值得单独提一句。八、还能怎么玩跑通基础用法之后几个可以扩展的方向1. Templater Copilot 组合Obsidian 的 Templater 插件可以做模板自动化配合 Copilot 的自定义 Prompt能实现新建一篇日报 → 自动填充昨天的复盘摘要这种链式动作。适合有固定笔记节奏的人。2. Dataview 汇总 AI 分析Dataview 插件可以按标签、时间等条件查询笔记形成表格。把 Dataview 查出来的表格贴给 Copilot让它做趋势分析、找规律。适合读书记录、健身打卡这类结构化笔记。3. 上多模态蓝耘广场里有多模态模型Copilot 也支持视觉输入。你笔记里贴的白板照片、思维导图截图都可以让 AI 帮你解读、转成文字。切换成多模态模型只是在 Copilot 里换一下默认模型的事。4. 换协作账号如果你团队用 Obsidian比如通过 Git 或第三方同步可以让每个人都装 Copilot、用同一套蓝耘 API成本走一个共享账号统一结算比每人一个 ChatGPT 订阅省多了。九、结尾整个搭建过程回顾一下安装 Obsidian → 建 Vault → 装 Copilot 插件 → 蓝耘控制台拿 Key → Copilot 里加自定义模型base_url key 模型名 → 侧边栏对话 / 选中命令 / 自定义 Prompt 三种用法 → 写作心流不再被打断Obsidian 负责组织和存储你的思考Copilot 负责在编辑现场提供 AI 能力蓝耘负责在背后用便宜稳定的模型响应。三者组合起来就是一个真正意义上长在自己写作环境里的 AI 搭子。比起把 AI 当成一个外部服务我更喜欢把它做成写作工具的一部分——不打扰、随叫随到、按用量付费。写完这篇稿子最直接的感受是AI 应该配合你的工作方式而不是让你去适应它的。Obsidian Copilot 蓝耘这套组合最接近我心目中AI 该有的样子。