Python脚本+Obsidian本地存储：在AI时代实现个人笔记定制化查询

在 AI 时代，我们完全可以便捷且高效地实现个人的定制化需求，而不必让自己去适应软件。但前提是：「我们的数据掌握在自己手里」。

此前的分享中，我介绍了使用 Logseq 记录 DailyLog 的高效逻辑：通过标签精准定位，在周复盘时利用 Logseq 的查询语法，实现基于标签的笔记块（block）自动化汇总。在 Logseq 里实现的效果像这样：

我同时使用 Logseq 与 Obsidian，是因为在 Obsidian 中很难原生化实现“无限滚动的日记流”和“以块维度汇总笔记”这两个 Logseq 独有的效果。当时我还尝试过利用 dataview 插件在 Obsidian 中实现块维度汇总笔记的效果，结果并不理想。

然而，借助 AI，我仅仅通过三轮对话，就在 Obsidian 中精准复刻、甚至超越了 Logseq 的原生体验：「点击任意一个标签，即可抓取时间范围内每个日记文件包含该标签的笔记块，并按照指定顺序排列」。更重要的是，「可以随时根据我的需求定制修改」。

AI 实际上是利用 Python 脚本来帮助我查询笔记。我只要运行这个脚本并在浏览器中打开本地服务地址，就能在页面上查询笔记了。同时，我启用了 Obsidian 的“网页浏览器”插件，并收藏了本地服务的地址，这样我就可以随时随地在 Obsidian 中打开这个页面来复盘我的笔记。

如果你想复刻这一功能，可以参考我向 AI 提出的具体需求。但请注意：「你的日记应当是 Logseq 的大纲格式，即笔记内容全都是无序列表，并且文件名格式为 yyyy-MM-dd」。

我的笔记都保存在{文件夹地址}，文件名称格式都是 yyyy-MM-dd，文件内容格式都是无序列表。为我创建一个可以实时查询的 HTML，满足以下的需求点：

1. 根据我选择的日期范围，查询对应日记文档的内容；
2. 跨文档抓取所有带有特定标签的笔记块（block）；
3. 按照以下的标签分类展示：{列举你想汇总的标签名称}；
4. 将块的父层级及其下属的所有缩进内容，视为一个完整的“逻辑块”；
5. 按照日期聚合展示笔记块，相同日期按照笔记块包含的时间升序排列；
6. 使用“霞鹜文楷”字体，并为标签文本添加背景色。

我曾借助快捷指令自制番茄钟，每次番茄钟结束，都会将记录保存在本地的 SQLite 数据库中。得益于此，「我创建了番茄钟统计页面，从本地数据库中抓取数据并展示，方便我在周复盘的时候对比每周的时间开销情况」。实现效果如下图：

回顾之前在 Obsidian 中利用 dataview 插件折腾的过程，我不禁感慨：「在 AI 时代，我们可以如此便捷且快速地实现个人的定制化需求」，完全无需苦苦找寻一款完美软件，或是繁琐地操作多款软件。

另一方面，「个人数据的重要性进一步凸显。我能够利用 AI 实现定制化需求，是因为所有依赖的数据都在我自己的电脑里，并且存储的格式易于读取和修改」。笔记是本地的 Markdown 文档，番茄钟数据则存储在本地的 SQLite 数据库中。如果这些数据都记录在应用软件的云端数据库里，恐怕只能寄希望于开发者在未来的更新中，恰好能“眷顾”到我的特定需求。

这种将数据主权握在手中，并通过 Python脚本 等工具进行灵活处理的方式，正是现代个人知识管理的进阶玩法。

最后，推荐几个能配合 Obsidian 原生日记功能、提升体验的第三方插件：

1. Periodic Notes，可以自动生成日、周、月、季度、年等周期的笔记，并且为不同周期设置不同的模板；
2. Daily Notes Editor，可以实现类似 Logseq “无限滚动的日记流”效果；
3. Outliner，为 Obsidian 的列表添加垂直引导线、快捷键缩进/反缩进、以及列表项的拖拽移动功能。它让 Obsidian 编辑列表的手感接近 Logseq；
4. Zoom，允许像 Logseq 一样“聚焦（Zoom In）”到某个列表节点，隐藏其他内容，专注于当前分支。

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