个人工作效率系统：Obsidian + opencode + 滴答清单

📁 目录结构#

1
CX/
2
├── -1、Agents/              # opencode 智能体配置 + 方案模板
3
│   ├── AGENTS.md            # opencode 行为指令
4
│   └── templete/            # 建设方案格式模板 (.docx)
5
├── -2、SELFSTACK/           # 个人博客（selfstack）
6
├── 0、公司产品/              # 公司产品方案库
7
│   ├── 1、公司方案/          # 通用方案
8
│   ├── 6、AI能力中心/        # AI 产品方案
9
│   ├── 7、智能体/            # 智能体产品
10
│   ├── 9、大模型/            # 垂类大模型方案
11
│   ├── 11、智慧课程/
12
│   ├── 12、教师档案袋/
13
│   ├── 13、数字教材/
14
│   ├── 15、实验室管理平台/
15
│   └── ...                  # 共 20+ 产品线
16
├── 1~21、*/                 # 21 所高校客户项目
17
│   ├── 1、重庆电子科技职业大学/
18
│   ├── 2、重庆交通大学/
19
│   ├── 6、重庆医科大学/
20
│   └── ...
21
├── 其他/
22
│   └── 1、模板/              # 滴答清单模板、日记模板等
23
├── 任务.md                   # 按 PARA 分类的任务总看板
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├── 任务看板.md               # 今日/本周任务统计看板
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└── .obsidian/                # Obsidian 配置和插件

🔌 关键插件#

任务收集渠道#

1
微信 → 滴答清单公众号（语音/文字创建任务）
2
手机 → 滴答清单桌面小工具
3
电脑 → 滴答清单 PC 端 / Obsidian

任务看板#

任务看板.md 是每日任务驾驶舱，用 Tasks 插件查询渲染：

• 今日待办 — 到期日 = 今天的任务
• 本周待办 — 本周内到期的任务
• 快速添加 — 随时记录新任务

任务.md 按 PARA 分类展示：

1
📋 值得关注 — 高优/进行中/七天内到期
2
📋 项目（1. 项目）— 各项目任务
3
📋 领域（2. 领域）— 持续积累领域
4
📋 资源（3. 资源）— 参考资料
5
📋 周期笔记（0. 周期笔记）— 周期性回顾任务

滴答清单同步#

通过 obsidian-dida-sync 插件，Obsidian 中的任务和滴答清单双向同步。手机上用滴答清单添加任务 → 自动同步到 Obsidian，反之亦然。

模板示例（其他/1、模板/dida模板.md）：

1
---
2
dida:
3
  projectId: 5b6u5L-h6YeH6ZuG
4
  status: all
5
---

配置文件#

~/.config/opencode/opencode.jsonc：

1
{
2
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
3
  "mcp": {
4
    "ticktick": {
5
      "type": "local",
6
      "command": ["npx", "-y", "@ticktick/mcp-server"],
7
      "environment": {
8
        "API_TOKEN": "your_token",
9
        "API_DOMAIN": "api.dida365.com"
10
      }
11
    }
12
  }
13
}

通过 MCP 接入滴答清单后，可以在 opencode 中自然语言操作任务：

“我今天有哪些任务？” “帮我建一个任务：下周五前完成 XX 学校的方案初稿”

智能体（Agent）#

存放在 -1、Agents/ 目录，AGENTS.md 定义了工作区的上下文和 opencode 行为指令。配合已安装的技能使用：

第一步：需求收集与任务创建#

所有方案的起点都是同一个动作：收到需求。 需求来源可能是客户微信消息、领导口头安排、会议纪要，也可能是招标文件或邮件。不管来源是什么，第一件事不是打开 Obsidian 开始写，而是先把需求变成一条任务。 手机微信上，长按消息转发给滴答清单公众号，语音或文字自动创建一条任务。如果是会议中口头安排，直接打开滴答清单手机小组件语音录入：“写 XX 学校的智慧课程平台建设方案，周五前初稿”。这条任务会自动同步到 Obsidian 的任务看板。 任务创建后，我在 Obsidian 的 任务看板.md 中看到它出现在”本周待办”区。

1
## 方案启动
2
**项目名称**：{{title}}
3
**客户**：{{customer}}
4
**产品线**：{{product}}
5
**核心需求摘要**：
6

7
（从客户沟通记录中粘贴关键需求点）

这个模板的好处是强制我在动笔之前先想清楚：客户是谁？用什么产品？什么时候交？避免写到一半才发现方向偏了。

第二步：输入需求/开始#

资料准备到位后，进入方案编写环节。我直接在 Obsidian 中调出 opencode 面板，开始对话。 第 1 层：明确任务 我不会一上来就让 AI 写完整方案，而是先下一条”调研+大纲”指令：

1
@proposal-writer 结合我提供的资料，帮我梳理 XX 学校智慧课程平台的建设需求，
2
输出一份方案大纲，包含：项目背景、建设目标、建设内容、预期成效、预算估算
3
五个部分。大纲要贴合教育数字化转型的政策背景。

这条指令加载了 proposal-writer skill。这个 skill 里预置了建设方案的常见结构、政策文件数据库、方案写作风格指南。AI 理解指令后，先输出一份大纲。

第三步：查找产品资料与参考案例#

AI 先做一件事：把方案需要用到的素材喂给自己。 这一步非常关键。直接让 AI 写方案而不给参考资料，出来的内容往往空洞无物、偏离产品实际能力。所以我有一个固定的”资料搜集”流程： 1. 定位产品线 客户需求通常对应一个或多个产品线。比如客户要”智慧课程平台”，AI就进 0、公司产品/11、智慧课程/ 目录。这个目录下存放着该产品线的全部资料：产品介绍PPT、建设方案文档、报价方案、技术参数表、成功案例等。 2. 翻阅已有方案 在公共方案参考文件夹下面和对应客户目录下，先翻之前给这个客户出过的方案。同一客户的文档风格、用词习惯、重点关注领域通常有一致性，参考之前方案可以保持整体风格的连贯。

第四步：查找产品资料与参考案例#

第 2 层：逐段编写 大纲确认没问题后，我逐段要求 AI 展开。比如：

1
继续写"建设内容"部分。分为六个模块：
2
1. 智慧教学环境搭建
3
2. 教学内容智慧化组织
4
3. 教学辅助智慧化
5
4. 学习支持智慧化
6
5. 教学研究智慧化
7
6. 教学评价智慧化
8

9
每个模块写 200-300 字，结合智慧课程产品的实际功能来描述。
10
不要写成技术说明书，要写成"客户价值"的表述方式。

逐段写的好处是：每一段我都能即时 review，方向偏了立刻纠正，不会出现 AI 写完整篇后才发现大方向不对的情况。

第 3 层：调用 solution-architect 做技术方案

如果方案中涉及技术架构设计（比如系统部署架构、数据流转方案、集成方案等），我会再加载 solution-architect skill：

1
@solution-architect 针对上述建设内容的六个模块，
2
设计系统的技术架构方案。要求：
3
1. 画出部署架构的文字描述（前端负载均衡、应用服务集群、数据存储层）
4
2. 说明各模块之间的数据流转关系
5
3. 标注关键技术的选型理由

第 4 层：补充项目计划和预算

需要项目计划表或预算表时，调用 project-plan skill：

1
@project-plan 根据上述建设内容，输出项目实施计划 WBS，
2
包含里程碑节点、各阶段工作内容、交付物清单。

需要预算估算时，proposal-writer skill 中预置了常见的预算模板，直接调用：

1
在方案最后补充预算估算部分，包含：
2
硬件/软件/服务三类费用，每类列出明细。

第五步：参考模板格式输出 Word#

方案内容在 opencode 中逐段完成后，要进行最后一步：生成格式化的 Word 文档。 模板文件 我们有一套标准 docx 模板，存放在 -1、Agents/templetes/建设方案（格式排版例子）.docx。这个模板包含了标准的封面页、页眉页脚、标题层级样式、表格样式、正文段落样式等。模板是用 Word 手工制作好的，确保排版质量。 用 python-docx 填充 我不会在 Word 里手动复制粘贴，因为 60+ 页的方案排版会疯掉。我用 python-docx 写一个脚本，读取模板文档，找到模板中的占位符（如 {{project_name}}、{{content_section_1}} 等），把 AI 生成的内容逐段填入对应的位置。 opencode 本身支持执行 Python 脚本，所以流程在同一个对话中完成：

1
帮我生成一个 python-docx 脚本：
2
1. 读取模板文件 `建设方案（格式排版例子）.docx`
3
2. 在指定位置插入各章节内容
4
3. 保留模板中的所有样式（字体、字号、颜色、缩进、表格样式）
5
4. 封面页的项目名称、客户名称、日期自动填充
6
5. 输出最终文件 `XX学校智慧课程平台建设方案.docx`

这个脚本会把之前生成的所有内容一次性填入模板，生成一个排版完整的 Word 文档。整个过程不需要手动调整任何格式

第六步：去 AI 味（Humanizer）#

Word 文档生成后，还有一道关键工序：去掉 AI 味儿。 AI 生成的文字有几个典型的特征：句式结构相似（“通过……实现……”）、用词套路化（“助力""赋能""驱动”反复出现）、段落之间过渡生硬。高校客户大多是教授、专家，对文字风格很敏感，一份”AI 味道过重”的方案，初印象会打折扣。 这一步我调用 humanizer-zh skill：

1
@humanizer-zh 审阅这份方案的"建设内容"和"预期成效"两个章节，
2
按照 Wikipedia "Signs of AI writing" 指南 v2.5.1 标准，
3
检测并修复 AI 模式。
4

5
重点检查：
6
1. 句式多样性——避免连续使用"通过……实现……"结构
7
2. 用词自然度——把"助力""赋能""驱动"替换为更自然的表达
8
3. 段落衔接——让段落之间有自然的过渡，而不是并列堆砌
9
4. 去掉不必要的数字编号和罗列感
10
5. 每段开头避免重复的"首先/其次/最后"

humanizer-zh skill 集成了一套 AI 文本检测规则，覆盖 29 种常见的 AI 写作模式。它会逐句扫描文本，标记出”疑似 AI”的段落，然后给出改写建议。我审核后采纳或微调。 这一步之后，方案读起来就像人写的了——不是完美的文学，但至少是一个专业的人写的方案，而不是机器吐出来的说明书。

第七步：交付与归档#

Word 文档生成并润色完成后，做三件事： 1. 自审一遍 我快速通读全文，重点检查：客户名称有没有写错、产品功能描述是否准确、数据是不是最新版本。AI 偶尔会”编”一些看起来很合理但实际不存在的数据，这一步人工审阅不能省。 2. 归档到客户目录 最终版本放到对应的客户目录下，比如 1、重庆电子科技职业大学/1、启明星专业建设系统/建设方案/。文件名加上日期版本号，如 20260611_XX学校智慧课程平台建设方案_v1.0.docx。 3. 更新任务状态 回到滴答清单或 Obsidian 任务看板，把对应的任务标记为”已完成”，记录实际完成时间和交付物路径。周回顾时可以快速统计一周完成了多少份方案。 4. 记录可复用的素材 如果这份方案中有些段落写得特别好（比如某个功能模块的描述、某个政策背景分析），我会把它摘录到 0、公司产品/11、智慧课程/方案素材库.md 中，下次写同类方案时直接复用或参考。

全流程总览#

1
客户/领导提需求
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    │
3
    ▼
4
① 滴答清单创建任务（微信/语音/手机）
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    │
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    ▼
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② Obsidian 打开任务 → 插入"方案启动"模板 → 明确需求
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    │
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    ▼
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③ 搜集资料
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   ├─ 0、公司产品/ → 对应产品线目录 → 产品资料
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   ├─ 客户目录/ → 历史方案 → 风格参考
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   └─ 提取关键信息到工作笔记
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    │
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    ▼
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④ opencode 编写方案
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   ├─ @proposal-writer → 大纲 + 逐段展开
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   ├─ @solution-architect → 技术架构（如需要）
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   ├─ @project-plan → 项目计划/预算（如需要）
20
   └─ python-docx → 填入模板 → 生成 Word
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    │
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    ▼
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⑤ @humanizer-zh 去 AI 味 → 润色
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    │
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    ▼
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⑥ 交付
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   ├─ 自审一遍
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   ├─ 归档到客户目录（带版本号）
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   ├─ 更新任务状态
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   └─ 摘录可复用素材到方案库

这个流程从需求输入到方案交付，全程在 Obsidian + opencode + 滴答清单这三个工具之间流转，不需要切换 Word、浏览器、文件管理器等外部工具。核心原则是：需求进 Obsidian，资料查 Obsidian，方案在 opencode 写成，Word 自动生成，任务在滴答清单跟踪，中间不需要人工搬运数据。

方案模板#

建设方案模板存放在 -1、Agents/templetes/建设方案（格式排版例子）.docx，是标准 docx 格式，用 python-docx 操作填充内容，避免样式丢失。

产品方案库#

0、公司产品/ 下 20+ 产品线目录就是方案知识库，写新方案时优先参考已有内容，确保一致性和专业性。