用途：把参考资料、关键词、概念整理等请求转化为 Skill 格式的 Obsidian 兼容学习笔记，让 AI 能更轻松地探索和加载相关概念。核心原则是生成笔记等于 Skill 结构加渐进式披露，分三层：frontmatter（name、description、keywords）用于判断相关性；SKILL.md 正文（摘要、易读说明）用于抓取核心；references/（细节、示例）在需要时加载。
主要能力与工作流：先分析输入内容，按类型处理——文本或关键词做主题提取与概念整理，文档 URL 用 WebFetch 分析内容，视频 URL 依据标题和描述判断主题，图片分析并说明内容，文件路径则读取后分析。随后检索已有笔记，优先使用 PageIndex，回退时用 grep/glob 搜索关键词或 related 字段。再做分类匹配：存在相似笔记就添加双向链接；存在相似分类就在该分类下创建笔记；属于新主题则新建分类或笔记。最后创建笔记，路径为 notes/[category]/[topic]/SKILL.md，必要时在 references/ 下生成详细文档，并创建 .claude/skills/[topic] 符号链接，同时向相关既有笔记添加反向链接。
生成结构：notes/[category]/[topic]/ 下含 SKILL.md，可选 references/examples.md；.claude/skills/[topic] 指向该目录的 symlink。每篇笔记必须包含 Skill frontmatter（name、description、keywords、related）、2 至 3 句摘要、面向非专家的易读说明、Obsidian 形式的 [[笔记名]] 相关概念链接以及层级化标签。
链接策略：没有既有笔记时创建空链接 [[未撰写概念]]；已有笔记时更新双向链接。资料还提到笔记模板、分类管理、链接策略等详细指南，但具体内容暂未提供。限制方面：以上为工作流与结构说明，未提供安装命令、具体运行指令、收费或价格信息，也未给出实际效果描述。