每天被信息淹没，决策全靠直觉？我给董事长和高管搭了一套 AI 决策系统

作为公司的AI 首席架构师。日常两件事：推公司的 AI 转型，建公司的 AI 操作系统。

五一假期，我给董事长和几位高管搭了一套知识库决策系统。

选 Obsidian 之前，我心里是有顾虑的。这玩意儿长得很极客，门槛不低，高管连听都没听过。让他们用？不太现实。

但后来试了一下，发现多虑了。借助Hermes Agent跟Lark的接入，董事长和高管们从头到尾不需要碰 Obsidian。他们只是在飞书里转发文件、打字提问——和平时聊天一模一样。

学习成本为零。

高管真正的问题是什么

我跟很多创始人、高管聊过，大家的困境出奇一致。

不是信息不够。恰恰相反，太多了。董事会文件、行业报告、会议纪要、供应商评估、人事方案、微信里转来的文章、群里丢过来的 PDF、手机相册里拍的白板……这些信息散落在至少五个地方。邮件里一堆，通讯工具里一堆，微信里一堆，桌面上还有一堆，手机相册里截的图又是一堆。

到了要做决定的时候，你脑子里有个模糊的印象——这东西我好像在哪儿见过，上次是不是讨论过——但具体在哪？当时怎么说的？后来有结论吗？想不起来了。

更让人难受的是另一个问题。

你过去花了大量时间思考、讨论、拍板的那些决策，它的来龙去脉、当时的推理过程、最终为什么选了 A 而不是 B——这些全丢了。下次遇到类似的事，你从零开始。

说白了，高管最稀缺的资源不是钱，也不是人，是判断力。而判断力这个东西，它需要原料。原料是什么？是你掌握的信息，和你从信息里提取出来的洞察。

但现在的问题是：原料散落一地，每次做饭都得先去各个角落把食材翻出来。等翻完了，客人已经走了。

我搭了个什么东西

其实特别简单。就两件事。

第一件事：让你能随手把东西丢进去

用什么丢？就用你每天都在用的通讯工具。飞书也行，企微也行，钉钉也行。在对话框里转发一个文件、发一条链接、打一段字，它自动入库。

什么格式都能接。PDF、Word、PPT——它提取文字转成可检索的笔记。Excel 表格——保留结构。网页链接——抓取全文。图片——OCR 识别。最让我意外的是音视频也能处理。你把会议录音、演讲录像发给它，它自动转录成文字稿。

•PDF、Word、PPT→ 提取文字，转成可检索的笔记

•Excel、CSV→ 解析数据表，保留结构化信息

•网页链接→ 自动抓取全文，清洗格式后存档

•图片、截图→ OCR 识别文字，生成笔记

•音视频→ 会议录音、演讲录像自动转录成文字稿

但这里有个很关键的逻辑：不管什么格式，它都先原样存一份。然后再用 AI 去解析。原始文件永远不会丢。这一点对高管来说特别重要——有些材料你不敢丢。

入库之后它会自动做几件事。提炼摘要。把新内容和已有的笔记建立关联。打标签。外文材料直接翻译。

你只管转发，不用管整理

坦白讲，这件事是整个系统里花了最多心思的部分。因为高管的时间太碎了。你不能指望任何人「打开一个软件、新建文件、粘贴内容、手动分类」。不可能的。必须做到「转发一条消息」这种零摩擦力。

第二件事：让你能随时提问，用自然语言

信息入库之后，AI 已经帮你做好了索引和关联。这时候你只需要在通讯工具里，像跟同事聊天一样打字问它。

我给你举几个例子——这些场景不挑行业，当过高管的应该都有体会：

「上次那个供应商评估，最后为什么不选 B？」

→ 它不会返回一份 PDF 让你自己翻。它会从评估报告、会议纪要里把核心结论和否决原因提取出来，几段话说清楚。


「我们过去两年做过的产品决策，有哪些后来被证明是错的？」

→ 跨季度复盘、跨项目总结、跨时间的会议记录，把散落在几十份文件里的信息拼成一个答案。AI 做这件事只需要几十秒。


「帮我对比这三家候选合作伙伴的优劣势。」

→ 从你存进去的评估材料、合作历史、行业口碑里提取信息，结构化地摆在你面前。


「关于进入华南市场，我们内部之前讨论过哪些风险和顾虑？」

→ 调取相关会议纪要、分析文档，把不同时间、不同场合下讨论过的风险串成一条线。

你发现没有，这些问题有一个共同点：它们都不是「找一份文档」，而是「把很多文档里的信息拼起来回答一个事」。

这对人来说很难，对 AI 来说恰好是强项。

⚠️ 一条铁律

知识库里有什么，它才能回答什么。如果你问的东西从来没入库过，它会直接告诉你「知识库中没有相关内容」，不会编造。

这一点对高管决策来说太重要了。AI 参谋可以反应快，但不能捏造信息。

为什么是 Obsidian + Claude Code

市面上不缺 AI 工具。但高管场景下的选择标准，说实话，跟普通用户不一样。

1. 数据安全

董事会决议、并购方案、股权激励、人事调整、核心经营数据——这些东西一旦上传到公有云，就不再是你自己能控制的了。Obsidian 的文件以 Markdown 格式存在本地，这意味着文件的存储主权在你手里——不会被同步到任何第三方的云端硬盘，不会出现在别人的服务器上，删掉就是真的删掉了。

有一点得说清楚：当你提问的时候，Claude Code 会把相关的内容片段发给 Anthropic 的 API 做推理。这些请求是加密传输的，Anthropic 的 policy 是不用 API 数据训练模型，但数据在推理的那一刻确实经过了云端。这和「文件被上传到云端存储」是两回事——前者是推理过程，后者是存储主权。对高管来说，存储主权是底线，推理过程的安全性则需要看各家的合规承诺。

如果你对 API 调用这个环节也有顾虑，可以加一层本地模型做敏感信息过滤，或者用 Claude Code 的 offline 模式处理特定类型的文档。这些是可以逐步加固的，但前提是——你的文件先得不离开你的硬盘。这一关过了，后面的安全策略才有意义。

2. 跨文档推理

大部分 AI 工具的工作逻辑是「你传一篇文档，我回答这篇文档里的问题」。但高管真正需要的是「我库里可能有一百份相关文件，你全部读完再回答我」。

Obsidian 天生适合这种场景。它有一种叫双向链接的机制——每篇笔记之间可以互相引用，形成一张知识网络。Claude Code 沿着这张网络去检索，而不是只盯着当前打开的文档。这就是为什么它能回答「过去两年我们做过哪些失败的决策」这种跨几十份文件的问题。

3. 全端可达

Obsidian 本身是个桌面软件，但在这个体系里，高管从来不需要打开它。通讯工具里的机器人是唯一的交互界面。手机、电脑、平板——你在哪都能用。开会的时候突然想到一个问题，掏出手机打几个字就有答案。

能不能在手机上用，直接决定了高管会不会用。

⚠️ 权限。谁可以看到什么？

董事会决议不是所有人都该看的。薪酬方案不是所有人都该查的。人事调整的讨论更不能全员可见。

这套系统的权限逻辑是按角色隔离的。知识库里的内容不是一个大池子——不同的人投喂的东西，在查询的时候权限是不一样的。董事长能看到全部，高管按分管范围看，团队负责人看自己团队的。具体怎么设，取决于你公司的治理结构，但这个机制必须存在。

说实话，这个话题在一篇公开文章里没法展开太多细节，因为每家公司的权限体系不一样。但我想说的是：这不是一个「所有人共享一切」的公开知识库。如果有厂商跟你说「AI 知识库就是要把所有人的知识打通」——你让他先去跟你的法务聊聊。

说一个具体的决策场景

假设你要做一个比较重要的决策——要不要自建供应链？该不该砍掉一条产品线？是否收购那家公司？

你手里堆了一堆材料。行业报告、内部经营数据、团队反馈、外部顾问的意见、以前类似决策的历史记录。在通讯工具里，你一股脑全转发给了它。

然后你打字问：「帮我从几个角度评审一下这个决策。」

它是这样回你的——

数据角度：从你内部过去几个周期的经营数据，和行业公开信息做横向对比，告诉你现在的趋势是往上走还是往下走。


竞争角度：从你存进去的竞品动态和行业新闻里，提取对手在这一块的动作和节奏。


风险角度：关联你之前存的合规文件和监管信息，标记出可能踩雷的地方。


人才角度：结合你内部的组织架构和人员配置，判断现有团队撑不撑得住。


历史角度：调出你过去做过的类似决策——当时怎么讨论的、决策逻辑是什么、后来执行得怎么样——给你一个历史参照。

这不是 AI 在「回答你的问题」。这是好几个不同的分析视角，在同一时间，基于你全部的知识积累，分别给出判断。

一个人类参谋很难同时做到这些。不是能力问题，是信息不在一个人脑子里。

如果你也想搭一套

我分三个阶段来讲，因为说实话，它不是「装个软件就完事」的东西。

第一阶段：先把个人版跑通

在你自己电脑上装好 Obsidian，建一个 Vault，接入 Claude Code。这时候你已经有了一个「能对话的本地知识库」。把你自己的文件丢进去，试着问几天——感受一下它对你的工作有没有用。这一步确实不复杂，动手快的话一两个小时差不多了。

但这是个人版。要变成团队能用的东西，还需要下一步。

第二阶段：接入通讯工具，设计权限

把机器人接入公司的通讯工具。飞书、企微、钉钉都可以，看你公司用什么。这一步不只是技术对接——你需要在接入之前就想清楚：哪些人用？谁投喂的东西谁能看？权限边界怎么画？

这部分没有通用方案，每个公司的治理结构不一样。但原则是明确的：先从一个人的知识库做起，再逐步扩展到核心团队，最后才是全员。不要一上来就追求「所有人的知识共享」——那是法务和合规的噩梦。

第三阶段：建立投喂习惯

前两周是最关键的。你得逼自己（和团队）养成一个习惯：看到任何有价值的信息，随手转发给机器人。不要想着「晚点再整理」，不要纠结格式和分类。先让它进去。

这个习惯一旦建立，后面就不用刻意维持了。两周之后你会发现，知识库里已经有足够多的东西让你问出一些以前回答不了的问题。

一句话总结

这套系统不是帮你存东西的。存东西的工具太多了。

它真正的价值在于：你今天做的每一个决策、读过的每一份报告、想透的每一个问题，都变成了 AI 明天帮你做决策的燃料。

它不是效率工具的升级，是决策模式的改变。

高管最稀缺的东西，我一直觉得，是判断力。判断力的原料是什么？信息积累，和洞察提取。这套系统把这两件事合在了一起，变成了一个会自己生长的东西。

而且全程，你不需要离开你每天都在用的那个对话框。

你现在的决策模式是什么样的？

是靠直觉、靠开会、还是已经有了自己的信息武器？欢迎留言聊聊。