工作流，是把你已经做成过一次的事固定下来。
工作流，是把你已经做成过一次的事，
变成下次不用重新想的事。
上一步用好第一个 AI的最后说过：一次做成不算本事，同一类任务能稳定重复做成才算。这一篇讲的就是怎么从「做成过一次」走到「每次都能做成」。
一、你已经有跑工作流的工具了
不用再装新东西。Codex、Claude Code、WorkBuddy，上一步你装的那个，本身就能跑工作流。
它们的差别在界面和生态，但做这件事的路子是同一条：把你重复在做的那类任务，写成它每次都能照着执行的一套流程。 你不需要三个都会，把手上这一个用到能重复出活，就够了。
二、Skill：把方法装进工具里
「流程」听起来很虚，落到具体，就是 Skill。
Skill 是你把一套做法交给 AI 的方式：你把「这类事该怎么做、按什么顺序、产出长什么样、哪些是红线」写清楚，存下来。下次遇到同类任务，不用再从头解释一遍，调用它就行。
这一步是从「会用 AI」到「用好 AI」的分水岭。之前你每次都要重新把需求讲一遍，有了 Skill 之后，讲一遍就够了，之后都是复用。
从最小的开始：挑一件你这个月已经重复做过三次的事，把它写成第一个 Skill。别从「设计一套完整体系」开始。
三、GitHub：既存自己的，也看别人的
GitHub 对你有两个作用，多数人只用到了第一个。
往里存：你的东西不会丢。 Skill 写出来之后会遇到两个很现实的问题：换台电脑就没了，改坏了退不回去。你不需要懂编程，也不需要理解那些技术概念，把它当成一个会记住每一次修改的文件夹就可以：存进去就不会丢，改错了能退回上一版，想分享给别人也就是一个链接的事。
往外看：别人做好的东西，你可以直接拿。 这一条长期看反而更值钱。GitHub 是全世界最大的开源仓库，你想做的那件事，很可能已经有人做完了，而且还在持续维护。从工具、模板、Skill，到完整的项目，都能找到现成的。
这一点会实实在在改变你的做事方式：从「什么都得自己造」，变成「先看看有没有人写过」。 尤其是做 Vibe Coding 的时候，别一上来就让 AI 从零写；先花几分钟搜一遍，往往能省掉几个小时。
问题在于，GitHub 上的项目散落各处、命名一个比一个抽象，小白根本不知道怎么找。所以比起自己硬搜，更省力的办法是让别人先帮你挑：
第二篇是五个每天都在替你筛项目的社区。把它们当成你的信息源，比每次现搜有效得多。
四、Obsidian：让它有个家
Skill 管的是「怎么做」，Obsidian 管的是「拿什么做」。
AI 干活的质量，很大程度取决于你能给它多少上下文。而上下文来自你的笔记、记录、过往的判断。这些东西散在微信收藏、备忘录、各种文档里的时候，AI 够不着；集中在一个它能读的地方，它才真的了解你。
这也是为什么 Obsidian + AI 这个组合值得单独花时间：它让 AI 从一个通用助手，变成一个知道你的来龙去脉的助手。
五、这三个是怎么咬合的
一句话：Skill 是方法，GitHub 是仓库，Obsidian 是原料。
- 你在 Codex / Claude Code / WorkBuddy 里，把一套做法写成 Skill
- GitHub 是双向的：存住你自己的，也让你看到别人已经做好的，不用重复造轮子
- 让它从 Obsidian 里取你的资料和判断，产出才有你自己的样子
三样凑齐，你就有了一条属于自己的工作流。
六、从哪开始
不用三个一起上。按这个顺序，每一步都能单独用起来：
- 先写一个 Skill。 挑一件重复做过三次的事，把做法写下来。这一步就已经省时间了。
- 再把它存进 GitHub。 等你有两三个 Skill、开始怕丢的时候，这一步的必要性自然会出现。
- 最后接上 Obsidian。 等你发现「AI 不够了解我」成为瓶颈的时候，再来搭这一层。
顺序反过来也行，但别三件事同时开工，那样最容易半途而废。
先跑通一个。
