Current Markdown Note
项目决策需要一个可恢复的 AI 工作现场
当前笔记切换时，侧边栏自动恢复对应会话；Agent 能按项目文档策略调用安全工具和绑定资料。
Obsidian AI Sidebar Plugin
Note Chat Binder
把 AI 聊天绑定到具体笔记，而不是把笔记临时丢进聊天框。它用稳定 UID 识别当前笔记，用 NoteType 选择 Agent，用安全工具读写本地知识库，让每张笔记都拥有可恢复、可追踪、可继续的 AI 工作现场。
笔记绑定
会话、草稿、历史跟随当前 Markdown 笔记自动切换。
Agent 运行框架
NoteType 驱动 Agent、Skill、Provider 与工具策略。
本地优先
数据保存在 vault，工具权限按 ask / auto 控制。
Obsidian · Note Chat Binder
User Pain Points
解决的是 Obsidian 用户真正卡住的地方
普通 AI 聊天很强，但它通常不知道“现在这张笔记是谁、上次聊到哪里、可不可以写回、应该用什么工作流”。Note Chat Binder 把这些缺口变成插件层的明确结构。
01
聊天上下文很快散掉
问题、草稿、修改建议分散在不同窗口里，回到笔记时很难接上当时的推理现场。
02
同一笔记有多条工作线
一张项目笔记可能同时有调研、写作、修订、执行计划。没有会话绑定，就只能混在一条聊天里。
03
AI 不知道笔记类型
阅读笔记、原子笔记、项目文档需要不同策略。NoteType 让 Agent 选择更合适的 Skill、模型和工具。
04
写回 vault 的权限不清楚
AI 能读什么、能改什么、什么时候需要确认，应当由运行框架显式管理，而不是靠临场提醒。
05
多 Provider 配置容易混乱
OpenAI、Claude、DeepSeek 和兼容 API 的模型能力不同，工具调用、流式输出、API 形态需要统一控制面。
06
后台任务缺少收件箱
当 Agent 运行、等待、完成或失败时，用户需要一个可以回看状态和结果的工作入口。
Runtime Model
它不是另一个聊天框，而是笔记驱动的 AI 运行层
当前笔记提供身份与上下文，NoteType 选择默认 Agent，Agent 决定模型、Skill、工具和权限策略，最后把会话与结果留在本地 vault 里。
Markdown Note
从当前 Obsidian 笔记开始，绑定真实写作、学习或项目现场。
Stable UID
为笔记生成稳定 UID，让会话、草稿、历史可以长期跟随笔记。
NoteType
识别笔记类型，给不同知识对象匹配不同 Agent 行为。
Agent / Skill / Tool
Agent 选择过程知识和可执行工具，并通过 ask / auto 控制写入风险。
Local Memory
会话、绑定、历史和配置保存在 vault，工作可以中断后继续。
Current Capabilities
当前项目已经覆盖的核心功能
页面只展示当前分支和项目说明中已经形成的功能面，不追溯实现历史，也不把实验想法伪装成已完成能力。
笔记与多会话绑定
笔记会话以 `ob_link_uid` 作为锚点；同一笔记可拥有多个独立会话；切换 Markdown 笔记时，侧边栏自动恢复对应活动会话和草稿。
全库聊天
插件现在有独立的 global chat 范围：不绑定当前笔记，不写入 `bindings.json`，但仍复用 Agent、Provider、工具和会话持久化。
NoteType 查询筛选
NoteType 支持条件组和查询字符串，可基于 frontmatter、路径、创建/修改时间、文件大小、标签、链接、标题等上下文匹配 Agent。
文件驱动 Agent / Skill
Agent 与 Skill 从配置的资源根扫描，默认 Agent 也是可编辑 Markdown 文件；Skill 注入由 Agent policy 控制，而不是由普通搜索绕过。
安全笔记工具
工具覆盖搜索/读取/创建/更新笔记、当前时间、学习任务、外部参考资料列表/搜索/上下文/读取。资源根会被普通 note 工具排除。
外部参考资料
可配置外部 Obsidian vault 作为 reference roots；会话只暴露已绑定资料，AI 通过工具检索 chunk、展开上下文或读取源笔记。
任务收件箱与学习任务
运行状态、完成项、草稿和学习任务统一进入任务收件箱；`createLearningTasks` 可绑定或创建学习笔记，并排队等待确认。
多 Provider 控制面
支持 OpenAI、Claude、DeepSeek 和 OpenAI-compatible endpoints；可配置模型、Base URL、wire API、工具调用和 adapter runtime。
Workflows
适合被持续经营的知识工作
它的价值不在“一次问答更聪明”，而在“每次回到这个工作范围，都能回到同一个可恢复现场”。
项目文档
把会议、方案、执行清单和变更讨论留在项目笔记旁边，减少上下文重新装载。
学习材料
把外部参考库中的资料绑定到当前会话，让 AI 按需搜索、展开上下文，而不是把全文塞进提示词。
学习任务
由 Agent 创建或绑定学习对象，进入学习任务收件箱，并保持当前工作会话不被打断。
全库问答
当问题不属于某一张笔记时，用全库聊天承载探索，再按需要回到具体笔记会话。
给 Obsidian 的 AI，不应该抢走笔记的主场。
Note Chat Binder 的方向是克制而清晰的：让笔记、全库聊天、Agent 资源、参考资料和学习任务各归其位，让用户始终知道上下文、权限和结果在哪里。