最近用Telegram + OpenClaw + Obsidian 做了一个信息炼金系统，感觉很爽。
每天结束工作时，不再是那种被信息压扁的感觉。
反而很清晰，知道今天沉淀了什么。
真正改变我的，不是某个工具，
而是这三个工具的有机结合。
以前：信息很多，积累很少
先说过去。
Telegram 是主战场。
Web3 项目方、开发者、投资人几乎都在上面。
每天几十个频道更新。
当时的操作是这样的：
看到一条有深度的分析。
先收藏。
然后复制链接。
切换到笔记软件。
新建文档。
手动写日期。
标记来源。
再自己总结。
再打标签。
再想标题。
如果内容是英文，还要翻译。
如果是数据，还要再查背景。
整个过程非常碎。
问题不只是麻烦。
而是节奏被打断。
Telegram 在刷。
笔记软件在整理。
浏览器在查资料。
思路在来回切换。
一条素材至少1个小时。
然后再让ChatGPT去想标题，写正文，再润色
再发布到平台上，一篇成型的文章要花4个小时以上。
更严重的是：
这些笔记是“死的”。
它们躺在那里。
没有结构连接。
没有主题聚合。
写内容时还要重新翻找。
信息看了很多，
资产却没增长。
现在：三步闭环
现在完全不同。
整个流程只保留一个动作——
在 Telegram 里一键转发。
第一步：Telegram 作为前端雷达
Telegram 只做一件事：
信息捕捉。
我订阅的频道非常聚焦：
- AI 前沿
- Web3 深度分析
- 链上数据
- 宏观政策
当看到真正“有感觉”的内容，
不截图，不复制，不切换。
直接转发给 OpenClaw 对话窗口。
这个动作非常关键。
因为 Telegram 本身就是信息原生地。
不离开场景，就完成第一步。
第二步：OpenClaw 负责结构重组
内容一旦进入 OpenClaw，它会自动：
- 提炼核心观点
- 输出结构化摘要
- 给出关键洞察
- 生成可发布标题
- 标记潜在内容方向
这里最吸引我的，是“标题准备”。
以前写内容时，最耗能的是开头。
现在系统已经提前生成多个方向。
不是简单压缩原文。
而是基于主题重构逻辑。
比如：
- 趋势型标题
- 认知型标题
- 争议型标题
- 教程型标题
素材一进来，
就已经处于“可创作状态”。
我不再是整理者。
而是选择者。
第三步：Obsidian 作为长期资产库
最核心的一步在这里。
OpenClaw 会自动把内容沉淀到 Obsidian。
每条笔记包含：
- 自动生成日期
- 原始来源链接
- 标签系统
- 结构化摘要
- 可发布标题列表
这意味着什么？
意味着每条信息都被标准化。
标签统一。
格式统一。
结构统一。
时间一长，
整个知识库开始形成网络。
AI 主题和 Web3 主题可以交叉引用。
政策与项目案例可以互相链接。
历史趋势可以和当前热点对照。
Obsidian 的双链能力在这里非常重要。
过去的素材，不再是孤立文件。
而是可以被调用的模块。
三个工具的真正结合点
很多人会单独用 Telegram。
有人单独用笔记软件。
也有人单独用自动总结工具。
但真正的突破在于——
它们被串成闭环。
Telegram 负责输入。
OpenClaw 负责结构化。
Obsidian 负责长期沉淀。
每个工具只做自己擅长的事。
没有重复。
没有冲突。
没有手动整理。
信息流 → 结构流 → 资产流。
这是关键。
时间被节省在哪里？
每天节省的两个小时，
不是因为打字少了。
而是因为：
- 不再反复切换软件
- 不再手动归档
- 不再临时想标题
- 不再重做总结
判断权在大脑。
执行权在系统。
这种分工非常轻。
更重要的是心理变化。
以前刷 Telegram 会焦虑。
现在刷 Telegram 更像筛选。
看到有价值的，
知道它一定会被沉淀。
这种确定感，
会让人冷静下来。
本质改变
这套系统的价值不在工具。
而在于：
信息不再流失。
每天输入多少，
就沉淀多少。
写小红书、公众号、博客时，
打开 Obsidian，
看到的是已经结构化的素材池。
不是临时拼凑。
而是从资产中提取。
当信息开始累积，
焦虑自然下降。
过去每天忙，
却没有厚度。
现在每天稳，
而且能看到增长。
三个工具的结合，
改变的不是效率本身。
而是对信息的掌控感。
在 Web3 这种高波动领域，
这点非常重要。
因为当别人被情绪带着走时，
你已经在构建结构。
这才是真正的“信息炼金”。
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