把 Obsidian 仓库变成本地 AI 工程师：Superlinked 的 Filip Makraduli

讲者围绕 Obsidian 仓库、MCP 集成与 Superlinked 推理引擎构建本地文档处理工作流：扫描版 NDA 先经 OCR 与脱敏转为 Markdown，再由编码 Agent 使用，小模型运行在团队自控的基础设施上。方案包含 host、MCP server 与 GPU worker pool，工具支持抽取、摘要、问答与脱敏，推理层负责模型加载、批处理与多工作负载共享集群，并涉及 embedding、rerank 与任务专用 LoRA 及模型路由。

AI推荐理由 AI Engineer 频道分享，展示用 Obsidian vault、MCP 集成与 Superlinked 推理引擎搭建本地文档处理流程：扫描版 NDA 先被 OCR 与脱敏为 Markdown，再交给编码 Agent 使用，小模型在自控基础设施上运行。具体新信息是 host、MCP server 与 GPU worker pool 的分工，以及模型加载、批处理、embedding、rerank 和任务专用 LoRA 的编排思路。局限是摘要截断，未给出准确率、延迟或成本数据，属演示性分享。