与新任 CEO Stefan Ango (Kepano) 的深度对话 (突出显示：双链、Graph、AI)
Stefan 最初是为了解决个人日记需求而寻找工具。他深深着迷于 [[Wiki 链接]] 的格式，这种格式正是后来广为人知的“双向链接”的基础。
双链与关系图谱的魅力： 他提到，正是对这种连接想法的方式的热爱，让他持续寻找更好的工具。Obsidian 的 双向链接 和 反向链接 功能，能够自动构建起知识网络，并通过 关系图谱 (Graph View) 进行可视化，这对于探索和发现隐藏的联系至关重要。
他在 2020 年 4 月 Obsidian 刚推出时就发现了它，并认为其在用户体验上（如 快速切换器）已超越了同类工具。
他认为 本地优先 (Local-first) 和离线可用是 Obsidian 的核心优势，能带来更流畅、高效的体验。
Stefan 阐述了 Obsidian 的三大核心支柱：🔐 隐私、⏳ 持久性、🧩 可扩展性。
“伟大的工具选择在某些方面做得不好”。坚守核心原则意味着必须做出权衡取舍。
例如，为了实现极致的可扩展性，Obsidian 牺牲了一部分开箱即用的“整体一致性”体验。
为了保证隐私和 端到端加密，开发基于云的网页版 Obsidian 变得异常困难。
Stefan 的转变是一个非常有机和自然的过程。
他作为早期用户，在 Discord 和论坛上非常活跃。在 Obsidian 1.0 版本发布前，他受邀为软件创建了新的默认主题，并开始兼职工作。随着合作的深入，最终被任命为 CEO。
目前 Obsidian 的全职核心团队只有 5 人。
Stefan 认为，风险投资的激励模式与 Obsidian 的核心价值观（特别是持久性和隐私）存在根本冲突。
Obsidian 从早期就决定不接受风险投资，这使得公司能够更专注于用户价值而非投资者回报。
团队将继续专注于改进核心的“基础构件”(Primitives)。
社区先行，快速集成： 得益于强大的插件生态，Obsidian 几乎是第一批集成 GPT 功能的应用之一。社区插件（如 Text Generator）让用户可以立即体验到最新的 AI 技术。
官方原则：隐私至上，保持耐心： 团队对此持谨慎和耐心的态度。Stefan 的个人偏好是实现完全本地化、隐私优先的 AI 功能。他不希望将用户的笔记数据发送到任何外部服务器进行处理，这与 Obsidian 的核心价值观一致。
理想的解决方案：是在用户本地设备上对个人笔记库进行训练和推理 (Training and Inference)，创建一个真正属于用户的“个人 AI”。
技术挑战与未来展望： 目前本地化 AI 存在技术挑战（如对硬件要求高、配置复杂）。因此，团队会继续观察社区插件的发展和开源模型的成熟，再决定是否构建官方的核心功能。
AI 的新思路：从“生成”到“发现”： Nicole 提到了 Napkin 应用的 AI 功能作为启发。这种 AI 的价值不在于生成内容，而在于发现和连接你已有的知识。它能智能地分析你所有的笔记，并为你揭示那些你从未想过的、跨领域的深层联系。这对于一个知识库工具来说，可能是比内容生成更有价值的 AI 应用方向。
Stefan 的个人用法：他更偏爱使用链接。因为链接是构建知识网络、填充 关系图谱 (Graph View) 和丰富 反向链接 的核心。他认为链接比标签更强大，更能体现知识之间的内在关系。
团队非常重视可访问性，并已在支持屏幕阅读器方面做了大量工作，并鼓励用户通过社区提供具体反馈。