惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
D
DataBreaches.Net
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
F
Full Disclosure
V2EX - 技术
V2EX - 技术
N
News and Events Feed by Topic
Help Net Security
Help Net Security
L
LangChain Blog
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
P
Proofpoint News Feed
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Register - Security
The Register - Security
B
Blog RSS Feed
N
Netflix TechBlog - Medium
N
News | PayPal Newsroom
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
V
Vulnerabilities – Threatpost
B
Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
I
Intezer
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园_首页
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
AI
AI
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
G
GRAHAM CLULEY
Vercel News
Vercel News
罗磊的独立博客
MyScale Blog
MyScale Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园 - 司徒正美
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
GbyAI
GbyAI
Scott Helme
Scott Helme
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Troy Hunt's Blog
A
About on SuperTechFans
P
Privacy International News Feed

少数派

派早报:Google 发布 Fitbit Air 等 - 少数派 「新人报到」確認需求,再開始 - 少数派 从 SOLO 独立开发者社区,我看到了越来越多开发者开始做自己的产品 - 少数派 我怎么管理那些"不常做,但总会忘"的生活事项 - 少数派 人形机器人量产元年,数据才是具身智能的“生死线” - 少数派 BuhoLaunchpad 高度还原 Mac 启动台:开发历程与思考 - 少数派 五年陪伴依然不舍,DIY 换壳后让罗技 MX Master 3 继续服役 - 少数派 新玩意 240|少数派的编辑们最近买了啥? - 少数派 一日一技|为什么你应该关闭 iOS 的键盘声音 - 少数派 我做了个插件和 Skills,一键提取任何网站的设计规范 Design.md - 少数派 住在三四线城市的你,该开始录播客了 - 少数派 甘南秘境,大白高国 - 少数派 AI的审美:谁让把我变成川内倫子 - 少数派 返工怎能不烦恼,打工人片单总有一部是你的「嘴替」 - 少数派 为了让「上厕所」更健康,我做了一个小工具 - 少数派 AI + Skill,能够让生成的文章去除 AI 味吗? - 少数派 新玩意|韶音OpenDots ONE 耳夹式耳机 - 少数派 《美满》| 在每一个春天的晚上相爱(362) - 少数派 新玩意|优篮子 PS01 MagSnap 磁吸支架 - 少数派 自我整合手记 | 我开始早睡了:用稳定规则,为自由托底 - 少数派 用龙虾(OpenClaw)两个多月,我最深的12个体会 - 少数派 听歌时间到,12 张你可能错过的 2025 华语乐坛好专辑 - 少数派 承诺能追吗 - 少数派 macOS 26启动台没了? 我做了个不一样的App启动器 - Keboard - 少数派 《四海为家的人》| INTJ对话INTJ(361) - 少数派 你发过的那些黑历史,是时候一次清干净了 - 少数派 新玩意:安安静静玩,越玩越专注:计客密码机 - 少数派 iPad 用户首次体验 Android 平板:vivo Pad6 Pro - 少数派 数据逻辑强 - 少数派 极北行+ | 一路向北,探访日本至北之地 | 001 - 少数派 万字剖析:千问App深度体验报告(2026) - 少数派 在2026年,如何真正防止别人抄袭你的作品 - 少数派 怎么用 50 块搭个 AI 语音助手?我踩了 3 天坑 - 少数派 YeeroAI:让 AI 对话真正成为知识管理的一部分 - 少数派 爬泰山 - 少数派 「旅图显影」 App 更新:这次,我们补上了一点「手感」 - 少数派 假期出门太折磨?我的 23 条经验帮你规划惬意旅行 - 少数派 工作流会变吗 - 少数派 Claude Opus 4.6 怎么用最省钱?我测了 5 种方案 - 少数派 GPT Image 2 让图文并茂不再稀罕 - 少数派 用户侧出发——什么是AI,我要不要学习? - 少数派 找片、转存、整理、播放一条龙!让你的付费网盘值回票价 - 少数派 欢迎试用!日课一问2.0插件 - 少数派 自己做的MDeditor,原本想购买 Typora 试了两次支付不成功,干脆自己做一个 - 少数派 vibe coding了一个 3MB 的小工具,让 ~/Downloads 彻底告别混乱 - 少数派 因为受不了 Mac 的风扇策略,我做了一个风扇控制工具 - 少数派 别只怪模型 - 少数派 Warp 终端的 AI 功能怎么用?我测了一周的体验 - 少数派 AI 写代码老是出 bug?这 5 个配置我后悔没早知道 - 少数派 「新玩意」苹果出相机可能就这样:Sigma BF + 45mm F2.8 DG Contemporary - 少数派 一个面向2030年的AI操作系统是什么样子的:浅谈cola这款有灵魂的Agent - 少数派 别只看写代码 - 少数派 每天解决10个问题,还是一口气攻坚解决400个? - 少数派 AI 交易机器人怎么搭?我用 Claude 跑了一周实盘 - 少数派 Maptoposter Online:把你爱的城市画成艺术海报 - 少数派 Function Calling 怎么用?我测了 3 个模型发现差距真大 - 少数派 Legend Talk:我做了个 AI 圆桌,让 160 位思想家围着你的问题转 - 少数派 如何找到自己的蓝方?在小县城寻找压力测试 - 少数派 语音输入与软件接口|2026年聊AI时,我们都聊些什么(上) - 少数派 混动已经卖爆,纯电又来补刀——钛7闪充版简直“不讲武德” - 少数派 本月玩什么|朋友收藏、识质存在、沙罗周期 - 少数派 为什么要每天坚持输出? - 少数派 Claude API 挂了好几个小时,你的项目有备用方案吗? - 少数派 Function Calling 没你想的复杂——我用它做了个有点用的工具 - 少数派 登录系统立即播放视频或者图片音乐的软件 - 少数派 我为什么创建 FlipHTML5 下载工具 - 少数派 残局没电?多品牌外设电量统一管理软件EasyBluetooth已支持RTSS游戏内显示以及AIDA64 - 少数派 前往通义路的路 - 少数派 太好看了,媲美Sun的个人导航页,NAS部署星云门户 - 少数派 乌黑嘴唇“一键检测”上线了 - 少数派 派早报:Claude AI 接入多个创意软件生态、FILCO 生产方接手品牌等 - 少数派 【更新】BearCLI、Claude 连接器与 MCP 服务器 - 少数派 记了上千条流水,还是看不懂财务?我做了一个让 AI 读懂账本的工作台 - 少数派 MINI R56 升级原厂 Sport 模式 - 少数派 新玩意 | 一棵柠檬树(仿真版) - 少数派 Momenta的“物理AI”野望,需迈过“含摩量”这道关 - 少数派 网页直接投屏控制手机!NAS一键部署PandaScrcpy,流畅丝滑可远程。 - 少数派 众测|邀你一同探索随身 AI 硬件入口 YoooClaw C·ONE - 少数派 2050大会:分享时间是真诚 参会记 - 少数派 iPad 赋能电影创作:国内首部宣纸手绘长片《燃比娃》的幕后故事 - 少数派 AI的审美:我用 8 个大模型给 100 张旅行照片打分 - 少数派 普通人如何破圈?去参加一个本地协会 - 少数派 把极空间的图标全换了,主题DIY全攻略打造你的专属NAS桌面 - 少数派 电子便签墙,帮你实现便签自由 - 少数派 我如何用三个 CLI 工具取代文档创建需求 - 少数派 原来真的有人可以玩一辈子 - 少数派 社区速递 139 | 派友热议三月买了啥、复古单反尼康 Df 体验 - 少数派 06 作品的赏析与评价 - 少数派 TDS REVIEW|索尼 WF-1000XM6 降噪真无线耳机体验 - 少数派 35.98万起售的第二代腾势D9,我看重的不是堆料,而是不凑合 - 少数派 鼠须管 Squirrel 皮肤配置指北 - 少数派 从watch ultra2换到redmi watch6 - 少数派 派早报:阿里巴巴发布视频生成模型 HappyHorse 1.0 等 - 少数派 别迷信1M - 少数派 家人们天塌了!网盘“大封杀”,多个渠道多条路,NAS部署PanHub - 少数派 AI与人勾心斗角!NAS一键部署AI狼人杀,假日休闲必备。 - 少数派 电商必备!Comfyui工作流批量生图插件,一次生成12张!支持Nano banana pro模型 - 少数派 Comfyui工作流配置Gpt-image-2模型教程,0.03/张 - 少数派 OpenClaw第三方APi怎么配置?可使用Gpt-image-2模型 - 少数派 会员社区话题精选 Ep. 103 - 少数派
回归 Obsidian 的纯与真,写给普通人的入门指南 - 少数派
2022-04-16 · via 少数派

Matrix 首页推荐

Matrix  是少数派的写作社区,我们主张分享真实的产品体验,有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章,展示来自用户的最真实的体验和观点。

文章代表作者个人观点,少数派仅对标题和排版略作修改。


 我的 Obsidian 知识图谱生成过程
我的 Obsidian 知识图谱生成过程

我从 17 年开始使用印象笔记和幕布一直到 20 年,在里面积累了大量笔记,也形成了自己的 Workflow。2020 年末,我开始写作,本以为自己记了那么多笔记,写几篇文章还不是易如反掌的事情。 可现实给了我一记重拳,很多时候,我甚至都没有办法将我的想法组织成文字。在绝望之谷中沉沦许久之后,我开始重新思考学习和记笔记,也就是那时,我入了 Obsidian 的坑。

经过反思,我意识到原先的笔记系统有 2 个问题:

  1. 没有完成知识的内化:很多笔记也就是从其他地方搬到了软件里,我并没有真的理解,也没有真的学会,我只是当了知识的搬运工。
  2. 不是面向输出的系统:写作时需要回顾之前的笔记,我发现很多我自己记的笔记我自己都读不懂,更别提写作输出了。

偶然的机会,我得知了双链笔记以及它背后的理念,隐约觉得似乎这种记笔记的方式可以解决我的困境。在尝试了一些双链笔记软件后,我决定用 Obsidian 作为我的核心软件。当时 Obsidian 刚发布不久,还没有什么教程,也就 YouTube 上有些视频,我看完后就自己摸索着使用,一直用到现在。

时至今日,双链笔记这个概念已经不是什么新鲜玩意了,随便一个什么笔记软件都加入了双链功能。我身边的很多朋友看到后也想尝试这种新颖的记录方式,我自然而然也就成为了首选的求助对象。通常情况下,我会说:「你自己去搜一下不就好了,这种软件也没什么特别难用的地方啊。」

但是最近我自己搜了搜 Obsidian 的教程发现, 似乎很多教程都过于专业和细碎了。我看到有人把 Obsidian 用得跟 Notion 一样,做了很多可视化以及自定义的功能模块,试图做到 All in One。这些用法大多会涉及写代码,以及一些「神奇的操作」,这对普通人来说学习门槛还是太高了。

之前有朋友跟我讲,说她本来也想试试 Obsidian 的,但是教程越看越乱,甚至已经开始怀疑自己的智商了,觉得自己好像不配用这么高级的软件。我始终认为,对于普通人来说,那些高级技法如果不知道、学不会也没什么关系,这说明你并不需要。软件就是工具,而使用工具真正的意义是提升我们的效率,提高生产力。

所以,我就想好好地写一篇文章, 写给每一个像我一样的普通人,不懂代码,不懂编程,就想实实在在地用 Obsidian 来提升自己的思考和认知。这篇文章,我想回归 Obsidian 最核心、最纯粹的用法,回归 Obsidian 的纯与真。为了做到这一点,我们需要回答两个问题:

  1. 什么才是 Obsidian 最核心、最纯粹的用法?
  2. 如何在 Obsidian 中实现这个用法?

我想对于普通人来说,只要搞清楚这两个问题,Obsidian 就已经用得很不错了。在这个基础上,日后如果有需要,可以去慢慢挖掘那些高级技法。

02 什么才是 Obsidian 最纯粹的用法?

工具从来都不是核心,核心是我们要用工具来做什么? 我对 Obsidian 的定位是思考工具,而非知识管理工具。那这两个有什么区别呢?理查德 · 费曼说过「我的思维活动实际上是在纸上进行的」,对费曼来说,纸就是他的思考工具。同理,对我来说,我就是把我的思考过程呈现在了 Obsidian 的 MarkDown 文件里。

而知识管理工具的重点是组织,比如按照怎样的分类去管理文件,什么样的组织方式可以让你更快地找到你需要的信息。我在使用 Obsidian 之前的最大的问题就在于: 我只是组织了知识而没有进行深度思考

那如何用 Obsidian 来辅助思考呢?要回答这个问题,我们必须先退一步,看看学习究竟是一种怎样的活动?有一门专门研究学习的学科,叫 认知科学,里面提到了很多关于学习过程的模型。不过那些模型大多都非常的晦涩,离实操过于遥远,我在进行了一番主题研究后 1,结合我自己走过的坑,总结出来一个可以立刻上手实操的流程。

学习的过程

我按照学习过程中的行为特点,从表层到深层, 分成 5 个不同的层级。如果按照信息从输入到输出的流向来看,又可以延伸出 7 步具体的操作。下面我会逐一进行解释, 当我们搞清楚了这些操作,也就明白了 Obsidian 这个软件最核心、最纯粹的用法

第一层:收集 & 表达

收集就是 把接收到的信息按照一定的规则组织起来。比如用十进制编码给文件编号;把上课拍的 PPT 转换成文字;把少数派的文章剪藏进印象笔记。坦白说,我很长一段时间的学习也就仅仅停留在这个层面了。 我不生产知识,我只是知识的搬运工。软件里的笔记越积越多,可脑子依旧是空空如也。

我们经常有这种体验,明明心里想得好好的,可话到了嘴边就不会说了。表达本身没什么难度, 难的是表达前的思考,说不出就是没想明白。而如果仅仅是做了信息的收集,没有思考自然也就无法做到清晰表达。

第二层:拆解 & 构造

只是留住信息还不够,还需要对信息做进一步的处理。拆解和构造是一体两面,前者是输入,后者是输出。第二层几乎是整个流程中最重要的、同时也是最难的。因为, 无论是输入还是输出,信息都只能以线性的方式传递,但逻辑通常是立体的,从线性到立体,复杂度提升了 2 个指数级。

我的办法是: 用问题作为线索去组织逻辑2,比如我在开头的时候,就提出了这篇文章要解决的两个关键问题。写文章过程其实也是我自己的思考过程,我会尽可能地把它构造得足够清晰,足够有逻辑,尽量让读者能够以很低的成本进行拆解。

 阅读与写作
阅读与写作

你的阅读就是我的写作。写作时,我既是作者也是读者,我在构造文章结构的同时,也在不断地以读者视角进行拆解。去思考:这里是不是真的写清楚了?我有没有糊弄读者想着蒙混过关?

第三层:原子化

上一层是通过拆解和构造去做线性和立体之间的转化。那这个拆出来的东西是什么呢?构造的基本元素又是什么呢?

是命题。 命题是一个可以判断真假的陈述句。第三层的叫原子化是因为,命题是表意的最基本的组成单位。即便表达出来的内容本身可能不是命题,但表意也总是能还原成命题。命题构成了表意,就像原子构成了物质。

那为何最基本单位不能是词语或者概念呢?如果我只说 「苹果」 这一个概念,你其实很难确定我到底想做什么,是吃吗?是种吗?是老巫婆给白雪公主的毒苹果吗?我们需要用那些表意清晰,不会出现 「意义漂移」 的命题来搭建一个稳固的知识体系。

第四层:关联 & 内化

第四层通过关联和内化这两种方式,把命题写入到我们的认知体系中去。 关联 指的是学习新知识要跟旧知识产生联系。 内化 其实就是我们平时说的记忆,但是比记忆的程度更深,我们要去主动地对需要记忆的内容进行推演,并尝试把它整合进我们脑海中已有的知识体系里。

那这最终会形成什么呢?或者说,所谓的知识体系在我们的大脑中到底是怎样的?

A cognitive model, as illustrated by Robert Fludd (1619)
A cognitive model, as illustrated by Robert Fludd (1619)

认知科学中有一个概念叫 表征3,它描述的是外部实体在大脑中对应的内部知觉,或者是符号运用的心理过程。简单来说就是, 学会一件事儿,就是在大脑中形成了关于这个事儿的表征

比如,如何用筷子吃饭,就对应一个使用筷子的表征;如何打字,就对应一个打字的表征;数学的加减乘除法则,也对应一个运算法则的表征。形成表征的能力是每个人与生俱来的,心智的成长过程就是形成的表征越来越多也越来越复杂。

查理 · 芒格经常在演讲中提到的 多元思维模型,其实就是不同的学科的表征。而多元思维模型过程中需要的材料恰恰就是第四层提炼出来的 命题

第五层:元知识

对不起,到第五层我已经不太能说清了。但说不清不代表它不存在,我们时常会说一个人 有智慧,其实说的就是这个人的元知识非常的丰富。可智慧到底是什么?可能是一种超级复杂的表征,但我们很难下一个精确的定义。不过可以确定的是,智慧不是天生的,而是后天习得的。学习的终极目标从来都不是考一个高分,而是获得智慧。

小结一下,上面讲到我对 Obsidian 的定位是思考工具,使用 Obsidan 就是为了更好地辅助我进行学习,学习的过程大致可以分为五个层级:

  1. 第一层:收集 & 表达
  2. 第二层:拆解 & 构造
  3. 第三层:原子化
  4. 第四层:关联 & 内化
  5. 第五层:元知识

现在,我们终于可以回答「Obsidian 最核心、最纯粹的用法是什么?」这个问题了。我认为 Obsidian 最核心、最纯粹的用法就是去完成二到四层的操作。至于第一层,我会用 Notion 来进行管理,Notion 强大的数据库功能很适合做这个。而第五层元知识的形成需要与现实世界进行长期大量的经验交互,这已经超出了任何学习类软件的作用范畴。

03 Obsidian 实操指南

如何在 Obsidian 中实现这个最核心、最纯粹的用法呢?我们还需要借助另外的一些概念和工具,我先把它们的对应关系列出来,后面再来逐个来解释。

  • 第二层 - 拆解 & 构造:MOC(Map of Content)
  • 第三层 - 原子化:Evergreen Notes
  • 第四层 - 关联 & 内化:Anki 卡片

MOC

回忆一下我们前面讲的第二层,在这一层我们会去做两个动作, 拆解构造。这两个动作其实是殊途同归的,最后都是要 形成某种逻辑结构。而我们在 Obsidian 中要做的就是用一个东西来帮助我们形成逻辑结构,以及承载逻辑结构。

Obsidian 社区中的 Nick Milo 大神提出了一个概念——MOC (Map of content)4。这一概念可完全实现拆解和构造。什么是 MOC?

An MOC is basically a non-exclusive folder with a completely customized organizational structure ——NM 2020-05-29

Nick Milo 将 MOC 定义为一种可以自由编辑的非独占性文件夹结构。在我看来 MOC 说的就是一个可以随时调整的,链接了很多其他笔记的一个容器。一个 MOC 记录的就是其他笔记之间的联系,而这种联系不正是我们说的逻辑吗?

比如,我之前读了一本叫做《科学究竟是什么?》的书,这本书整理了科学哲学中不同流派的理论发展过程。作者查尔默斯并非简单地罗列知识点,而是以一种论证的方式去探讨科学哲学中的核心问题,有很强的逻辑性。我想做的就是 要去搞清楚在作者眼中,这个逻辑到底是什么?于是我在 Obsidian 中新建了一个 MOC 试图去重构作者脑中的论证过程。

《科学究竟是什么》MOC
《科学究竟是什么》MOC

上面这个图就是我在 Obsidian 中为这本书建立的 MOC。在前文中我提到,我最常用的拆解和构造逻辑的方式就是「以问题为线索」。《科学究竟是什么?》这本书想要回答的核心的问题非常明显,就是书的名字。

然后在接下来每一个章节中都会回答一个小问题,而这些小问题就是一个学术共同体所面临的共同的问题。比如对于「科学真的是从事实中推导出来的吗?」这一问题,赞同的一派是前四个章节介绍的逻辑实证主义,反对的一派则是第五到第七章节中介绍的否证主义。随着阅读的深入,每一个章节的小问题会逐渐聚合,然后你会惊奇地发现,整本书的逻辑结构就被你一点一点地给拆出来了。

当然,在阅读的过程中这本书的 MOC 其实经过了非常多次的改动,甚至会有非常大的整体结构上的调整。比如你会看到我在这篇 MOC 的开头写了一个认识论的问题,即「科学辩护的正当性(Legitimacy)」。但是我其实是读到这本书的后半部分的时候才幡然醒悟,意识到原来前半部分是在回答这样的一个问题。于是我才回过头去,在 MOC 的开头添加上了这一问题,相应地对后面的问题也做了一些修改。

这种「以问题为线索」的阅读方式十分有趣,好像是在跨时空与作者进行一场对话,时而迷惑、时而灵光闪现,这大概就是阅读的快乐吧。

用 MOC 来装 MOC

理论上 MOC 也可以用来装 MOC,事实上我也是这么做的。因为,问题可大可小,每一个章节的问题相对于整本书来说是一个小问题,但对于章节中的每一个段落来说就变成了一个大问题。所以,章节也可以当成是一个 MOC,里面装的是更小的问题,和内容更加细分的笔记。

理解 MOC 的用法我们只需牢牢把握住 3 点:

  1. 可以随时进行调整
  2. 用来链接其他笔记或 MOC
  3. 类似于没有限制的文件夹

上面的例子,我先是用了一个 MOC 来承载全书整体的逻辑结构,而全书的 MOC 装的是每个章节的 MOC。我承认这有些套娃,可是总不能用所有的 MOC 都装的是 MOC 吧!俄罗斯套娃也有个最小的娃娃呀。那对于 Obsidian 来说, 这个最小的娃娃是什么呢?

Evergreen Notes

这就要说到另一个概念——Evergreen Notes5。那个最小的娃娃就是 Evergreen Notes 。

Evergreen notes are written and organized to evolve, contribute, and accumulate over time, across projects. ——Andy

另一位曾参与 iOS 系统设计的大神 Andy Matuschak 提出了这个概念。他说 Evergreen Note 就是跨项目和跨时间的逐步进化、积累的笔记。Andy 认为写笔记就要像原子一样,一次只干一件事,这样笔记可以方便在不同的地方建立连接 6

这恰好就对应了我们在上文提到的第三层 - 原子化,Evergreen Notes 就是记录一个一个概念、命题的笔记,这也是在 Obsidian 中数量最多的东西。通过阅读拆解出来的概念、命题写成 Evergreen Note 后可以在其他地方被再次引用,就像我们的大脑的思考方式一样,一个观念在不同的时间、不同的场景被反复想起。

 一个被引用了很多次的 Evergreen Note

比如,我们肯定都知道笛卡尔的「我思故我在」这句话,但这句话究竟是什么意思呢?一开始我以为这里的「我」就是「你我他」的那个我,后来发现这实在是错得过于离谱了。

后来在阅读 The Great Conversation 这本书的时候我知道了,笛卡尔口中的「我」指的是一个纯粹的、无可怀疑的意识,一个 thinking thing。于是我立刻对这条 Evergreen Note 进行了修改,随着我引用次数的增加,对「我思故我在」的理解也在逐渐加深,相应地这条笔记的内容也在逐渐地发生变化。

笛卡尔的「我思故我在」是一个非常重要的命题,不但是笛卡尔哲学的基石,也是整个现代哲学的开端。因此,写了「我思故我在」的 Evergreen Note 就出现在了其他很多笔记里。这就是 Andy 提到的 Evergreen Note 跨时间和跨项目的特点,而正是因为每一条笔记都足够地细碎、足够地原子化,才能够灵活地进行引用,再次回顾和修改也十分方便。

现在我们知道了两个概念,MOC 和 Eevegreen Notes,前者是后者的容器。做一个简单的类比:

  • MOC = 卡片盒
  • Evergreen Notes = 卡片盒里的卡片

其实这样的类比并不恰当,至于为何是不恰当的,我在最后总结的部分会进行解答,读完后你会对我上面提到的所有操作有一个非常全面的理解。

Anki

写笔记的目的并非是要写好一个笔记,而是要把笔记的内容统统装在脑子里。世界上最远的距离不是「我站在你面前,你却不知道我爱你」,而是笔记写在你眼前,却没有被写入你的大脑里。如何把知识装进脑子?

这时候就要说到另一个名叫 Anki 的软件了,这是一款闪卡记忆软件,用来完成第四层的 关联 & amp; 内化 操作。目的是形成表征,把那些我们拆解出来的命题,融合进我们头脑中的知识体系里。

Anki | 制图:屋边 Yuuu
Anki

我很早就知道 Anki 这个软件,但是一直用不起来。一方面是因为 Anki 的 「学习曲线」 稍微有点陡峭,不是那么容易上手。不过,用几次也就明白了,网上有很多模板和教程可以参考。用不起来的真正的原因其实是: 卡片制作、导入的操作成本太高了! 每次制卡都会白白浪费掉很多时间和精力。

Obsidian 里有个叫 Flashcards 的插件,完美解决了这个问题。可能最开始的安装和设置需要一点时间,不过插件的作者给出的流程非常地清晰,即便是第一次使用也能很快安装好。

Flashcard 作者给出的安装流程

安装好后,在需要导入 Anki 的内容后添加一个 #flashcard 的标签,然后点击侧面的 Generate flashcards 按钮,当前文档中所有加了标签的内容就被一键导入到了 Anki 中。这使得, 制作一张(或数张)卡片的操作成本大约只是一次鼠标点击

从 Obsidian 到 Anki

现在市面上的双链笔记软件非常多,我选择 Obsidian 很大程度上就是因为它可以 Anki 无缝互联。而且二者都支持 LaTeX,理科中的公式也可以非常方便地记录。

在使用过程中我最喜欢的一点就是,Obsidian 中的双链接在 Anki 中也可以打开。复习到相关概念时,只要点一下双链接,就可以从 Anki 跳回 Obsidian。

从 Anki 到 Obsidian

上面的操作在手机上也可以别无二致地实现。于是,学习就变成了,用大块的时间去拆解那些复杂的东西,把知识点都变成小卡片;用碎片的时间去刷卡片,随时随地完成知识的内化。

那么到这里,Obsidian 的操作就说完了。小结一下,为了保持纯粹,我只用它来做如下操作:

  • 第二层 - 拆解 & 构造:MOC(Map of Content)
  • 第三层 - 原子化:Evergreen Notes
  • 第四层 - 关联 & 内化:Anki 卡片

总体而言,我的使用流程是这样的:

  • 以问题为线索,用 MOC 来承载逻辑完成拆解和构造,把握住概念、命题之间的联系,或者书本的大框架。
  • 用 Evergreen Notes 来记录具体的概念和命题,一个 Evergreen Notes 只记录一条内容,这样可以更方便地进行跨笔记引用和回顾修改。
  • 最后,每一个 Evergreen Notes 中的内容都会被一键导入 Anki,用 Anki 来辅助我进行知识的内化。

现在来回答一下,之前留的一个问题,为啥我说「MOC = 卡片盒」&「Evergreen Notes = 卡片盒里的卡片」,这是不恰当的?

因为,MOC 其实就是 Evergreen Notes,反过来,任何一个 Evergreen Note 也可以变成 MOC。提出 MOC 这个概念的 Nick Milo 本人也说「另一种看待 MOCs 的方式是把它当作 Evergreen Notes」。

比如,你第一次听到「终身学习」这四个字的时候,新建了一条笔记来记录终身学习定义。后来,你希望成为一名终身学习者,这条笔记就可以被扩展成一个 MOC,里面可能会记录关于终身学习的道法、心法、器法。因此,在 Obsidian 里没有卡片也没有盒子,盒子就是卡片,卡片就是盒子,它们不过都是思维的表现形式而已,会随着时间慢慢生长。也正是因为如此,Obsidian 才会被我当成思考工具来使用。

 第二大脑 | 制图:屋边 Yuuu
Obsidian - A second brain

Obsidian 最核心、最纯粹的用法其实一句话就能说清楚: 用 Obsidian 帮助我们进行思考。很多我们熟悉的天才在自传里都会写到,他们会随身携带一个小本子,把自己的随想记录下来,他们每时每刻都在思考,并且也乐在其中。的确,思考本身是快乐的,不快乐的只是考试而已。很庆幸我能生活在这个时代,各种工具的介入减少了普通人与天才之间的天生智力差异。

即便我们普通人没有天才的头脑,借助工具,我们却可以行天才之事。

感谢阅读!

全文总结

> 下载 少数派 2.0 客户端、关注 少数派公众号,解锁全新阅读体验 📰

> 实用、好用的 正版软件,少数派为你呈现 🚀