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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。
时光回溯至 2023 年，当时我开启了《生产力祛魅》系列的创作。那是一个效率工具大爆发的年代，如 Notion 等各种时兴工具开始崭露头角，SaaS（软件即服务）模式成为了市场主流。那个系列受到了许多朋友的关注，我们相互交流、探讨，受益颇多。
转眼来到 2026 年，时隔差不多三年时间。我回看在《生产力祛魅》中提出的论断，发现它们不仅没有过时，反而愈来愈重要。
在目前这个 AI「横行」的年代，一套能够持续运行、真正服务于人的生产力工作流，必须要死守这三个严苛的条件：
虽然核心论据未变，但随着技术的迭代（尤其是 Docker 容器化技术的普及和本地 AI 模型的轻量化），我所利用的软件还是有所变化。
因此，我想借这篇文章，以一个在读硕士研究生暨文字工作者的视角，剥离掉协作功能（如 n8n 自动化流、团队协作 IDE 等），单纯地谈谈：一个人，一台电脑，如何构建一个不依赖外界、坚不可摧的「数字作坊」。从某种角度来说，我的「本地工作流」更像是一个纯粹的个人文字工作者如何安排、布置自己的「全天工作」。
在我的数字版图中，「办公」并非指在公司上班，而是指维持我个人数字生活正常运转的基础设施，这包括了网页浏览、数据存储、云盘软件等。虽然我的软件不少，但大多数都不会打开。真正作为「入口」和「中枢」的，依然是那些具有强大的「集聚」效应的工具。
在图 1 和图 2 中展示的众多软件里，DEVONthink 是绝对的核心。它是一个本地文件管理器，DEVONthink 原本支持OCR，我可以将各种文件放进去，尤其是在处理大量非结构化数据（如古籍扫描件、学术论文 PDF、网页存档）时，它会将其 OCR，我可以搜索所有文件及其文本。这种无需联网的本地化智能，保障了研究的隐私性与连贯性。See Also、Graph 等功能则为文件、文本之间的联系进行了更为直观地展示。
我的浏览器软件很多，但是主力是 Arc 浏览器，Chrome、Edge、Safari 等主要是以备不时之需。Arc 浏览器的工作区（Spaces）功能，让我感觉很舒服。我可以建立学术、日常、娱乐等不同的工作区，让我能够更加专注于特定事物。
我原来的主力是 Chrome，因为其中有许多书签，我一直没有找到很好的替代品。Arc 并不太能够支持大量书签的处理，这使我陷入了进退维谷的境地。后来我发现 OneNav（https://github.com/helloxz/onenav）项目，通过用 Docker 搭建 OneNav，然后将所有书签都导入进去，构建了一个独立的、标准化的导航索引库，将书签数据从浏览器端剥离。不论我使用何种浏览器，都可以应用这套导航索引库。分门别类，十分方便。
如图所示，虽然我有很多邮箱软件，但是我日常只用 Thunderbird。
Thunderbird 的优势在于遵循了 POP3、IMAP、SMTP 等各种标准协议，以及丰富且透明的插件生态，其中有许多好用的插件（例如邮件流）。我将分散于 Google、Microsoft Outlook、腾讯、网易等服务商的邮件都汇聚在 Thunderbird，其本地数据库能够永久保存我的通讯记录。
至于 Microsoft Office 365、云盘等软件，在此不过多赘述。值得分享的是 OmniFocus，其实有许多朋友都分享、介绍过这款软件。在我看来，我不会用很花里胡哨的方式去使用它。我将它视作加强版本的日历软件，例如如图所示的「每周计划」「专业活动」等。「每周计划」是我每周要提醒自己做的事情，每天早上起来略览一遍，便清楚一周的计划。「专业活动」则是与学术会议等学术活动有关系，例如我何时投稿了某个学术会议，包括其后续情况等。
第二个工作流是信息工作流。过去的一年，我经常推荐 Follow（Folo）这款软件，认为它是目前最适合 RSS 阅读的软件。但是在 2025 年 10 月左右，Folo开始收费。
其实我很理解软件收费，也愿意付费，然而 Folo 较为高昂的订阅制收费确实令我望而却步。结合 Folo 那时候的更新并不符合我的审美取向，对原来签到虚拟币的弃置等诸多原因，我还是放弃使用 Folo，转而继续使用 Reeder，并且自行搭建 Rsshub。
从 Bilibili、YouTube 等视频网站，再到 Telegram、豆瓣、X 等平台资讯，以及学术方面的 CNKI 期刊等，搭建 Rsshub 的 Reeder 都能够支持。虽然没有 AI 翻译等功能，但是已经能够满足我的需要。
除 Reeder，我还搭建了 NewsNow（https://github.com/ourongxing/newsnow）作为重要的新闻资讯来源。NewsNow 是 Github 上的开源项目，很方便就可以用 Docker 进行本地搭建。该软件能够以高密度的文本看板形式呈现全球资讯，很方便我在碎片化时间进行快速浏览，
关于信息的收纳与整理，我个人的见解是：除非必要，否则不用在意，注意断舍离。之前我还经常将所看到的、颇为重要的信息以 PDF 形式进行保存。随着时间的流逝，我发现这毫无意义。有些朋友认为可以用 AI 工具辅助信息的收纳与整理，确实如此，但关键处在于要收纳与整理「重要信息」，而非全盘吸收，否则会被大量的信息「摧残」，进而不堪其扰，陷入摆烂状态。对此，其实我个人的观点是：对于重要信息（学业、职业、商业等各种相关），专门建立相应的笔记文件夹，并且要写日记，记录自己的感受感想。以此为基础，可以利用 AI 大模型等进行处理，建构个人的知识库。除此，其余信息均无记录必要。
之后是涉及到阅读、创作、研究等流程的生产工作流。Anytype 这一软件我曾撰写专文进行介绍，它主要用来记录我所投稿的期刊，里面记录着期刊的各种信息，辅助我进行投稿等。不同于传统笔记软件的文档逻辑，Anytype 允许用户自定义「对象类型」。例如我创建了「期刊」模板，里面包含影响因子、期刊级别、审稿周期等各种类型。
以 Acrobat 为代表的阅读类软件，则是根据场景、用途的差异进行使用。
Endnote、Scrivener、Tropy 是我的三大主力创作工具，构成了我重要的学术知识生产工作流。我所有的写作都是以「项目」作为基准，然后在 DEVONthink 内进行归档。接下来，我将详细介绍这个流程：
当我想要写作某篇文章时，我会用 Scrivener 建立一个新项目。Scrivener 内置各种形式的模板，并且支持各种形式的资料导入。Scrivener 的「活页夹」逻辑允许将长篇文章拆解为独立的文本块，支持非线性的跳跃式写作，对学位论文等长篇文章写作有很好的支持效果。
例如当我利用 Endnote 导入各种书籍、论文时，我可以直接将 Endnote 里的相关资料拖入 Scrivener 建立一个书签。当我想要看相关资料时，直接打开书签预览即可。除此，Scrivener 还支持快照（我在本科论文写作时改了二十个版本，因此产生了二十个文档。通过 Scrivener，就不会有这么多文档，对照不同快照也很便利）、批注、引文、参考文献等各种功能。
针对学术研究中大量的档案扫描件与图片资料，一般图像软件其实并没有很好的支持，例如元数据标注需求（馆藏号、年代、作者等）。Tropy 是一个免费、开源的软件，专门用于组织与处理图像，还支持图文对照录入，极大地提升了图像整理的精确度。我还会将我所利用的重要图像存储于 Tropy，当我写作时，通过拖拽等动作，我可以同 Scrivener 建立与 Endnote 相同的链接。
当我完成文章后，我会将它们统一放到 DEVONthink。每个项目都会内置相应的文件夹：（1）草稿、正文及构思；（2）草稿及正文所配图像；（3）参考资料；（4）投稿发表；（5）见刊文件等。
在「草稿、正文及构思」文件夹，我会放置我的 Scrivener 写作文件，及其所导出的 Word、PDF 等各种格式文件。在「草稿及正文所配图像」文件夹，我会放置我在正文中利用的图像，这些图像或多或少经过处理。在「参考资料」文件夹，我会将 Endnote、Tropy 这两个资料包放进去。
经过这一套流程，我写作的每篇文章都有迹可循，并且所有原始材料都能够完整保存。虽然我主要用这套工作流进行学术创作，但我认为这套工作流能够适配各种各样的写作任务，比较具有普适性。
综上所述，我认为这套通过剥离非必要的云端协作依赖，坚持以「本地化、稳定性、可迁移性」为核心锚点的工作流，是我反复尝试过后的「当下最优解」。
无论是用 Docker 搭建 OneNav、RSSHub、NewsNow 等项目，还是使用 Thunderbird、Tropy等开源软件，其目的都在于一个纯粹的目标：在一个 AI 技术、云服务大肆发展的数字世界中，每个人都有必要开辟出一块完全属于自己的、利于深度思考与知识生产的自治领地。 这便是对生产力祛魅的最深刻实践。
编者注：文章封面使用 AI 生成，并经过人工修改。
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