最近一直在参与一个叫做 flomo 的工具的内测。使用了一段时间觉得十分有意思，和大家分享一下。
什么是flomo
首先，我认为 flomo 是一个信息整理工具，如果用得好的话，也可以作为知识管理工具。
和大部分的笔记工具有所区别的是，flomo 有意在弱化“文件夹-文件”这样的传统管理形式，而是将你的所有笔记都放到了一个时间的流当中，你可以通过时间、标签和搜索功能去找到你之前创建过的内容。
创建的每一个笔记都更像是一个卡片，可以在主要的界面中看到所有的信息而不需要层层下钻。
flomo 解决了哪些痛点
作为一个工具控，之前已经用过了很多种的知识管理方法，比如思维导图、康奈尔笔记等等；也体验过一些很成熟的工具，比如 Evernote、marginNote，以及GoodNotes等等。
这些工具都或多或少的能解决一部分问题，但总有一个问题是绕不开的：
记录知识和信息有没有成本更低的方式？
实话实话，相当长一段时间，我都在使用苹果自带的备忘录和微信的收藏来做记录。没什么别的原因，就是方便而已。
如果每次要记录个东西就要打开软件-点击新建-输入标题-输入内容，大概率是坚持不下去的。
而 flomo 的解法算是减轻了一部分的负担，按照开发者的说法，这个工具最大的特点是：
- 比较低的记录成本：首页输入直接记录，像发微博一样轻松；也支持在微信公众号中回复记录。
- 强大的标签管理能力：支持层级标签，多标签等方法
- 自动回顾：微信定期回顾之前记录的内容
这里比较吸引我的是前两点。第一点做到想记就记，不用考虑写标题，放在什么文件夹下等不相关的问题；第二点则提供了一个强大的分类能力。
flomo 以现在给出来的主要功能来说，已经算是一个很不错的工具了。
那么，接下来我想聊聊它背后的设计哲学。
做一个“信息松鼠”
我对于知识整理这个概念的理解大概是这样的：
- 信息收集
- 信息加工->知识：归纳和总结信息，变成一个立体的结论或方法
- 知识结网->内化：将多个知识链接成网，进行聚类，记忆和吸收
我在内测群里直接咨询了 flomo 的产品 少楠，他回答我的是一本书 《如何有效整理信息》，作者是奥野宣之，不过豆瓣评分只有6.8分，不算太多。
我快速的找来这本书，读完之后，算是理解了 flomo 背后设计的一些原因了。接下来我们一边看书，一边来在 flomo 中找对应吧。
原则一 ：一元化
你之所以会陷入这样手忙脚乱的窘境，是因为记录信息的位置过于分散。举个例子，在碰头会上定好的日程是写在日程手账上，记在碰头会上的资料里还是写在别的笔记本上的？
如果不是清楚地记得记在哪里，你都不知道该找哪本。而如果不能立刻找到，你就会变得不安，担心自己是不是无意中把它扔掉了，从而心烦意乱。
是不是像极了记笔记的时候找文件夹的样子？我还记得我以前会花费大量时间去管理自己的浏览器书签文件夹，使其符合“相互独立，完全穷尽”的MECE分析法。
会存在这样的情况：现有两个文件夹，一个里面放的是python的资料，另一个里面放的是数据分析的资料。
某一天，突然意识到需要使用python去做数据分析了，这可怎么分啊？
解决方法是不分类，也就是作者所说的第一原则 “一元化”，是一个有点反常识的有效方法。但却能有效地降低记录花费，而且潜移默化的记录很多之前不会记录的内容。
原则二 ：时序化
在记录灵感、访谈内容和会议事项的情况下，不用在意书写空间大小，可以用大字胡乱涂抹甚至绘制大幅图画。这些都属于正确的记录方式。
再者，因为笔记本的容量无限大，也就无须判断某些内容是否有写下来的价值了。不管是完全没有实现可能的创意还是繁杂的资料，只要是扣动心弦的内容，轻松记下即可。
也就是说，笔记本更新换代的方式在容量、采购难易度和成本等方面都不会给人任何压力。
第二项原则 “时序化” 同样是处于降低你的压力来设计的。通过时间做索引之后，你的每一条信息都有了一个绝对不会重复的索引值。
比如说，“去公园转转”可能是模糊的，但是“昨天下午去公园转转”就是一个相当精确的索引了，毕竟同一时间我们只能在做一件事情。还记得老式相机的右下角都会打上一个时间戳吗？
如果大家对数据库设计有一点了解的话，就会发现“时间”在这个系统里起到了主键的作用。
作者是通过纸质的笔记本来构建知识体系的，通过时序化，可以让笔记本都连接起来。这一点对于已经完全数字化的我们来说，吸引力反倒没有第一个那么大了。
在 flomo 中，主要的信息流本身就是时序的，为了加强这一点，甚至还在左侧设计了类似 github 的方块格子，格子颜色越深代表那天你记录的内容越多。
原则三：索引化
所谓“索引”，并不是信息本身，而是寻找信息的线索。正如“想知道怎么泡出好喝的咖啡，问一下××就知道了”一样，我们只需把握信息的参照方法和所在位置即可。
我们寻找被纳入笔记本中的信息时，下面这样的信息就可以成为找出目标页码的线索。
“关于企划案的点子全部用红色字母‘K’标出来了。”
这一段则解决了大家对于 “一元化” 的一部分疑惑。通过标签来索引，比用分类方便的多。
回到我一开始举的例子：
现有两个文件夹，一个里面放的是python的资料，另一个里面放的是数据分析的资料。突然意识到需要使用python去做数据分析了，这可怎么分啊?
按照作者提出的第三个原则 “索引化”，我应该给所有python相关的资料都打上 “python” 的标签，给数据分析的资料都打上 “数据分析” 的标签。
这样新的知识就同时拥有了两个标签，完全就不需要费神了。
以上举了三部分内容，都是为了说明在做知识体系之前，先做一只聪明的“信息松鼠”，给自己的巢穴里多堆积一些信息吧。
在 flomo 中，最基本的标签是支持的，而且还支持了层级标签的概念。
结语
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如果你对我写的文字有想说的话，也请多多评论交流。
