编注：

本文是少数派 2022 年度征文活动的入围文章。本文仅代表作者本人观点，少数派对标题和排版略作调整。

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引言

我在 Inoreader 订阅了 200 多个信息源，经常有人问「你看得完么」。我确实看不完，实际上，我的未读文章常年保持在几千篇。不过这并不会让我感到焦虑。除了区分信息源的优先级，更重要的是，我有阅读书籍的习惯。系统的知识框架主要通过书籍来构建，线上文章不过是对已有知识结构的更新和补充。通过读书培养出的分辨能力，也让我认识到线上文章大多没有重要到非读不可。

我享受互联网带来的便捷与更多可能性，但是在这个信息越发碎片化的时代，同样日益感受到书籍的价值：与互联网的本质相反，书籍的本质是沉思，它就像知识储备的压舱石，可以帮助我们在信息洪流中保持心态的从容，远离信息过载的焦虑。本文会介绍我的阅读系统：如何发现、挑选书籍，如何管理想读的和已读的书，如何设计年度阅读计划，如何阅读，以及如何把阅读所得切实运用。

我的书籍阅读系统从 2013 年开始搭建，发展至今已近十年，伴我从求学到工作。虽然细节功能有不断迭代，但是主体逻辑一直比较稳定。时间的检验让我有一定的信心向大家介绍这套方案：

• 这是一套从书籍的管理、阅读、笔记、检索的全流程数字化方案。在满足功能需求的前提下，让自动化尽可能多地执行机械活动，让人力尽可能多地投入在认知活动上。
• 为了保证工作流的主体稳定，在方案设计上：
  • 为了保证经济上可持续使用，工作流中没有订阅制软件。
  • 系统需要能不断适应变化，因为认知和身份角色都会随着时间变化，流程和需求也可能随之变化。因此：
    • 数据都使用自由档案格式，没有专有格式，方便打通阅读的各个环节。
    • 慎重选择核心应用。首尾两端的应用，即管理所有书目的「首」和管理所有笔记的「尾」，是这套系统的核心。因为一旦改弦易辙，极有可能涉及核心数据迁移，导致系统短期内失效；但是只要两端是稳定的，中间即便发散些、偶尔尝尝鲜，也总能收拢回来。对于首尾两端，我选择的是跨平台自由且开源的软件：calibre 和 Emacs。这样既不用担心切换操作平台打破工作流，又留出了扩展空间，适应个人不断发展的需求。

我的阅读工作流参考了 GTD 的思想：以目标为中心，动态计划，进行收集、处理、执行、回顾，不断优化。下文将分成 6 个部分来介绍：

1. 收集：认知层面如何确定待读书籍，工具层面如何将所有待读书籍统一收集到一处。
2. 处理：未读书库是什么？为什么需要它？如何管理它？
3. 计划：如何围绕个人的关注点，设计主题书单，制定年度读书计划。
4. 执行：书籍格式和阅读工具的选择，以及一些帮助我保持阅读的习惯。
5. 回顾：怎么做读书笔记。
6. 输出：怎样把阅读阅读所得切实运用起来。

我一直觉得，如果不存在阅读障碍症¹，影响阅读效果的主要是认知，而非工具。所以，本文主要关注认知和观念，以及如何用工具来实践相关理念，不会深入具体的工具使用细节。本文将使用我当前使用的 calibre 和 Emacs 作为例子，但是这并不意味着阅读工作流只有这一种方式。希望你能更关注我选用特定工具和进行特定操作的目的，从而探索最适合你的工作流。

如果你想要读书却苦于如何找到适合自己的书，如果你想要知道如何培养读书的习惯，如果你希望让阅读的收获更大化，这篇分享或可助你一臂之力。

1 收集：汇总所有感兴趣的书

收集的目标是把所有感兴趣的书集中到一处。汇总所得的书库将是以后制定计划的原材料，是图书资源的入口，也便于在笔记中引用出处。收集需要两个层面的努力：

• 认知层面：知道自己对什么感兴趣，以及如何找到自己感兴趣的书。
• 工具层面：如何用最低的成本、以较高的质量收集书目。

「知道自己喜欢什么」本质上是个认识自我的问题。然而 Know Thyself 没有捷径，他人经验能提供的帮助也很有限。每个人必须根据个人情况，自己去寻找、尝试、体验、感受、思考。毕竟，人作为目的而存在，意味着每个人都是独一无二的，有自己独特的个性、欲望和做事方式。不过，就算现在还不清楚也不要紧。孔夫子自称「三十而立，四十而不惑」。认识自己本来就是一个困难、漫长甚至持续一生的过程，人很难预料到这场探索将自己引向何方。就连 20 世纪最具影响力的哲学家维特根斯坦，也不是一开始就认定哲学是自己一生的志业：工程专业的他在设计喷气式发动机时，为了计算螺旋桨如何运作，不得不研究高等数学，这促使他读到了《数学原理》。就这样，他迷上了数学，失去了对航空学的兴趣，最后，只身前往剑桥大学三一学院，向《数学原理》的作者伯特兰·罗素介绍自己。

认识自我很难单凭己力，我们通常需要踏出已知的疆域，接触其他的人、事、物，在与他者的交流和碰撞中认识自身。私以为阅读依然是实现这一目标的性价比最高方式之一：线上信息大多碎片而浮浅，与人沟通既看机缘，又看个人水平。如果维特根斯坦当初在看《数学原理》之后，没有进一步阅读思考，就直接去找罗素，就算罗素愿意收他为徒，这种水平相差悬殊的沟通效果也值得怀疑。如此看来，与书交流是一种相当棒的方式：与线上信息相比，书籍系统而深刻；与找到合适的人相比，找到适合自己的书更加方便经济。

那么，我们要怎么找到适合自己的书呢？在自身目标不明确的时候，不妨先去书店看看。尤其是在阅读初期，通过书评、简介、目录等信息，也许还不能很好地判断出一本书是否适合自己。那么，这样，真实的书籍就能提供更直接、更丰富的资讯。自己亲眼看看、亲手翻翻，很快就能知道这本书的主题是什么，它面向的是大众读者还是专业读者。例如同样是讲论证的书，《论证的使用》和《论证的艺术》网上评分都很高，单看书名，似乎「使用」是关于如何应用，「艺术」应该是面向更专业的读者。但是翻阅过就很容易发现，《论证的使用》是一本哲学性很强的书，图尔敏在该书中指出现存理论的问题，并提出了著名的图尔敏论证模型，并不适合想要学习如何清晰论证的初学者；《论证的艺术》才是教人如何使用图尔敏论证模型，构建有效论证的教科书。在书店翻阅，能帮助我们更直接、更快速地定位适合自己的书。如果你居住的城市有独立书店就更好了。相比新华书店、教辅书店，独立书店一般会更加注重选书，对书籍的陈列方式有更多考量，店员也更乐意解答顾客选书上的问题。需要注意的是，独立书店一般会有很强的个性。以北京为例，有像万圣书园这样包罗万象的，也有像码字人这样偏向某个门类的。如果在一家书店没有遇到自己感兴趣的书，可能是因为这家书店的选书不符合口味，不要早早放弃，再逛逛其他书店吧。

如果本地书店乏善可陈，那也可以看看其他人的推荐，像梁文道的《一千零一夜》这样的读书栏目，或者比尔·盖茨推荐这样的名人书单都可以。这种推荐一般会给到更多的背景信息，帮助我们判断是否适合自己。或者，也可以直接去问你欣赏的人，他喜欢的书是什么。如果他比较耐心且负责，还会根据你的情况量身推荐。

我一直觉得，兴趣是最重要的。在阅读的初级阶段，只要觉得这本书有趣就可以着手阅读了，不需要在「这本书好不好」、「如何阅读」这类问题上花费太多精力。很多事情只有读过了才知道。即便读着读着发现并不感兴趣，也不过是排除了一个错误选项，让你对自身和书的认识更加清晰。如果是对于这类书不感兴趣，那么再换个方向；如果喜欢这个主题、只是这本书不合适，那么去找一本适合的。只要有兴趣，剩下的就只是方法问题。随着阅读的深入，你会发觉，多了解一点阅读的方法可以极大地提高你的读书效率。诸如怎么判断这本书是不是值得读、怎么找到某个特定主题的书。这些问题会在下文的「计划」一节展开。

此外，兴趣的起点没有高下之分。学科只是为了便利进行的人为分类，真实世界的知识是相互关联的系统。从一个节点出发，跟随自己的兴趣，总会抵达某处，让你觉得「啊，终于找到了」。就像维特根斯坦从航空转向数学最后找到自己的归宿，每个人都有自己独特的路径，这是每个人独有的经验，而非弯路。或许有人觉得漫画浅薄，孩子看漫画不算阅读。但我如今的一些阅读方向，其实是小时候所看漫画的延伸（感谢当年父母的开明）：《交响情人梦》是我的古典乐启蒙，《P. A. 替身天使》让我意识到人性的复杂，《凡尔赛玫瑰》激起我对法国大革命的兴趣，而《玩偶游戏》《来自远方》是我依然会推荐给孩子的漫画，并且强烈推荐家长可以和孩子一起讨论。

最后，在探索途中，也不要忘记积累、维护自己关于阅读的信息渠道。如果发现有篇书评写得不错，可以试着找找出处：是谁写的？能不能找到他的豆瓣页面？他推荐的书我感兴趣的多么？要不要订阅他的豆瓣动态（这是我有很多 RSS 信息源的原因之一😁）？如果发现有本书非常喜欢，可以看看：这是谁出品的，属于哪个丛书，这个系列的其他图书是否喜欢？它有没有获过图书奖项，该奖项的历年获奖作品我是否同样喜欢？

关于认知层面的讨论暂告一段落。工具层面上，我非常建议把所有感兴趣的书收归一处。这个书库需要：

• 有灵活的添加方式：可以从图书资源添加、根据 ISBN 添加，也可以批量添加；
• 对数据有完全的自主权，不用担心一些书籍没有收录或者被下架，也可以自定义新的字段辅助管理。所有字段可以自行修改，不用担心无法修改「读过」的时间；
• 可以批量下载图书元数据，减少人工工作量；
• 有良好的图书资源管理机制：如果图书书目和资源分开管理，将使得维护成本大幅提高；
• 有强大的数据组织能力：可以方便地查看封面、标题、作者等各种信息，可以自定义栏目并进行多维度筛选，可以设置层级标签；
• 书目能够导出，可以与笔记系统打通。

有了这样一个书库之后，添加书目时，可以补充自己为什么想读这本书；想找一本新书来读，就能直接在这里筛选；选好后，一键把书籍资源发送到平板；读完后，能与个人笔记系统联通。calibre 是我迄今发现的唯一满足所有需求的方案。现在先来看下如何把书籍统一收集到 calibre。

如果添加的书数量不多，我一般会先在豆瓣上搜索。豆瓣上有就直接在豆瓣上标记「想读」；豆瓣上没有，就手动在 calibre 添加图书条目。我会定期（通常每月）将豆瓣中的「想读」通过 Zotero translator 批量保存到 Zotero。从 Zotero 导出 csv 后，略加处理再通过 Import List 插件导入到 calibre。为什么 Zotero 只作为中转，而不作为终点？自然是因为 calibre 的图书管理功能比 Zotero 更强大。下文将介绍很多 calibre 能实现但是 Zotero 无法完成的事情。

有时候需要大量添加书目，这一般有两种情况：一是发现了新的高质量豆列或是有趣的人，其中推荐的大部分书籍都想看。一个个打开图书详情页，标记「想读」太麻烦了。好在 Zotero translator 对这些情况都支持，所以一样可以批量保存到 Zotero。第二种情况的书单就不怎么结构化了，或是某本书的参考书目列表，或是某篇文章推荐了大量图书。我的习惯是先保存到笔记系统中，然后找合适的时间逐本处理。这么做是因为每本书需要进行的处理不同：有的书需要评估是否值得加入到想读列表。有的书添加到 calibre ，但是有了新的输入后，我对于这本书可以解决哪方面的问题有了新的想法。这时我会到 calibre 找到这本书，修改评价、兴趣指数等信息。有的书给到的是英文版，需要先确认有没有中文译本。

此外，保存到 calibre 的时候不用担心重复问题。Import List 在导入时会尝试匹配现有书目，匹配上的书目不会重复添加。而且 calibre 也有专门的插件辅助去重，这部分会在「处理」一节中展开说明。

总结一下，收集过程用到的工具如下：

经过收集，calibre 现在汇集了所有你感兴趣的书。

2 处理：打造你的未读书库

有过笔记管理或 GTD 经验的朋友肯定知道，如果只是不断收集不加以整理，系统最终会因为混乱而崩溃，无法正常运作。这个道理同样适用于书库：只有几十本书的时候，不分类都没问题；几百本书的时候，怎么分类影响都不大；几千本书的时候，就必须好好设计书籍该如何组织整理了，否则会花大把时间在检索上，甚至有些书会石沉大海。我的书目超过万本，现在依然能快速找到想要的书籍，对书目的「处理」功不可没。明确这是什么类型的书，未来可能会在什么时候用到，这就是处理的内核。

与常规意义的书库不同，经过上一步的收集，calibre 成为了你的未读书库（antilibrary）。这个概念来自塔勒布的《黑天鹅》：

私人图书馆并不是一个用来自我膨胀的装饰，而是研究工具。读过的书远远不如未读的书有价值。随着年岁的增长，你会积累越来越多的知识和书，而书架上越来越多的你还没读的书会让你产生紧迫感。实际上，你知道得越多，未读的书占据的书架也越多。

维护私人图书馆可以帮助自己不断明确个人兴趣所在 。大量的未读书目也在时刻提醒我们：「这里还有很多​你不知道​的领域，而且可能还有一些​你不知道自己不知道​的领域没有列在这里」。未读书库是达克效应的绝佳解毒剂，时刻提醒着我不要因为知识而变得傲慢。

所以不要担心书库中的未读书目太多。实际上，你读得越多，你会发现想读的书就越多，未读书目自然会随之增加，这标志着你「不知道自己不知道」的领域慢慢转变为「知道自己不知道」的领域。只要知道如何选书，并持续阅读，完全不需为此焦虑。而且，书籍不只是用来阅读的，也是日后查阅资料的重要方式。更多的未读书目将会成为宝贵的知识财富。

最后，我想澄清的是，处理不只是事务性活动，更是认知活动。分类就是知识本身²，快速判断一本书的种类，其实就是在训练自己的信息抽取能力，同时不断加深对于这个领域的理解。不要担心努力会白费，现在的努力让你加深了对这本书的印象，知道了某个问题会在哪些领域讨论。以后在工作、生活中遇到这种问题时，就可以迅速找到有关的书籍了。

鉴于「花时间整理书库」的行为不多见，我额外花了些篇幅来说明处理的价值。如果你认同这么做的价值，那么来看看具体该怎么整理。

首先，我根据自身需求，在 calibre 中设计了自己的数据框架：添加了状态、兴趣指数、字数等自定义栏目，并将标签、已保存的搜索等栏目设为层级结构。如此，能更方便地从各种维度来浏览、筛选和排序。

底层数据框架配置好了，接下来就是对收集的书目定期处理了。第一步，借助 Find Duplicates 插件删除 calibre 中的重复书籍。虽然 Import List 有自动匹配机制，但对不同版本的处理仍有疏漏。Find Duplicates 可以很好地处理这种情况，它能根据相同的ISBN、相同的标题、相似的标题等多种方式筛选出重复条目。浏览重复条目时，可切换为封面模式。这样就能把封面作为一个线索，帮助区分哪些条目是库中已有的，哪些是新加入还没有处理的。对于重复书籍，优先删除尚未处理的条目，这样能一定程度地减少工作量。

第二步，批量下载尚未处理书目的元数据。再一次，封面能够帮助识别哪些条目尚未处理。我一般从豆瓣下载元数据和封面。等待片刻，简介、标签等信息就全部补充完整了。

第三步，数据清洗。从豆瓣下载的元数据格式比较混乱，对此我有固定的处理流程，例如删除作者名中的国家，把评分的值保存到豆瓣评分字段（豆瓣评分字段是豆瓣的评分，可作为选书参考；评分字段是我的评分，是读后的评价）等。这些固定的流程我会保存起来，以后只要点点点就好，无需花费太多精力。

接下来就是相对费脑的处理工作了。我会把所有书籍过一遍，对非常感兴趣的书标记兴趣指数。然后逐本修改图书标签。为什么不能直接用豆瓣的标签呢？首先，豆瓣有很多私人性很强的标签，例如「等待赠书」、「好书，值得一读」等。这些标签大部分对自己没有意义。其次，豆瓣标签经常包括出版社、作者等信息，由于 calibre 中有单独的出版社、作者字段，这些信息放在标签里很是冗余。最后，豆瓣标签往往比较模糊。比如同样是「教育」，有的是专业的教育学，有的在讲当今教育现状；同样是「信息检索」，有的是计算机算法，有的是教你怎么更好地检索信息。这种情况用 calibre 的层级标签就能很好解决。

我一直觉得标签使用一定要克制，用词应统一、准确、有代表性，不能想到什么就加什么，否则与其花费时间去打标签，不如直接使用搜索。在规范用词的基础上，标签使用有两个改良方向：一是限制，使用有限的标签，辅助检索；二是深化，贴近树形结构的实现，辅助导航。具体用哪种方式，取决于软件的功能和使用场景。我在 Org-mode 笔记系统中用的是限制方案，有时间另外写文，在此不予赘述。在 calibre 中，我采用深化方案来管理书目，基本原则是：从多个维度来划分，相同维度使用相同的前缀，不同层级用 . 隔开。具体实践如下：

• ! 类型，例如「!论说性.理论.哲学.科学哲学」、「!论说性.理论.科学.社会科学.心理学.认知心理学」、「!论说性.理论.科学.形式科学.计算机科学.人工智能.知识表示」、「!虚构类.小说.科幻」
• - 性质，例如「-工具书.图鉴」、「-论文」
• ※ 难度，例如「※入门」、「※进阶」。难度分为五等，具体见下文「计划」一节。
• @时间，例如「@时间.二战」、「@时间.文革」
• @人物，例如「@人物.企业家」、「@人物.文学家.鲁迅」
• @地点，例如「@地点.亚洲.中国.北京」、「@地点.亚洲.中亚」
• [篇幅]，例如「[篇幅].中短篇」、「[篇幅].系列」
• 🏆 书单/奖项，例如「🏆万圣书园推荐」、「🏆雨果奖」
• # 主题，例如「#科技的影响」、「#从细节处见大时代」

当按照首字母来分区时，就可以得到类似下图的树形结构的标签导览：

这套标签体系并非一蹴而就，而是随着我的认知不断演进。例如我一开始会把《像哲学家一样生活》这类书打上「!论说性.理论.哲学.伦理学」标签，但是后来发现这种书不是理论性的，而是实践性的，把它移到「!论说性.实用.人生哲学」会更合适。calibre 可以很方便地对图书的标签进行批量操作：

再比如，我一开始觉得「历史地理学」是人文地理的分支，但是后来感觉历史地理学中的地理是为研究历史而研究的。所以我把历史地理学从「!论说性.理论.科学.社会科学.人文地理.历史地理学」改成了「!论说性.理论.历史.历史地理学」。calibre 中修改标签名也很方便：

因此，不用担心一开始打的标签是否合适。如果发现某个标签下书目太多，可以考虑把标签拆出子级标签；如果发现某个标签并不合理，在 calibre 中修改很方便。只要遵循这些基本原则，并持续地进行迭代，这个分类系统将会与你一同成长。

具体到每一本书，该如何确定它的标签呢？我一般会参考豆瓣的标签和简介，如果还不能确定，就看看下书籍的目录。为了提升效率，我根据自己的使用习惯配置了 Keyboard Maestro 自动化脚本，并绑定到 Stream Deck 的特定按键上。只需一键，就可以自动把选中的文本复制到标签编辑弹窗中，快速筛出已有的标签项目，大部分情况下，我只要双击选中一个已有标签即可，大大提升了处理效率。

书库的所有书目都至少会有一个以!开头的标签，用以标示图书的类型，其他维度酌情添加。这对后续的计划环节是很大的助力。

3 计划：通往主题阅读

计划的制定是个人阅读系统中比较有特色的一环。我从随机漫步式阅读转向主题阅读已经五年多了。如果你有一定的阅读经验，并且把阅读不仅是作为消遣，那么为阅读制定年度计划绝对是值得的。如果是刚开始进行阅读，我的建议是先读起来。不过本节会介绍如何针对一个特定主题寻找书籍，我想这对任一读者来说，都能有所启发。

阅读其实是我唯一进行年度计划的项目。生活的几大领域中，工作在很多方面不受个人控制；健康、交际只要保持良好的习惯就好，好的习惯自然会导向好的结果；只有个人成长，除了保持好的习惯，也需要关注方向。年度阅读计划有助于系统地创建自己的知识框架。某个领域的框架创建非一日之功，更不要说一个人最好能在 3-5 个领域有一定的了解。除此之外，我们还需要定期修改知识结构，来适应新的环境变化。这些都不是简单涉猎就能解决的，需要有长期的计划。

其次，书籍阅读通常需要必要的前置知识，这就意味着阅读需要安排合适的顺序。前置的知识点掌握对于论述类书籍的意义不用多说：如果没有学过复变函数，就很难理解信息论中的卷积概念；没有看过《资治通鉴》，上来就看王船山的《读通鉴论》没有意义；而像康德的三大批判本身就互相联结，没法分开来读，甚至必须按照顺序读。即便是文学类作品，对作品的时代背景、常用的隐喻典故等有更多了解，也能帮助我们更好理解一本书的深层含义。

最后，制定计划可以帮助我们养成更好的阅读习惯。一方面，有了阅读计划会让我们更清楚「为何要读这本书」，带着问题读书比被动阅读的效果会好很多。另一方面，虽然我不建议把已读数量作为硬性的衡量标准，不过读书计划的完成情况在一定程度上，也起到了提醒作用。

那么，该如何制定自己的年度阅读计划呢？

首先，需要明确自己今年希望了解什么主题。我的主题一般有两个来源，一是看看个人长期关注的领域中，是否存在一些需要深入探究的方向。比如，教育理论是我长期关注的方向，今年我准备深入了解教育游戏化的理论与实践。二是来自近期的困惑或关注点，比如我最近刚做了皮肤外科手术，这促使我想了解关于皮肤的科学知识。我会在 Org-mode 中创建一个名称类似「2023 读书计划」的笔记，在这里记录今年希望了解的主题。有些主题我还会记录为什么想了解，以及具体想达成的目标。

接下来就是针对主题设计书单。经过长期的搜集、积累，我在 calibre 已经维护了一万多本感兴趣的书。这些书是我初筛和处理后的集合，所以我一般直接在 calibre 操作：或搜索关键字，或通过标签筛选出相关图书，再根据豆瓣评分和兴趣指数倒序排列，从上到下依次浏览。

对于某本备选书籍，我会参考右边的图书信息，看看标签中有没有打上「🏆奖项/推荐」的标签，有没有备注当时我为什么想读这本书。如果觉得这本书跟主题比较契合，就把它添加到 Reading List 的「年度待读」书单。

Reading List 插件支持使用快捷键添加到书单、从书单删除，并且可以在增删时自动修改图书的标签。我的设置是，添加到「年度待读」的书籍自动添加标签「2023 书单」，从「年度待读」移除的书籍自动移除标签「2023 书单」，这样我就可以根据 tags:"=2023书单" 来创建我的 2023 年度虚拟书库³了。虚拟书库是整个 calibre 书库的子集，在虚拟书库中搜索、筛选都被限定在满足条件的书中，非常适合年度计划的场景。

所有主题都选好书后，再到虚拟书库中查看书籍类型分布，适当补充一些自己关注之外的书籍。因为我的所有书目都会有!类型的标签，而且我对这套分类体系比较熟悉，所以看看标签就能知道大致的类型分布。这么做一是避免陷入信息茧房，二是因为我相信知识是相互联系的，我希望可以把多种学科的成果充分利用起来，帮助我用更多元、更立体的方式去思考。自己所不熟悉的领域的内容和思维方式，可能会给自己带来意想不到的启发⁴。在跨学科阅读时，我会积极联系个人熟悉的领域和经验，这种远迁移的创建会使得现有的知识框架更加稳固。

到了这时，通常年度书单中的书籍数量比一年能读的数量多出许多（我有记录阅读的习惯，所以对于一年能读多少书有粗略的判断），所以要对书单的书目进行适当删减。我希望年度书单且专且博，所以书单的广度要保证，而同一学科内的书，说多也多，但其实经典的也就那些内容。因此我的策略是，先通过左侧的标签，看下哪个学科的书数量较多，再运用检视阅读（inspectional reading）⁵，结合网络评价，对这个学科的书籍进行进一步筛选，留下更符合自己需要的书。我一般不会把书目删减到贴近阅读限度的数量，主要是这么做太费时。只要选好这个主题下第一本合适的书，下一本要看的书往往会在阅读的过程中确定下来。比如，我读的有关中国政治经济体制的第一本书是《置身事内》，该书的扩展阅读推荐《以利为利：财政关系与地方政府行为》作为了解中国财政改革的补充资料。而它正好在我的年度计划中，于是便顺理成章地成为我下一本要读的书。好书不仅自己写得好，也会帮你发现更多的好书。

这样下来，我的年度书单书籍分布大致是 50% 的长期关注方向，30%-40% 的中短期关注点，10%-20%的全新方向。从过往经验来看，全新方向有一定的概率变成我的中短期关注点，中短期关注点又有较大概率变成我的长期关注方向。这个比例对我个人而言，是信息获取推与拉的平衡点。你可以参考这个比例，探索适合自己的方式。

书单确定之后，我会借助 Emacs 的 helm-bibtex 插件，把带有「2023 书单」标签的条目批量导入到 Org-mode，书单的细化操作入口就从 calibre 转向 Org-mode了：

1. 首先，把书目归入到相关的主题下；
2. 然后，针对每一个主题下，通过跳读书籍的序言、目录、关键章节等内容，快速判断：
   • 哪些书是必读或精读的，用⭐标注出来
   • 阅读顺序是怎样的：阅读应该由易到难、由浅入深、由广至专。例如先通史，后专门史；先原理、概论、通论、通识，再细分模块、方向、流派。如前文所述，我不会把主题的阅读顺序一次确定好，而是确定好第一本要读的书，之后的顺序跟随阅读来调整、安排。

之所以书单导入到笔记系统、而不是继续放在 calibre，是因为 calibre 本质是个库管理器，格式比较固定；Org-mode 作为笔记系统兼具结构性（列表层级结构）和自由度（可以自由补充内容），书目可以按照主题来组织，可以随意调整顺序。在 Org-mode 中每将一本书标记为已读，就会自动更新列表中的完成情况⁶，这样除了知道年度计划的整体完成情况，我还可以看到各主题的阅读情况。此外，借助 Emacs 强大的扩展性，可以从书籍的引用链接进一步执行各类相关操作：在阅读器中打开书籍文档、把书籍发送到指定文件夹、跳转到 Org-mode 中的对应笔记、打开书籍对应的豆瓣页面、打开对应的 calibre 条目等等。这使其非常适合作为智识活动的中枢，打通各个环节。

如此，就有了一份且专且博、有精有粗且易于跟进的年度阅读书单。

我在审视自己的计划流程时发现，因为经过长期的积累，我可以直接利用上一步处理后的结果，快速制定主题书单。对于很多还没有自己的未读书库的人来说，可能在这一步就卡住了。所以接下来我会展开说明，如何从零开始设计主题书单。

第一步，需要明确自己对什么主题感兴趣，想达成什么目标 。目的不同，方法和手段也就不同。这两个问题的答案越明确，就越容易制定适合自己的书单。书除了写得特别差的之外，你觉得不好的书可能并非书本身很差，只是它不适合你当前所处的阶段而已。好书是相对概念，只有你才能为自己设计适合自己的书单。

接下来我们看下不同主题的书单制定方式。如果主题是小说、诗歌等虚构作品，方法相对简单。因为对这类作品的评判标准不是有没有道理，而是喜不喜欢。可以从喜欢的作者入手，按图索骥，去看他写的其他书、他推荐的书；可以从喜欢的类别入手，循序渐进；也可以从打动你的点出发，另辟蹊径。以我阅读科幻的经历来说，我阅读的第一部科幻是阿西莫夫的大基地系列。当时我觉得这更像是发生在太空的历史剧，没有激起我太多对于科幻的兴趣。对科幻的兴趣始自刘慈欣的《三体》，在那之后，我阅读了刘慈欣所有的中短篇科幻。刘慈欣说，「我的所有的一切作品，都是对阿瑟·克拉克最拙劣的模仿。」被刘慈欣如此盛赞，当然要看一看啊。于是从阿瑟·克拉克的《2001 太空漫游》《与拉玛相会》《遥远地球之歌》，延伸到黄金时代的其他作品《神们自己》《永恒的终结》，又沿着历史发展：新浪潮的《趁生命气息逗留》、赛博朋克的《神经漫游者》…… 然后发现科幻双奖还是值得补课的：《真名实姓》《海伯利安》《沙丘》《献给阿尔吉侬的花束》《华氏 451》…… 再然后意识到自己最感兴趣的主题是思维与意识，进一步发现刘宇昆的《纪录片：终结历史之人》、特德·姜的《你一生的故事》……

如果主题是论说类的，方法就相对复杂了。首先明确这是社会科学、历史类的，还是自然科学、形式科学方面的。如果是前者，关于一个主题通常要读好几本书，尽可能从不同的视角，去解读、印证、对比、总结。不同的视角可以是不同的学科，例如关于资本主义，可以从历史、社会学、经济学等多个学科来了解，想了解某个思想家，可以去看他写的书、影响他的其他人写的书、专门研究他的书、他所处领域的书；也可以是经典书籍和最新书籍相结合，经典可以让我们找到领域的内核问题，最新书籍可以帮助我们把握未来趋势；还可以是不同国家的视角、不同学派的视角等。如果是后者，比起读很多书，把有限的经典吃透更重要。

对于论说类书籍，接下来需要根据自身的水平选择合适难度的书。我一般把书分成五个难度（与 calibre 的 ※ 难度标签对应）：

一般地，阅读可以沿着难度梯度，循序渐进：

1. 先读大众书，初步熟悉这个领域，激发兴趣。
2. 再读入门书，作为迈向专业的过渡。
3. 大众书和入门书不用读太多，这些书一般为了可读性，会把一些理论简单化。所以，要想深入了解一个领域，还是要看专业书。好的专业书能将你的思维方式调整到这个领域的公认范式：这个领域研究的对象是什么？为了解决什么问题？主要方法是什么？分成几块？分块之间的关系是什么？有哪些流派？有哪些常用的术语？有哪些被广泛承认和应用的基本成果？专业书的阅读会逐渐内化为知识的主干，以后的内容都要挂在相应的位置。因此某个领域的专业书一般要看 3-5 本，确保在一开始有一个广博而客观的视野，避免只局限在特定流派、倾向、分支，乃至于拥有立场。
4. 看完各种概论、通论、通识等打基础的专业书，如有需要，可以进一步阅读进阶书，延伸向更专业、更深入的部分，了解具体某个模块、流派、观点的内容。
5. 再往上就是资深书了。这个时候你应该在这个领域有了足够的积累，顺藤摸瓜就好：论文的引用、进阶书的参考书目等。当然，在某些领域，这个阶段的书已经不是最重要的了，专业论文、专家动态可能更有价值。

当然，不按这个顺序来阅读也是可以的。如果你对某个领域已经非常感兴趣了，完全可以跳过大众书和入门书，直接去看专业书。也有可能你已经学习过专业书，但是并不是很清楚这个学科的价值和历史脉络（遗憾的是，这是现行大学教育很常见的结果），那么也可以回到大众书、入门书补补课。

接下来，让我们看下前四个难度的书的搜寻方式：

大众书和入门书可以通过豆瓣搜索。在书籍页面看看别人的评价。由于现在书托越来越多，出版 2 年以上、打分人 500 人以上的书籍的评分，才有较高的参考价值。然后从这本书可以找到哪些书单推荐了这本书。把跟你想读的主题相关度较高、关注较多的书单看一下。多看几个豆列，好书一般会重复出现。这个主题下至少要翻过十几本，如果发现一些写书评的人重复出现，那么这个人大概率在该主题有深入了解。可以考虑进一步翻阅他的已读历史。除了豆瓣，也可以直接在 Google、知乎搜索关键字，交叉对比。

专业书和进阶书有更高效的检索方式。最实用的专业书是大学中的标准教科书，最有保证的进阶书是这个专业的教授所列推荐书单。可以先了解这个专业最好的学校是谁，然后以「学校名 专业名 syllabus」、「学校名 专业名 考研书目」为关键字来检索。一般来说，国外的教科书实例丰富，除了知识本身，也会讲问题提出的背景、当时的思想等，让你不仅知道是什么、怎么做，也了解为什么，更适合自学入门。国内的教科书大多是定义和公式的堆砌，更像是工具书。也可以直接在相关网站搜索：Coursera 等 MOOC、MIT courseware 等大学公开课，还有我非常推荐的 Open Syllabus Project。它收集了美国、英国等近 100 个国家的大学所授课程的教学大纲（Syllabus），通过对上百万份教学大纲的数据挖掘，帮你发现某个学科最权威的书籍。

相信现在，你已经找到一些候选书籍了。接下来，需要对书进行初步评价：是否与主题相关，是否值得加入到待读候选。除了参考他人的评价，还可以从书籍本身来出发：

• 出版社、出品方：有口碑的出版社和出版方拥有眼光独到的编辑，他们把关出品的书籍质量相对更有保证。出版社的选择跟学科领域强相关：文史哲的商务印书馆、三联出版社，计算机领域的清华大学出版社、机械工业出版社，心理学的人民邮电出版社，文学的上海译文出版社、新星出版社、人民文学出版社等。更进一步，可以关注某个具体书系，例如汉译世界学术名著丛书、理想国译丛等。
• 作者：通过作者简介、序言或者百科信息来了解作者的背景、职业、观点与立场等。
• 译者：
  • 对于文学类书籍来说，译本的好坏非常影响阅读体验。当年借阅的《基督山伯爵》用「毛茸茸的大眼睛」来描写某个女生的外貌，吓得我第二天就把书还回去了。这也是我关注译本的发端。
  • 对于专业性书籍，需要看下译者的专业是否有直接关联性。还可以看看译者序、后记，了解译者是出于什么目的来翻译的，间接评估译者的翻译态度。
• 参考书目、参考文献：一般来讲，对于入门及以上的书籍，严谨的作者会列出长长的「参考书目」或「参考文献」列表。很少有作者厉害到不需要引用任何人的东西。如果没有注明哪些是引用的，要么是态度问题，要么基本上全部都是引用。

在找书的过程，请时刻提醒自己的目标是什么。在搜索过程，你可能会发现一些书很好，但是不适合现阶段的自己。可以参考上文所述的方式，及时收集、处理，标注相应的难度标签，以备未来所需。

这里单独说一种情况：自己对某个问题感兴趣，但是不知道这属于哪个领域。比如你想知道，为什么这几年的网络似乎变得更加极化。这个问题应该去找哪方面的书呢？个人建议可以从两方面入手，一是借助外力，搜索一下视频、知乎回答，看看相关的内容中有没有引用书籍，也可以问下 ChatGPT，看看有没有启发。二是修炼内功，不断扩展自己对于各学科领域的理解。可以对着图书馆分类法，了解各个类别的主要内容。也可以阅读类似《通识：学问的门类》《果壳帮你选专业》这样的通识类书籍。随着认知的加深，对于相同问题的理解也是会改变的。这也是我后来在标签中添加 #主题 维度的原因。因为我越发察觉，现实世界的问题经常需要综合多个领域的知识来解决，单纯依靠 !类型 维度是不够的。

4 执行：阅读！并且记录！

接下来，要为年度计划中的图书获取资源。我只读电子书，即便没有电子版资源，我也会把买回的纸质书用 ScanSnap 扫描成 PDF。我知道，一些书注定无法被电子化。像是立体书、还有一些充满趣味和附件的书籍，变成电子书就丧失了阅读的体验。对于学者而言，纸质材料的纸张、油墨、尺寸等物理性质也有其研究价值。不过以个人使用情境来说，书籍全部电子化是最高效的方案：

• 我阅读的书籍大多是论说性的书籍，以文本为主。
• 我不舍得在纸质书上划线写字，电子书就可以比较随意地标注、笔记。
• 不管是体积还是重量，电子书相比纸质书都更加便携。电子书让同时阅读多本书变得更容易。
• 大部分关于手写笔记优于电子笔记、纸质书胜过电子书的论点，在我看来不是媒介本身的问题，而是方法的问题。数字化并不必然导向更浅层的加工。电子书不管是内容检索，还是做笔记，都更加方便，因此更容易在未来被钩起，进一步强化记忆。
• 在读纸质书的时候，翻页急就很容易被割伤手指。

确定需要采用电子书之后，那么众多电子书格式，该选哪一种呢？在我看来，最理想的图书格式是文本版 PDF，体积小，内容搜索、复制、引用都很方便。可惜不容易获取，据我所知，国内只有图灵社区提供文本版 PDF。退一步的选择是 EPUB，跟 PDF 一样，它也是自由档案格式。不过与文本版 PDF 相比，EPUB 不方便在笔记中引用。可以将亚马逊的私有格式 AZW3 通过 DeDRM 无损转为 EPUB⁷，我一般还会把注释调整成符合多看电子书规范扩展的格式，这样点击注释就是弹出显示了，而非跳转到一个新位置。

最后的选择是扫描版 PDF。为了得到一个功能完备的 PDF，还需要进行 OCR、加上目录、调整编排页码（即让 PDF 的第一页能对应到实体书的第一页，而非 PDF 文档物理意义的第一页）。这样的功能完备的 PDF 的缺点主要是体积大，文本识别结果可能有偏差。 

总结一下，我的图书文档有 3 类，文本版 PDF、经过 OCR 的扫描版 PDF 和 EPUB。各自的特点如下：

电子书格式确定了，接下来就是阅读工具的选择。

物理层面我的阅读工具是 2018 款 iPad Pro 12.9。看论文、扫描版 PDF，还是 12.9 最舒服，它的屏幕长宽比和尺寸简直专为阅读设计：横屏适合两栏小开本，竖屏适合单栏大开本。或许有朋友疑惑，这么大的平板，可以便携么？为了解决这个问题，我 DIY 了一套被友人戏称像民国卖香烟的方案，过几天在新玩意里展开介绍一下。

应用层面，我对 EPUB、PDF 阅读器的需求是：

可以看出，对于平板端的阅读软件，我更看重阅读体验，不太在意导图、复习等学习功能。我曾经用过一段时间的 MarginNote，让我放弃的决定性因素是书籍文档有进无回，无法与上下游打通。虽然 MarginNote 可以导出带有批注的 PDF，但是原理类似于把文档和笔记叠加之后打印成图片，而非遵循 PDF 的标准内嵌到文档。因此在常规 PDF 阅读器中打开 MarginNote 导出的 PDF，并不会显示笔记列表⁸，这种导出功能对我来说基本是废的。

不过 MarginNote 的试用也让我对自己的需求更明确了：我并不需要一个融合阅读、笔记、复习等众多功能的学习工具，而是一个阅读软件和一个笔记软件。只要能导出阅读笔记到笔记软件，并且可以在笔记软件中点击链接跳转到图书原文，那么阅读和笔记就解耦了。这样，就可以选择合适的工具来完成合适的工作，而且选择面比大而全的工具更广。贯通笔记和阅读环节的关键就是深度链接（Deep Link）。深度链接，顾名思义，比链接更深度：不只是打开文档，更能跳转到文档的特定位置，大大提升了参考引用的效率。

目前的深度链接大多基于特定专业工具，例如 DEVONthink、Hook、Zotero 等专业工具生成的 ID。优点是使用方便，不用担心文档路径更改等问题。但是一旦服务商倒闭或是系统不兼容或是停止订阅，链接就彻底失效了。而且，这种方案大多会绑定特定的阅读器，这意味着未来不太容易换用新的阅读软件。

为了应对上述问题，我自行在 Org-mode 中实现了一套深度链接方案。该方案有3个关键点：

1. 借助bib文档来维护文档路径。Bib 文档即 BibTeX，是学术领域管理文献的事实标准。Zotero、calibre 等软件都支持导出bib文档。
2. 使用文档的原生属性，例如 PDF 的页码，来标识文档中的具体位置。
3. 依托 emacs 的扩展性，可以用任意工具打开文档，并跳转到文档的特定位置。

这样一来，我不用担心未来因为更换阅读器而导致笔记中的链接失效。平板上 PDF 阅读工具的选择也更加灵活：只要支持原生的 PDF 笔记功能就好。我目前的选择是 PDF Expert，它的阅读体验不错，支持双页并排，还支持 WebDAV 同步。我把当前阅读的书籍统一保存到 NAS 上的一个 Reading 文档夹，设置 PDF Expert 与 Reading 文档夹同步。这样不管是把新书传到平板，还是把做完笔记的文档传回电脑，都非常方便。

我在前文提及，EPUB 的引用不如 PDF 方便。虽然有 EPUB CFI 标准，但是兼容该标准的阅读工具很少。目前发现兼容做得最好的是 calibre，但是如果想在平板上用 calibre 阅读书籍，必须在电脑端开启服务器，阅读的体验也不太美妙。所以对于 EPUB，现阶段采用的是一个妥协方案：只要能导出笔记就好，不强求笔记有对应的深度链接。EPUB 检索也比较方便，所以目前也可以接受。我现在使用多看来阅读 EPUB，阅读体验不错，注释可以弹出显示，书籍的笔记也可以通过邮件导出。

关于工具的选择告一段落。因为已经有很多介绍如何读书的书了，在此不再赘述。我非常推荐该领域的经典之作《如何阅读一本书》，如何根据书籍类型、阅读目标的不同，用不同的速度和方法来主动阅读，书中讲得非常透彻。

接下来会谈谈几个实践上的问题。首先是阅读的时候怎么做笔记。我一般会做两类笔记：

1. 重点内容的摘抄/标记：关于具体需要摘录哪些内容并没有定法，这取决于书籍的难度、个人的知识程度和阅读目标。如果是一个初学者，希望创建对于这个领域的系统认识，大概率会记录很多概念定义、基础理论等。随着对某个领域熟悉起来，关注点或许就更多落在了作者的创新论点了。我自己的经验是，摘录时保留一定的上下文情境更便于后期整理。如果是 PDF，我会用矩形标注工具把上下文一并框出；如果是 EPUB，我会直接高亮标注。
2. 记录自己的想法：在阅读时不免冒出一些灵光一闪的想法，尤其是对自己有所启发的点子。如果是 PDF，我一般会在边上加一个批注，手写转文本；如果是 EPUB，我会高亮标注相关内容后，再加上批注。刚开始阅读的时候，没有太多自己的想法也不必气馁。我的经验是，这在阅读初期是正常的。很可能是因为读得不够多，没有储备足够多的用以联想的材料。随着该主题阅读量的提升、思考的加深，阅读时冒出的灵感会越来越多。

最后，谈谈哪些习惯帮助我坚持阅读。

1. 我的平板中会存有多本书，而且尽量让书之间存在理解难度差异。这样，如果一本书读不进去，可以换一本相对简单的书。避免完全不读，或者滑落到其他低效活动。
2. 记录阅读进度。既然会同时阅读多本书，那么一个记录每本书阅读进度的工具就是刚需了。我目前用的是 Leio，清清爽爽的阅读记录工具，没有社交，把本职做到了极致：可以设置乱序阅读、可以暂停某个阅读进程、可以导出记录数据。此外，点击开始阅读就像开启了一个番茄钟，督促你专注于当下的阅读。
3. 能找到一个专门的时间用于阅读当然是最好的，我的大部分阅读都是在地铁通勤完成的。此外，要充分利用碎片时间，训练自己可以「随时开始读书，随时中断读书」。根据我的阅读统计数据，很多书籍的章节可以在 10 分钟以内完成。完全可以利用一些等待时间，见缝插针地读几页书，或者浏览之前做的笔记。
4. 如果读不下去，可以放弃阅读这本书，但是不要放弃阅读。
   • 或许是现在自己的状态不佳，这时候可以试着看其他更轻松的书。
   • 或许是书本身的问题，那就试着找到这个主题下更好的书。
   • 或许不是书不好，而是书不适合自己。这种情况，可以先回想一下自己阅读这本书的目标：
     • 如果是为了休闲放松：那就放弃吧，本来就是为了乐趣而读，不要给自己添堵。如果是为了获得资讯：反问自己，我想获得什么方面的资讯？这本书能够提供解答么？如果不能，就放弃这本另找一本合适的；如果可以，那就带着问题主动阅读，不一定要把书认认真真地读完，可以先检视阅读，理出大致框架，再去跳读相关内容。
     • 如果是为了增进理解：理想情况下，书的水平应该是自己「踮踮脚能够到」的程度。如果书的程度远超过自己，可以考虑找一个难度更低的书。如果这本书已经是难度比较低的，或者出于某种原因必须阅读（例如课业要求）的，那么尝试用各种办法，让自己读下去。概念存疑？网络搜索、记录笔记，用尽可能多的信息去攻克它。语言障碍？先抽取生词背诵，或是翻译成中文先把握大意。办法总比困难多。经典书籍的阅读很多时候确实算不上轻松愉快。实际上，我对于「像玩一样轻松学习、工作」的建议一向持谨慎态度。当然，以现在的教学情况而言，我们还可以做很多事情让学习更加快乐。但这与「伟大来自克服困难」并不冲突。认知科学告诉我们，学习时需要保持必要的难度，虽然最初这会减慢你的学习速度，但是长期来看对学习效果更加有利⁹。

5 回顾：无笔记，不读书

阅读过程记录的笔记只是原材料，必须进一步归纳、加工才能被内化、吸收。我一般会把阅读笔记统一导出到我的笔记软件 Emacs Org-mode，再进行整理。对于 PDF 文档，在Emacs 可以直接将 calibre 中的文档替换成有笔记标注的最新版本，然后调用 pdfhelper 导出 PDF 文档中的笔记和对应的笔记链接。特别地，PDF 不仅可以导出划线内容，也可以将矩形标注区域以图片格式导出，方便对照。

EPUB 笔记就从多看发送到邮箱，再从邮箱复制到 Emacs Org-mode。

借助深度链接，Emacs 可以把笔记、书籍文档、calibre 条目完全打通。

大部分情况下，我是读完整本书后把笔记一起导出。如果一本书比较难懂或者信息量太大，我会缩小整理笔记的单位粒度，读完几章或几节，就导出笔记，进行整理。非整本书的整理操作起来相对麻烦，为了保证下次导入的笔记是增量的、不包含之前已经导入的笔记，每次导出笔记后，都先把 PDF 中的批注导出，再删除 PDF 中的批注，最后将删除批注后的文档同步到平板，再进行阅读。整本读完后，再将之前每次导出的批注再批量加回到 PDF。

现在这本书阅读过程所记录的笔记已经全部集中在对应的书籍笔记下了。我的目标是，把读书笔记的知识点摘出去，与已有的知识体系融合，不要让知识点散落在各个书籍笔记中。方便起见，以下将从书籍笔记拆分出去的笔记称作原子笔记。把原子笔记从书籍笔记提取出去之后，我会在书籍笔记中记录对应原子笔记的链接。这样，一来书籍笔记可以作为一个索引，保留了图书原本的脉络结构，如果有不记得具体内容但是隐约记得出处的时候，就可以回到书籍笔记进行翻阅；二来原子笔记跟现有的知识框架融会贯通，未来有新的输入时，也方便找到对应的原子笔记，不断更新。

具体做法如下：

1. 把导出的标注看一遍，把关键笔记加星 ⭐。
2. 筛选⭐和🙋‍，前者是标注的重点，后者是我在阅读时记录的想法。对这些笔记用自己的语言整理。由于导出的笔记包括了原文截图、原文对应的 OCR 结果、原文的页码，信息比较丰富，一般直接在书籍笔记中编辑即可。如果有需要，也可以点击链接跳转到原文。
3. 如果发现书籍笔记中的某处内容可以提取组块（chunking），则进行笔记的原子化。
   • 如果笔记库中已有相关的原子笔记，找到这个笔记，直接更新。如果需要添加一个原子笔记，利用 Org-mode 的 Capture 功能快速新建。完成编辑后，还可以指定笔记保存到相应的路径，补充到现有的知识体系。
   • 在书籍笔记的对应目录下，插入原子笔记的链接。这样即便摘出原子笔记，也不会打破书籍笔记的结构。
   • 在原子笔记中，记录引用源的链接，方便以后查阅。原子笔记按照一定的结构来组织，可以是列表的形式，将内容条理化；可以是表格的形式，方便对比多个维度；也可以是图形化的方式。较为结构化的示意图可以直接在 Org-mode 中用 plantuml 实现，形式自由的示意图可以借助外部白板工具（例如 Curio），结合深度链接来实现。

书籍笔记中的原子笔记抽取不必一蹴而就，而是渐进式归纳。把整本书的脉络梳理透彻过于费时费力。而且我们的目标是增进对某个特定主题的理解，达成这一目标的最高效的方法，可能并不需要完全吃透一本书。对于吾等主业并非研究的人来说，更经济的做法是把当前最关心的内容提取出来，好好梳理这部分内容：查阅资料、进行联想、重组结构，放到自己知识网络的合适位置。

其他内容就暂且放在书籍笔记中，留待将来更合适的时机来整理。可能随着阅读的推进，笔记的积累，小的想法慢慢酝酿成一个更为成熟的想法；可能未来的项目中，会发现需要用到之前读过的某个知识。这时候再通过搜索把它勾连出来，进行新一轮的检索、整理、归纳、联系。这种整理可能要比当初单纯整理读书笔记的效果更好，因为这时候你或有了更深入的思考，或有了切实的经验和实践。

可以看到，我的书籍笔记中混杂着各种阶段的内容： 

在合适的时候我会把它们提取为原子笔记，比如说，最近我恰好遇到一个问题，意识到它其实是幂律分布的特殊情况。因为我记得之前阅读的几本书有从多个角度来讲解这个概念，所以直接在书籍笔记中搜索「幂」，就过滤出了所有相关条目：

我可以以此为基础，整理一则概念笔记。一个整理好的概念笔记类似下图的「满意法」：

原子笔记也可以是一个观点，例如「信仰范式而受到的限制，是科学发展所必不可少的。」：

原子笔记还可以是基于观点抽象出来的观点，例如「无限自由的谎言 | 没有约束/限制就无法前进。」： 

6 输出：读书是方法，不是目的

读书最容易带来的幻觉是，误把看书获得的新鲜感当做自己切实成长的证明。有些性质的书，做了笔记，更新了认知，完善了知识体系就够了，但是有些性质的书是召唤你去行动的，所以我把输出单拆出来作为一节。

输出应该作最广义的理解：

• 输出可以是一次性的行动。比如看完一本书，你决定给明年的阅读计划增加一个关注主题。
• 输出也可以是对行为习惯的长期影响。比如我开始主题阅读就是受《如何阅读一本书》的启发。
• 输出可以是与人分享。分享的形式是多样的，不只有写作。曾经我会写年度阅读总结，但是发现没有太多有价值的反馈，反而容易滋生个人在知识上的优越感。所以现在改成春节的时候，打开我的 calibre 年度书单，对着我过去一年读过的书的封面跟家人分享。如果对某个方面特别感兴趣，我们会深入聊聊。最后，还可以把家人感兴趣的书打包分享。

• 输出可以是进行决策。有可能是获得了更充分的信息，有可能是了解了更适用的模型，有可能是学习了思考问题的一种新角度，这些都能帮你做出更好的决策。

尾声

总结一下，与这篇超长的分享相比，用到的应用其实并不多：

成稿的时候，ChatGPT 突然火出圈。这让我重新思考在这个时代读书的意义是什么。我们往往低估了长期影响，而高估了短期影响。我觉得再过一段时间，人们会更加冷静地看待它，发现它在数学、逻辑推理、因果相关问题的局限性，发现当 ChatGPT 无法提供来源而且错误率较高的时候，其实对我们的能力有更高的要求：我们需要有足够强的判断力去分辨，它究竟在一本正经地胡说八道，还是提供了一个可以相信的答案。或者需要有足够强的敏锐力去区分，哪些问题适合 ChatGPT 去解决，哪些不适合。

然而，长期来看，模型是会不断进化的。过去几年的 AI 发展告诉我们，AI 进化的速度远超人类认知的进化。数据驱动的 ChatGPT 和知识驱动的 Wolfram 如果能融合，势必在准确性和可解释性上带来一个新的提升。现在已经有人尝试这么做了。

到了那样的一天，AI 真的能帮我们准确、高效地分析文本内容，那么我们读书的意义是什么呢。我有一个不那么功利的回答：因为 AI 不能替代我们去体验和思考，因为我们需要通过思考不让自己被异化。人创造了神，却在很长时间一段时间让神主宰人的命运；人创造了金钱作为交易的工具，金钱却逐渐成为了评价人的尺度；人创造了技术，如果不想再次重蹈覆辙、被自己的创造物所掌控，我们必须要自己去思考。

真正的问题不是机器能否思考，而是人类能否思考。¹⁰这个时代相比过往，更加要求我们去认识自己。

我想起自己初中时期曾有一段时间深陷「我存在的意义」的困惑。由于周围没有适合讨论的人，于是我试着和书籍去讨论。这段经历让我体会到了阅读不仅有趣，而且有用。我想，每个人或许总会在某个时刻遇到类似的情况：有一个很感兴趣的事情，有一个困扰你的问题，然而网上的答案不能让你满意，周围也没有合适的伙伴来讨论。但是还有书籍。

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