一、前言
在信息爆炸的时代，我们的脑海中常常被无尽的信息所充斥，注意力被无限分散
设想一下，现在你的大脑就像一间杂乱无章的图书馆，你需要的书可能埋在一堆乱糟糟的书堆中，而知识管理系统能够整理、分类、存储知识，像图书馆里的分类索引一样，使你能高效地找到、使用和回顾这些信息
意识到知识管理的重要性后，我开始去查阅资料，学习技巧，初步建立起了自己的知识管理系统，今天我会介绍一下我使用的工具和思路，还配上了一个实践的例子，希望可以帮助到你
二、我的知识管理工具箱
1.Flomo
功能简洁，上手简单，我会用它来记录自己的闪念、临时想法、暂时还无法完全系统化的知识，可以把它简单理解为一个临时储存箱和初步回收站
2.Obsidian
免费、可以本地化储存、保证我们的数据安全，并且有很多免费的第三方插件进行拓展，延展性非常好，此外它是一款可以提供双链的笔记软件，非常有利于我们建立知识间的链接，从而形成自己的知识网络
3.幕布
属于一款笔记和导图结合的软件，特点是上手简单，方便快捷，可以很快的把我们的笔记转化成导图，帮助我们形成结构化的知识和逻辑框架
4.飞书
优点是拥有许多功能的整合，模板丰富，且直接上传云端，分享和协作比较便捷，当制作一些需要和别人分享与协作的内容我会用它
三、运用标签来进一步管理自己的知识
1.标签为什么重要
标签的实质
- 标签相当于图书的分类索引，能让你快速给知识打上属于自己的思想书签
- 没有标签的知识容易混乱
- 当我们只是单纯的记录和梳理知识，却没有给知识分门别类，往往会出现记录下来的知识不知道该用在哪、需要用到对应知识的时候找不到，脑子一片浆糊，知识并没有形成系统，而是杂乱无章
打标签的过程受益良多
- 打上标签其实就是自己去对知识进行二次思考和消化的过程，能加深你对新知识的理解
- 此外，当你打上了标签后，当你遇到相应的场景或者领域时，你能通过标签快速查找到对应的知识
2.我的标签管理方法：以P.A.I.R为基础，基于自己的需求拓展
但许多人可能会遇到的问题是：该运用什么方法去管理我的标签，让它清晰简约地分门别类，又便于索引，这也是我遇到的最大问题
在看了许多关于标签管理的文章后，我最终选择以Flomo创始人少楠的P.A.I.R方法作为我的标签管理系统入门，并进一步延伸改造
为什么选择这个方法：
简约实用
- 分类简单，不复杂，可以快速上手
- 覆盖了大部分人的大部分需求，基本所有接触的知识都可以进行对应分类
延伸性强，容易改造
- 由于每个人面对的人生课题、接触的知识、工作都不相同，所以对标签的具体细分也会存在许多不同
- 而这套标签分类方法非常方便自己基于个人实际情况，进行改造和延伸，比如本人现在的标签系统
3.使用标签管理知识时要注意什么
一个笔记不是只能用一个标签
- 当我们试图给一个笔记打上标签时，不需要考虑只打上一个标签以确保精准，而是要深度思考这个笔记的运用场景、领域、类别，综合给它打上多个标签
- 这样不仅有利于你可以在多个场景和领域复用此知识，提高其利用率，更能进一步加深你对这个知识的思考和理解
好的标签体系是基于自己的需求改造的
- 正如上文所说，每个人面对的人生课题、接触的知识、工作都不相同，所以对标签的具体细分也会存在许多不同
- 所以一个好的标签体系，一定是基于自身的情况和需求去进行改造和延伸的，关键在于自己能用的上，用的舒服
标签也需要定期进行维护
- 就像一颗树木的枝叶会不断生长，随着吸收的知识不断增多，避免不了标签体系逐渐变得臃肿，此时就需要我们定期去维护自己的标签体系
- 如：将无用/重复的标签进行删减及整合，对有了新了解的知识打上二次评估其标签是否合适
四、我的实践：以制作《笔记的方法》读书笔记为例
a.第一次阅读：
因为 Flomo 输入的负担极小，也极为方便，所以我会用来时刻记录我在读书时，遇到的有启发的内容，如果觉得这一个章节我已经有了比较清晰的知识骨架，也会及时整合在 Flomo，以方便我后续知识的体系化，在第一次记录时我就会给它打上标签
b.第二次阅读：
如果我觉得一本书值得我看第二遍，会在读完第一遍几天或一周后再次结合 Flomo 记录的重点去二次回顾阅读，并利用gpt帮助我深化认识，把补充的信息在 Flomo 上进行补充
c.做完整的读书笔记：
结合 Flomo 记录的第一次阅读笔记和第二次阅读过程中的补充，做出一个体系框架化的读书笔记，把初稿写在obsidian 里面，然后用上 gpt 帮助我去凝炼润色，制作最终稿，实测效果很不错，概括到位，精简的程度也到位，但有一些地方会删除的比较严重，最终的结果还是需要自己去看一遍，结合补充，最后把笔记做成幕布导图，方便形成结构化的知识理解，并把导图放到我的 obsidian 进行本地化存档
此外，在做读书笔记的时候，我会重新审视自己第一次打上的标签是否合理，是否需要修改/打上多个标签，尝试将其和我的现有知识联系起来
