上周在即刻注册了一个账号，分享了一年半前绘制的这个知识管理框图。大家似乎对这个框图很感兴趣，所以决定专门写一篇文章，来详细介绍这个知识管理框图（其实去年也发视频介绍过）；
主要是看过很多大家分享的自己的流程和系统，手痒痒的也想分享下自己的～
现在看来，这个框图从开始绘制到现在已经有一年半了，发现其实并没有太多需要修改的地方，当下依然很流畅地使用这个流程来运作整个知识管理系统。
首先，框图分为三个部分：
- 输入层：所有信息获取的来源
- 工具层：主要围绕我为自己定制开发的一款名为 cflow 的笔记软件（cflow本质是基于 memos 魔改的一个应用，它提供了一些什么样的功能，使得这个系统得以运作，可以下次分享，感兴趣的可以看以前这个视频）本文中你完全可以将 cflow 看作一个类似flomo 的卡片笔记 app。
- 输出层：通过这些工具，所有的永久笔记最终会沉淀到 Notion（数据库形式） 或 Obsidian（白板、笔记）中
下面且让我一点点拆解来介绍～
输入层
接下来，我们从输入层开始讲解。输入层实际上分为四个主要来源：
- 微信读书（纸质书这种非电子化的也可以在流程上转到成类似的，只不过没有那么自动化）
- 灵感和想法：比如浴中奇思，通勤遐想，交流启发，失眠脑洞，复盘反思。。。
- 网上冲浪：网页/手机浏览的资讯
- 主动订阅源：RSS 和 newsletter
接下来逐一详细介绍；
微信读书
微信读书的信息分为两部分：
- 书摘划线
- 自己思考后记录下的想法
书摘划线
书摘划线我会用不同类型（微信读书里面提供的马克笔，波浪线，横线）和颜色来标记不同的性质内容。 这些内容会通过一个脚本定期的同步到我预先设置好的一个Notion数据库中。
Notion 的数据库记录了我读每本书的进度、封面、标题、作者、笔记数，起止时间等信息。
每本书的划线笔记还同步了微信读书里面的笔的类型和颜色，以及所在章节。
每读完一本书，我就可以非常方便地通过 Notion 里面这些笔记，快速整理成一篇浓缩了自己理解的读书笔记；
我划线的原则是：需要重读这本书的话，我只需要读 Notion 的笔记就可以了。
另外，书摘笔记还可以通过现在大模型向量化的方式，将它们转化为向量存储起来，我可以在 cfow 中通过自然语言搜索这些书摘，或者让 AI 把这些书摘当做知识库来回答我的问题（也就是 RAG 那套）；
读书记录的想法
第二种微信读书输入来源是我在阅读时对某些文字的想法。在微信读书中记录后，也会有一个自动同步工具，将这些想法按照预设的格式同步到 cflow 中，我所需要的就是每天记得去 cflow 里面：
- 重读这些笔记
- 补充完善
- 增加和以前卡片的关联
对我来说，划线摘抄的内容和我自己手动写下的想法需要分开管理的，当然也有一些例外，比如书中看到一些极其重要的文字，所以也设计了一种特殊的书摘模式，可以同步到 cflow 中。
有了这两个“流程”，我在阅读的时候就可以极其放松， 专注于当下的阅读和思考，因为知道所有的笔记和划线将会被稳妥的传递到下游的系统中。
灵感想法记录
这部分过程类似于 flomo 的使用，主打的就是快捷，低使用成本的方式将灵感记录到 cflow 中。我为此先后准备过几种输入方式：
- 最简单的就是将 cflow 网页作为一个应用发送到桌面，打开直接记录
- 安卓手机有个 app 叫 HTTP Shortcuts，我配置好发表的 api 调用，快捷方式的图标发送到桌面，点击下就可以立马弹框记录想法；（主要是不会开发手机app 或者小组件）
- 由于我是滴答清单的重度用户，对于涉及图片的，我会直接在滴答清单上添加备忘和附带图片。有一个脚本会定期检测特定标签或清单下的待办，将它们作为卡片同步到 cflow 中。
资讯浏览
对于网上阅读的内容（浏览器或手机app）中需要记录的笔记，我采用了三种方式处理：
第一种是通过简悦插件，在阅读模式下打开文章，进行划线标注，配置好输出格式可以将网页中划线，想法，来源构造成我需要的格式，直接粘贴到 cflow 中。
第二种是开发一个油猴脚本，快速记录一些重要内容：只需选中一段文本，点击浏览器右键→发送到 cflow；（背后就是 api 调用而已）
最后一种是处理长文章时，当前读不完或者需要抽空静下心来细读，仔细做笔记的话，我自己服务器上部署了一个 wallabag 的稍后阅读服务。点击一下浏览器插件，文章就会自动同步到 wallabag 中；正式阅读这些文章的时候，才会开始记录卡片笔记到 cflow；
关于 wallabag 的使用，需要补充说明一下的是，除了 PC 浏览器可以用浏览器插件快速同步外：
- 对于一些 app，可以直接转发到移动端 wallbag 中
- 对于手机浏览器，也可以直接分享网页给 wallabag
- 对于微信公众号的文章，我是采用“复制 URL →粘贴到一个配置好的 HTTP Shortcuts”，后台用 api 直接发送到 wallabag
另外框图中还可以看到 wallabag 有个小功能，利用它的 api 和 gpt，在我阅读之前先让 AI 对于阅读时长超过3分钟的做一下摘要，插入到正文的最前面，以便我在阅读的时候可以快速判断是否有深读的必要；这些文章会被打上已经总结过的标签（上图中 ai_summaried）。
RSS & Newsletter
这部分主动订阅一些阅读源是来防止陷入算法的信息茧房。核心是自己部署的开源的 FreshRSS 应用来管理所有的订阅源。
关于 Newsletter，我是开发了一个接口服务，将某个特定账号的邮件转换为 RSS 源，统一在 FreshRSS 中阅读。（网上也有类似的服务，比如 Kill the Newsletter，不过听说不太稳定，很多 Newsletter 服务会封杀它，我就开发了一个给自己用的）
上图中有些喇叭静音的，是因为我 RSS 管理里面有一套基于特殊标签的订阅淘汰机制，把一些逐渐对我来说没啥价值的订阅源“静音”掉，防止订阅无限增长，最后就根本看不过来了。这里的机制设计感兴趣的下次可以再开一篇来专门介绍。
RSS 上的 feed 分为三种去处：
- 现场读完，有些好的可能通过简悦笔记化后同步到 cflow
- 值得一读的文章会转存到 wallabag
- 未读的 Feed 会通过脚本添加到滴答清单的备忘事项中，督促我每天尽快阅读，防止积压。（脚本会自动更新未读的 feed，将待办时间设置为“当天”23点59秒，即便我当天没读，也会自动顺延到第二天，不会给我那么大的压力）
cflow 的下游
cflow 中的卡片下游也会有三个去处：
- 到 Notion 数据库中
- 到 obsidian 中形成白板
- 借助滴答清单时间每天的随机复习
下面逐一介绍；
Notion 看板
cflow 上可以配置插件，自动同步卡片到 Notion 的数据库中，这个过程不仅会把原卡片的标签，资源，原文链接都配置好，而且双链也会解析出来，这样我也可以在Notion 里面顺着引用链在各个卡片之间跳转阅读了。
每张卡片在 Notion 中，也配套开发了一个引擎来实现语法的解析，也就是说 cflow 里面 Markdown 语法写的卡片，同步到 Notion 中也会有很好的展示效果。
卡片在 Notion 中了，我在里面写东西的时候，就可以非常方便的用 Notion 自带的引用语法引用对应的卡片了。
既然都到了 Notion 中了，就可以非常方便的配置一个按标签划分的看板视图，这样你就得到了一个卡片墙了：
obsidian 白板
obsidian也有一个和 Notion 类似的同步机制，不过会绕一点，我服务器上脚本会把 cflow 的卡片（和里面的图片）同步到一个目录下，这个目录是和我笔记本上的 obsidian 的某个目录是自动同步的，这样也就实现了我打开 obsidian，自动会有所有卡片的.md 文件在里面；
同理，我在ob写作，整理笔记的时候也可以通过 ob 的双链语法快速引用到里面的某张卡片了。
同时还开发了一个超级酷的功能，可以通过配置化的方式，为某些特定条件过滤出来的卡片生成 obsidian 白板（具体演示可以看这个视频最后一部分），因为 ob 的白板文件本质是个 json 文件，完全可以通过解析写入一个合适的 json 数据得到一个白板。
白板上的连线就是 cflow 里面卡片之间的引用关系，甚至可以通过在白板里面新增连线，反向给 cflow 之间的卡片增加双链。
在这个白板的加持下，顺着某个思路来找卡片和写作，就非常方便了！
不过这个功能很可惜在 cflow 里面没法提供给其它一起使用的朋友用，毕竟 ob 是一个非联网的本地化的 app，不过已经实现了另一个特殊解决方案了～
滴答清单随机推送复习
滴答清单这个随机推送卡片来复习在 cflow 上也是沉淀成一个插件给大伙使用：
主要的功能是：
- 定时随机推送一些卡片：推送过的卡片会降低被推送的概率
- 推送的卡片里面：
- 可以要求 AI 自动挖去一些关键词，用____代替，以便在复习的时候加强思考
- 可以推送被哪些卡片引用，看看它的下游
- 可以基于 AI 推送一些相似卡片，启发思考和关联
同时还增加了两种趣味推送：
- 推送去年的今天写的卡片（毕竟 cflow 我用了两年多了）
- 让 AI 基于某些双链形成团簇的卡片，输出成一篇小作文（这个模式真的很有意思，自己写的一堆卡片被聚合起来，变成一篇文章）
不过说点题外话，cflow 上我也开发了类似推送的随机拉取一张卡片（及其上下游和相似卡片）来复习的功能，而且可以指定时间范围和标签（标签是为了随机复习指定领域的卡片）。
而且还有一个功能叫“随机链路复习”，因为我在 cflow 里面使用是重度使用双链的，绝大部分卡片都是在某个链路里面的，所以可以后台随机抽取一条“引用链”，让你从头读到尾，感受一下卡片在引用中迭代发展的过程：
写在最后
最后是写作过程，不过这里涉及的主要是方法论相关的，而不是流程相关的；
如何写自己的永久笔记，如何方便的利用永久笔记来和 AI 配合进行输出，这个感兴趣的话，下次可以专门讨论。
好，关于那副框图的详细介绍就到这里，如果对 cflow 里面的功能和设计非常感兴趣的话，加上我下一次非常空闲，会再写一篇来进行专门介绍～先预告一下大致的题纲（防止我下次鸽了）：
- 如何提高输入效率
- 如何巩固复习
- 如何方便下游输出
- 有哪些结合 AI 的实用功能
以上！
