跨领域融合

Mesh-Shaped PKM：Logseq 个人知识管理体系

本文拆解我在 Logseq 上落地 PKM 的完整流程：输入采集、任务循环、笔记沉淀与输出反馈，目标是把“记录行为”转成可持续的能力增长。

2022-12-01约 4 分钟阅读
#domain #PKM #logseq

在年初写下 "Mesh-Shaped" - 如何成长为云原生开发者 之后，我一直在迭代自己的知识管理系统：

知识管理方式会反映你的思维路径，而思维路径决定输出质量。

目前这套工作流已经稳定运行一段时间，涉及工具、方法论和协作习惯。本文用图解方式把它拆开，方便你按模块复用。

输入 Input ​

方法论 ​

输入源 ​

  • 任务输入：有较明确的目标的任务，需要在一定时间点完成，并产生相应产物的（SMART 原则）
  • 知识输入：学习某一块知识所随机产生的研究、探索、阅读，通常伴随着各种附件，书、文献、图片或 ppt

工具 ​

  • GoFullPage：Chrome 插件，用于截屏

  • MarkDownload：Chrome 插件，可以将网页或选段“下载/保存为 Markdown 格式”，方便加入 Logseq

  • Cubox：Chrome/iOS/Wechat 多端插件，作为一个媒体库保存任意内容

  • Cubox 功能很强大，如果 收集>产出 的话，只使用 Cubox 也是不错的选择

  • 我是将 Cubox 作为收集工具使用的，比如看到一篇公众号文章、看到一篇知乎，都可以先通过 Cubox 暂存，再通过 GTD（Logseq）来消费这些“内容”

笔记 ​

  • Logseq：将 Logseq 的功能 和 卡片笔记学习法 相结合，分离出不同的页面来管理不同的内容

  • Journey，即 Logseq 每天自动生成的页面，来记录一些琐碎的内容，任务使用 "TODO" 标签进行管理

  • Note，就是正常的 Page

  • Project，也是正常的 Page，会添加一些前缀来标识某一个项目

  • OKR，其实也是一个正常的 Page，会通过 tag/hierarchy/query 功能来进一步追踪和管理

OKR Hierarchy

知识循环 Iteration ​

iteration

方法论 ​

任务区 ​

  • OKR：（同上）

  • Roadmap：可以理解为 OKR 落实到当月的一个详细计划，更细的拆分任务以便合理的执行

  • GTD：对待办（TODO）分门别类的管理

  • 会通过 Logseq 的 Query 进行搜集（按优先级、按 Tag、按关键字、按状态）

  • 还可以配置到 Journey 的模板里，把重要事务钉在每天的首页上

笔记区 ​

  • 核心：还是按 卡片笔记学习法 的方式，对需要被保留的笔记进行“管理”

  • Journey 无关紧要的草稿，可随意丢弃（未完成的 TODO 会被 GTD 采集，也无需关心）

  • Project/Books 虽然也是单独页面，但更像是一个分类标签来聚合一些内容

  • Note 永久笔记才是知识库的核心

  • 记入“永久笔记”的笔记不代表就能真的永久的生效

  • 第一，要有合适的组织方式，当然因为 Logseq 是大纲笔记，我会更偏向于使用树形的结构来组织页面内的笔记；当某一个页面的笔记过多时，可以考虑拆分段落（文档象限）或是拆分子页面（Hierarchy）

  • 第二，“产生链接的知识才是有效的知识”，多脑补、多想象、多扩展，产生链接的知识会让你记的更深，并且还能产生跨领域的作用 —— e.g. “论敏捷项目管理在装修计划上的实践方案”

其他 ​

  • Github：作为备份仓库，当然也可以利用 Logseq export + Github pages 快速搭建一个博客网站，并且带双链、带图谱的酷炫网站
  • GoodNotes、棵岩阅读、微信读书、Apple Books：Logseq 虽然提供了内置的 PDF 阅读功能，但在阅读较长的书籍、英文的文献、需要做标记的 PPT，可能在 iPad + ApplePencil 的环境下会更方便快捷一些

输出 Output ​

方法论 ​

输出 ​

  • 获得反馈：输出会倒逼你重组知识结构。比“发布”更重要的是“收到反馈后修正模型”，这才是输入-输出闭环的核心。

总结 ​

如果知识既不是被孤立地保存，也不是被孤立地学习，而是聚集在一个思想网络中，或者说是 “思维模型的网格” 中（M unger,1994），那么理解新的信息就变得更容易了。这不仅使学习和记忆变得更容易，而且提取信息及其可用之处变得更容易了。

"只有个体能够构建网络，网络才能围绕个体构建" ​

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