我的管理方案和存在的问题

在信息爆炸的时代，我们每个人的知识源都被碎片化地分布在不同的平台和工具中。从公众号文章到书籍摘录，从研究报告到PDF文件，广领域、多平台、全天候的各种信源交错与堆积，每天都有大量的信息需要管理和处理。

作为一个知识工作者，我处理信息的软件一共有四个：Cubox用来集中处理解析网上看到的有价值的文章、视频、链接，等有时间了再看。Notion作为知识整理中心，我会将Cubox筛选处理后的文章存入Notion的Database里（感谢Notion的万物皆block理念），由AI添加标签和摘要方便后期索引查询。思源笔记我则主要用来进行PDF书籍的批注和阅读，书籍研究报告中的重要摘录和思考都会放在这里。最近，因为飞书多维表格+AI自动化功能非常好用，我又将日常任务管理、OKR编排和个人书库影音库放到了飞书里。

当然，我自己并不是有了这些知识管理工具就直接高枕无忧畅享“第二大脑”了，工具磨合与处理过程中的问题仍然不少。

检索困难：在每个平台中，我都建立了多个分类与标签，以便快速查找。但当信息量积累到一定程度时，这种做法逐渐变得繁琐且低效。举个例子，当我需要回顾一篇文章中的某个概念，而这个概念在不同的笔记软件中可能以不同的形式存在，我往往需要花费大量时间去从多个地方检索（还不一定能找到想要的）

另外，随着我知识库的不断扩展，如何筛选出最为核心、最具价值的信息也成了一个难题。很多时候，我在某个项目或研究中会收集大量的资料，但随着时间的推移，这些资料可能变得过时或不再相关，而我却依然在这些信息的海洋中徘徊，浪费了大量时间。如何筛选和整理出真正能帮助我思考和创作的内容，成了我的另一大困扰。

维护困难：除了信息量的积压，另一个问题是知识管理的“可持续性”。目前的做法依赖于我每次将新的信息手动分类和存储，而这种方式需要持续的时间和精力投入。在繁忙的工作和生活中，很容易就会懈怠，导致知识库的更新和维护停滞不前。这不仅影响了知识库的完整性，也使得之前的知识积累变得碎片化、难以回溯。

面对这些问题，我开始思考，是否有可能找到一种更高效、更系统化的管理方式，能够打破这些平台之间的“信息孤岛”，实现知识的无缝对接与整合。是否能设计一个更加简洁的流程，使得从收集、整理到应用的过程变得更为顺畅和自动化？在这个过程中，我意识到，我不仅需要更高效的工具，还需要在方法论上做出调整——如何从整体上重新审视我的知识管理系统，让它不仅能适应当前的需求，也能具备未来扩展的能力。

解决方案

1.建立信息筛选与知识梳理机制

并不是所有我随手丢到Cubox里的信息都值得我专门存到数据库里方便未来回忆学习，很多时候收藏的文章并没有足够的时效性/重复阅读价值，信息收集的第一步是快速存储，但在日后回顾时，我们需要有一个快速筛选、提炼和更新的流程。

• 定期整理：每隔一段时间（例如每月），我会对Cubox知识库进行一次全面的整理。重新审视每个信息类别的价值，删除那些已经过时或无关紧要的内容。定期回顾可以避免无用信息的积累，让知识库保持“精简且有效”。
• 创建信息摘要：对每一篇文章、报告或者书籍的关键内容进行摘要，并将其汇总到 Notion 中。这不仅方便我日后的快速查阅，还能加深我对这些知识的理解和记忆。

2.知识最终存放平台的统一

一个最直接的方法就是将所有的终端沉淀下来的知识放到一个统一的平台，未来检索查询只在这一个平台就可以了，不需要多网页/应用/设备来回倒腾折磨自己。我现在会将Cubox完成筛查的文章统一导入到Notion的专属数据库，并且由Notion ai给文章打标和生成摘要，完美符合懒人天性，爽到。

• Notion 与其他平台同步：利用 Notion 的集成功能，将 Cubox、思源笔记中的信息通过 API 或手动导入的方式，集中管理。Notion 的强大数据库功能可以让不同类型的信息在一个地方整合，并通过标签、属性进行筛选和分类。
• Zapier 或 Integromat：利用自动化工具将不同平台之间的数据进行同步，例如将 Cubox 中保存的文章自动导入 Notion，并为其添加合适的标签。通过自动化处理，大大节省了手动输入的时间。

3.P.A.R.A.知识整理方法

P.A.R.A. 是什么及在 Notion 中的应用

P.A.R.A.是一种知识管理方法，由生产力专家Tiago Forte提出。P.A.R.A.是Project（项目）、Area（领域）、Resource（资源）和Archive（归档）的缩写。这四个类别构成了PARA方法的核心框架。以下是PARA方法的主要组成部分：

1. 项目（Project）：具有明确目标和时间范围的任务。这是最小的执行单位。
2. 领域（Area）：你需要持续关注和精进的领域，通常与你的责任相关。
3. 资源（Resource）：你感兴趣的主题，可以支持当前和未来的领域发展。
4. 归档（Archive）：不再活跃但可能在未来有用的内容。

其中 Goal 是贯穿始终的，Area 的持续精进是最终目的，Project 的选择和执行是阶可量化的段性目标，Resource 是支撑二级的「Area」的资源、资料（外部的）。

围绕 Area 的精进，我们需要不断吸收外部的有效信息和进行阶段性的「创作」，而阶段性的创作需要的主题，可以是 Area 的拆分，也可以是基于 Project 的抽象和总结，但来源主要是通过实践（Project）和理论来进行的（即 Resource——外部参考、经验、方法论）。

4. 逐步放弃“过度管理”

过度的管理和分类往往会耗费大量的时间和精力，反而影响效率。为此，我决定放弃一些过于繁琐的管理方式，尽量简化流程：

• 减少分类层级：避免对每个小类目都建立单独的文件夹或分类标签。简化分类，保持分类的层级尽量扁平化。
• 优先关注使用频率高的内容：对一些长期不用的内容，我减少更新和整理频率，集中精力管理那些高频使用、对当前工作或学习有实际帮助的信息。

5. 引入AI助手

• Notion数据库里可以用ai自动打标和生成摘要，检索也可以以自己的整个Notion库为索引范围询问Notion ai，效果非常不错（核心在于不用自己去操心数据库该如何索引用什么模型，Notion可以帮你全部包揽了）。
• 飞书多维表格在ai方面则更加强一点，可以根据条目让ai在网上搜集可用信息，可以ai识图等等等等……飞书相较于Notion的缺点就是性能表现相对较差，在页面编排上灵活性也稍差（Notion的万物皆block太方便了）

总结

解决这些问题的核心在于建立一种更高效、更系统的管理机制，而不是单纯依赖某一款工具或平台。通过工具的整合、信息的筛选与梳理、跨平台的引用、以及引入 AI 等辅助手段，我希望能够让我的知识管理系统变得更加流畅、易于维护，并且能够适应未来信息量的增长和变化。

说到底，知识管理最终的目的还是知识的运用，管理是为了更好的应用而非给自己营造一种虚假的秩序感来自我满足。我没有耐心和精力去投入大量的时间来维护一个数据库，大部分工作交给AI代劳岂不美哉？