展信佳，

曾经有无数新的笔记工具摆在我面前，我没有珍惜，等我失去的时候，我才后悔莫及，人世间最痛苦的事莫过于此。如果上天能够再给我一次机会，我会对那个笔记工具说三个字：我选你。如果非要为这个选择作出一个解释，我希望是……这份信。

📝 笔记工具市场：Roam Research 的模仿者

在工具层面，同类型对比时，唯一的对手只有 Logseq，同为 Clojure & ClojureScript 开发，文学编程的默契“同源”。而且 Logseq 是开源的，融资额 400w 美元，现金充裕，生态很好，之前的 Roam Research 大V Ramses Oudt 被雇佣专门做 Marketing，最新官网的描述也很棒：Logseq: A privacy-first, open-source knowledge base.

Obsidian，作为最先的模仿者，但是选择了 Markdown 文件作为载体，所以受限很多，跟 Logseq 相比而言，在数据格式上并不占优。Logseq 和 Obsidian 都主打 local-frist，私有化数据，就像 Obsidian 的口号：A second brain, for you, forever.

但是对于普通用户来说，并不关心背后的 Markdown 或者是 Datalog 数据库，所以依然需要同步，自选方案当然有，比如 iCloud，但是 Apple 确实拉胯，导致基于文件系统的同步体验着实很差， 并且经常可能出错。

💰 商业化变现：Obsidian Publish 和 Logseq Pro

于是乎，Logseq 和 Obsidian 这对难兄难弟都选择推出了自己的 Pro 服务，即自带云同步。Obsidian 更甚，基于 Markdown 的好处在于面向文档，于是 Obsidian Publish 孕育而生，作为内容的托管服务，取代博客，且模仿了 Andy's Working Notes 样式，名为「数字花园」。只不过，同样价格很贵。

Logseq 本身是开源的，且天然支持 Git，从而程序员群体比较偏爱它。同时，爱折腾的程序员们，自然会更容易找到公开发布的方案，也更愿意为它开发插件。需要注意的是，Obsidian 本身并不开源，但它的插件生态和开发者文档做得很好。于是，诸多插件如雨后春笋般涌现，产品体验也随之走向了崩坏，原因也很简单：插件不考虑宿主，更不考虑用户。

💻 本地化 vs. 云端化：新兴的云笔记工具们

说完了本地化的两款代表笔记工具之后，基于云的 Roam Research 模仿者，值得一提的就只有两款：RemNote 和 Tana。RemNote 依托于靠谱的科学研究，较为重视 Remember Note 的相关产品设计，比如 Flashcard 等机制，对学生来说价值更高。

当然，继双链的概念大热之后，市场上既有的类似产品也随之跟上，最典型的比如 Workflowy 是我看好的一名选手。多年的功能开发之后，却保持了极简，着实不易。双向链接的引用，取名为 mirrors 也比较贴切，跟 Notion 的 synced block 有异曲同工之妙，但也仅限于此了。

而 Tana 则是新的搅局者，第二大脑的作者 Tiago Forte 称之为 "the new Roam"，而社区更倾向于将其描述为 Notion + Roam Research 的孩子。Tana 的早期起势非常高调，社区大 V 们纷纷高潮，奔走相告，再加上邀请制一码难求，期待值非常高，堪比 Arc 浏览器。

🤖 AI 的崛起：ChatGPT 和 New Bing 带来的挑战与机遇

但是，就如 ChatGPT 所引发的一波高潮之后，微软祭出 New Bing 大杀器，让直接集成 ChatGPT 的 Edge 浏览器大杀四方。Arc 浏览器在功能层面上的创新显得微不足道，AI 加持的新生产力工具，才是未来的革命性创新。

New Bing 弥补了 GPT-3 缺失实时网络搜索结果的缺憾，聚合总结的效果更加震撼。并且，Edge 浏览器中的 New Bing 能够直接与网页的内容直接进行交互，让 ChatGPT 根据用户实时浏览的内容进行智能问答。众所众知，浏览器作为互联网的入口，所浏览的内容不局限于网页，同样可以作用于 PDF、图片等其他内容，因此想象空间更为巨大。

由此，微软所打出的 New Bing 搜索引擎 + New Edge 浏览器，让这两个领域都占据先手优势的谷歌猝不及防，已有的 Google 搜索和 Google Chrome，不得不开始跟上脚步和踩准节拍。好玩的是，谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）都被紧急召回，更频繁地参与到公司业务当中，布林甚至亲自下场为谷歌聊天机器人Bard写代码。然而被给予厚望的先发产品 Bard，还是在发布会演示时就立马栽了跟头。

💡 思维链路：Roam Research 的独特价值与使用感受

现在，让我回过头重新选择工具的话，我依然对 Roam Research 寄予厚望。并不是因为我曾经一次性充值了 5 年 believer 的所谓信仰，也不是因为我已经退出微信群运营的 RoamCN 社区，曾经的 #roamcult 社区狂热早已退散。

但如同我的实践感受一样，有一种莫名的集体潜意识让我意识到，社区也在慢慢发现 Roam Research 确实做得更好。并且，使用的人也在慢慢回流，不光是因为他们在 Logseq 或 Obsidian 等其他地方碰了壁，也是因为对笔记本身这件事情的理解。

我确信，如果自己不曾坚持使用 Roam Research，我也不会发现在深层级的功能设计和操作细节之下，隐藏的所谓“思维链路”是多么重要，更无法悟得卢曼与卡片盒“沟通”的真谛。才明白，原来 Roam Research 一直在这里，扮演着最好的“沟通对象”角色，哪怕已经有了 ChatGPT 这样更加智能的“提问对象”。

🤖 ChatGPT vs. 写作：为什么选择卡片写作而非直接问 AI？

相比之下，AI 看似智能的直给，恰恰剥夺了思考的乐趣。直给答案，代表着丝滑，同样也意味着没有摩擦。但由于缺少了必要难度，大脑无法加强存储难度，反而培养了一种遇事不决，先问 AI 的惰性，因为提取难度更高，大脑总是会选择那条最小阻力之路。

「不写，就无法思考。」代表着就是通过写作的方式来刻意制造摩擦，游戏化就是主动克服本来不必要的麻烦，但是麻烦也不能太大，总不能一来就去打终极 BOSS。于是，笔记要选择从写卡片开始，这是给自我反馈的最佳方式，也是滑板鞋在地板上摩擦的乐趣所在，时尚！

我的滑板鞋时尚时尚最时尚

回家的路上我情不自禁

摩擦 摩擦

在这光滑的地上摩擦

🎨 从双向链接到视觉化白板：笔记工具们的新探索

除了笔记要卡片化这一共识以外，大家对双向链接本身的迷思陷入最深，自动化双链后，用户会不自觉地吐槽知识图谱未能成型，笔记厂商们则假惺惺地对图谱做做优化。但除了更难看之外，也开始做起了视觉化白板，便是摸到了新的方向，也将其纳为了商业化变现的 Pro 功能，既引得了用户们的欢呼，更赢得了投资者的期待。

对于视觉化白板，开头提到的那对难兄难弟 Logseq 和 Obsidian 分别称之为 Whiteboard 和 Canvas，简称 WC。我始终不确定白板的价值，只能将其拆分阶段为“小白板”和“大白板”，前者用于灵感阶段，后者用于梳理知识结构？可能吧，只是不同阶段理应使用不同的工具。

如果真的 All in 了视觉化白板，那肯定不得不提 Heptabase，内测一年多了，功能迭代飞速，每周发版从未间断。但不知为何，为了减少摩擦的白板功能，始终摩擦力巨大让人用不起来，这也变成了共识。是不是白板本身就错了呢？

📈 视觉化白板：框架与灵活度如何取舍的平衡之道

关键点在于，“大白板”和“小白板”之间，存在一个概念叫做“框架白板”，白板的灵活度本身就是汝之蜜糖，彼之砒霜。框架对应思维模型，思维导图如果算一种的话，那么它也算是一种自带框架的“白板”。

所以，在框架和灵活度之间取得平衡的，当属最老牌的第二大脑软件 TheBrain，本身就具备了父子兄三种层级的自由链接，还兼顾了大纲和思维导图的模式。更值得一提的是，使用 TB14 版本的用户，依然念念不忘 TB8 版本的扩展视图，可以称之为弥补白板灵活度的天花板，只要梳理过白板上节点关系时，尝试过拖拽节点，就会意识到它的价值所在。

TheBrain 的大纲视图，区别于 Roam Research 的大纲有一个很重要的点，它的连线，本质上是可活动的。连线可变更，所以灵活性高于子弹节点本身的移动。因此，TheBrain 更适合作为知识结构的持续迭代，在在不断梳理的过程中，断开链接，清理那些大脑自以为是的跳跃式联想。

而另一方面，学海无涯生有涯，我只能关注我所能关注的，TheBrain 在帮助梳理个人目标领域（Areas）的同时，不断让自己意识到能力的范围。因为，搭建结构的同时也是在塑造知识的边界，你需要积累更有限，但是更有用的知识卡片。

🔔 后续（可能的🙈）拖更计划：

哈喽，大家新年快乐！#立青与佳# 祝您和您家人✨💘✨2023年🌟新的一年里🎵✨✨好运连连，平安幸福🍎💯🏮兔年吉祥🐇🌹

少数派年度征文截稿在即，趁此良机，我刚好想要总结和分享一下「我的效率系统 2022 升级版」，内容包括：

1. 碎片化阅读
2. 书本阅读
3. 整理笔记的思维链路（#卡片盒笔记法）
4. GPT-3 人工智能赋能的生产力工具
5. 重新思考 Roam Research 的价值
6. 任务管理和目标管理的反思
7. 白板的作用，以及各大笔记工具在 2022 年对白板的支持。

由于篇幅和时间有限，这篇文章只能涉及前 2 个话题（阅读篇），如果你感觉对某个话题很感兴趣，不如先来点一波关注。对于其他话题的细节，可以看我在 B 站的往期视频，在视频中能够找到更多有价值的信息。

引言：我的年度关键词 ——「幸运」

面对新的一年，我的情绪跟股票市场一样，也是高波动，高分化。去年我的投资收益率大概在 16%，只不过是负的，🐶。

但这其实是一种幸运，因为它让我可以有机会去把握「机会」，尽管我可能还没来得及做好充分的准备。跟股票市场的两轮暴跌类似，2022 年度我的心情也是两次暴涨，两次暴跌，所以总结下来，我对年度关键词「幸运」有了更深的理解：幸运不仅仅意味着要把握机会，也可能伴随着失去幸运的可能。只有努力再努力，才能让自己的实力配得上所获得的「幸运」。

另外，去年我的 B 站关注数突破了5000，总计发布83个视频，累计时长22小时，而这背后所花费的录制和剪辑的时间至少是10倍以上啦。令人唏嘘的是，近一年的 B 站总收益是668.33元，不足少数派的一篇稿费，🤣 这更加鼓励我要继续努力。所以，非常感谢看我的文章和视频的各位，也特别感谢2022年新关注的4334位小伙伴，希望你可以和我一起，用努力来获得幸运，迎接新的一年！

碎片化阅读（化零为整）80% -> 20%

Readwise Reader 是我在 2022 年自我评选的最佳软件产品，我用四象限图表的方式总结了它和其他 APP 的区别，可以看到 Readwise Reader 属于「学习（认知）」部分，我愿称之为年度最好用的现代化阅读器，它是碎片化阅读的完美兜底。

我之前做过开箱视频和移动端使用的相关视频，点击链接即可查看：

• 【开箱】最好用的现代化阅读器，Readwise Reader All In One
• 【备份】Readwise 笔记联动，Obsidian 同步至本地，DEVONthink 索引归档
• 【更新】最好用的阅读器 Readwise Reader 移动端 v2.0（上篇）- iOS 版本
• 【年度】最好用的阅读器 Readwise 本体 & Reader 移动端 iPad 版本（下篇）
• 【茶话会】「我的年度 App」，讨论 AI 加持的阅读 & 笔记工具
• 【年度】我的效率系统 2022 升级版（阅读篇）

Readwise Reader 本身有一个 Feed 流的概念，能够帮助我把微信公众号、少数派、B 站、博客、Newsletter，甚至是 Twitter List 里的内容统一汇总到 Reader 里。我将之前订阅的 RSS 内容全部迁移过来了，下图包括我所有 Feeds RSS 订阅源（Subscribed），而 Reader 甚至还能根据你的订阅源智能推荐新的信息源（Suggested）。

将所有信息源统一收纳之后，我就可以通过 Reader 的「每日摘要」卡片式筛选自己想要读的内容，然后保存在 Library 里。我还可以根据作者和对应的域名进行筛选，比如可以通过 domain:sspai.com 筛选出所有从少数派来的文章。

特别的是，当我看到一篇关于 MarginNote 的少数派付费内容，通过浏览器端插件直接保存时，它可以备份完整的文章和对应的图片。进入精读的阶段，当我在 Reader 中进行文章高亮，右侧会有一个 Notebook 的列表，所高亮的内容也会实时同步到 Readwise 本体。我最喜欢的是精读时的纯键盘操作，可以通过上下左右的快捷键快速跳转文章段落，以及按下 h 或 n 进行内容的高亮（highlight）或笔记（note），并且支持在整个文档层级完成笔记记录、加标签、打开原网页、归档等快捷操作。

在阅读高亮完毕后，我就可以跳转到 Readwise 查看所记录的所有卡片，编辑或添加更多的笔记内容，甚至可以制成类似 Anki 的闪卡，通过提问的方式总结知识卡片。Readwise 会每天提醒我回顾这些卡片，从而形成阅读的闭环，持续不断的反馈帮助我将卡片内容内化到大脑当中。

另外，使用 Readwise 还有一个好处，它会把笔记内容自动同步到笔记软件，比如我在 Readwise 里加了 #favorite 标签，也会自动同步到 Roam Research 方便筛选。而在查看笔记时，还可以通过 highlight 链接直接回到原文出处。

同时，Reader 的手机端体验也非常好，能够快速地将内容在移动端保存到 Reader 中。此外，它还支持其他文件类型，比如电子书支持 Epub、PDF 文件甚至支持文字重排、Email 支持 Newsletter 和 Twitter Thread 等，非常值得一试。

总结一下，对于碎片化阅读，虽然信息源多且繁杂，但是借助于好用的汇总和筛选工具，比如 Readwise Reader，可以「化零为整」，我们只需要 20% 的时间就能系统化地处理自己的碎片化信息。

书本阅读（渐进式总结）20% -> 80%

因此，这也就引出了下一个话题：书本阅读。我想特别提一点我的反思：在 Reader 聚合了「碎片化阅读」之后，反而又让我重新更加重视「读书」了，更应该阅读的应该是书籍。

每当我打开 Reader 的 Home 页面时，看到自己未读完的内容、最近添加的内容、可快速阅读的内容，以及信息流中新出现的信息。此时，我会有意识地将书籍放在 Reader 主页的第一个位置，看到自己更应该去做的是「书本阅读」，而不是所谓的「碎片化阅读」。因为相比之下，当你看到可以阅读书籍时，你会发现书籍会给你更多有价值的体系性内容。

书籍阅读的渐进式总结流程

但是，这又引出了一个新的问题：什么是更好的书籍阅读 Workflow？我认为，更好的书籍阅读发生在 MarginNote 中，使用 MarginNote 可以很好地结合渐进式总结。那么，什么是渐进式总结？

Tiago 的 CODE 框架是一种更加明确的提取和总结方式，它由 Capture（捕获）、Organize（组织）、Distill（提取）、Express（表达）四个阶段组成，而在 Distill 阶段的渐进式总结 Workflow 中，每个层级的筛选过程和提取比例都是逐步降低的。

• 第一层是 Note，通过加粗高亮的方式对原文内容进行筛选，并以视觉化的方式标注出来；
• 第二层是 Mini Summary，用自己做一个简短的总结，然后跟自己的其他笔记 Remix，最终变成属于自己的东西；
• 第三层是 Q&A，提问的方式来对关键概念进行总结，最终混合出属于自己的知识结构。

L 先生的 INK-P 也是一套类似的理论，只要总结它们的原则和关键点，最终提取属于自己的，适用于自己的框架，就可以让类似的知识框架为自己所用。

MarginNote 阅读笔记流程演示

接下来，我会逐步演示一下我在 MarginNote 里面是怎么阅读的。MarginNote 对阅读和学习的支持非常好，借助 MarginNote 的「学习模式」，可以方便地完成渐进式总结的流程。我发现很多 MarginNote 的小细节，真的很贴心，比如 iPad 和 macOS 的联动，可以快速推送笔记，并且打开的笔记在书中的位置是完全统一的。

以终为始，我会先带你看看阅读笔记的最终形态是什么样子的？打开 MarginNote，以我正在看的《第二大脑》为例，左边是一个思维导图，右边是这本书。另一个模式是学习模式，点击某一张卡片，就会跳转到对应的 PDF 位置。最终的笔记成品是以一个个问题组织起来的，就像爆竹的引线，将一颗颗爆竹🧨串联在一起。

完成对书本的阅读和学习之后，我会将 MarginNote 的笔记导出到我的笔记软件，完成统一的知识汇总。在 Roam Research 中有类似的一个大纲结构，对应 MarginNote 里面的思维导图，展开可以看到一些概念，比如书中所提到的「中间产物」或「知识资产」，都是以问题的方式组织起来的。

在 Roam Research 中，我还可以通过 Roam Memo 插件，间隔回顾对应的卡片内容，比如「什么是中间产物？」。只需要给 Block 加上 #memo 标签即可，这是插件所需要识别的标识符。如果我对问题的答案已经很了解，可以对它进行反馈，根据反馈指定下一次 Review 的时间，比如选择 Hard，就会明天提醒再次 Review。右上角的 Past Due 会标注是否错过 Review 时间。

当然，如果对卡片内容记得不是特别清楚了，可以点击链接，直接回到 MarginNote 所对应的卡片位置和原文位置。

Q1: 如何梳理书籍的知识结构？

以《程序员修炼之道》这本书为例，我打开的是 PDF 文件，因为 MarginNote 支持的功能会比 Epub 格式更多。在学习模式里面，你可以直接导入整本书的目录结构，从而生成一个思维导图，但问题在于，这还是以原作者的知识框架来整理内容的，而不是你自己的。

其实，按照作者的结构来组织内容，还是按照自己的结构来组织内容，这其实是没有标准答案的。如果你对某个领域完全没有框架性的基础概念，你可以先学习一遍作者的结构，也就是把原书的 TOC 目录放进思维导图。

但如果你对这个领域已经有了属于自己的初步认识，你就可以在这里选择只按照文档（By Document）进行自动摘录。此时每当我摘录一条，它就会存在整个文档的框框里面，而不会出现在之前的目录结构下面。所以，我一般就会把知识点概念单独摘录出来，把目录删掉，然后从书中找到自己感兴趣的部分，比如「正交性」的概念，就对它所在的关键文本进行高亮。

Q2: 阅读时遇到新概念怎么办？

重点来了，阅读时，我还会打开「学习模式」的 Title Link（标题字典），并且在文档中打开 Recall Mode（回顾模式），从而在阅读的过程中，就开始回想所提取的新概念。

高亮之后，打开大纲模式，选择 Emphasize（强调），并且选中强调会同步到标题。此时，点击「正交性」这个词，它会自动同步到卡片标题上。而所有文中出现「正交性」这个关键词的地方，都会有一个小小的下划线。点击它，在左边的大纲中，就会出现词的具体解释，而在右边 PDF 的划线高亮段落中，所有关于「正交性」的词语都会隐藏起来，让你通过回想强化一次「提取强度」。

更神奇的是，当我在其他地方划上高亮之后，也选中「正交」作为它的标题，那么点击「正交」这个词，会发现关于这个词的解释会有两个出处，可以直接点击它，分别跳转到不同的原文位置。

比如，「正交」的系统能获得两个最主要的收益：提高生产力和降低风险。因此，我就可以把生产力和风险标注起来，从而使文章中出现的概念彼此相互链接。比如，我可以看到风险与正交系统有关，它是正交系统的收益之一。特别是当我想要查看关键概念出处时，就可以方便地快速查看。如果对卡片内容仍然不能理解，就可以点击它回到当时你所划线的文章内容。因此，通过这样一个过程，我就能够在阅读时把文章中的许多关键概念组织起来。

Q3: 如何组织书中的新概念？

就像我前面提到的，我会通过问题的方式来组织我的思维导图或者叫大纲，所以我就会在这里添加 Q 作为问题的前缀。（当你做笔记的时候，你可以把右边稍微缩小一点。）比如，新建一个问题：「Q:: 正交性的好处是什么？」这样按照你自己的思维链路，通过自己大脑里的提问方式来组织内容的表述：「好处就是提高生产力和降低风险。」

正交性促进了重用，特别是当两个组件的职责相对单一时，正交性的价值就提高了。因为一个组件能做 M 件独特的事情，另一个组件能做 N 件事情，如果它们是正交的，它们就能够组合起来完成 M 乘以 N 件事情。

所以，正交组件在组合过程中，单个组件单元的性价比就提高了。

同样的，当我遇到了一个新的概念叫做「组合」，那么我就可以给这张高亮的卡片，手动加上一个标题：组合，从而书中所有出现「组合」的地方就会被划线高亮出来。

Q4: 笔记如何导出到 Roam Research？

完成阅读之后，我就会把这些内容复制放到 Roam Research 里面，但是如果直接复制，你会发现有个小问题：它是不带 MarginNote 的链接的。所以这个时候，我会借助印象笔记作为一个中转，每本书导出一遍的频率倒也还可以忍受，仪式感满满 😉。

另外需要注意的是，当你是英文系统，并且 MarginNote 也是英文版的时候，你登录的是 Evernote，而不是国内的印象笔记。 只需要在 iPad 上或者把 MarginNote 改成中文语言即可，在系统设置 language 里面，你可以添加增加 MarginNote，把语言改成简体。这样，当你重启之后，整个 MarginNote 就会变成中文，当你去导出的时候，它就会登录的是印象笔记。

导出的时候，你可以不用附上原文的文档，也不用附上脑图。保存的笔记很快就会出现在印象笔记，我只需要选中它们，复制到 Roam Research 当中。所有的 MarginNote 的链接都会保留下来，一张一张的卡片以问题的方式组织起来，而通过链接可以非常快速地回到原文所对应的位置。

Q5: 如何间隔复习笔记卡片？

接下来，我就会批量的把这些问题加上对应的 #memo 标签。通过 Roam Research 的 Find & Replace 插件，我可以按下 Ctrl + S 再找到刚刚的两个 Q，然后替换为将两个 Q:: 作为前缀，然后将 #memo 作为后缀。这样就可以通过双向链接的特性，变成 Roam Research 所能识别的 attribute 属性页面。

此时当我点击打开 [[Q]] 页面，你就可以看到我之前所有的加了问题的笔记卡片。接下来，还需要去设置 MEMO 插件，额外增加 2 个标签，将 Q 和 memo 增加进来，作为 MEMO 卡片的标识符。这样，当我点击 Review 插件，选择下拉框，里面就会出现 Q 和 memo，点击查看所有的跟刚刚的卡片所对应的卡片内容。每张卡片，还会显示一个面包屑，从而我可以快速查看当前这张卡片的出处。

Q6: 如何在阅读时 Remix 自己的旧笔记？

在 MarginNote 阅读时，你还可以快速添加自己的评论。比如，当我们意识到「正交性」的价值时，你可以把正交性概念加上双链符号，并且将它与脑海中的其他概念相互联系起来。比如，我会想到[[正交性]]与笔记的[[原子化]]非常类似，都可以用来增加笔记的[[可复用性]]。

可想而知，我在 MarginNote 所添加的笔记双链，导出到 Roam Research 后会自动跟已有的 [[原子化]] 页面链接起来，从而我就可以查看[[原子化]]在我之前的笔记系统中有哪些相关内容。

比如，这里的原子化和之前我所做的另一个视频《【效率思维】顺理成「章」：卡片化写作与原子化设计》就链接起来了。此时，我就可以再次回顾它，并且关联出一些相关的概念，也完成了我们刚刚所说的 Remix 混合的一个步骤。

好，以上就是我在 MarginNote 到 Roam Research 的一个渐进式总结。这只是一个非常简单的演示，不过我特意通过 Q: 小标题提问？ 的方式将内容组织起来了，也算是一个不断实践的亲身示范。

当我在 MarginNote 里面读书，在阅读过程中，就会通过高亮文本和提取关键概念，不断通过标题链接链接相关的知识点。而当我把笔记导入到 Roam Research 之后，又可以通过双链符号以及页面属性功能来进行间隔重复。

总结：书本阅读的重要性

作为年度征文，我向你尽可能详细地介绍了「碎片化阅读」和「书本阅读」的整个流程。更多的操作细节可以参考我的视频。

本文从文章篇幅上，就刻意强调了「书本阅读」的重要性，😛。当我们把碎片化阅读和书本阅读摆在一起时，优先级自然浮现出来。从书本中学习，从经典中学习还是会更加重要一点，哪怕碎片内容可能占据了 80%，但我们的重心仍然应该是花 80% 的时间去阅读书籍 📚。

对于「碎片化阅读」，虽然可能信息量更多，时效性更强，但借助于好用的聚合与筛选工具，比如 Readwise Reader，我们只需要 20% 的时间就能够系统化地处理自己的碎片化信息，「化零为整」批量化处理，留出那属于自己的 80% 时间去阅读书籍 📚。

题外话：因为录制的过程就是我思考的过程，时间相对会比较长，所以我想把它拍成几个视频来进行讲解。目前来看，至少需要三个视频才能够完整地讲完，然后再通过 Notion AI 转成文章，手动插图，然后才会有类似这篇文章的成品。

如果大家对之后的卡片盒笔记、人工智能、Roam Research 插件、任务管理、目标管理以及白板等话题感兴趣，可以帮我在少数派「充电、收藏、关注」三连啦，特别重要的是留下一个属于你的脚步：「己所欲，施于人」，为自己留下一个评论。

好啦，我的 2022 年度征文 Part 1 就到这里了，谢谢大家，我们下次再见，拜拜 👋。