知识管理系列(一)｜我是如何构建图谱形式的个人知识库

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0 知识结构化的需求和痛点

相信大家都有做笔记的习惯。读一本书、看一篇文章、做一个访谈、听一个讲座、了解新事物，或者是目标管理、项目管理、主题学习，都需要通过记录笔记、沉淀总结，成为结构化知识。知识只有结构化才能内化成自己的。

我所理解的“知识结构化”包括：层级结构化 & 双链结构化。

层级结构化的知识，就像一个知识索引或者脑图，既广又深的层级结构知识树，更能保障针对同一问题的思考和解法是系统、全面、深刻的，是不重不漏的。我把层级结构化知识的形成过程称为自上而下的知识管理，比如我们要写一本书，从广至深需要先确定书的大纲、章节目录，然后再补充每个章节的详情。也比如，我在学习大数据时，先从几篇综述和一个视频课程开始，知道大数据包括哪些，先形成了一个知识目录，然后再针对这个知识目录，详细学习每一个小主题。

层级结构知识的形成过程，就好似写一篇论文，首先是已经有方向和主题，需要先从综述入手，知道“是什么”和“有什么”，然后需要针对下一级分支做深入研究。

我在个人知识管理中，需要层级化知识结构的场景：

个人目标管理

我每年都会给自己定一个年度目标，为保证年度目标的执行和进展，还会拆解成季度目标和月度目标。月度目标的粒度之下，是TODO管理，在每个todo里，可能会需要记录、调研、学习等笔记；在每个月结束的时候，还需要做月度复盘，以及下个月的目标制定。年度末，会需要年度目标的回顾和复盘。

总体上是一个年度目标(第一层笔记) → 月度目标(第二层笔记) → TODO管理(第三层笔记) → TODO笔记 (第四层笔记) → 月度目标复盘(第二层) → 年度目标复盘(第一层笔记) 的四层目标管理文档。

目标管理层级化之后，思路也就会非常清晰化。

主题学习 / 研究类学习

偶尔会需要研究某件事情，而进行短周期内的主题学习法。比如快速了解一个行业，快速学习一门技术。再比如，你现在想换工作，觉得车企是未来，想去车企，那是不是需要先学习和了解一下这个行业，了解有多少家公司，都是什么节奏，市值、产品系列、后期方向、公司文化、岗位一览、朋友访谈、员工咨询信息等。了解一个行业，就用到主题学习法，多方面、层级化、先广后深，形成笔记和知识。

读书笔记

一本书的读书笔记，一般只会开一个文档写笔记或者读后感。一年读几十本书，这些读书笔记需要分类、分标签、分层级、分类别管理。

文档分类管理

无论是团队知识库文档，还是个人知识库的工作文档，在文档多了以后，都需要分类、分目录、层级化管理。

除了上面的四种需求和场景，我在知识管理中还存在一些层级结构知识无法解决的场景：

涌思

相信大家在工作和生活中，总会时不时的冒出来一些小结论、小想法、小问题，或者是灵感，我把这些统称为“涌思”，即涌现出来的思考。每个人每天都会有挺多涌思，特点就是短短一句话或者几句话就能记录下来。

对于涌思，首先，大部分人不会记录；其次，即使记录在一些工具中(比如微信中和自己的聊天记录、todo List、便签等)，记录完之后，就基本就再也不会看了；最后，涌思是碎片化的，记录的当时不知道属于什么主题，无法在层级知识库中结构化的处理。

摘录

看到一篇公众号文章、一个资讯、一个微博，觉得其中某一句话写的非常好，可能会把这段话摘下来，形成摘录。

对于一篇写的好的公众号，我们一般会把文章收藏在微信，但是以后就再也不会去读了，只有想起来的时候可能去收藏夹里搜索一下。

我其实不一定想收藏这篇文章或者咨询，而是想摘录非常好的那句话并且记录来源，期望后面在某些情况下能查找到这歌只是，更甚至转化成我自己知识库中的一部分。

微信公众号现在有了划线功能，其实也是在解决此类问题，但是只能让我下次再打开这篇文章时，直接看到“当时觉得哪句话非常好，值得划线”，帮助了回忆。

启发

日常跟其他人聊天，可能会有思想碰撞，或者知识输入，我统称为启发。启发，一般几句话就记录下来了，和涌思、摘录存在一样的问题。

无论涌思、摘录还是启发，其实面临的问题都是碎片化知识的管理，如果按照层级化知识的管理方式进行记录，一是不知道记录到哪个层级主题比较合适；二是如果在记录的时候需要费大劲去思考属于什么层级化主题，这个涌思大概率就不会去记录下来了，思考成本有点高；三是这些知识碎片在记录的时候，好似是一个点，形成不了线和面，无法和其他知识、主题形成链接，所以在记录之后大概率就放在哪里了，很少会去看了。

只有在碎片和碎片之间、碎片和层级结构之间建立链接关系，才能逐步形成线和面，然后形成有价值的知识管理体系，甚至多个碎片最终汇总成层级结构中的一篇永久笔记。这种场景，就是知识的双链结构化能够解决的问题。

双链结构，指的是知识和知识之间除了层级关系，还有横向链接关系。不同索引的知识之间、相同索引不同层级的知识之间 建立链接关系，才能算是建立了个人知识库。比如，SQL语句在执行过程，会解析成语法树，然后做分析和优化；前端HTML在渲染时也会先解析成DOM树，然后再构建渲染树、计算样式、渲染等。这两个知识，一个是后端知识，一个是前端知识，但是很相似，是有关联性的。如果要给他们抽象一个父层级，或者将他们归属一个标签，可能是“编程语言的执行过程”。

下面是我的双链知识库截图

结论：如果能够同时做好层级知识管理和双链知识管理，就能建好个人知识库。

1 理论和方法

那么有没有一些理论和方法来支撑我们做好这两种种知识管理呢？

你肯定听过费曼学习法，看过卡片盒笔记法。

费曼学习法强调用简单的语言将复杂概念解释给别人，从而加深自己的理解，一种通过“以教促学”的方式让人在短时间内掌握知识，并且快速吸收信息。费曼是一位杰出的理论物理学家，同时依靠费曼学习法，在多个学科和领域都有突出成就的学者、科学家。费曼学习法需要一个“别人”来听讲，当没有人经常听你讲课的时候，用自己的话将学习到的知识整理成笔记/文章，才是最快最好的内化学习方法。从费曼学习法反思而来，写作首先是思考的呈现，其次是思考的延续和催化剂，当用自己的话写作时，重新促进了自己的思考和内化。

另外一个知识管理方法叫卢曼卡片盒笔记法，卢曼靠这种方法在30 年里出版 60 本书，200 篇论文。如果用一句话介绍，卡片盒笔记法的核心是将闪念知识分解为小块记录在一个又一个的卡片上，并分类组织来帮助学习归纳总结，然后反复复习和整理这些卡片并形成永久笔记，以便有效记忆和理解知识。闪念知识，就是我们上面说的碎片化知识，包括涌思、启发；摘录被称为文献笔记；在卡片盒笔记法中，永久笔记是一个复杂的概念，我重新理解为：用自己的语言编写的、针对某一个主题、具备长期性思考的笔记。我归纳卡片盒笔记法的两个重点是：

知识结构是自底向上归纳总结形成的，卡片盒笔记法让知识的结构自动流动出来，从一个想法流动出来一个永久笔记(一篇文章，一本书，或者一个深度认知)

知识和知识之间是互相链接的，这种链接是包括了层级关系和非层级关系的自由链接，这种双链关系才是最有价值的。知识双链，让知识点形成线，再形成图谱。

写到这里，才将知识管理的痛点对应到解决方法上。

费曼学习法适合于解决层级知识结构，卡片盒笔记法适合于解决双链知识结构；层级知识结构，适合于“先整体，后局部”的确定性主题知识，是一种自上而下的知识构建方式，需要先了解“是什么”和“有什么”；双链知识结构，适合于“点→线→面”的不确定性主题构建，碎片化知识在形成链接后，需要时常回顾和整理，最终形成永久笔记，是一种自下而上归纳总结的知识构建方式。两种方法结合，才能自上而下以及自下而上构建知识图谱形式的个人知识库，才能基于知识库构建强大的解决问题能力。

面对一个问题，很多人都会做问题拆解，但是拆解完之后，对于同一个问题的认知深度、认知广度是有很大差异的，而差异我认为就来自于个人知识库的深度、广度以及关系链接。

总结下来，我认为理想的知识库形成过程是这样的：

右侧是自上而下形成过程，适合于层级化的知识管理，适用于费曼学习法；左侧是自下而上知识管理过程，属于双链知识管理，适用于卡片盒笔记法。无论是自上而下，还是自下而上，最终都需要形成以自己语言描述和整理的永久笔记。

2 软件工具

理论是有想象力的，理想也是丰满的，但是如果没有好工具来落地实践，理想就永远是理想。

我曾经用过的笔记工具，包括印象笔记、有道云笔记、flomo、语雀、飞书文档知识库、HeptaBase等，其中几款也付费使用过，但是都没能真正解决我的需求。

后来我知道了自己的问题所在：期望只使用一个工具来解决所有我在知识管理方面的诉求。当前，无论哪个工具，要么在自上而下解决的很好，要么在自下而上解决的很好，而实际上没有一个 All-in-one 的工具。

意识到这个问题，我调整了一下我的流程图：

从我的诉求出发，之所以会选择Notion，有三个非常重要的原因

Notion 的文档编辑功能丰富，支持Markdown语法、可分栏编辑、图片表格文件等都有插件、社区模版丰富，足够我使用了；

层级式文档，像套娃一样，基本完全满足我做目标管理的需求。其他的目录类文档软件，基本都不能很好地满足我这个需求；

Notion的 block 和 databse 在数据整理上，真的是非常厉害非常好用，适合于写作和最终笔记的形成；还有手机app，我这篇文章大部分内容是坐地铁的时候在手机 app 上写的。

为什么选 Logseq 呢？

Logseq以 Journal 时间线的方式来组织闪念笔记，闪念笔记之间轻松形成双向链接，且双向链接最终会呈现在图谱展示中。Journal 形式记录闪念笔记，在记录时毫无心理压力；建立双向链接的过程也非常简单易用。

logseq 的本地查询语法，能够使得知识组织更灵活，链接更有效

Logseq 的内容编辑方式，和 workflowy类似，以层级和脑图的方式呈现，就是说在Logseq中做编辑的时候会强迫你每一个闪念笔记都形成层级的方式。我挺喜欢这种方式，条理性对于ENTJ来说很重要。

我觉得Logseq 比 Obsidian页面好看。。。其实我也在 Logseq 和 Obsidian 之间连续试用了挺久，最终选择还是更好看的Logseq，没毛病

3 笔记建议

思考 ≠ 笔记 ≠ 摘录。

思考每个人都有，但是把自己的思考记录下来，不是每个人都会做的，写作是比较大的人生杠杠。

摘录不等于笔记。在卡片盒笔记法中，摘录笔记属于笔记的一种，大多数人的笔记都是摘录笔记，比如看了一本书记录了一下划线部分，放到了自己的笔记里，然后就到此为止了，实际上并没有内化。记得我在读《小米创业思考》的时候，跟同事说对”极致”有了更深的理解，同事说他也读过这本书，还做了笔记，然后我问他怎么理解极致，他说需要去翻一下之前的笔记。

笔记需要时常回顾和整理

无论费曼学习法还是卡片盒笔记法，都强调形成最终笔记，才能成为自己的资产。形成最终笔记的过程，是笔记的回顾、整理、链接、重述过程，也是思考开始的地方

笔记放在那里，不能很好的回顾和整理，就会一直放在哪里，并最终随着记忆曲线而被遗忘。个人知识库不是写了笔记就形成了的，而是需要花足够多的时间才能将笔记转化成个人知识库

没有最好的，只有合适的

软件工具多种多样，没有好坏之分。我选择了Notion和Logseq是基于我对于知识管理的需求和解决方案。重点不是工具，而是洞察自己的记录诉求、明确建立个人知识库的路径，然后再选择合适的工具，积累就可以了。