Aplikasi Pengurusan Pengetahuan Peribadi (PKM) seperti Obsidian, Things, dan Readwise Reader telah merevolusikan cara kita menangkap dan mengatur maklumat. Tetapi masalah yang semakin berkembang telah muncul: alat digital ini menjadi lubang hitam di mana maklumat berharga hilang ke dalam koleksi yang luas, tidak akan dilihat lagi. Komuniti PKM kini secara aktif membangunkan penyelesaian kreatif untuk menghidupkan kembali pengetahuan mereka yang terlupa.
Aplikasi PKM Popular yang Disebut:
- Obsidian (pencatatan nota)
- Things (pengurusan tugasan)
- Drafts (tangkapan pantas)
- Readwise Reader (RSS dan baca-kemudian)
- Raindrop (penanda buku dan pengarkiban)
Cabaran Mengembalikan Maklumat
Isu utama bukanlah tentang menangkap maklumat - aplikasi PKM moden cemerlang dalam hal itu. Masalahnya terletak pada menemui semula apa yang telah anda simpan. Pengguna melaporkan mempunyai beribu-ribu nota, penanda buku, dan tugasan yang terbiar dalam sistem mereka, mencipta kebimbangan daripada produktiviti. Tidak seperti perkhidmatan penstriman seperti Spotify yang secara aktif mencadangkan kandungan dari perpustakaan anda, aplikasi PKM biasanya memerlukan carian manual melalui data yang terkumpul selama bertahun-tahun.
Cabaran ini telah mencetuskan perbincangan yang signifikan di kalangan peminat PKM, dengan ramai yang berkongsi kekecewaan yang sama tentang pengetahuan digital mereka yang menjadi tidak boleh diakses dari masa ke masa. Komuniti mengakui bahawa pengurusan pengetahuan yang berkesan memerlukan kedua-dua input dan penglibatan semula yang kerap dengan maklumat yang disimpan.
Penyelesaian Didorong Komuniti Muncul
Pengguna PKM tidak menunggu penyelesaian rasmi. Mereka membina alat dan aliran kerja mereka sendiri untuk memerangi masalah penguburan maklumat. Pendekatan popular termasuk skrip tersuai yang memaparkan penanda buku dan artikel secara rawak, serupa dengan perkhidmatan StumbleUpon lama. Yang lain menggunakan sistem penandaan hierarki yang digabungkan dengan sambungan carian khusus untuk menavigasi pangkalan pengetahuan mereka dengan lebih berkesan.
Pengguna Obsidian telah menjadi sangat kreatif, membangunkan templat nota harian dengan peta kandungan dinamik, pertanyaan dataview automatik yang menunjukkan nota berkaitan, dan strategi pemautan yang meluas. Sesetengah bergantung pada ciri nota rawak yang mudah tetapi berkesan, mengklik melalui beberapa nota semasa sesi semakan biasa.
Saya menggunakan tag hierarki dan sambungan Omnisearch untuk mengembalikan maklumat dan saya tidak mempunyai sebarang aduan.
Penyelesaian Komuniti untuk Pemunculan Semula Maklumat:
- Skrip tersuai untuk pemunculan kandungan rawak ( StumbleDrop , StumbleWise )
- Sistem penandaan hierarki dengan sambungan carian khusus
- Templat nota harian dengan peta kandungan dinamik
- Pertanyaan dataview automatik yang menunjukkan nota berkaitan
- Sesi semakan "nota rawak" secara berkala
- Strategi pemautan dua hala yang meluas
Perdebatan Pembelajaran vs Penyimpanan
Perpecahan yang menarik telah muncul dalam komuniti antara mereka yang melihat aplikasi PKM sebagai alat pembelajaran berbanding sistem penyimpanan tulen. Sesetengah pengguna menyokong penggabungan PKM dengan sistem pengulangan berselang seperti Anki, berhujah bahawa hanya menulis nota tidak sama dengan pembelajaran. Mereka mencadangkan menggunakan PKM untuk bahan rujukan sambil bergantung pada sistem memori khusus untuk maklumat yang mereka mahu kekalkan dalam jangka panjang.
Yang lain menerima falsafah melepaskan, menerima bahawa sesetengah nota secara semula jadi akan pudar menjadi tidak jelas apabila minat berkembang. Pendekatan ini menganggap sistem PKM sebagai alat pemikiran dinamik daripada mekanisme perolehan komprehensif, serupa dengan cara ahli sosiologi terkenal Niklas Luhmann menguruskan sistem nota berasaskan kertas yang berpengaruh.
Ciri-ciri PKM yang Diingini:
- Cadangan nota kontekstual berdasarkan penulisan semasa
- Paparan "Hari ini dalam sejarah" yang menunjukkan nota-nota lepas
- Pemunculan semula kandungan berkuasa AI menggunakan embeddings
- Nota yang serupa dengan kandungan yang baru dicipta/disunting
- Pemberitahuan nota yang telah lama tidak aktif
- Pengelompokan nota berdasarkan sentimen atau algoritma
Masa Depan Pengurusan Pengetahuan Pintar
Perbincangan mendedahkan peluang pasaran yang jelas untuk pembangun PKM. Pengguna mahukan ciri seperti cadangan nota kontekstual, pandangan hari ini dalam sejarah, dan pengembalian kandungan berkuasa AI. Sesetengah pembangun sudah bertindak balas - alat baharu sedang muncul yang memecahkan nota kepada fakta dan entiti, menggunakan pembenaman untuk memaparkan sambungan berdasarkan konsep individu daripada persamaan teks penuh.
Penyelesaian kreatif komuniti menunjukkan kedua-dua kecemasan masalah ini dan potensi untuk pendekatan yang lebih canggih. Apabila model AI tempatan menjadi lebih mudah diakses, impian sistem pengurusan pengetahuan yang benar-benar pintar yang dapat memahami konteks dan secara automatik memaparkan maklumat yang berkaitan mungkin akhirnya menjadi kenyataan.
Rujukan: PKM apps need to get better at resurfacing information