PKM知识体系迭代图V1.2.png
V1.2版本最大的变化是增加了整理（打tag和拆tag）的过程
（ V1.0及0.X是我的脑袋中和草图中完成，此处省略

重新审视几个问题

有必要花时间来打造和磨合一套PKM知识流体系吗

我认为有必要，知识对于任何时间的我们都非常重要，而搭建并磨合一套适合自己的体系

  • 相当于构建了一个适合自己的机器学习模型，这个模型最终会形成一种“自洽”的状态，只要我们不断的给模型（体系）喂数据，它就会源源不断产出，将极大满足我们的爽感；

  • 相当于构建了知识体系的SOP（标准化操作流程），这个流程将会使我们更加专注于提高信息源的质量和产出的转化，极大提升我们的效率。

    当前的这个体系有什么不足，下一步方向是什么

    其实下一步方向，也是这次V1.2改版的初因，缺乏「全局标签管理」。

  • 标签的应用分别散落在收集和flomo临时笔记阶段，缺少「全局标签管理」，不利于知识的最终沉淀；

  • V1.2版本相当于加了一层“中台”，把readwise变成数据采集和数据处理平台，完成打tag和拆tag动作，但是不足在于还没有把readwise和flomo及文件系统等标签对应起来。（等完全对应起来就可称之为「全局标签管理」

V1.2没有直接做起来的原因是我认为现在的内容和标签系统不够成熟，下一步

  • 首先需要“起量”，催化加速发生；
  • 然后适当参考“P.A.R.A”和“GTD”等理论，需要形成适合我的标签系统；
  • 最后应用总结，让这一切发生

个人PKM知识流体系的搭建过程也让我明白了，很多问题没有合适的解决，可能很大的原因就是“量不够大”，在任何方面，量大了，都明白了。