Archive Vol · VOL-6954 · AI 协同实验室
最好的工具,最少的管理
其实我一直以来很喜欢 flomo。 随手记下一点想法,把那些稍纵即逝的灵感留下来,这件事本身就很有价值。 前几年我也很喜欢看少楠写的文章。 但有一个环节,我一直觉得吃力,打标签。 所以一直以来我的笔记的标签是打得乱七八糟的,这么说吧,在我记
其实我一直以来很喜欢 flomo。
随手记下一点想法,把那些稍纵即逝的灵感留下来,这件事本身就很有价值。
前几年我也很喜欢看少楠写的文章。
但有一个环节,我一直觉得吃力,打标签。
所以一直以来我的笔记的标签是打得乱七八糟的,这么说吧,在我记下那一瞬间,无论这个标签打得怎么样,我都不可能给它再二次打标签的。
这是很多年的我的一个经验,因为成本太高了,注意力成本、时间成本、精力成本。
最大的问题还是,如何界定标签的问题。
比如一条关于人与人关系的笔记,可能同时涉及心理学、社会学,也可能是一句语录、一个观点。内容天然跨越边界,分类却要求你当场给出判断。
于是,记录一个想法,还要顺手完成一次管理。
它属于什么?该用哪个标签?要不要新建一个?以后能不能找回来?
每次记录都要先想好怎么整理,工具就给思考增加了一道手续。
我更期待这样的过程。
先把内容记下来,AI根据内容提出标签和分类建议。同一条笔记可以有多个归属,也可以随着后续内容的积累,形成新的关联。
等积累了一批相近的笔记,AI 再把它们组织起来,让我看看,这些内容放在一起是否合理?这个标签是否准确?哪些需要调整?
这里有一个关键,AI负责提出整理方案,人保留判断权。
而且,审批也有成本。
如果每条笔记都要逐一确认,管理负担依然很重。更好的方式,是让整理在后台持续发生,把需要判断的分歧集中呈现,让人按需查看、批量调整,随时修正。
这样,人的精力就能更多地留给记录、思考和使用。
我觉得,这也是 AI 工具值得追求的方向,承担那些维持秩序的琐碎动作,让人用更少的管理,获得更好的结果。
一个工具的卓越,最终应该体现在,它让使用它的人省了多少心。