電腦玩物

首先要說明的是， 這篇文章我不會稱為是 AI 可以取代我們的第二大腦，因為我對第二大腦的嚴格定義在於我的專案、任務、行動與經驗管理 ，而這部分大多時候依然需要自己手動定義、整理與改寫，例如我讓 AI 處理參考資料，但是我需要自己筆記為什麼這樣做的目標？如何做的流程？怎麼做更好的經驗？而這也是我提倡的「防彈筆記法」的核心。

一年多前寫過這篇「 AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例 」，但又過去一年，AI 工具在資料整理跟輸出的能力上，已經有了很大幅度的提升。一年前還只是把 AI 當作增加筆記效率的輔助，但是現在， AI 已經是我做筆記過程不可或缺的一部分，並且更深入地融入我的筆記系統流程中 。

今天這篇文章分享我的「 AI 版卡片盒筆記法流程」：用 NotebookLM 把外部資料轉換成「自己的有效學習資料庫」，利用「 卡片盒筆記法 」（Zettelkasten）的技巧，從雜亂資料變成文獻整理，產出融合自己想法的永久筆記，幫助自己快速輸出任務、教案、簡報報告等成果，並且還能利用這個卡片盒持續復盤。

資料、筆記之間最好的「連結」關係是「任務」，而不是屬性、相關性 ，這也是在 AI 時代擁有大量自動分析資料工具後， AI 依然無法為我們代勞的整理技巧。也是幫助你不再努力分類、標籤、連結後，還是出現「用不到」、「找不到」、「只是蒐集沒在用」的狀況。

如果你的第二大腦常常越整理越混亂，或在大量資訊中難以行動，覺得筆記越做越多，但效率反而下降？這代表你可能陷入了「認知超載」的筆記陷阱。 這篇文章將帶你用三步驟減少認知負載，並在需要時精準運用資料，完成輸出。

筆記越記越多，卻越來越難找到實用的內容？你是否浪費了大把時間整理從未使用過的資料？其實很多時候： 「放下資料，不整理」，就是最有效的整理方法。 就像「精實管理」中強調的：「需要的東西，在需要的時候，只提供需要的量。」減少庫存、人工的額外浪費。當我們在打造個人第二大腦時，也可以把握這個整理原則。

在 第二大腦 中，知識和資料管理固然重要，但更關鍵的是有效捕捉、整理自己的經驗，因為「經驗」才能被反覆利用。 這篇文章將教你如何捕捉經驗，建立一個真正能夠解決問題、提升效率的經驗筆記系統。

上禮拜透過新書《 高效人生工作法圖解 》，和瓦基一起舉辦了 線上直播活動 （接下來七月到八月還有多場專家對談可以報名喔！），活動中瓦基提出了一個主題： 「每個人都是知識工作者。」 他提到了任何工作，都有知識的層面需要學習、梳理、實踐，知識會幫助工作做得更好，那麼大多數人在工作上其實都需要知識管理技巧。

要建構一個個人知識管理的第二大腦，需要收集、輸入、整理、輸出幾個階段。 而 ChatGPT 或 AI 工具可以在哪些環節幫助我們呢？透過這一年多來的實踐經驗，我整理出下面對我來說有所幫助的 10 個環節：

之前分享如何設計標籤的文章（ 如何用標籤管理上萬則筆記？Evernote, Notion, obsidian 都適用 ），有讀者提問說：「標籤的使用對我來說有點抽象😂，可能因為情境總是難以明確的定義？常常會覺得同一個任務又具有每日推進的性質、但也具有思考醞釀的性質，結果在下標籤的時候就猶豫不決，不知道您是否曾經也會有同樣的困擾呢？」

能夠有效使用 ChatGPT 這類內容生成 AI 的人，大致分為兩類。第一類是深刻理解任務專業邏輯的人，能夠設計出有效的提示語，引導擅長文字接龍的 AI 根據專業邏輯生成符合需求的內容。第二類則是擁有第二大腦的知識管理工作者， 我們在第二大腦系統中儲存的筆記，可以通過 AI 進行結構化處理，最終有效生成並輸出所需的各種內容。

前幾天參加了瓦基「 卡片盒筆記法實戰課 」線上課程的直播活動，被問到這樣的問題：「 esor 在你有正職工作的情況下，是如何兼顧部落格文章的持續撰寫呢？平時是如何處理資訊的輸入與輸出流程？」這個問題，讓我重新仔細檢討了一下自己平時如何在資訊的輸入與輸出之間達到平衡。

利用 ChatGPT 這類 AI 工具來快速進行文章摘要、學習筆記，相信是不少人日常最普遍的應用之一。也有許許多多的 AI 摘要工具，來協助解決這類需求。我自己在日常的閱讀新資訊流程中，也慢慢累積出一套慣用的摘要筆記流程，以及反覆使用的 ChatGPT 摘要提示語，今天這篇文章就來跟大家分享。

維基百科是我們理解很多知識主題的常用管道之一，裡面的圖文內容大多有所引用憑據，而 ChatGPT 這類 AI 工具的知識解說與分析常常缺乏的就是對來源的引用，容易出現太多自己生成的幻覺。今天要跟大家介紹的 「 Globe Explorer 」希望能夠用一種「視覺化」、「有架構」的方式解決 AI 生成知識解釋時的問題 ，利用生成一張有來源根據的知識圖譜，展開一個知識主題的圖文百科架構，讓我們可以快速概覽，也可以深入挖掘。

在進行個人知識管理（PKM）時經常面臨一個挑戰：如何高效組織和利用我們日積月累的資料和知識？許多朋友努力尋找一種能夠帶來秩序和生產力提升的系統，但常常發現自己深陷於筆記和資料的混亂，或是無窮無盡、不斷糾結的整理中。

我們會追求生產力提升，希望能更高效地完成工作。但有時候， 我們卻陷入了不斷地尋求完美工具和更新更有效的工作方法，以為這就是提高效率的迷思 。這導致我們會花費過多的時間和精力在這些工具與技巧上，卻忽略了最核心的問題：真正的效率不僅僅來自於如何使用工具與方法論， 更來自於我們是否完成有價值的成果、是否解決工作上的問題。 今天這篇文章，讓我們回歸自己真正的生產力需求，找到一個更平衡的做法，不再為了追求效率而筋疲力盡。

在學術研究、撰寫報告、經營自媒體，或是個人學習的時候，我們每天都需要面對一大堆資訊，包括網頁文章、學術論文，甚至是龐大的PDF文件，如何快速搜尋、理解並整理這些資訊，成為了我們的共同挑戰，也是值得設計的工作流程，現在流行叫做建立 個人知識管理系統 （PKM) 。

在使用 ChatGPT 等類似工具的過程中，你可能會發現如果要做「專業資料研究」，那麼 ChatGPT 比較難給出一些精準的資料來源。就算 ChatGPT 很會摘要，但如果一開始沒有精準有效的資料來源，那麼沒有好資料，又如何誕生好摘要？

面對一個不斷變動的任務，常常會讓人覺得一個頭兩個大。但是，愈是重要、困難的任務，愈是會充滿各種新增的資料、調整的行動，而且我們也往往更需要有效的完成這些任務，才能凸顯出工作價值，才能讓專案往前推進。

你有沒有想過如何更有彈性、更輕鬆有效的管理自己的個人知識與資料筆記？