来源 https://sspai.com/post/72697
我从 17 年开始使用印象笔记和幕布一直到 20 年，在里面积累了大量笔记，也形成了自己的 Workflow。2020 年末，我开始写作，本以为自己记了那么多笔记，写几篇文章还不是易如反掌的事情。 可现实给了我一记重拳，很多时候，我甚至都没有办法将我的想法组织成文字。在绝望之谷中沉沦许久之后，我开始重新思考学习和记笔记，也就是那时，我入了 Obsidian 的坑。
经过反思，我意识到原先的笔记系统有 2 个问题：
没有完成知识的内化：很多笔记也就是从其他地方搬到了软件里，我并没有真的理解，也没有真的学会，我只是当了知识的搬运工。
不是面向输出的系统：写作时需要回顾之前的笔记，我发现很多我自己记的笔记我自己都读不懂，更别提写作输出了。
偶然的机会，我得知了双链笔记以及它背后的理念，隐约觉得似乎这种记笔记的方式可以解决我的困境。在尝试了一些双链笔记软件后，我决定用 Obsidian 作为我的核心软件。当时 Obsidian 刚发布不久，还没有什么教程，也就 YouTube 上有些视频，我看完后就自己摸索着使用，一直用到现在。
时至今日，双链笔记这个概念已经不是什么新鲜玩意了，随便一个什么笔记软件都加入了双链功能。我身边的很多朋友看到后也想尝试这种新颖的记录方式，我自然而然也就成为了首选的求助对象。通常情况下，我会说：「你自己去搜一下不就好了，这种软件也没什么特别难用的地方啊。」
但是最近我自己搜了搜 Obsidian 的教程发现， 似乎很多教程都过于专业和细碎了。我看到有人把 Obsidian 用得跟 Notion 一样，做了很多可视化以及自定义的功能模块，试图做到 All in One。这些用法大多会涉及写代码，以及一些「神奇的操作」，这对普通人来说学习门槛还是太高了。
之前有朋友跟我讲，说她本来也想试试 Obsidian 的，但是教程越看越乱，甚至已经开始怀疑自己的智商了，觉得自己好像不配用这么高级的软件。我始终认为，对于普通人来说，那些高级技法如果不知道、学不会也没什么关系，这说明你并不需要。软件就是工具，而使用工具真正的意义是提升我们的效率，提高生产力。
所以，我就想好好地写一篇文章， 写给每一个像我一样的普通人，不懂代码，不懂编程，就想实实在在地用 Obsidian 来提升自己的思考和认知。这篇文章，我想回归 Obsidian 最核心、最纯粹的用法，回归 Obsidian 的纯与真。为了做到这一点，我们需要回答两个问题：
什么才是 Obsidian 最核心、最纯粹的用法？
如何在 Obsidian 中实现这个用法？
我想对于普通人来说，只要搞清楚这两个问题，Obsidian 就已经用得很不错了。在这个基础上，日后如果有需要，可以去慢慢挖掘那些高级技法。
工具从来都不是核心，核心是我们要用工具来做什么？ 我对 Obsidian 的定位是思考工具，而非知识管理工具。那这两个有什么区别呢？理查德 · 费曼说过「我的思维活动实际上是在纸上进行的」，对费曼来说，纸就是他的思考工具。同理，对我来说，我就是把我的思考过程呈现在了 Obsidian 的 MarkDown 文件里。
而知识管理工具的重点是组织，比如按照怎样的分类去管理文件，什么样的组织方式可以让你更快地找到你需要的信息。我在使用 Obsidian 之前的最大的问题就在于： 我只是组织了知识而没有进行深度思考。
那如何用 Obsidian 来辅助思考呢？要回答这个问题，我们必须先退一步，看看学习究竟是一种怎样的活动？有一门专门研究学习的学科，叫 认知科学，里面提到了很多关于学习过程的模型。不过那些模型大多都非常的晦涩，离实操过于遥远，我在进行了一番主题研究后 1
，结合我自己走过的坑，总结出来一个可以立刻上手实操的流程。
我按照学习过程中的行为特点，从表层到深层， 分成 5 个不同的层级。如果按照信息从输入到输出的流向来看，又可以延伸出 7 步具体的操作。下面我会逐一进行解释， 当我们搞清楚了这些操作，也就明白了 Obsidian 这个软件最核心、最纯粹的用法。
收集就是 把接收到的信息按照一定的规则组织起来。比如用十进制编码给文件编号；把上课拍的 PPT 转换成文字；把少数派的文章剪藏进印象笔记。坦白说，我很长一段时间的学习也就仅仅停留在这个层面了。 我不生产知识，我只是知识的搬运工。软件里的笔记越积越多，可脑子依旧是空空如也。
我们经常有这种体验，明明心里想得好好的，可话到了嘴边就不会说了。表达本身没什么难度， 难的是表达前的思考，说不出就是没想明白。而如果仅仅是做了信息的收集，没有思考自然也就无法做到清晰表达。
只是留住信息还不够，还需要对信息做进一步的处理。拆解和构造是一体两面，前者是输入，后者是输出。第二层几乎是整个流程中最重要的、同时也是最难的。因为， 无论是输入还是输出，信息都只能以线性的方式传递，但逻辑通常是立体的，从线性到立体，复杂度提升了 2 个指数级。
我的办法是： 用问题作为线索去组织逻辑2
，比如我在开头的时候，就提出了这篇文章要解决的两个关键问题。写文章过程其实也是我自己的思考过程，我会尽可能地把它构造得足够清晰，足够有逻辑，尽量让读者能够以很低的成本进行拆解。你的阅读就是我的写作。写作时，我既是作者也是读者，我在构造文章结构的同时，也在不断地以读者视角进行拆解。去思考：这里是不是真的写清楚了？我有没有糊弄读者想着蒙混过关？
上一层是通过拆解和构造去做线性和立体之间的转化。那这个拆出来的东西是什么呢？构造的基本元素又是什么呢？
是命题。 命题是一个可以判断真假的陈述句。第三层的叫原子化是因为，命题是表意的最基本的组成单位。即便表达出来的内容本身可能不是命题，但表意也总是能还原成命题。命题构成了表意，就像原子构成了物质。
那为何最基本单位不能是词语或者概念呢？如果我只说 「苹果」 这一个概念，你其实很难确定我到底想做什么，是吃吗？是种吗？是老巫婆给白雪公主的毒苹果吗？我们需要用那些表意清晰，不会出现 「意义漂移」 的命题来搭建一个稳固的知识体系。
第四层通过关联和内化这两种方式，把命题写入到我们的认知体系中去。 关联 指的是学习新知识要跟旧知识产生联系。 内化 其实就是我们平时说的记忆，但是比记忆的程度更深，我们要去主动地对需要记忆的内容进行推演，并尝试把它整合进我们脑海中已有的知识体系里。
那这最终会形成什么呢？或者说，所谓的知识体系在我们的大脑中到底是怎样的？
认知科学中有一个概念叫 表征3
，它描述的是外部实体在大脑中对应的内部知觉，或者是符号运用的心理过程。简单来说就是， 学会一件事儿，就是在大脑中形成了关于这个事儿的表征。比如，如何用筷子吃饭，就对应一个使用筷子的表征；如何打字，就对应一个打字的表征；数学的加减乘除法则，也对应一个运算法则的表征。形成表征的能力是每个人与生俱来的，心智的成长过程就是形成的表征越来越多也越来越复杂。
查理 · 芒格经常在演讲中提到的 多元思维模型，其实就是不同的学科的表征。而多元思维模型过程中需要的材料恰恰就是第四层提炼出来的 命题。
对不起，到第五层我已经不太能说清了。但说不清不代表它不存在，我们时常会说一个人 有智慧，其实说的就是这个人的元知识非常的丰富。可智慧到底是什么？可能是一种超级复杂的表征，但我们很难下一个精确的定义。不过可以确定的是，智慧不是天生的，而是后天习得的。学习的终极目标从来都不是考一个高分，而是获得智慧。
小结一下，上面讲到我对 Obsidian 的定位是思考工具，使用 Obsidan 就是为了更好地辅助我进行学习，学习的过程大致可以分为五个层级：
第一层：收集 & 表达
第二层：拆解 & 构造
第三层：原子化
第四层：关联 & 内化
第五层：元知识
现在，我们终于可以回答「Obsidian 最核心、最纯粹的用法是什么？」这个问题了。我认为 Obsidian 最核心、最纯粹的用法就是去完成二到四层的操作。至于第一层，我会用 Notion 来进行管理，Notion 强大的数据库功能很适合做这个。而第五层元知识的形成需要与现实世界进行长期大量的经验交互，这已经超出了任何学习类软件的作用范畴。
如何在 Obsidian 中实现这个最核心、最纯粹的用法呢？我们还需要借助另外的一些概念和工具，我先把它们的对应关系列出来，后面再来逐个来解释。
第二层 - 拆解 & 构造：MOC（Map of Content）
第三层 - 原子化：Evergreen Notes
第四层 - 关联 & 内化：Anki 卡片
回忆一下我们前面讲的第二层，在这一层我们会去做两个动作， 拆解 和 构造。这两个动作其实是殊途同归的，最后都是要 形成某种逻辑结构。而我们在 Obsidian 中要做的就是用一个东西来帮助我们形成逻辑结构，以及承载逻辑结构。
Obsidian 社区中的 Nick Milo 大神提出了一个概念——MOC (Map of content)4
。这一概念可完全实现拆解和构造。什么是 MOC？An MOC is basically a non-exclusive folder with a completely customized organizational structure ——NM 2020-05-29
Nick Milo 将 MOC 定义为一种可以自由编辑的非独占性文件夹结构。在我看来 MOC 说的就是一个可以随时调整的，链接了很多其他笔记的一个容器。一个 MOC 记录的就是其他笔记之间的联系，而这种联系不正是我们说的逻辑吗？
比如，我之前读了一本叫做《科学究竟是什么？》的书，这本书整理了科学哲学中不同流派的理论发展过程。作者查尔默斯并非简单地罗列知识点，而是以一种论证的方式去探讨科学哲学中的核心问题，有很强的逻辑性。我想做的就是 要去搞清楚在作者眼中，这个逻辑到底是什么？于是我在 Obsidian 中新建了一个 MOC 试图去重构作者脑中的论证过程。
上面这个图就是我在 Obsidian 中为这本书建立的 MOC。在前文中我提到，我最常用的拆解和构造逻辑的方式就是「以问题为线索」。《科学究竟是什么？》这本书想要回答的核心的问题非常明显，就是书的名字。
然后在接下来每一个章节中都会回答一个小问题，而这些小问题就是一个学术共同体所面临的共同的问题。比如对于「科学真的是从事实中推导出来的吗？」这一问题，赞同的一派是前四个章节介绍的逻辑实证主义，反对的一派则是第五到第七章节中介绍的否证主义。随着阅读的深入，每一个章节的小问题会逐渐聚合，然后你会惊奇地发现，整本书的逻辑结构就被你一点一点地给拆出来了。
当然，在阅读的过程中这本书的 MOC 其实经过了非常多次的改动，甚至会有非常大的整体结构上的调整。比如你会看到我在这篇 MOC 的开头写了一个认识论的问题，即「科学辩护的正当性（Legitimacy）」。但是我其实是读到这本书的后半部分的时候才幡然醒悟，意识到原来前半部分是在回答这样的一个问题。于是我才回过头去，在 MOC 的开头添加上了这一问题，相应地对后面的问题也做了一些修改。
这种「以问题为线索」的阅读方式十分有趣，好像是在跨时空与作者进行一场对话，时而迷惑、时而灵光闪现，这大概就是阅读的快乐吧。
理论上 MOC 也可以用来装 MOC，事实上我也是这么做的。因为，问题可大可小，每一个章节的问题相对于整本书来说是一个小问题，但对于章节中的每一个段落来说就变成了一个大问题。所以，章节也可以当成是一个 MOC，里面装的是更小的问题，和内容更加细分的笔记。
理解 MOC 的用法我们只需牢牢把握住 3 点：
可以随时进行调整
用来链接其他笔记或 MOC
类似于没有限制的文件夹
上面的例子，我先是用了一个 MOC 来承载全书整体的逻辑结构，而全书的 MOC 装的是每个章节的 MOC。我承认这有些套娃，可是总不能用所有的 MOC 都装的是 MOC 吧！俄罗斯套娃也有个最小的娃娃呀。那对于 Obsidian 来说， 这个最小的娃娃是什么呢？
这就要说到另一个概念——Evergreen Notes5
。那个最小的娃娃就是 Evergreen Notes 。Evergreen notes are written and organized to evolve, contribute, and accumulate over time, across projects. ——Andy
另一位曾参与 iOS 系统设计的大神 Andy Matuschak 提出了这个概念。他说 Evergreen Note 就是跨项目和跨时间的逐步进化、积累的笔记。Andy 认为写笔记就要像原子一样，一次只干一件事，这样笔记可以方便在不同的地方建立连接 6
。这恰好就对应了我们在上文提到的第三层 - 原子化，Evergreen Notes 就是记录一个一个概念、命题的笔记，这也是在 Obsidian 中数量最多的东西。通过阅读拆解出来的概念、命题写成 Evergreen Note 后可以在其他地方被再次引用，就像我们的大脑的思考方式一样，一个观念在不同的时间、不同的场景被反复想起。
比如，我们肯定都知道笛卡尔的「我思故我在」这句话，但这句话究竟是什么意思呢？一开始我以为这里的「我」就是「你我他」的那个我，后来发现这实在是错得过于离谱了。
后来在阅读 The Great Conversation 这本书的时候我知道了，笛卡尔口中的「我」指的是一个纯粹的、无可怀疑的意识，一个 thinking thing。于是我立刻对这条 Evergreen Note 进行了修改，随着我引用次数的增加，对「我思故我在」的理解也在逐渐加深，相应地这条笔记的内容也在逐渐地发生变化。
笛卡尔的「我思故我在」是一个非常重要的命题，不但是笛卡尔哲学的基石，也是整个现代哲学的开端。因此，写了「我思故我在」的 Evergreen Note 就出现在了其他很多笔记里。这就是 Andy 提到的 Evergreen Note 跨时间和跨项目的特点，而正是因为每一条笔记都足够地细碎、足够地原子化，才能够灵活地进行引用，再次回顾和修改也十分方便。
现在我们知道了两个概念，MOC 和 Eevegreen Notes，前者是后者的容器。做一个简单的类比：
MOC = 卡片盒
Evergreen Notes = 卡片盒里的卡片
其实这样的类比并不恰当，至于为何是不恰当的，我在最后总结的部分会进行解答，读完后你会对我上面提到的所有操作有一个非常全面的理解。
写笔记的目的并非是要写好一个笔记，而是要把笔记的内容统统装在脑子里。世界上最远的距离不是「我站在你面前，你却不知道我爱你」，而是笔记写在你眼前，却没有被写入你的大脑里。如何把知识装进脑子？
这时候就要说到另一个名叫 Anki 的软件了，这是一款闪卡记忆软件，用来完成第四层的 关联 & amp; 内化 操作。目的是形成表征，把那些我们拆解出来的命题，融合进我们头脑中的知识体系里。
我很早就知道 Anki 这个软件，但是一直用不起来。一方面是因为 Anki 的 「学习曲线」 稍微有点陡峭，不是那么容易上手。不过，用几次也就明白了，网上有很多模板和教程可以参考。用不起来的真正的原因其实是： 卡片制作、导入的操作成本太高了！ 每次制卡都会白白浪费掉很多时间和精力。
Obsidian 里有个叫 Flashcards 的插件，完美解决了这个问题。可能最开始的安装和设置需要一点时间，不过插件的作者给出的流程非常地清晰，即便是第一次使用也能很快安装好。
安装好后，在需要导入 Anki 的内容后添加一个 #flashcard 的标签，然后点击侧面的 Generate flashcards 按钮，当前文档中所有加了标签的内容就被一键导入到了 Anki 中。这使得， 制作一张（或数张）卡片的操作成本大约只是一次鼠标点击。
现在市面上的双链笔记软件非常多，我选择 Obsidian 很大程度上就是因为它可以 Anki 无缝互联。而且二者都支持 LaTeX，理科中的公式也可以非常方便地记录。
在使用过程中我最喜欢的一点就是，Obsidian 中的双链接在 Anki 中也可以打开。复习到相关概念时，只要点一下双链接，就可以从 Anki 跳回 Obsidian。
上面的操作在手机上也可以别无二致地实现。于是，学习就变成了，用大块的时间去拆解那些复杂的东西，把知识点都变成小卡片；用碎片的时间去刷卡片，随时随地完成知识的内化。
那么到这里，Obsidian 的操作就说完了。小结一下，为了保持纯粹，我只用它来做如下操作：
第二层 - 拆解 & 构造：MOC（Map of Content）
第三层 - 原子化：Evergreen Notes
第四层 - 关联 & 内化：Anki 卡片
总体而言，我的使用流程是这样的：
以问题为线索，用 MOC 来承载逻辑完成拆解和构造，把握住概念、命题之间的联系，或者书本的大框架。
用 Evergreen Notes 来记录具体的概念和命题，一个 Evergreen Notes 只记录一条内容，这样可以更方便地进行跨笔记引用和回顾修改。
最后，每一个 Evergreen Notes 中的内容都会被一键导入 Anki，用 Anki 来辅助我进行知识的内化。
现在来回答一下，之前留的一个问题，为啥我说「MOC = 卡片盒」&「Evergreen Notes = 卡片盒里的卡片」，这是不恰当的？
因为，MOC 其实就是 Evergreen Notes，反过来，任何一个 Evergreen Note 也可以变成 MOC。提出 MOC 这个概念的 Nick Milo 本人也说「另一种看待 MOCs 的方式是把它当作 Evergreen Notes」。
比如，你第一次听到「终身学习」这四个字的时候，新建了一条笔记来记录终身学习定义。后来，你希望成为一名终身学习者，这条笔记就可以被扩展成一个 MOC，里面可能会记录关于终身学习的道法、心法、器法。因此，在 Obsidian 里没有卡片也没有盒子，盒子就是卡片，卡片就是盒子，它们不过都是思维的表现形式而已，会随着时间慢慢生长。也正是因为如此，Obsidian 才会被我当成思考工具来使用。
Obsidian 最核心、最纯粹的用法其实一句话就能说清楚： 用 Obsidian 帮助我们进行思考。很多我们熟悉的天才在自传里都会写到，他们会随身携带一个小本子，把自己的随想记录下来，他们每时每刻都在思考，并且也乐在其中。的确，思考本身是快乐的，不快乐的只是考试而已。很庆幸我能生活在这个时代，各种工具的介入减少了普通人与天才之间的天生智力差异。
即便我们普通人没有天才的头脑，借助工具，我们却可以行天才之事。
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