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rumengsiji 在 2024-01-31 14:08:35 更新了该帖
rumengsiji 在 2024-01-31 14:08:15 关闭了该帖的回帖
rumengsiji 在 2024-01-31 14:08:15 更新了该帖

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24 回帖

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  • 现在这样挺好,我完全无法想象没了文档树怎么下手。

    1 回复
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  • 我就是因为 logseq 没有文档树而对它弃如敝履。不要盲目崇拜一些所谓的新理念,如果你对自己的所有笔记没有一个清晰的概念,全靠所谓的链接而管理,那真是可笑。大脑存储不就是因为没有结构才诞生了思维导图,目录这些东西么?大纲,是不是你批评的文档树的一种变种呢???如果哪天思维导图,大纲,微软的资源管理器都消亡了,我就认可取消文档树。图,这种东西,在计算机领域和现在的神经网络模型中应用广泛,他是有自己的优势和效率的,但不一定适合人脑。

    1 回复
  • “你用文档树找过你的文件吗?”:这个问题的主体是“找文件”,那么找文件有很多方法,例如在构建好的 MOC 中找文件,使用搜索找文件,在文档树中找文件。如果要找的文件属于构建好的体系中的一部分,那么可以通过 MOC,如果要找的文件属于零散的文件,可以通过搜索,不知道你是在什么场景下只能使用文档树找文件,而不能使用 MOC 或者搜索找文件。

    如果是连得文档的关键字都想不出来,那么至少应该记得是在哪几个月写的这个文档,在视频中也可以看到,我的文档树中,某个月创建的文档都是该月文档例如《03》的子文档,那么在这几个月份下面找就好。如果是使用文档树管理的话,要找这种连得关键字都想不出来的文档,也应该是比较困难的,需要在文档树中找到有可能存在该文档的部分,然后进行遍历搜索。

    某种程度上,我现在也有在用文档树管理文档,只不过文档树中的分类只有三层,第一层年份,第二层月份,第三层是该月的所有文档。在文档树中通过时间管理文档,在 MOC 中通过知识体系和分类管理文档。

    我没有说图谱没用,我自己在科研时也做知识图谱的研究,不可能我还主动研究一个没用的东西吧,我说的是单独只有一个图谱是很难通过肉眼从中挖掘有价值的信息,所有图谱的应用场景都是图谱和其他技术的结合,图谱的价值需要和其他技术结合才能充分体现,例如需要有一个算法从图谱中挖掘信息,但这个是非常难做的,目前双链软件都停留在构建知识图谱的层面,最多是知识图谱应用的起点,剩下来还有很长的路要走。

    思源重置图谱目前走的是白板路线,其实还是 MOC,已经和图谱没有关系了,其他软件也没有在图谱构建功能的基础上做图谱数据挖掘的功能,只有在去年听说葫芦笔记有这方面的想法,但现在也是杳无音信。

    4 操作
    fangly 在 2022-04-24 17:15:55 更新了该回帖
    fangly 在 2022-04-24 16:15:04 更新了该回帖
    fangly 在 2022-04-24 16:13:42 更新了该回帖
    fangly 在 2022-04-24 16:09:39 更新了该回帖
  • linonetwo

    太微(TiddlyWiki)同时支持文档树和自动生成目录页

    比如我的博客 https://onetwo.ren/wiki/#:Index

    右侧就是一个自动根据标签生成的文档树(是一个插件,插件的逻辑是标签=文件夹),此外还有 https://onetwo.ren/wiki/#所见即所得编辑器 这个条目是用 <$list 微件(可以理解为 Obsidian 的 dataview 功能)自动生成的文件目录,不过还自动把文件内容嵌入进来了。

    我个人的使用经验是,两种同时都在用,自动生成 MOC 适合对一个主题做统一整理,然后对外发布的时候。我会让他自动生成索引页,然后整体复制粘贴发布到知乎等平台。然后这个页面也适合做于对外分享的页面,方便读者按需查看。

    而文档树适合碎片化地去整理一个主题,或者在产生新的思考的时候,有想法就添加到笔记里并加上标签,也就是放进文件夹里。然后文件树自动就出来了,之后要整理的时候就直接看这个自动生成的文件树。

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