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“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。
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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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