veryzhh

鸿蒙 6 上的安卓版 app（包括安卓版思源）的文档存储在特定（“兼容应用数据”）文件夹内。看看这个文件夹里能不能找到安卓版思源笔记的目录（有可能找不到）。

而鸿蒙版思源的文档存储位置是不同的。（具体在哪，我不知道，没找到）

如果做了官方同步或 S3 同步，直接下载云端同步取回数据是最方便的方式（但需要以前的数据仓库密钥）。

如果另有 PC 端，直接从 PC 端导出 data，然后发送到手机内存中后，用鸿蒙版思源导入 data，这样是最快也最稳的。

希望你有 PC 端或云端数据吧，不然就很麻烦了。只能按楼上兄弟的建议，回滚手机系统到旧系统，看看安卓版思源里的数据在不在，在的话，导出 data，备份密钥，然后再重新升回鸿蒙 6，在鸿蒙版思源里导入 data。

还是复制粘贴简单一些，我自己就是一篇篇复制粘贴过来的。

Excel 都是这样，不要说 siyuan 的数据库了。

即使是在 Excel 这样的专业表格软件中，所有长字节数字的保存，包括但不限于身份证号、银行卡号、手机号等，都应该用文本格式保存。（手机号也在内，是因为内 Excel 会有恶心的科学计数法影响。SiYuan 的数据库反而没这问题。）

我个人测试过，在 siyuan 数据库的数字字段中，16 位数字还能正常保存，但到 17 位后，末位数字的精度就会出现误差。

鸿蒙 6 版本的 SiYuan 在开启飞行模式后，确实无法打开（打开会闪退），这个我在三群里提到过。

临时性的解决办法是，先在正常联网情况下打开 SiYuan，然后再开启飞行模式。只要不退出 SiYuan，即使切换 app，我在自己手机上仍旧能使用 SiYuan（但也有网友说他的 SiYuan 会卡死）。

挺好用的，感谢！

我刚好相反，觉得 Onenote 的方式没思源笔记的文档树方便。

不知道文档在哪里，可以打开这个设置（我自己一直是手动定位）：

这插件太牛了，不管是文档树转导图，还是笔记转导图，都可以和思源笔记几乎无缝衔接。

比如：笔记转导图

在笔记前插入一个导图，选择“笔记转导图”时，只要勾选“自动获取内容”……

然后只要进入导图编辑状态，就能通过导图悬浮预览整个笔记，真太方便了！

文档树转导图也很方便，如果文档树层级太多，想要梳理、盘点的时候，就可以搞一个看一下。

同样是九年义务教务, 为什么你能这么秀

不用这么麻烦吧，可以用 CSS 给文档树不同笔记本加框。

有些主题也有美化文档树的功能，比如写味的彩色文档树。

非常实用的插件

其实这个在软件行业几乎是惯例吧，像用友、金蝶之类，升大版本都是要另外掏钱的。

还是那句话，值不值这个价，关键还是看个人的需求。有需求的，自然就觉得这钱花得值。没需求的，你完全可以不用。

但说别人是在骗人，这话就太不负责任了。“骗人”可是很严重的指控。

这个我有印象，确实如此。很早之前（刚用思源的时候），我还试用过一段时间免费的 Kmind。

我印象中，如果只是单纯画脑图，Kmind 的免费功能就可以做到。但如果要操作与思源文档相关的功能，是需要购买会员的。

后来，逐渐形成自己的笔记法，且很少用到脑图，加上我一直在努力“精简”插件，才没有再用 Kmind。

以下是我刚刚装上 Kmind，用它的免费功能画的导图：

但是像如左图的“将文档切换为 KMind 视图”的功能，就是要订阅的，这应该是作者根据思源笔记进行了适配的，Simple Mindmap 应该不具备这一功能吧？

win 卡一般主要几个系统服务在后台搞事情：

• windows update
• windows search
• windows defender

比如有时你正在忙，系统突然弹出要更新，或者你正要重启修复某个问题，结果它强制更新了。而在这之前它必然会有点卡，因为它在后台偷偷下载“一堆”更新包……

再或者，虽然你期望它闲时才扫描硬盘建立索引数据库，但它就是喜欢在你最忙的时候，偷偷干这事。

又或者，你在拷贝一个大文件到电脑上准备干活，于是 defender 就偷偷忙活起来了，不把你那个大文件里里外外扫个通透，它是不会停止的。

Mac OS 至少没有类似这样三个系统服务，经常性在后台偷偷撒欢……

牛批！！👍 ❤️

一直在用，一直都很喜欢用 STtools 的白板！

应该是实现不了你这样的要求，我目前用过的软件里，也没有遇到能支持这种设定的。

快捷键就是绑定了某一功能（或一组设定好的指令），不可能同时绑定两个不同的功能。

要么 A，要么 B。再说了，你各设一个快捷键不就好了？为什么要把简单的事情想得这么复杂。

大部分看不懂，先收藏了，不知道以后有没有机会弄懂 😂

我能想到的也是“文档流”，非常好用的插件。

友情提醒，最好只在打开月文档用，展现其子文档的文档流。不要用插件菜单最后一项“日记”，日记多了真的会卡死……

为保护隐私，以下日记我全部手动折叠了，默认是打开状态的。

牛！很期待！

我觉得你可以先去用插件的免费功能，看看它所提供的工作流是否符合你长期笔记的需求，以及有没有其他插件可以替代这种功能，再去考虑要不要为付费功能付费。

提示不都已经告诉你了吗，修改【最大列出数量】

挺有趣的想法。在说我的想法之前，先谈谈我个人对卢曼卡片笔记的理解。

卢曼确实是把它作为一个思考的工具，但不是普通的思考工具，而是自己的“第二记忆”，相当于在九万多张卡片上复制了一个自己的“镜像”。

记录（实际应该是“检索 + 记录”）卡片笔记的过程，在卢曼看来，就是“与卡片盒对话”的过程。折射到现在，也许未来科技中的“脑机”对话，更能够再现卢曼所追求的这种境界吧。

然而，在谢珀（《Antinet Zettlekasten》的作者）看来，现在数字化技术的超高效检索能力，反而是对卡片笔记创新能力（连接能力）的弱化——因为在检索纸质卡片的过程中，人可能会找到“错误”的卡片，但这种“错误”的检索有时候反而能碰撞出思维的火花，产生新的思考（想法）。——而过于精准的检索，却会让这种“碰撞”更少出现。

所以，卢曼卡片笔记在数字笔记上究竟该怎样应用，确实是个很有趣、也很有挑战性的问题。我觉得大部分人不会像谢珀那样去搞纸质卡片盒，尤其是在快节奏的中国，不能“移动”的卡片盒难免有点“不合时宜”。

谢珀对阿伦斯（简中译本《卡片笔记写作法》的作者）“杜撰”了闪念笔记、文献笔记、永久笔记等概念来阐释卢曼卡片笔记法很有意见，认为这是对卢曼卡片笔记法歪曲。

但我个人反而觉得闪念笔记、文献笔记、永久笔记等概念，确实更适合应用在数字笔记中，阿伦斯的个人创新还是很有价值的（虽然我自己并没有按这三个维度来构建笔记，但多少都受到了影响）。

由此看来，卢曼卡片笔记法，在数字笔记时代，确实需要创新，需要变革。

最后，回到楼主的问题：如何能比较高性能且快速地判断文档（块）的关联性？

我觉得，这事交给目前的各种 AI，均不靠谱。现在的 AI，很容易产生幻觉，在“喂料”不足（或能力不足以遍阅足够内容的上下文）时，它大概率就会瞎编，或给你来一段天马行空的“牛逼文”，这对 AI 来说再容易不过了。

而我们的思考和想法，在这样的语境下很容易被带偏。当然，AI 也有可能会“涌现”出真正的创意，但这多半要看运气。大多数时候，它就是在胡诌。

而且，由于我们自己的表达能力的局限，我们写的文档，与我们真正的“思想”，必然会有偏差的。所以让 AI 去找这些文档的关联性，即使有比较高的准确度，也不等于能实现我们自己真正想要的“找到思想之间的关联性”——这是由前述的必然偏差导致的。

而我认为，真正的核心问题（难点），或许应该是如何解决后面这个偏差。先不说语言表达的问题，假设我们在文档中已经尽我们所能去表达我们的思想了，但如何能让 AI 抓住真正最核心、最重要的内容，这可能就是文档格式所需要发挥的作用了。

也许，在某些框架结构下，AI 能更准确地把握文档（我们的思想）的本意，从而更准确地找到“我们需要”的关联性。那么，究竟应该设计怎样的框架，也许就是我们要解决的第一个问题。

以上，就是个人的一点浅见，因为接近睡觉的时间，也没有更深入的思考了（实际也许是我的认知能力不够用了）。所以，仅供参考吧。

早上睡醒，再补充一点（刚刚想到的）：

在实践用 AI 来分析自己的笔记过程中，我发现，如果笔记的结构没有呈现出逻辑清晰的上下文，那让 AI 来分析，就是一团乱。所以，检索本身固然重要，但笔记的结构本身也很重要。

再说到 AI 对人的思想的“解读”总会无数次跑偏，我刚刚突然想到，这或许是因为 AI 无法读取我们思想的“上下文”（虽然说人类在思想时，上下文经常会被“杂念”打乱，但我们自己是分得清的），如果笔记能够成为我们思想的“投影”，且呈现出较好的上下文关系，那让 AI 分析我们的“思想”才成为可能。

否则，说什么 AI 知识库，那都是扯淡。丢给 AI 一团乱七八糟的笔记，它反馈回来的内容，加上它胡乱解读的幻觉内容，多半也是乱七八糟的。要想从中找出对自己有用的东西，有时候，和大海捞针也没什么两样。

所以，问题的根源仍在我们自己身上，我们“投喂”给 AI 的东西到底是“什么鬼”，我们自己首先必须弄清楚。

你没搞懂我的意思吧？

我的意思是，笔记不需要 AI“全面控制”。有 AI 功能，和让 AI“全面控制”笔记是两回事。

思源已经有很多插件能支持比本体更好用的 AI 功能了，比如 F-misc，SiYuan Copilot、以太等。

被 AI“全面控制”，那是 AI 的笔记，以现在充满幻觉的 AI 表现来看，那多半是天马行空，和个人就没啥关系了。这种“笔记”有什么意义？

那是 AI 的“笔记”，不是人的笔记。

你根本就没弄明白，人为什么要记笔记。

如果什么都让 AI 来“执行”，我们只是“看”，那跟刷短视频有什么区别？

如果数字层的索引超过 10 就会变成字母，即 1.aa1a1 这种，感觉看起来会顺眼很多。

在这一点上，我的想法和你刚好相反。

我觉得数字与字母交替来表示上下级关系的延伸，其实是个很巧妙的方法。数字到 9 之后，下一个可以（应该？）是 10（事实上卢曼、谢珀、朱琪都是这么干的）。而如果变成 a，反而会让这种清晰的层级关系变得混乱，特别是在编号多了以后。

这些意见，仅供参考。

不过，正如你，以及楼上的川佬所说，编号在数字笔记中其实也并非那么重要……怎么编号都是可以的（甚至不要编号也是可以的）。

尤其，思源已经给所有的块都定义了一个唯一的 ID，所以明面上的编号有可能是多余的（特别是时间戳编号）。

即使对于卡片笔记法来说，编号也只是其核心之一，另一核心是索引。后者现在已被广泛应用，就不多说了。

我自己之所以弄了一套文档编号，主要是为了区分自己写的文档和摘录的文档，以及，在用 SQL 查询同一系列的文档时，能够多一个查询的维度。而这一做法，目前也仍是在试用阶段，未来也许还会变。

这些意见，仅供参考。

我个人觉得，卢曼原本的编号法（数字-字母交替法），实现了用尽可能少的字符串来展现多层分支。

数字和字母每一次交替，就是递延了一层分支，比传统的 1.11.1.1 或 1-11-1-1，卢曼本人的编号法则是 1/11a1，如果将 / 改为 .，则是 1.11a1，整个编号在长度上会精简很多。

另外，其实这不是 36 层，是可以无限延续的。数字不用说了，理论上递进到 3 位数、4 位数也是可以的。而字母，其实也可以从 z 递进到 aa（学习 excel 的编号法）。

当然，实际操作上，数字编号有可能递进到 2 位数，但字母很少会递进到 aa、ab……，正常情况下，在思维链的某一个分支之下很少会有平行展开 20 项以上并列内容的机会，如果有，也未必是件坏事。

这个好，这个的 Drawio 图，终于可以按原大小显示了。赞！

PS：AI 的语义和语境不是一点绕，而是很绕……看得脑壳疼。

对卢曼卡片笔记法来说，数字字母编号法是关键。最近我也在研究它，还特意去看了谢珀的《Antinet Zettlekasten》中译本。但我觉得谢珀对数字字母编号法的用法有点过头了（他去融合了 Wiki 分类法），还是卢曼本体的数字字母编号法更简明、直接。

在这一点上，朱骐写的《知识复利笔记术》才更好地展现了卢曼原版的数字字母编号法的应用，其改良的方法也更适合应用在数字笔记中。

而且，我发现，思源笔记的文档树，天然就可以成为数字字母编号法的发展平台，甚至比应用中图法更为适合。加上思源本身的双链功能和反链面板，可以更好地解决跨分支的链接问题，所以在思源笔记中构建卡片笔记体系，是有先天优势的（当然自己也得做一些改良）。

不过，相比 Ob，在思源里用卡片笔记法的人少了很多，我觉得是网上对这个方法的阐释有太多误读，导致很多人并不了解真正的卡片笔记法是什么样子的，我一开始接触时亦是如此。

卡片笔记法，记录核心的其实是思维链本身，而不是什么闪念、文献、永久笔记。

• 甚至这三个概念，其实都是阿伦斯自己发明的。
  • 并不是说它们不好，它们其实是阿伦斯自己对卡片笔记法进行改造后的产物。
  • 单纯从笔记法来看，这三个概念对于发展数字笔记法，应该说有开创性意义。

很期待楼主更新 Zettlekasten 插件，期待在 AI 赋能之下，能将真正的 Zettlekasten 应用到思源中来。

至于编号是用 1.1a1，还是 1/1a1，又或 1-1a1，我觉得朱骐看法更适合数字笔记，他认为 / 在数字笔记中常常有特别的定义（思源笔记尤其如此），他将卢曼的 / 改为了 . 。目前我个人的编号法用的也是 . 。

至于 -，我觉得它在视觉上的分隔效果，不如 . 醒目；而且用 . ，从符号语义上也能更好地表达上下级关系，毕竟 1、1.1、1.1.1 已经是很多人所熟悉且应用的上下级数字编号模式。

至于 1.1a1 这种编号方式好，还是 1.1a.1 方式更好（仅仅举个例子），我个人倾向于前者，因为在文档树上，前者的呈现更为紧凑，而作为分隔符的 . 用得越多，编码的长度就会越长，会影响后面的标题的展现长度（在文档树宽度不变的情况下，毕竟文档树越宽，正文编辑器的宽度就更窄）。

注：从实际应用中来看，在很多字体中，- 的宽度也是要略大于 . 的，也会导致整个编号变长，虽然这个变化很小，但很有可能在文档树宽度不调节的情况下，标题后面又会有一个字被隐入 ... 中了。

当然，以上应用，是我将编号法用于文档标题的结果，如果是在插件中应用，我并不清楚是什么样子，所以，以上意见，仅供参考。

渐进学习、番茄工具箱是番茄佬的插件，他更新还是非常勤快的，可放心使用。

据说看板之后，下一步会优化闪卡，但优化到何种程度不好说。

我觉得你还是可以看看通过渐进学习、番茄工具箱、闪卡增强等插件能否优化一下渐进学习的过程。