聊聊信息的输入、处理、管理和输出

新用户84784301 2023-05-30 发布于广东

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不止一位朋友问过我是如何做信息输入、处理、管理和输出的，正好周末有时间，就讲一讲。

根据我以往的经验，这种方案会经常调整，所以下面讲的这个方案仅限于发表文章的当下，很可能过几天就有调整或变化了，切勿刻舟求剑。

本文目录如下：

1. 输入信息源
2. 信息处理：Cubox
3. 利用 obsidian 做知识库
    3.1. 文件夹的设定
    3.2. 在 markdown 文档中加入 front-matter 信息
    3.3. 标签系统
    3.4. 设置 front-matter 和标签的目的
    3.5. 双向链接引用
    3.6. 搜索功能
    3.7. 笔记素材的管理
4. 信息输出

1. 输入信息源

目前主要是公众号、newsletter、RSS，偶尔看即刻、Twitter、雪球，排名分先后。

公众号我并没有使用默认的信息流模式，而是采用按时间顺序进行阅读。方式是：点击订阅号消息，右上角点「人像」图标，点击「我订阅的号」，然后按顺序阅读。

RSS 我使用的是 Reeder Mac 版，基本上也是晚上过一遍。RSS 里面除了一些古早的订阅源外，主要订阅两种类型的信息：公司公告和信息和一些媒体的微信公众号。

订阅的途径，我常用的有三个：

Google 快讯[1]：可以输入关键词进行订阅，我订阅了一些自选股的资讯；
RSSHub[2]：有很多订阅源，上市公司的公告我是在这里订阅的；
Feeddd[3]：主要用来寻找微信公众号的订阅源。

这里说一下为什么有的微信公众号是直接阅读的，有的却是 RSS 订阅的。一般来说，我直接在微信上订阅的微信公众号都是个人性质的，不是研究所或媒体的。这些个人的微信公众号往往并不大众，也未必有现成的 RSS 源，而且也不是每天更新好几条的那种。放在微信里直接阅读最方便。RSS 订阅的往往是有媒体属性的公众号，它们有的甚至一天发好几条，本质上和报纸类似。这种信息，重要程度往往比个人公众号低非常多，如果错过了也完全没必要介意。

newsletter 则只能靠阅读中不断积累订阅，没有特别好的方式。我自己的订阅中，英文的 newsletter 占绝大多数（估计 90%），一开始往往是在 Twitter 上看到的，后来基本上是在阅读中不断发现的。

即刻、Twitter 和雪球偏 SNS（这个词好像最近都很少听到了），信息噪音很大，所以往往只是做补充，偶尔随机看看。

一个重要的原则：信息就像河流，它一直在产生和流动。我没有义务要将每一条信息都接收到并消化掉。我只在我需要摄入信息的时候打开看一下，错过了的就只能说没缘分。

目前，阅读这些信息的时间是睡前。之所以选择睡前，是因为这段时间我的工作效率最低，做别的也没什么效果。所有的信息我基本上只看标题，如果感觉值得看，就转存到 Cubox 里。

2. 信息处理：Cubox

我自己是把输入和处理分开的。信息输入的时候不做处理，再找机会单独做处理。

处理的时间往往是不定期的，看心情，一般是状态不佳的时候，就用来处理这些零碎信息。相对来说，这些信息不太费脑子。

信息处理主要是清除 Cubox 的收藏条目，一般是从旧到新处理，如果用会计上的说法，就是先进先出法（FIFO）。很多信息从我放到 Cubox 里，到我真正阅读它，可能已经过了几周或几个月，所以很多时效性强的信息，虽然当时觉得很值得一读，但冷却一阵子后，却发现没那么值得读了，直接删掉就好。

如果觉得文章不错，我一般会将网页导出，变成本地 markdown 文件，放在 obsidian 里。这是因为之前一个惨痛的教训，就是《蜜雪冰城创业日记》，当时我读的时候没有来得及做本地化处理，结果读到一半，日记就被删掉了。所以我目前大部分觉得不错的文章都会使用浏览器插件本地化为 markdown 文档储存。

我常用的浏览器插件是两个：

MarkDownload[4]：可以将网页快速转化成 markdown 文档下载到本地；
Fatkun Batch Download Image[5]：可以将网页中的图片快速批量下载到本地。

我一般在 Cubox 里面会草草把文章读一遍，另外在将 markdown 文档整理到 obsidian 的过程中，还会再认真读一遍（一边整理一边读），顺便做笔记。信息处理就是这样。

3. 利用 obsidian 做知识库

obsidian 是我目前最主要使用的知识管理工具，也是我个人知识库的核心。笔记之间的关系图谱大概长这样：

下面具体说说管理的细节。

3.1. 文件夹的设定

我最早是不使用文件夹的，曾经一度还期待能够使用标签进行管理，但随着笔记的增加，我放弃了这个方案。

文件夹我使用了编号系统，思路上借鉴了卢曼的笔记编号系统[6]。格式是：「数字编号-文件夹标题」。其中数字编号默认是三位数字，百位代表一级文件夹，十位代表二级文件夹，个位代表三级文件夹。

比如，所有网络上的文章，我本地化后的储存位置是：400-知识库/420-网络文章。「400-知识库」是一个大的文件夹，里面除了有网络文章外，还包括了电子书（400-知识库/440-电子书）、研究报告（400-知识库/450-研究报告）等。

这种命名方式的局限在于，每一层级的文件夹似乎至多 10 个。但可以采用灵活的编号机制进行调整。比如，在我「400-知识库/430-公司研究」的文件夹里，为每一个公司设立了文件夹，比如「400-知识库/430-公司研究/430.SH.600519-贵州茅台」、「400-知识库/430-公司研究/430.PINK.LKNCY-瑞幸」等等。

3.2. 在 markdown 文档中加入 front-matter 信息

obsidian 支持 front-matter，说白了就是文档的一些基本信息（可以理解为 word 文档的属性），使用方法可以参考官方帮助文档[7]。

我目前常使用的 front-matter 包括：

uid：给每一个文档添加一个独立的编号。编号的方式是「年月日时分」，共 12 位。比如一个文档的创建时间是 2023 年 5 月 7 日早上 9 点，那么它的 uid 就是 202305070900；
aliases：别名，一般就是文章标题。设置这个属性是因为有的 markdown 文档因为实际需求，文档的名字不一定是文章标题。另外一个好处就是，在引用的时候，设置了别名以后，别的文章在引用时会显示别名；
time：这个不是 markdown 文档的创建时间，而是文章的发表时间，格式是 YYYY-MM-DDThh:mm，比如 2023 年 5 月 7 日早上 9 点会表示为 2023-05-07T09:00；
tags：用来打标签，标签系统后面再讲；
author：用来标注文章的作者；
pub_url：标注原文链接或我自己发表的公开链接；
ref：主要用于我自己写的笔记，用来添加和这篇笔记相关的笔记链接；
note：主要用于网络文章，用于添加和此文章相关的笔记链接。

这个系统看上去非常复杂，但是完全可以用 obsidian 的模板功能实现，比如 uid 那个属性，只需要在模板中表示为「uid: {{date:YYYYMMDD}}{{time:HHmm}}」，那么每次调用模板，uid 就会自行编号了，不需要手动编号。

3.3. 标签系统

标签和文件夹是互相补充的，我目前的标签主要有三种，公司标签，进度标签，项目标签。

公司标签，顾名思义，就是如果哪篇笔记或文章中提到了某家公司，就添加一个该公司的标签；
进度标签，比如我会设置诸如「正在做」、「定期更新」等标签；
项目标签，比如我在积累 newsletter 素材的时候，会给特定笔记添加「newsletter」标签，如果用完了就删掉。

3.4. 设置 front-matter 和标签的目的

主要是为了筛选、查找和管理，这里需要借助一个插件：dataview。这个插件上手难度有点大，可能需要找官方帮助文档看一下才可以。但是用习惯了以后，非常方便。比如在文档中输入如下代码：

table
time AS '发表时间',
ref AS '相关文章',
pub_url AS '发表'
from #素材/newsletter
sort time desc

就可以快速定位之前积累的 newsletter 素材，将其添加到最新一期的 newsletter 中。

3.5. 双向链接引用

双链引用是我使用 obsidian 感触最深的一个功能，它可以将笔记和笔记连接起来，就像一开始的那张图显示的那样（每条线都是一个双向链接引用）。举个例子：在Yestoday Newsletter No.014中，呈现出来的样子是这样的：

实际的双链文档是这样的：

托德·康布斯（Todd Combs）于 2010 年加入伯克希尔·哈撒韦，目前是 GEICO 的 CEO，也有可能是未来伯克希尔·哈撒韦的首席投资官。据说他工作非常勤奋，而且阅读量巨大。当年参与 Snowflake 就是他的手笔。
这篇文字稿是海外的一份 [[400-知识库/420-网络文章/420.101-投资/Graham & Dodd Annual Breakfast 2022|newsletter]] 整理的，中文版首发于「投资自习室」公众号。不过我倾向于还是读英文。
这篇笔记我曾经单独发出来过，篇幅比较长，就不全文放在 newsletter 里了，可以[[300-阅读笔记/330-投资人聊投资/Todd Combs 聊投资|点击这里]]查看。
Todd 在文章中提到了单位经济学，主要是去计算 LTV 和 CAC。这个思路仅仅适用于 SaaS 企业，我认为其他企业分析中也可以用到。关于这部分的内容，可以参考：[[300-阅读笔记/350-行业研究/350.I65-软件和信息技术服务业/关于 SaaS 和单位经济学的一些阅读笔记|关于 SaaS 和单位经济学的一些阅读笔记]]。

借助 obsidian 自带的反向链接汇总窗口，我可以明确知道每一篇文章有哪些相关文章，并可以很方便地跳转。