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缘起

知识星球上，星友「石头柱子」提问：

王老师好，我想请教一下，你如何管理分散在不同工具的笔记？ 这个问题困扰了我好久，看到您用了许多工具来管理，提示词放在一个工具，收集到的知识又放在另一个工具，自己的学习笔记又放在不同一个工具，那怎么可以去组织好这些存放在不同地方的笔记和知识从而快速找回自己曾经研究过的东西呢？谢谢

我觉得这个问题问得非常好，不少星友也表达了兴趣。所以我结合自己知识生产的实际体验，把最近使用 AI 的一些工作方法融会其中，撰文在此一并作答。希望对你能有帮助。

无奈

我得先把话说得直白一点，真不是我本人会主动选择把数据分散到各处。对一个懒人来说，分散意味着更高的心智负荷，你不仅要记住「有哪些资料」，还要记住「它们分别在哪儿」。在需要回溯复用的时候，你甚至会感觉自己像在做全网寻人。

可问题在于，今天的知识消化、吸收、整理，很难再单独靠人力「刀耕火种」。外部力量 —— 当然我是说生成式 AI—— 变强了，我们知识处理的流程就被迫发生变化。

举例来说，我最近读论文读得特别上瘾，原因之一是论文终于能以一种我喜欢的方式呈现在我面前。

这就是我之前在《如何用 AI 帮你把论文读透？》那篇文章当中给你讲过的「学术导师」提示词方式。在 Dessix 里面施用后，它帮你给论文纵横定位、设置阶梯攀登、寻找 Aha 时刻。

我最近甚至为了更爽的论文阅读体验，炼出一套提示词「暴躁费曼」。

除了 10 分钟急救你的组会汇报，它甚至连怎么「怼人」都提前帮你想好了。

我不建议你真的照做啊。不管怼谁，都是有后果的哦。不过当个乐儿听听，还真是生动。也能帮你从不同角度看待一篇论文。

对于视觉学习者，你可以直接利用图解提示词将论文变成一系列的图形。

同样是这篇讲课堂注意力的论文，生成的一系列图形如下：

你说，一篇论文这样理解起来，是不是更加生动形象了呢？

当然，你还可以借助 NotebookLM 把论文变成 Audio Overview（双人对话播客）或 Video Overview（讲解视频）来输出。不过需要提醒：这些属 AI 生成产物，可能有错漏，适合作为理解入口，结论仍需回到原文核对。咱们这里就不赘述了。

你信息处理得不亦乐乎，可此时尴尬就来了：这篇论文文稿的「原件」—— 要就是 PDF—— 应该放哪？

传统答案很明确，学术文献管理器，比如 Zotero、Mendeley、EndNote，都是正统选项。 但如果你想像我这样，把论文丢进一个能更好调用大模型、能更顺滑地把上下文喂给模型的环境里，很多时候你就会发现：你选择的标准不应该是「最标准的归档」，而应为「最顺手的加工」。

你可能会追问：那你把 PDF 迁就大模型的使用方式，放到某个阅读或思考工具里，岂不是和文献管理器分家了？

对，就是分家了。而且更刺痛的一刀还在后面：即便你愿意把原文同步回文献管理器，你在阅读过程中生成的「加工品」要不要也同步？如果要，因为同步成本高，我对论文的阅读兴趣会迅速下降。因为你知道，多读一篇，就意味着多整理一次，包含了拖拽、分类、定位，以及一系列复制、粘贴…… 我受不了这种「每前进一步都要交一次税」的感觉。

于是你会看到一种现实主义的结果：论文被我七零八落地放置。这一篇我在得斯空间（Dessix）里读，那一篇我在 YouMind 里读，还有一篇放到 Heptabase 里读。 它们可能都和我最近研究的主题相关，但对不起，统统都不在一起。

你可能会反问，为什么不退而求其次，干脆只选其中一个信息加工处理软件（例如 Dessix, YouMind 或 Heptabase 三选一），把所有论文都放进去？

好问题。但工具和底层模型的进展太快，尤其当你开始认真使用 Agentic AI 这一类应用能力时，不同工具在不同阶段对任务的适配程度就是不一样。你看看 Heptabase 的更新日志，就知道这些应用的迭代有多么迅速了。

大模型呢？也是一样的你追我赶。今天一堆大 V 吹 ChatGPT 会「强者恒强」，明天同样这帮人号召大家「彻底转投 Gemini」……

我不选边，不站队。我有自己要做的信息处理和知识生产任务。我就拿着这些任务，在靠谱的工具里面尝试。今天哪个好用，我就用哪个。明天情况发生了转变，我毫不犹豫切换。

这，大概就是「善用佳软」（张玉新老师）所谓「重器轻用」，在 AI 模型和应用快速迭代时期的合理运用吧？

取舍

这样的结果，就是我可能同时在用若干不同应用，数据也就分散在其中。

我之所以能忍受这种看似数据存放杂乱的状态，背后其实有一个很诚实的判断：我的知识管理是面向输出的。只要它不耽误我输出，资料存储乱一点又有什么关系？

这句话听起来像狡辩，但它逼你直面一个更根本的问题：你采集整理数据的目标到底是什么？

很多人把自己的采集和记录结果想象得过于珍贵，仿佛每一点、每一滴都是不可再生的金子。可你我都知道，科研世界里常见的残酷现实是，你读文献好不容易冒出的一个好点子，觉得有得诺奖的希望，欣喜若狂。可去文献库一搜，可能几个月前、甚至若干年前就有人写过了。换句话说，「我观察了什么」「我当时怎么想」「我顺手记下的提示词」里确实有原创劳动，但它的长期价值和必要性，经常被我们自己高估。

大语言模型出现之后，这种高估更容易变成负担。在公开领域与常识性材料上，模型往往覆盖面更广。你当然可以提醒我，大模型会幻觉，会一本正经地胡说八道，甚至会输出明显不可靠的内容，这些都是真的。但这不妨碍它在某些领域帮你快速推演、快速抓资料、快速形成草稿。于是以前那种「为了未来某天可能用到，所以现在必须全部记录并精细归档」的冲动，就越来越像一种心理补偿，而不再是有效的知识生产策略。

我偶尔翻看早年在印象笔记里记的、为博士论文搜集的素材，发现很多当时觉得非常重要的东西，今天看来一钱不值。它们描述的是过时的技术，夹杂着过时的报道，还有那个时代对未来不切实际的展望或过低的预期。

你把这些资料都存在同一处、打上漂亮标签，又能怎样？如果它们不会被你调用来形成有效输出，那它们只会给你的「未来检索」加重噪音而已。

体感

你可能会问：AI 大模型那么强，那是不是干脆别记笔记了？