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对投资行业有了解的朋友，对于塔勒布这个名字应该并不陌生。
他以《黑天鹅效应》一书闻名于世，被称为黑天鹅之父，诺贝尔经济学奖得主卡内曼称其“改变了世界对于‘不确定性’的想法”。
塔勒布像是个脑袋长着反骨的人，他的观点，很能让人耳目一新，甚至能刷新你的世界观。
今天分享的这篇内容节选自《黑天鹅》，以下是核心观点摘要👇
1.我们的世界是由极端、不确定、不可预知的事物所主导的。
2.而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上，只关注已知和重复发生的事物。
3.没有哪一项科学发现或重要技术来自按部就班的设计和计划，发现者和企业家们应当少依赖自上而下的计划，而尽可能在机会来临时反复尝试和辨认。
4.越出乎人们的意料，竞争者就会越少，实施这一想法的企业家就会越成功。
他以《黑天鹅效应》一书闻名于世，被称为黑天鹅之父，诺贝尔经济学奖得主卡内曼称其“改变了世界对于‘不确定性’的想法”。
塔勒布像是个脑袋长着反骨的人，他的观点，很能让人耳目一新，甚至能刷新你的世界观。
今天分享的这篇内容节选自《黑天鹅》，以下是核心观点摘要👇
1.我们的世界是由极端、不确定、不可预知的事物所主导的。
2.而我们却一直把时间花在讨论琐碎的事情上，只关注已知和重复发生的事物。
3.没有哪一项科学发现或重要技术来自按部就班的设计和计划，发现者和企业家们应当少依赖自上而下的计划，而尽可能在机会来临时反复尝试和辨认。
4.越出乎人们的意料，竞争者就会越少，实施这一想法的企业家就会越成功。
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感谢我有趣的女朋友重新激活我沉默半年的表达欲，她在国资机构的所见所闻有趣事，结合我自己过去一年与国资LP接触的费心费力无奈事，让我似乎也对股权投资领域的发展脉络有了一些新理解：
在资金端，2014 年开始爆发增长、2018 年声量大显、2022 年成为资金主流的政府引导基金，对于 GP 如何实现返投满足自身招商需求以及是要求极为严苛，在基金募资时对于拟投项目的落地不再空洞，而是聚焦到对税收产生节点、当地投资规模的具体测算；而过往 10 来年，由于全球货币宽松、经济体系之间高效流通而诞生的大量市场化低息资金，在近两年由于经济下行、国家间冲突频增而明显减少，不再愿意花钱去购买企业 20 倍以上 PS 的预期高增长未来，只求眼下可见的毛利和净利——如符绩勋所说：钱变得贵了，估值体系在肉眼可见地发生变化。
在项目端，除了新能源一直独秀，此起彼伏的新消费显然很难再成为投资主题，过度饱和甚至开始暴雷的半导体投资从核心结构分散到不同元器件上，企业服务聚拢一笔钱后又回到 to B 生意的慢发展中......似乎可以看到这么一个新能源领域之外的VC/PE 项目图景：增量市场不再有大的高增长，消费端在萎缩，数字化开始从 C 端蔓延到 B 端，企业的提效运营正在通过一项项 SaaS在落地，数据在积累、算法在迭代，AI 历经 10 年蛰伏开始显现大模型的威力，最后需要国产半导体产业的发展来承接住这么庞大的算力提升——而这些变化，需要真正深入懂科技地去感知判断细节，而不仅仅是基于模式地探讨交流大方向大逻辑。
在资金端，2014 年开始爆发增长、2018 年声量大显、2022 年成为资金主流的政府引导基金，对于 GP 如何实现返投满足自身招商需求以及是要求极为严苛，在基金募资时对于拟投项目的落地不再空洞，而是聚焦到对税收产生节点、当地投资规模的具体测算；而过往 10 来年，由于全球货币宽松、经济体系之间高效流通而诞生的大量市场化低息资金，在近两年由于经济下行、国家间冲突频增而明显减少，不再愿意花钱去购买企业 20 倍以上 PS 的预期高增长未来，只求眼下可见的毛利和净利——如符绩勋所说：钱变得贵了，估值体系在肉眼可见地发生变化。
在项目端，除了新能源一直独秀，此起彼伏的新消费显然很难再成为投资主题，过度饱和甚至开始暴雷的半导体投资从核心结构分散到不同元器件上，企业服务聚拢一笔钱后又回到 to B 生意的慢发展中......似乎可以看到这么一个新能源领域之外的VC/PE 项目图景：增量市场不再有大的高增长，消费端在萎缩，数字化开始从 C 端蔓延到 B 端，企业的提效运营正在通过一项项 SaaS在落地，数据在积累、算法在迭代，AI 历经 10 年蛰伏开始显现大模型的威力，最后需要国产半导体产业的发展来承接住这么庞大的算力提升——而这些变化，需要真正深入懂科技地去感知判断细节，而不仅仅是基于模式地探讨交流大方向大逻辑。
👋🐟早报
1.京东将于3月8日正式上线“百亿补贴”频道，京东将在后台设置全网比价系统，内部人士称“也会安排采销实时进行跟价，商品价格一旦高于外网，将实行‘双倍赔付’”
2.饿了么到店业务将和高德合并
3.茶颜悦色取消小程序线上点单自取，客服：部分门店受人力物力限制，只能暂时取消线上
4.抖音宣布正式上线智能交互反诈产品“抖音小安”，有效保护用户3316万
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6.中手游宣布成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴，将首用AIGC提升《仙剑世界》体验
7.微软与任天堂官宣签署10年合同，Xbox和动视游戏《使命召唤》等将登陆任天堂主机平台
8.饿了么发全员信：超额完成近期既定目标，将加大激励总投入
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14.中国邮政首个数字邮品发行平台“邮贝·数字邮局”正式上线
15.微软与Web3基础设施提供商Ankr合作，提供区块链节点基础设施服务
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👍3👎1
#程序员
你能想到写作比打游戏还过瘾吗？
#知识管理 #数字花园 #写作
现在我每天最期待的事情，就是晚上回到书房，打开一款笔记软件来写作，写随笔、写日记、写文章、写策划。一打开就可以进入心流，越写越兴奋，甚至都舍不得睡觉。
是什么样的软件居然有这样神奇的体验？它，就是 TiddlyWiki。
自从三年前，印象笔记开始高频弹出广告，我就在寻找一款替代软件，主力笔记软件从 2020 年到2021年的 Zim Wiki，到 2021 年的 Obsidian 与 Logseq，期间还尝试了几十款各种类型的笔记软件。这三款软件都是本地存储，功能和体验上也都很优秀，不过还是有不满意的地方。
于是在 2022年，一款叫作 TiddlyWiki 的笔记软件引起了我的注意。这款软件最初是 2003 年开发的 TiddlyWiki Classic，开源、免费，开发者一直在迭代，到 2014 年又重构了软件，做了 TiddlyWiki5，重构版出来后，到现在的 8 年多时间里，也一直在迭代。
其实，我早就知道这款软件，只是觉得需要折腾配置，一直没有用它。后来是看到 Obsidian 开发者的访谈以及 Logseq 开发者的访谈，都提到曾受 TiddlyWiki 的启发，才开始认真学习这款软件。2022 年作为一个学习专题来研究它，阅读了大量的教程和用例，然后在下半年配置了一份自定义的 TiddlyWiki。
所谓“自定义的 TiddlyWiki”，就是说它是可扩展的，还是可编程的。可扩展的软件，说的是一款软件有大量的插件，可以像堆积木一样，组合出不同的功能。可编程的软件，说的是不仅可以组合插件，你还可以开发插件，可以修改别人的插件，甚至修改软件系统的代码。
可扩展和可编程，给你带来足够自由的空间去自定义一款软件，让它的每一种功能、每一个样式、每一处细节都符合你的需要，满足你的习惯。甚至两个人都是用 TiddlyWiki，做了不同的扩展与编程，最后看起来完全像是两款不同的软件。而像印象笔记这样的开箱即用的软件，虽然好处是不用折腾配置，但是你也不能自定义这款软件，人家怎么设计你就只能怎么用。
你能想到写作比打游戏还过瘾吗？
#知识管理 #数字花园 #写作
现在我每天最期待的事情，就是晚上回到书房，打开一款笔记软件来写作，写随笔、写日记、写文章、写策划。一打开就可以进入心流，越写越兴奋，甚至都舍不得睡觉。
是什么样的软件居然有这样神奇的体验？它，就是 TiddlyWiki。
自从三年前，印象笔记开始高频弹出广告，我就在寻找一款替代软件，主力笔记软件从 2020 年到2021年的 Zim Wiki，到 2021 年的 Obsidian 与 Logseq，期间还尝试了几十款各种类型的笔记软件。这三款软件都是本地存储，功能和体验上也都很优秀，不过还是有不满意的地方。
于是在 2022年，一款叫作 TiddlyWiki 的笔记软件引起了我的注意。这款软件最初是 2003 年开发的 TiddlyWiki Classic，开源、免费，开发者一直在迭代，到 2014 年又重构了软件，做了 TiddlyWiki5，重构版出来后，到现在的 8 年多时间里，也一直在迭代。
其实，我早就知道这款软件，只是觉得需要折腾配置，一直没有用它。后来是看到 Obsidian 开发者的访谈以及 Logseq 开发者的访谈，都提到曾受 TiddlyWiki 的启发，才开始认真学习这款软件。2022 年作为一个学习专题来研究它，阅读了大量的教程和用例，然后在下半年配置了一份自定义的 TiddlyWiki。
所谓“自定义的 TiddlyWiki”，就是说它是可扩展的，还是可编程的。可扩展的软件，说的是一款软件有大量的插件，可以像堆积木一样，组合出不同的功能。可编程的软件，说的是不仅可以组合插件，你还可以开发插件，可以修改别人的插件，甚至修改软件系统的代码。
可扩展和可编程，给你带来足够自由的空间去自定义一款软件，让它的每一种功能、每一个样式、每一处细节都符合你的需要，满足你的习惯。甚至两个人都是用 TiddlyWiki，做了不同的扩展与编程，最后看起来完全像是两款不同的软件。而像印象笔记这样的开箱即用的软件，虽然好处是不用折腾配置，但是你也不能自定义这款软件，人家怎么设计你就只能怎么用。
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互联网从业者充电站
#程序员 你能想到写作比打游戏还过瘾吗？ #知识管理 #数字花园 #写作 现在我每天最期待的事情，就是晚上回到书房，打开一款笔记软件来写作，写随笔、写日记、写文章、写策划。一打开就可以进入心流，越写越兴奋，甚至都舍不得睡觉。 是什么样的软件居然有这样神奇的体验？它，就是 TiddlyWiki。 自从三年前，印象笔记开始高频弹出广告，我就在寻找一款替代软件，主力笔记软件从 2020 年到2021年的 Zim Wiki，到 2021 年的 Obsidian 与 Logseq，期间还尝试了几十款各种类…
当然，自由有自由的代价，自由意味着你需要自己去折腾配置，而折腾既消耗脑力，也考验耐心，很多人就在折腾的途中停下了。Obsidian 也需要折腾一下，不过 TiddlyWiki 比 Obsidian 还折腾，两者的区别可以这么说：Obsidian 相当于笔记中的 VSCode，TiddlyWiki 相当于笔记中的 Emacs。Emacs 很强大，但是学习成本比 VSCode 高。
试过了这么多笔记软件，我认为 TiddlyWiki 是最适合记卡片笔记的，或者说是它就是为卡片笔记而生的。当然，这么说并不是在迎合最近几年流行的卡片笔记的理念，因为 TiddlyWiki 诞生时，卡片笔记这个理念还不知在哪个角落呢。
在配置 TiddlyWiki 时，我给自己定了几条配置原则：
- 配置要先关注功能，再关注样式。功能＞样式，高效＞好看。
- 对于笔记软件，最主要的功能就是：写作、剪藏、链接、阅读、查找、同步、分享。
- 奥卡姆剃刀：如果不必要，就不要添加。
- 功能能少则少，只留最必要的功能。
- 最必要的功能包括：高频操作的功能、低频操作但很重要的功能。
- 两个插件实现相同或相似的功能，则只留一个插件。比如：[[GTD：在页面工具栏显示当前日期]] 与 [[GTD：在页面工具栏显示当前时间]]，可以由 [[GTD：在网站副标题显示当前日期与时间]] 替代，后者更简洁。如果日期信息可以由一段文字来显示，就不要由一个按钮来显示。
- 样式能少则少，减少干扰的按钮或信息。
- 不要花哨而无用的设计，所有设计的出发点是有用而非好看。
- 配色该简约则简约，该突出则突出，不要为了一味简约而忽略了突出，让整个页面在写作或阅读时影响效率。
- 所有的功能与样式都要通过页面空间来展现，而页面空间是有限的，所以要利用好有限的页面空间，合理布局。每一块页面空间，哪怕一个按钮，都要留给更高频的操作。比如：左侧边栏留给 [[插件：LeftOpenTab]]，因为查看当前已开启的条目比查看最近、目录、收藏都更高频。
- 页面空间包括：左侧边栏、右侧边栏、侧边栏选项卡、左上角、右上角、网站标题与网站副标题、页面工具栏、查看工具栏、编辑工具栏、编辑器工具栏、故事河、标题栏、副标题栏、标签栏。
- 配置的目的是为了生成一份自定义的 TiddlyWiki 模板，里面所有的设置都满足自己的需求，符合自己的习惯，不知不觉但又自然而然，一切都是刚刚好。这样便于在写一个细分主题或专门用途的 TiddlyWiki 时，可以复制一份模板立马开始写，不用再折腾配置了。
- 通过三份文件记录配置过程：[[TiddlyWikiChangelog]]、[[TiddlyWiki 模板配置步骤]]、[[TiddlyWiki 配置原则]]。
- 全部的配置还要生成一份指南，把各种具体配置都记下来，用卡片笔记的形式记，建立链接，打上标签，基于标签生成目录，标签要建立标签体系（参考 [[TiddlyWiki 自写标签（说明）]]）。
- 对配置的记录文件（以上三份）和配置所用的文件（软件/插件/文件/代码/预配置的文本片段）都要做好备份。
对于每一个设置，都以卡片笔记的形式记录下来。当积累了几百条配置相关的笔记时，如何把它们做结构化？对于这个问题，曾困扰了我一段时间。后来想通了，解决办法就是：自下而上与自上而下相结合。
这个领悟不仅适用于解决这个问题，更可以作为知识管理的一条原则，普遍适用：
- 积累卡片笔记是自下而上的过程，是生产增量，对笔记进行结构化是自上而下的过程，是挖掘存量。
- 没有笔记，也就谈不上管理笔记；所以，自下而上在前，自上而下在后。
- 虽然是“在后”，但是也不能太“后”，也就是说，自上而下去梳理已经积累的笔记，不需要等待非常长的时间再去搞，一边积累就可以一边带着思考，比如 TiddlyWiki 里面标签体系怎么搞。
- 自下而上，是为了解决分类的问题，先不要管分类，先记下来再说，不要让分类耽误你捕捉想法；但是，当你积累了一定数量的笔记，就需要结构化，而分类是结构化的基本功。没有分类的话，大量散乱的笔记无法呈现结构。没有结构，信息只是信息，有结构，信息成为知识。
- 所以，自下而上与自上而下，譬如左手与右手，砍掉哪个手都不行。而现在知识管理圈子，过分强调自下而上，可能会忽视自上而下的作用。也许我们不一定要等到大量的卡片笔记去涌现出什么结构，我们一开始就有自上而下的能力。并不是说一旦自上而下了，就是一成不变了，自下而上的卡片会迭代，自上而下的结构也可以迭代。
当然，最好的做法就是自下而上和自上而下相结合。那么，怎么结合呢？
在我配置 TiddlyWiki 过程中，以卡片笔记的形式记下具体配置，就是自下而上，为这些笔记做分类，就是自上而下。两者怎么结合？就是通过标签来结合。
如果你为一条笔记做分类，因为分类是唯一的，所以难度更大，你要考虑它到底放到哪一类里面，尤其是这条笔记可以归到好几个分类里，就会让你纠结。现在，我们先不要分类，而是为笔记打几个标签，因为标签不是唯一的，你可以为一条笔记打上几个标签，所以打标签比做分类的难度就低多了。
当你有了一些标签后，对标签进行分类。如果你对笔记分类，因为笔记有几百条、几千条，一条条去考虑分类，太烧脑了，而标签只有几十个，你对这几十个标签分类，难度就大大降低了。而且，TiddlyWiki 中可以基于标签生成目录，一条笔记可以有多个标签，一个标签就是目录上的一个分类，所以，一条笔记可以同时存在于多个分类中。
而在 Obsidian 中，你要让一条笔记同时存在于多个分类中，就要在每个分类中都要复制一篇笔记，除了这个操作麻烦之外，后续还有隐患，即你在某个分类下修改了这篇笔记，复制在其他分类里的笔记并不会同步修改，在 TiddlyWiki 中则可以同步修改，因为是基于标签生成目录，而不是基于分类生成目录，不同标签指向的笔记是同一篇。
上面这条领悟，说起来其实挺简单的：
- 自下而上就是先不管分类，先记下来再说；
- 自下而上与自上而下的结合就是为笔记打标签；
- 自上而下就是对标签分类，基于标签生成目录。
比如我想通之后，把几百条 TiddlyWiki 配置相关的笔记，打上若干标签；每个标签都用英文命名，用驼峰命名法；并对标签进行分类，建立了一个标签体系，包括：
---
TiddlyWikiA（基础功能）
- 系统：TiddlyWikiSystem
- 简介：TiddlyWikiIntro
- 语言：TiddlyWikiLanguage
- 主题：TiddlyWikiTheme
- 配色：TiddlyWikiPalette
- 字体：TiddlyWikiFont
- 视图：TiddlyWikiView
- 基础设置：TiddlyWikiBasic
- 外观：TiddlyWikiLook
- 侧边栏：TiddlyWikiSidebar
- 工具栏：TiddlyWikiToolbar
- 编辑：TiddlyWikiEdit
- 链接：TiddlyWikiLink
- 标签：TiddlyWikiTag
- 查找：TiddlyWikiSearch
- 删除：TiddlyWikiDelete
- 任务：TiddlyWikiGTD
- 快捷键：TiddlyWikiHotkey
TiddlyWikiB（高级功能）
- 标记语言：TiddlyWikiMarkup
- 写作：TiddlyWikiWrite
- 画图：TiddlyWikiDraw
- 数学：TiddlyWikiMath
- 导入：TiddlyWikiImport
- 导出：TiddlyWikiExport
- 保存方式：TiddlyWikiSave
- 手机同步：TiddlyWikiPhone
- 网站发布：TiddlyWikiPublish
- 教程：TiddlyWikiGuide
- 用例：TiddlyWikiModel
TiddlyWikiC（所用文件）
- 软件：TiddlyWikiSoftware
- 插件：TiddlyWikiPlugin
- 官方插件：TiddlyWikiPluginOfficial
- 外部插件：TiddlyWikiPluginOutside
- 文件：TiddlyWikiFile
- 代码：TiddlyWikiCode
- 预配置的文本片段：TiddlyWikiSnippet
- 外部工具：TiddlyWikiPartner
其他
- 配置更新日志：TiddlyWikiChangelog
- 待解决的问题：TiddlyWikiTodo
---
当这个标签体系建立起来后，所有的碎片都用一根线串起来，清清楚楚，又简简单单。
耐着心性，把这件事做完后，我才算真正搞明白了 TiddlyWiki。正如和 @pimgeek 讨论时他说的一句话：“与其说 TiddlyWiki 是一款笔记软件，不如说它是一个开发架构”。
- 正因为它是一个架构，所以，你可以基于这个架构低代码开发完全满足你需求、适合你习惯的自定义软件。
- 正因为它是一个架构，所以，Obsidian 与 Logseq 的开发者都从中获得了启发。
- 正因为它是一个架构，所以，它强大而又需要折腾，自由而又需要你付出代价，这个代价就是脑力、时间与耐心。
备注：
这篇帖子的重点是展示自下而上与自上而下相结合的做法，不是让大家都去用 TiddlyWiki，毕竟太折腾了。如果你的笔记量没有几千或上万，那就不用折腾它了。对于大多数人，我的推荐方案还是：
- 手机端记碎片笔记，在 Flomo @flomo浮墨笔记 与 滴答清单 @滴答清单 之间选一款；
- 电脑端整合碎片笔记，在 Obsidian 与 Logseq 之间选一款。
试过了这么多笔记软件，我认为 TiddlyWiki 是最适合记卡片笔记的，或者说是它就是为卡片笔记而生的。当然，这么说并不是在迎合最近几年流行的卡片笔记的理念，因为 TiddlyWiki 诞生时，卡片笔记这个理念还不知在哪个角落呢。
在配置 TiddlyWiki 时，我给自己定了几条配置原则：
- 配置要先关注功能，再关注样式。功能＞样式，高效＞好看。
- 对于笔记软件，最主要的功能就是：写作、剪藏、链接、阅读、查找、同步、分享。
- 奥卡姆剃刀：如果不必要，就不要添加。
- 功能能少则少，只留最必要的功能。
- 最必要的功能包括：高频操作的功能、低频操作但很重要的功能。
- 两个插件实现相同或相似的功能，则只留一个插件。比如：[[GTD：在页面工具栏显示当前日期]] 与 [[GTD：在页面工具栏显示当前时间]]，可以由 [[GTD：在网站副标题显示当前日期与时间]] 替代，后者更简洁。如果日期信息可以由一段文字来显示，就不要由一个按钮来显示。
- 样式能少则少，减少干扰的按钮或信息。
- 不要花哨而无用的设计，所有设计的出发点是有用而非好看。
- 配色该简约则简约，该突出则突出，不要为了一味简约而忽略了突出，让整个页面在写作或阅读时影响效率。
- 所有的功能与样式都要通过页面空间来展现，而页面空间是有限的，所以要利用好有限的页面空间，合理布局。每一块页面空间，哪怕一个按钮，都要留给更高频的操作。比如：左侧边栏留给 [[插件：LeftOpenTab]]，因为查看当前已开启的条目比查看最近、目录、收藏都更高频。
- 页面空间包括：左侧边栏、右侧边栏、侧边栏选项卡、左上角、右上角、网站标题与网站副标题、页面工具栏、查看工具栏、编辑工具栏、编辑器工具栏、故事河、标题栏、副标题栏、标签栏。
- 配置的目的是为了生成一份自定义的 TiddlyWiki 模板，里面所有的设置都满足自己的需求，符合自己的习惯，不知不觉但又自然而然，一切都是刚刚好。这样便于在写一个细分主题或专门用途的 TiddlyWiki 时，可以复制一份模板立马开始写，不用再折腾配置了。
- 通过三份文件记录配置过程：[[TiddlyWikiChangelog]]、[[TiddlyWiki 模板配置步骤]]、[[TiddlyWiki 配置原则]]。
- 全部的配置还要生成一份指南，把各种具体配置都记下来，用卡片笔记的形式记，建立链接，打上标签，基于标签生成目录，标签要建立标签体系（参考 [[TiddlyWiki 自写标签（说明）]]）。
- 对配置的记录文件（以上三份）和配置所用的文件（软件/插件/文件/代码/预配置的文本片段）都要做好备份。
对于每一个设置，都以卡片笔记的形式记录下来。当积累了几百条配置相关的笔记时，如何把它们做结构化？对于这个问题，曾困扰了我一段时间。后来想通了，解决办法就是：自下而上与自上而下相结合。
这个领悟不仅适用于解决这个问题，更可以作为知识管理的一条原则，普遍适用：
- 积累卡片笔记是自下而上的过程，是生产增量，对笔记进行结构化是自上而下的过程，是挖掘存量。
- 没有笔记，也就谈不上管理笔记；所以，自下而上在前，自上而下在后。
- 虽然是“在后”，但是也不能太“后”，也就是说，自上而下去梳理已经积累的笔记，不需要等待非常长的时间再去搞，一边积累就可以一边带着思考，比如 TiddlyWiki 里面标签体系怎么搞。
- 自下而上，是为了解决分类的问题，先不要管分类，先记下来再说，不要让分类耽误你捕捉想法；但是，当你积累了一定数量的笔记，就需要结构化，而分类是结构化的基本功。没有分类的话，大量散乱的笔记无法呈现结构。没有结构，信息只是信息，有结构，信息成为知识。
- 所以，自下而上与自上而下，譬如左手与右手，砍掉哪个手都不行。而现在知识管理圈子，过分强调自下而上，可能会忽视自上而下的作用。也许我们不一定要等到大量的卡片笔记去涌现出什么结构，我们一开始就有自上而下的能力。并不是说一旦自上而下了，就是一成不变了，自下而上的卡片会迭代，自上而下的结构也可以迭代。
当然，最好的做法就是自下而上和自上而下相结合。那么，怎么结合呢？
在我配置 TiddlyWiki 过程中，以卡片笔记的形式记下具体配置，就是自下而上，为这些笔记做分类，就是自上而下。两者怎么结合？就是通过标签来结合。
如果你为一条笔记做分类，因为分类是唯一的，所以难度更大，你要考虑它到底放到哪一类里面，尤其是这条笔记可以归到好几个分类里，就会让你纠结。现在，我们先不要分类，而是为笔记打几个标签，因为标签不是唯一的，你可以为一条笔记打上几个标签，所以打标签比做分类的难度就低多了。
当你有了一些标签后，对标签进行分类。如果你对笔记分类，因为笔记有几百条、几千条，一条条去考虑分类，太烧脑了，而标签只有几十个，你对这几十个标签分类，难度就大大降低了。而且，TiddlyWiki 中可以基于标签生成目录，一条笔记可以有多个标签，一个标签就是目录上的一个分类，所以，一条笔记可以同时存在于多个分类中。
而在 Obsidian 中，你要让一条笔记同时存在于多个分类中，就要在每个分类中都要复制一篇笔记，除了这个操作麻烦之外，后续还有隐患，即你在某个分类下修改了这篇笔记，复制在其他分类里的笔记并不会同步修改，在 TiddlyWiki 中则可以同步修改，因为是基于标签生成目录，而不是基于分类生成目录，不同标签指向的笔记是同一篇。
上面这条领悟，说起来其实挺简单的：
- 自下而上就是先不管分类，先记下来再说；
- 自下而上与自上而下的结合就是为笔记打标签；
- 自上而下就是对标签分类，基于标签生成目录。
比如我想通之后，把几百条 TiddlyWiki 配置相关的笔记，打上若干标签；每个标签都用英文命名，用驼峰命名法；并对标签进行分类，建立了一个标签体系，包括：
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TiddlyWikiA（基础功能）
- 系统：TiddlyWikiSystem
- 简介：TiddlyWikiIntro
- 语言：TiddlyWikiLanguage
- 主题：TiddlyWikiTheme
- 配色：TiddlyWikiPalette
- 字体：TiddlyWikiFont
- 视图：TiddlyWikiView
- 基础设置：TiddlyWikiBasic
- 外观：TiddlyWikiLook
- 侧边栏：TiddlyWikiSidebar
- 工具栏：TiddlyWikiToolbar
- 编辑：TiddlyWikiEdit
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TiddlyWikiB（高级功能）
- 标记语言：TiddlyWikiMarkup
- 写作：TiddlyWikiWrite
- 画图：TiddlyWikiDraw
- 数学：TiddlyWikiMath
- 导入：TiddlyWikiImport
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- 用例：TiddlyWikiModel
TiddlyWikiC（所用文件）
- 软件：TiddlyWikiSoftware
- 插件：TiddlyWikiPlugin
- 官方插件：TiddlyWikiPluginOfficial
- 外部插件：TiddlyWikiPluginOutside
- 文件：TiddlyWikiFile
- 代码：TiddlyWikiCode
- 预配置的文本片段：TiddlyWikiSnippet
- 外部工具：TiddlyWikiPartner
其他
- 配置更新日志：TiddlyWikiChangelog
- 待解决的问题：TiddlyWikiTodo
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当这个标签体系建立起来后，所有的碎片都用一根线串起来，清清楚楚，又简简单单。
耐着心性，把这件事做完后，我才算真正搞明白了 TiddlyWiki。正如和 @pimgeek 讨论时他说的一句话：“与其说 TiddlyWiki 是一款笔记软件，不如说它是一个开发架构”。
- 正因为它是一个架构，所以，你可以基于这个架构低代码开发完全满足你需求、适合你习惯的自定义软件。
- 正因为它是一个架构，所以，Obsidian 与 Logseq 的开发者都从中获得了启发。
- 正因为它是一个架构，所以，它强大而又需要折腾，自由而又需要你付出代价，这个代价就是脑力、时间与耐心。
备注：
这篇帖子的重点是展示自下而上与自上而下相结合的做法，不是让大家都去用 TiddlyWiki，毕竟太折腾了。如果你的笔记量没有几千或上万，那就不用折腾它了。对于大多数人，我的推荐方案还是：
- 手机端记碎片笔记，在 Flomo @flomo浮墨笔记 与 滴答清单 @滴答清单 之间选一款；
- 电脑端整合碎片笔记，在 Obsidian 与 Logseq 之间选一款。
👍2🍾1
#产品经理
最近做项目，遇到了一个问题：为什么大多数调研都不接地气？怎么做出管用的调研？
一说到调研，不少公司都觉得调研没用，因为说的都是废话。
为什么会这样呢？
1、
我看不少调研报告，写的都是：用户以30岁以上男性为主、关于新功能科技感有显著偏好。
这样的废话，的确没用！
你就告诉我需要新功能，
那是啥新功能？
能不能做到、咋做到？
我做调研的目的，是为了指导行为和决策！
但是大多数调研，都只讲了一堆空洞的话、和显而易见的数据。
并不能真正指导行动。
背后的原因，
其实不怪调研者、也不怪咨询公司。
而是提出调研需求的人，自己都没想清楚自己要什么。
只要想清楚需求、能提出准确的要求，
调研公司为了挣钱，也只能照着干。
结果自然也就不接地气了。
2、
在我眼中，一个足够接地气、能直接指导行动的调研，至少要符合下面两个特点：
第一，
关于市场的部分，足够具体、形象。
不能仅仅说：用户对“科技感”有诉求。
至少要明确到：上过大学、在一线城市做办公室工作的男性用户，会有30%很喜欢比如“可弯曲屏幕”这样的功能点，这些功能点药同时符合“看起来明显”，而且“应用了新技术、大多数产品都嗨不具备”这两个特点，并乐意为之多付1000块钱。
第二，
市场之外，还要调研清楚现有的主要竞争对手们是怎么做到的。
需要的资源、人才、组织方式。
有了这两点。
你看完调研报告，基本上该不该做就能心里有数。
如果要做，马上就知道自己可以如何行动起来。
实际操作中，咋做到呢？
就是要向调研团队提出明确要求，并坚持标准，不做到绝不通过。
3、
关于第一点标准——“足够具体的市场调研”。
为了让调研团队理解需求，
我和调研团队一起做了一个练习：
推销一台MacBook。
调研同学本能的说：
“MacBook的色彩显示度更高、文件传输很快速。”
但是，这个描述，并不能让用户理解这两个东西有啥用？
我为什么要买？
于是，我又细化了一下要求。
把Macbook卖给设计师：
“Macbook有更高的色彩显示度，设计时可以做到所见即所得。”
抽象名词太多。
我们用抽象名词替代了用户真实的使用过程、和用户自己的心理感受。
于是，我再细化了一下要求——
假设我们现在面对一个老大爷，老大爷有一个做设计师的孙女，我们要让老大爷买这台MacBook送给孙女。
老大爷是听不懂抽象名词的。
老大爷也不能理解设计师的工作。
最终，调研同学们产出了这么一段描述：
“设计师们的工作压力很大、常常还要被领导批评。被领导批评的一大原因，其实不是设计师们画图的问题、而是电脑的问题，用大多数电脑设计时看起来是浅蓝色，到了领导的手机上可能就会变成更深的蓝，领导看到结果不好，就会批评设计师。而Macbook可以保证你在电脑上、画图时看到的样子，就是领导手机上看到的样子，设计师就不会因此被批评了。”
总结下来，这段话有几个特点：
第一，有具体的用户（设计师）。
第二，有具体的使用场景（画图给领导看）。
第三，有具体的问题（色差）。
第四，有产品的价值（消除色差）。
而且，产品价值的描述，不是用抽象名词“消除色差”。
而是通过原先遇到什么问题？
用产品后会解决到什么样子？
这样前后对比的描述。
第五，所有问题的价值，落到用户的直接好处或感受（不被批评）。
足够具体、足够形象、足够好理解。
如果调研到这个程度，是可以直接指导决策的。
实际调研时，我们的目标就是——
写出上面这段话。
同时，
了解清楚用户的规模、场景的发生频率。
当这么要求完。
我注意到调研同学们的行为马上变了。
他们原先会问用户：
“你买这个产品是因为什么功能？”
现在则会问：
“当你考虑产品时，你遇到了什么问题？为什么会有这个问题？原先你用的其他产品能解决这个问题吗？现在的产品为什么能解决这个问题？这个问题对你为什么重要？”
4、
而关于第二点标准——“知道怎么做到”。
提出标准的方式也很简单：足以支撑“预演”。
什么意思呢？
就是调研要达到的颗粒度，让我完全知道怎么干出同样的结果。
我足以通过调研，预演后续的工作——
假设我是个管理者，很多活儿我没办法自己直接动手干。
我应该买什么？多贵？
我应该招什么人？从哪里招？怎么面试？
怎么考核？怎么管理？
我应该准备多少钱？
做到需要多久？
会遇到哪些问题？
每个月做到什么样才是正常的？
5、
就像大多数工作一样——
结果不好要么来自资源不足、不够努力。
要么来自没想清楚自己要什么。
接地气的调研，其实来自于调研之前对目标的明确。
当你能越具体、准确的描述自己的需求，并坚持标准时，有效的调研才会发生。
做之前，先跳到终点，看一眼目标。
明确目标，再做动作，常常效率最高。
最近做项目，遇到了一个问题：为什么大多数调研都不接地气？怎么做出管用的调研？
一说到调研，不少公司都觉得调研没用，因为说的都是废话。
为什么会这样呢？
1、
我看不少调研报告，写的都是：用户以30岁以上男性为主、关于新功能科技感有显著偏好。
这样的废话，的确没用！
你就告诉我需要新功能，
那是啥新功能？
能不能做到、咋做到？
我做调研的目的，是为了指导行为和决策！
但是大多数调研，都只讲了一堆空洞的话、和显而易见的数据。
并不能真正指导行动。
背后的原因，
其实不怪调研者、也不怪咨询公司。
而是提出调研需求的人，自己都没想清楚自己要什么。
只要想清楚需求、能提出准确的要求，
调研公司为了挣钱，也只能照着干。
结果自然也就不接地气了。
2、
在我眼中，一个足够接地气、能直接指导行动的调研，至少要符合下面两个特点：
第一，
关于市场的部分，足够具体、形象。
不能仅仅说：用户对“科技感”有诉求。
至少要明确到：上过大学、在一线城市做办公室工作的男性用户，会有30%很喜欢比如“可弯曲屏幕”这样的功能点，这些功能点药同时符合“看起来明显”，而且“应用了新技术、大多数产品都嗨不具备”这两个特点，并乐意为之多付1000块钱。
第二，
市场之外，还要调研清楚现有的主要竞争对手们是怎么做到的。
需要的资源、人才、组织方式。
有了这两点。
你看完调研报告，基本上该不该做就能心里有数。
如果要做，马上就知道自己可以如何行动起来。
实际操作中，咋做到呢？
就是要向调研团队提出明确要求，并坚持标准，不做到绝不通过。
3、
关于第一点标准——“足够具体的市场调研”。
为了让调研团队理解需求，
我和调研团队一起做了一个练习：
推销一台MacBook。
调研同学本能的说：
“MacBook的色彩显示度更高、文件传输很快速。”
但是，这个描述，并不能让用户理解这两个东西有啥用？
我为什么要买？
于是，我又细化了一下要求。
把Macbook卖给设计师：
“Macbook有更高的色彩显示度，设计时可以做到所见即所得。”
抽象名词太多。
我们用抽象名词替代了用户真实的使用过程、和用户自己的心理感受。
于是，我再细化了一下要求——
假设我们现在面对一个老大爷，老大爷有一个做设计师的孙女，我们要让老大爷买这台MacBook送给孙女。
老大爷是听不懂抽象名词的。
老大爷也不能理解设计师的工作。
最终，调研同学们产出了这么一段描述：
“设计师们的工作压力很大、常常还要被领导批评。被领导批评的一大原因，其实不是设计师们画图的问题、而是电脑的问题，用大多数电脑设计时看起来是浅蓝色，到了领导的手机上可能就会变成更深的蓝，领导看到结果不好，就会批评设计师。而Macbook可以保证你在电脑上、画图时看到的样子，就是领导手机上看到的样子，设计师就不会因此被批评了。”
总结下来，这段话有几个特点：
第一，有具体的用户（设计师）。
第二，有具体的使用场景（画图给领导看）。
第三，有具体的问题（色差）。
第四，有产品的价值（消除色差）。
而且，产品价值的描述，不是用抽象名词“消除色差”。
而是通过原先遇到什么问题？
用产品后会解决到什么样子？
这样前后对比的描述。
第五，所有问题的价值，落到用户的直接好处或感受（不被批评）。
足够具体、足够形象、足够好理解。
如果调研到这个程度，是可以直接指导决策的。
实际调研时，我们的目标就是——
写出上面这段话。
同时，
了解清楚用户的规模、场景的发生频率。
当这么要求完。
我注意到调研同学们的行为马上变了。
他们原先会问用户：
“你买这个产品是因为什么功能？”
现在则会问：
“当你考虑产品时，你遇到了什么问题？为什么会有这个问题？原先你用的其他产品能解决这个问题吗？现在的产品为什么能解决这个问题？这个问题对你为什么重要？”
4、
而关于第二点标准——“知道怎么做到”。
提出标准的方式也很简单：足以支撑“预演”。
什么意思呢？
就是调研要达到的颗粒度，让我完全知道怎么干出同样的结果。
我足以通过调研，预演后续的工作——
假设我是个管理者，很多活儿我没办法自己直接动手干。
我应该买什么？多贵？
我应该招什么人？从哪里招？怎么面试？
怎么考核？怎么管理？
我应该准备多少钱？
做到需要多久？
会遇到哪些问题？
每个月做到什么样才是正常的？
5、
就像大多数工作一样——
结果不好要么来自资源不足、不够努力。
要么来自没想清楚自己要什么。
接地气的调研，其实来自于调研之前对目标的明确。
当你能越具体、准确的描述自己的需求，并坚持标准时，有效的调研才会发生。
做之前，先跳到终点，看一眼目标。
明确目标，再做动作，常常效率最高。
👍2
因为 ChatGPT，最近我是既兴奋又焦虑。作为一个 20 年码龄的前程序员兼产品经理，很难得又碰到一个比移动互联网更大的变革时代。我与 NLP（AI 中的一个分支， 自然语言处理，也是 ChatGPT 主要依赖的技术之一） 结缘是在 2004 年，那一年我还在上初中，写了一个叫“燊燊中文简繁通”的简繁体转换软件。
这个软件意外得到海内外很多华人的喜爱，有人帮我把它翻译成外文版介绍到外国，有人写文章专门介绍它，甚至有台湾同胞还把它刻成光盘标价 100 新台币售卖……我后来坚持做创新产品也与它有关，因为那种看到用户喜爱的评价时的成就感。
但这段经历让我印象最深的是大陆和港澳台不同的语言表达的转译难题。比如汉字简繁转换不是完全的一对一，“后”字对应的繁体字可能是“后”或者“後”，而“乾”字对应的简体字可能是“乾”或者“干”。又比如一些外国人名，大陆叫“特朗普”，港台叫“川普”，大陆叫“布什”，港台叫“布殊”……还有很多不能简单地一一替换的情形，所以这时候需要翻译程序懂“自然语言处理”。
可惜那时候我还是个初中生，搞不定这个事。后来大学我上了大学，专门去修了人工智能课，去请教老师这个问题。老师告诉我有个东西叫“NLP”。在那时，我也了解了数字生命，了解了高性能计算，了解了各种开源技术，它们的神奇都让我惊叹。但是老师告诉我，AI 在过去几十年都没有怎么大的发展，强人工智能遥遥无期，把它作为事业似乎不是好的选择。
我又碰巧赶上了移动互联网的初期，参与了微信团队创始期的一些工作，一直忙着在“浪潮之巅”冲浪，后来又忙着创业，这方面的念想也就靠边站了。
直到看到 ChatGPT 的出现。我发现短短几年间真的 AI 完成了突破。我们又迎来巨大的新机会（和风险）。
ChatGPT带给我们的，不只是它的“连续对话能力”，更重要的是它背后的 RLHF“人工反馈强化学习”，它对语言的理解和熟悉已经完全超过了常人的理解。所以很多人惊呼 AI 真的有了智能。
我们在看很多科幻电影里面渲染的机器统治地球的情节，有一个大前提，机器人需要先获得人类的喜爱，人类开始把它当伙伴，带它进入千家万户，后来有一天，有一只机器人觉醒了、造反了……
回归现实，我们却经常面对“人工智障”的 Siri 和小 X 音箱，这似乎很难让人愿意把它当做家人。
但是！
想象一个场景，你下班回到家，对着你家中的智能机器人说“好累啊”，它会安慰你，跟它说你不知道做什么菜，它能给你推荐食谱，你遇到难题它会给你想解决方案……这些电影里的情节，在今天不是科幻，只要把家里的“小 X 音箱”背后的程序换成 ChatGPT 就可以实现了。
实际上以它为基础的智能硬件在一年内一定会上市，而且可能会大行其道。
我和朋友半开玩笑说，从今年出生的孩子开始，他们从小见到的 AI 不再是智障，他们从小都会把家里的机器人当作朋友和亲人。那么 20 几年后，当这代人成为社会主流，机器也就统治世界了。
这也可能不是玩笑，那么集美们兄 dei 们，我们人类自嗨的时光，正在倒计时。
我不知道这是真正的未来还是杞人忧天，但一个新事物的未来注定是掌握在了解它的人的手里。希望我们中国也有一帮 懂 AI 、掌握 AI 的“自己人”，确保这个世界的“智能霸权”不会因为意识形态、政治、地理、文化因素而被某个唯一大国掌握。又或者，未来的 AI 之间各为其主，也能互相抗衡，给人类留下一点生存空间。
————
我是行者慎思科技咨询创始人陆树燊，我正和一群AI专家和产品专家一起研究AIGC技术在不同场景中的产品和应用。欢迎找我探讨，聊聊你的需求和创意。 （个人微信：shensinside，公号：行者慎思）
这个软件意外得到海内外很多华人的喜爱，有人帮我把它翻译成外文版介绍到外国，有人写文章专门介绍它，甚至有台湾同胞还把它刻成光盘标价 100 新台币售卖……我后来坚持做创新产品也与它有关，因为那种看到用户喜爱的评价时的成就感。
但这段经历让我印象最深的是大陆和港澳台不同的语言表达的转译难题。比如汉字简繁转换不是完全的一对一，“后”字对应的繁体字可能是“后”或者“後”，而“乾”字对应的简体字可能是“乾”或者“干”。又比如一些外国人名，大陆叫“特朗普”，港台叫“川普”，大陆叫“布什”，港台叫“布殊”……还有很多不能简单地一一替换的情形，所以这时候需要翻译程序懂“自然语言处理”。
可惜那时候我还是个初中生，搞不定这个事。后来大学我上了大学，专门去修了人工智能课，去请教老师这个问题。老师告诉我有个东西叫“NLP”。在那时，我也了解了数字生命，了解了高性能计算，了解了各种开源技术，它们的神奇都让我惊叹。但是老师告诉我，AI 在过去几十年都没有怎么大的发展，强人工智能遥遥无期，把它作为事业似乎不是好的选择。
我又碰巧赶上了移动互联网的初期，参与了微信团队创始期的一些工作，一直忙着在“浪潮之巅”冲浪，后来又忙着创业，这方面的念想也就靠边站了。
直到看到 ChatGPT 的出现。我发现短短几年间真的 AI 完成了突破。我们又迎来巨大的新机会（和风险）。
ChatGPT带给我们的，不只是它的“连续对话能力”，更重要的是它背后的 RLHF“人工反馈强化学习”，它对语言的理解和熟悉已经完全超过了常人的理解。所以很多人惊呼 AI 真的有了智能。
我们在看很多科幻电影里面渲染的机器统治地球的情节，有一个大前提，机器人需要先获得人类的喜爱，人类开始把它当伙伴，带它进入千家万户，后来有一天，有一只机器人觉醒了、造反了……
回归现实，我们却经常面对“人工智障”的 Siri 和小 X 音箱，这似乎很难让人愿意把它当做家人。
但是！
想象一个场景，你下班回到家，对着你家中的智能机器人说“好累啊”，它会安慰你，跟它说你不知道做什么菜，它能给你推荐食谱，你遇到难题它会给你想解决方案……这些电影里的情节，在今天不是科幻，只要把家里的“小 X 音箱”背后的程序换成 ChatGPT 就可以实现了。
实际上以它为基础的智能硬件在一年内一定会上市，而且可能会大行其道。
我和朋友半开玩笑说，从今年出生的孩子开始，他们从小见到的 AI 不再是智障，他们从小都会把家里的机器人当作朋友和亲人。那么 20 几年后，当这代人成为社会主流，机器也就统治世界了。
这也可能不是玩笑，那么集美们兄 dei 们，我们人类自嗨的时光，正在倒计时。
我不知道这是真正的未来还是杞人忧天，但一个新事物的未来注定是掌握在了解它的人的手里。希望我们中国也有一帮 懂 AI 、掌握 AI 的“自己人”，确保这个世界的“智能霸权”不会因为意识形态、政治、地理、文化因素而被某个唯一大国掌握。又或者，未来的 AI 之间各为其主，也能互相抗衡，给人类留下一点生存空间。
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