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这是「效率火箭」的新博客。

以往的博客在 http://xlrocket.com 以及 微信公众号「效率火箭」。（since 2016）

重新认识世界，重新认识效率，从这里开始。

速度太快了

一切都发生得太快了，自从去年下半年 Notion AI 受邀测试刚出现时，火箭君就预测 AI 将成为笔记应用的「标配」，剩下的只是时间问题。

「AI技术的发展已经可以接近胜任这些基本功能了……要是出个笔记工具不能配备这些基本功能（AI），几乎是不可想象的。」我当时写道

没想到才过了几个月，所谓的「AI助手」就成为了好几个知名笔记应用的「标配」，而且是直接可以上手使用的那种。剩下的还有几家 App 也正在全速跑步进场，生怕被「甩出赛道」。

今天我们就看看「第一时间」接入 AI 的笔记 App，现在有了怎样的「神通」？

由于只选了一些 App，未必周全，欢迎大家最后留言补充。

Notion

火箭君去年速报的 Notion AI 测试版，和实际来看还是有些差异的。当时顺便说了 Evernote 如何完美的错开了 AI 这波趋势，现在想想还是很可惜。

言归正传， Notion 的 AI 在正式版里面，除了可以直接向 AI 提问以外，而且变得更加「套路化」了，专门为用户 提供了几个常见的「套路」。

我们看到除了 常规的 概括/扩写/语法校验/翻译 以外， 还有一些神奇的「创作选项」：

• 写博客帖子
• 头脑风暴
• 写故事
• 写新闻稿
• 写诗（what?）

看来，AI 已经不满足于辅助的目的，AI 希望能够「点拨点拨」人类了。

关于AI 提问「套路化」这点，火箭君非常欣赏， 虽然多数时候，我们自己提问也能达到同样效果，但是架不住一个「懒」字，能少一字就绝不多打一个字。下面要介绍的其它产品，也大都采用了这种方式。

Notion AI 已经 公开可用， 熟悉 Notion 的话， 立刻就能（显著的）看到这些 AI 功能选项。

但是， 这一切不是完全免费的。 目前免费的只有每月 20 次提问。 需要 unlimited access 的话，每月要付 USD10 （当前可能会有抵用优惠折扣）。

注意，这笔钱不是高级会员订阅，只是 AI 服务费。 如果要会员订阅，原来的费用还是要另计的。

Notion AI 的质量也不错，有的人用过后，立刻就去充值了，甚至说感觉人生突然有意义了。 火箭君没有冲动消费 Notion AI，因为下面还有其它几款。

Craft

关于 Craft，火箭君之前有过介绍了， 这里简单描述一下。

Craft 的 AI 中规中矩， 也能创作一些给定题材的文字。 但是， 我觉得菜单布局 不像 Notion 那么清晰。 Craft AI 菜单里面，光翻译成德语/英语/西班牙语/意大利语/韩语 就占了一大堆 ……

不过， Craft 有个不错的特点， 没有把 AI 和会员区分开来收费， 每月 USD5 的Pro 会员就能访问全部功能，包括不限次数的AI。

另外，也许是我错觉，网页版有时会访问不到 AI 的结果， App版的发挥就很稳定。

Taskade

这款App，我以前也有过介绍， 它将 任务清单，笔记，日历，表格，树状图结合在了一起。

现在，Taskade也引入了AI调用。 我们随时可以键入 「/ai」 呼出 AI指令菜单。

Taskade 的计费不太一样， 免费可以每月使用 5000次 AI generations （论字？论词？）， 付费到 Pro 可以提升到 50000次。 虽然，升级到Pro版的费用，要近 CNY100 每月， 不过可以拥有 20个成员协作，貌似更适合一个小团队。

mem.ai

mem.ai 是一款新概念的记录工具。 mem 的逻辑是，我们只管记录， AI来帮助整理或者在合适的时候提醒我们。 关于 Mem 的具体，下次我们看情况另行介绍，这次还是看看它的 AI 助理功能。

讽刺的是， Mem 虽然号称AI加持，但是 AI 助理服务是默认不提供的，另外要付费，升级为 MemX 才行。 升级费用 USD8 每月。

升级以后， 我们可以在编辑文字时，呼出菜单， 向AI提问，或者要求AI创作。

总的来说，像 Mem 这类安排我们快速记录的工具，特别适合收集信息类的提问，而不是那种创作文章类的要求。 当然，这具体也要看各位喜欢怎么使用 Mem 了。

最后

除了上述这些 App 以外，不少国内的生产力应用也已经跃跃欲试，例如：笔记工具 FlowUS （之前有过介绍）也已经开始小范围测试 AI 接入。另一款 工具网站Aski.ai 也推出了 提问/创作式的 AI 网页工具。

相信不远的将来，AI助理将会遍地开花，就像之前的 Notion 模块化潮流一样。 我个人挺期待将来任何设备都能接入 AI 的世界， 当然前提是隐私能有保障的话，没人希望自己的提问被收集和分析吧？（其实，搜索引擎不也一样吗？）

上文提及的 App 官方网站

Niotion

https://www.notion.so/

Craft

https://www.craft.do/

Taskade

https://www.taskade.com/

Mem

https://mem.ai/

FlowUs

https://flowus.cn/

Aski

https://aski.ai/

笔记和日志之间的平衡

这款 App 并不是什么大厂制作， 但的确发掘出了像火箭君这类用户的一些记录需求。具体来说，就是时间线记录的需求。

先说说我的日常风格。 我有一个文件夹， 里面有很多「事件笔记」。所谓「事件笔记」，就是将一个主题的事件按照时间发展的顺序记录下来，更像日志。 比方说：A项目的里程碑记录，办理某些事情的手续经过，甚至是活动和会晤的主要经过。但这种笔记不会面面俱到，只会记录骨架，不记录细节。

这种笔记的好处是将来可以一目了然的看见过去发生的事情。帮助我们回忆「上下文」。但是组织这些事件会很痛苦。例如：

• 我们可以将事件按照主题分门别类的记录。就像我现在：A项目，B项目这样。
• 我们也可以纯粹按时间记录，不区分项目，这就和 Daily Log 一样。
• 或者像之前介绍的 Tana 一样，为每个细碎的记录设立标签，以后可以按标签筛选。（下图为 Tana 的示例）

问题在于，如果输入成本要足够低的话， Daily Log 最好， 但是将来回顾起来很痛苦。Tana 的节点标签虽然可以给出各种视图，但是输入成本很高。

所以一直以来，我都是按主题或项目分类，形成「事件笔记」。好在同时进行的项目也不是很多，逐个查看一下即可。 只是需要混合成「时间线」同时查看各个项目的话，就没有办法了。

今天要介绍的这款 App 属于「小而美」的事件记录和组织工具， 「事件的输入」和「日后整理回顾」做了平衡的兼顾。

这款「小而美」的App叫做「事线」

事线登场

事线 App 目前只有 iOS 版本，获得了 苹果 AppStore 的「周推荐」。可以在移动设备上方便使用，数据信息目前基于 iCloud 同步或者单机离线使用。

首先，App 默认会让我们按照「项目」收纳事件。 多个项目还可以收纳到 「项目分组」里面。 我们可以把项目看成「文件」，「分组」看成一个「文件夹」。

然后，「项目」内部可以记录一条一条的「事件记录」， App 默认会以时间线索将它们串联起来， 看起来就像「日志」一样。

每一个「事件」都有内部结构，但也很简单，我们可以在其中：

• 添加附件
• 编辑详细正文信息
• 添加标签
• 编辑事件的日期和时间

有了标签以后，我们就能按照标签筛选事件信息了。（虽然我不觉得同时会出现那么多需要筛选的事情）

「事线」提供了自定义「视图」的功能。我们原本只能以「项目」为单位查看其中的事件。 自定义「视图」则允许我们将多个项目混合在一起，让我们一起查看和筛选事件。 有点像 Omnifocus 当中的自定义「透视」功能。

换言之，App 其实目前是不支持全局检索的，只有「项目」下或者「视图」下，才能搜索和筛选。 这点恐怕会让部分小伙伴不能接受。我倒是觉得，这样反而可以让用户更有侧重更加清晰的看到事件，而不是面对「一锅乱炖」。

值得一提的是，App的「导出」功能也是让我挺惊喜的， App 可以把整个项目 一键 导出为 Markdown 文件。 导出的样子类似下面这样，对于喜欢本地文件归档或者 Obsidian控来说，真的是完美的搭配。 不过，预设的 导出 Markdown 格式，未必符合所有人习惯，如果需要额外编辑，有的人可能反而觉得麻烦。

我推荐的用法

首先，千万不要把「事线」当作一个全功能的笔记软件，App 轻量的功能根本不足以和主流的笔记并论。 所以不要事无巨细的往里面记录内容。 「标签」也要审慎使用，只采用几个最常用的即可，因为显然 App 也不是一个 标签分类的知识库。甚至「附件」也要考虑轻量使用，尤其是考虑到导出时的方便程度。

这款 针对移动设备优化的 App 我觉得倒更像是一个帮助我们随手记录事情的大致经过或者「里程碑」的工具。有点像「事件记录」版的 Draft App。按这个思路，我觉得后续应该会出现像 Draft 那样的 URL Schema 或 App 接口。

记录的尺度，我觉得应该是恰好让我们能看到整个项目的概貌，而不是细节。除了记录，我们也可以随时在多个项目之间回顾当前的进展。最后，也可以在项目结束时，永久将这些「经过的记录」归档到自己的本地笔记库里面。

最后

这是一款 「小而美」的 App，我相信其背后有不少平日记录的实践总结经验。

我们可以在 iOS 的 App Store 下载「事线」。App 有免费版，也有付费升级版。付费后，可以解锁一些主题颜色或者项目密码等功能，大家按需要选择使用即可。

美中不足的是，App 目前仅局限于iOS，如果还能跨越到桌面设备，甚至苹果以外的平台，那就更好了。 希望作者可以加油。

对照翻译那些事

查看一些外文网页时，我不太喜欢谷歌的全页翻译，就是那种直接将网页所有文字翻译成中文的样子。 这时我们很难看到原文的词汇，而且由于翻译本身的问题有时会造成误解。如果不能方便对照原文的话。 无论从理解还是学习的角度来看， 对用户来说都不太有利。

所以，火箭君一直开「双语对照翻译」，效果就像下面这样。双语对照翻译，不仅是翻译，也让我们可以有侧重的阅读内容；如果想要学习外语的书面用法，「双语对照」也是很理想的方式。

我之前一直在使用「彩云小译」，而且是付费用户。 但我也备了一个免费的「双语翻译」Chrome 插件， 也就是今天要介绍的这款免费的插件。

惭愧的是，由于是「备胎」，我之前一直没有重视这款免费插件，最近拿来仔细一看，发现还是值得推荐给大家的。 尤其是和开发者 Owen 谈过之后，我觉得作者的理念，让有价值的信息更低阻力的传播，本身就很有意义。

这款插件，名为「沉浸式翻译」。

沉浸式翻译插件 登场

我们可以从 Chrome应用商店 免费获取。

按照段落

插件的主要特点在于按照段落，逐段逐段将外文和译文同时呈现给读者，这也是为什么被称为「沉浸式翻译」。而且译文样式可选，除了常规的下划线，高亮等样式，甚至有个样式叫做「模糊」，故意不给看译文，鼠标移上去才能看清， 很有Anki的感觉。

自定义翻译来源

插件支持 10+种常见的翻译服务，包括 DeepL, 谷歌, 腾讯翻译君,火山翻译，彩云小译 等等。 选择余地很大， 不过除了几个免费公开的翻译服务以外，其它可能需要自己向翻译提供商购买用量，并设置账号。

PDF等文件翻译

插件可以对 PDF 等文件进行双语翻译，不过不是逐段翻译，而是 左右对照。

需要注意的是，可能是出于安全考虑，Chrome 插件默认不能访问本地PDF文件。但我基本也是用浏览器打开本地PDF进行阅览的，所以如果需要运用插件进行翻译的话， 要在【管理插件】的【详情】中开启允许访问本地网址。

其它设置和优化

总体上，插件还是在一些细节上挺用心的， 除了刚才说的自定义样式和翻译来源。 我们还可以设置黑白名单，总是翻译或不翻译某些网站。

另外，翻译由于调用了第三方服务，处于节省用量的考虑，插件也不是一次性将所有内容提交，默认只会对可视区域里的内容进行翻译，并且提供了本地翻译缓存，防止重复提交翻译。

最后

插件是免费的，但完成度和质量都很高。火箭君还是赞助了作者一些，Buy Developer a Coffee。 个人希望这类实用又上心的工具可以有更多。

有兴趣的小伙伴，可以直接在 Chrome应用商店 搜索【沉浸式翻译】。

赢家通吃 vs 总有选择

大家可能早就知道，火箭君的一个重要原则是：有选择，本身就是件好事。

Google 搜索引擎从互联网早期走来，逐渐做大，给我们探索互联网信息带来了诸多便利，看到了很多网站选择，这是好事；但到如今，Google 自己却一家独大，成为了一个让很多人「没有选择」的搜索引擎。 换言之，Google 成为了 前互联网时代「赢家通吃」的一个代表。

除了考虑「我们是否过度依赖谷歌」以外，其它的问题也逐渐引起了人们的注意，例如：

• 搜索对隐私的窥测是否过于宽广，会否被利用？
• 搜索结果的广告是否过多，是否合理，尤其是竞品关键字广告？
• 搜索质量开始下降，「内容农场」网站逐渐爬升到结果首页中

可是时至今日，我们除了谷歌还有什么可以选择的搜索引擎吗？ （什么？！你说某度）。甚至，再深入想想，搜索引擎本身，是不是也到了要被替代的阶段。（例如：AI 问答的质量就很高嘛）

如果，大家只是抱怨 Google 颜值过低， 那么问题就简单很多了，只要愉快的打开 Bing 即可， 每日一张 精选壁纸，不带重复的。 至于搜不搜索，都无所谓，光看看图就赏心悦目。

我们今天要介绍的 3款 搜索引擎，想要提供一些比「看图」更深入的搜索改进。虽然侧重点各有不同，但它们似乎都想回归网络搜索的初衷，也就是，给用户更好的搜索体验，给出更多的选择。

Kagi

Kagi 的含义应该是日语中「钥匙」的意思， 我们来看看他们家是不是得到了解决搜索服务各类诟病的钥匙。

毫无疑问的是，这是一款「胆大包天」的搜索引擎，居然是一款向最终用户收费的搜索引擎。

Kagi 的观点是：搜索引擎的免费策略导致了很多问题。

因为 搜索服务其实成本很高，为了让大家免费使用，势必要通过卖广告等其它手段来补贴搜索服务。走得再远一点，或多或少就要根据用户隐私来牟利了。

所以，索性不要遮遮掩掩了， 搜索服务直接向用户收费，同时承诺也不会打广告（Ad-Free），也不会挖掘或出售用户的隐私，这是一个很好的「差异化」策略。

除了传统的搜索功能，Kagi还提供多种搜索样式定制。

Kagi 还在尝试 从特定垂直频道去搜索， 例如图片，新闻，开发，论坛…… 谷歌也有类似功能。 Kagi 将这些频道称为 Lens。

用户甚至可以自定义搜索来源的权重和屏蔽列表。有一点动手能力的用户肯定会狂喜，早就看不惯那个XXX Fake News网站了，索性系统性的进行屏蔽，眼不见为净。

貌似 Kagi 还在进行一个实验室项目，AI 问答。传说中 各大公司，包括微软也在搞， 用 AI 回答干掉搜索引擎。 至少，可以预见 AI 即将成为 搜索服务的标配。

Kagi 产品的背后是 Orion 浏览器团队，一个注重隐私的浏览器。 类似的情况还有：以隐私保护著称的 Brave 浏览器，其实也推出了 Brave 搜索服务。发文前，经小伙伴 Brian 提醒，还有 neeva.com 也是一个类似的付费搜索引擎，也能提供无广告搜索和隐私保护。

回到 Kagi 来看，虽然是付费搜索，Kagi 也提供了免费的体验计划，用户可以免费搜索 50次/月。 付费版本价格为 $10/月，可以无限量搜索。 另外，Kagi 也有 Team Paln， 可以提供 搜索 API 供团队组织使用。

DuckDuck Go

是不是想起了 Duck, Duck, Goose？ 是的，名字就是从这个童谣/游戏（aka 丢手绢）来的。

这是一家老牌的搜索公司了，主打隐私保护。网上冲浪稍有历史的小伙伴都知道这家搜索引擎。 DuckDuckGo 很可能是最早从「隐私保护」角度去挑战 Google Search 的产品。 而且，应该也启发了很多后来者，包括上面所说的 Kagi，Brave ……

但我为什么要将它单独列出？因为，DuckDuck Go 是 免费的。 很多时候，我们一想到有些事情不方便在谷歌上搜索的时候，就会打开DuckDuckGo，甚至很多浏览器也内置了 DuckDuckGo 作为默认搜索选项之一。

不过大家或许好奇，上文刚说过，免费是造成各类搜索问题的根源，怎么DuckDuck 就能免费了呢？ 因为， DuckDuckGo 只承诺 保护我们的隐私，没承诺不给我们打广告呀。 对的，人家有 Ad 和 Affliate， 但是在不牺牲用户隐私的前提下，显然这种广告相对巨头的那些广告来说，也是卖不出什么好价钱的。

DuckDuckGo 官网文字，注意用词「缠着你不放的」，不是说「所有」。

官方 Help 文档就大大方方承认了，其实也挺好。

但这样做的好处也显而易见，用户免费了，DuckDuckG 活下来了， 广告商或多或少也获得了一波筛选过的流量（这是一个在乎隐私的人群）。

DuckDuckGo 整体上很符合 Google 用户的习惯，也有 Chrome 插件，还提供了云端账户同步设置，当然是匿名同步的（不然会违背他们不收集用户信息的理念）。

You.com

以上两个推荐似乎都在 「隐私+广告」 的圈子里面打转，但这未必是每个人都在乎的事情。或许我根本不在乎这些「破事」，我就想要一个 颜值高，功能丰富，酷炫前卫 的搜索引擎。 正如那个谁所说，「为了效率大家愿意渡让一部分权利」。

好吧，如果是这样，You.com 一定是不能错过的新兴搜索引擎。

除了传统的搜索功能，You.com 的雄心是很大的，它要做 All-In-One。 这也是人家为什么能搞到很多融资原因吧。

You.com 提供了包罗万象的搜索频道， 和谷歌的搜索频道以及 Kagi 的 Lens类似，You.com 也提供了针对某一个领域的 聚合搜索。 但是其丰富程度让人惊讶，而且能够以合理的排版向我们一一展现，包括来源渠道一清二楚。

我们可以看到，无论我想从传统媒体那里搜搜意见，还是从社交媒体那里去看看，You.com 都能轻松切换，给出一个明晰的结果视图。

我个人觉得 You.com 很像我早期的那个项目 MrOtter，也是逐一分拆了各种信息的来源渠道，重新进行排列。 可惜 MrOtter 未能继续下去，看似便捷的服务，背后的维护成本是很高的，尤其是网站信息源的更新发现和筛选。

最重要的是， You.com 其实是一个快速积极 拥抱 AI 的搜索引擎。 搜索只是一种提问方式， 我们本质上是想在网上寻找答案，方案或意见。因此 You 提供了 一系列 AI 加持 的服务， 包括 AI问答， AI辅助写作，AI 辅助开发。 其中，我觉得 Youchat 是个可以让大家看看未来 AI问答搜索雏形的功能。

总的来说，我对 You.com 的体验评价还是非常正面的，甚至隐约觉得，这才是谷歌搜索该有的样子。

最后

有趣的是，在挑战 Google 「搜索霸权」 的过程中，我们会发现 微软一直在背后助力，目前很多搜索服务，包括上文提到的某些，都是按协议采用 微软 Bing 的搜索结果进行再加工而成的。毕竟，便捷搜索的背后是巨大的网络基础建设成本， 到底谁有能力重新再造一个谷歌？ 哦，对了，众所周知，微软还投资了 OpenAI（ChatGPT）。 谷歌现在应该坐立不安了，不然就是下一个诺基亚了。

虽然这里我只列了 三个搜索服务，或者说三类服务的典型代表，可实际上，我相信未来还会有更多的「搅局者」。

这些网站也隐约揭示了某些用户偏好的「光谱」。

• 光谱的一侧： 想要完全的隐私，没有广告，那就付钱
• 光谱中间：不想付钱，但要隐私，那就看广告。
• 光谱的另一侧： 给我免费强大的功能，老子不在乎自己那点「破事」

但无论大家喜欢哪种，这又没有标准答案，但我还是那句话，总能有选择，本身就是一件好事。

参考

上文各类搜索的官网地址

• Kagi

https://kagi.com/

• Duckduck Go

https://duckduckgo.com/

• You.com

https://you.com/

额外提到的

• Neeva

https://neeva.com/

• Brave Search

https://search.brave.com/

AI 能教我们做事？

众所周知，AI 技术已经开始走向爆发，注定今年是 AI 应用 井喷的一年。

说实话，我最期待的 不是 AI 画出不知所云的图片，不是陪我聊天说话，也不是带我们查询一些已有的数据。我更希望 AI 能够参与到我们的思考过程中来，从而提升「知识工作者」的生产力。

最近，火箭君看到了一些新颖有趣的 AI 应用，感觉将有潜力可以大大改变我们的工作方式，AI可以帮助我们重新组织信息，提炼观点或者启发新观点，从而节约我们宝贵的时间。上次介绍的 AI 自动生成 PPT大纲就属于「帮助思考」的这个类型。

今天介绍的这款生产力应用，号称可以帮助们决策。这其实有些类似现实中这样一个模式：根据论点找正反面材料（Pros&Cons）。 各位别小看这个模式，其实很多地方都是用到的，而且有人靠它吃饭。比如说：咨询，评测，调研，策划，甚至日常的工作报告和提案， 几乎都会用到这个模式，具体就不展开了，怕砸了人家饭碗。

因此，只要我们参与决策，这个 AI 应用都能多少帮助到我们。说到决策，未必是收购苹果公司这样的大决策，也可以是日常工作中一些小决策，每个人肯定都有机会遇到的。

这款神奇的 App 叫做 Rationale。 我原本想总结时再写的，但是为了不要误导大家，我还是要在这里就提醒，AI 决策有风险，采纳需谨慎。

Rationale 登场

Rationale 是一个Web App，网页登录即可使用，基于 GPT-3 模型。 Rationale 最主要的分析模型就是 Pros&Cons， 当然也有其它模型，比如：咨询业者爱用的 SWOT 模型。

决策分析

我们只要登录到 网站，就会看到一个大大的输入框，在那里，填上我们的模拟的决策，或者我们想要的方案。

然后，我们按下回车就能看到 AI 列出的正反方意见。就像古代帝王养了一群谏客一样。比如下面这个例子，即使我问到「三体」这样「高深」的议题，AI 也能分析得头头是道。

补充上下文

如果我们觉得，单单一句话就让AI分析会有些草率，毕竟 AI 连我们的决策背景知识也不了解。 为了使得决策更有说服力，我们可以在 Rationale 里补充信息，作为「上下文」使用。

Rationale 支持多种场景，多种配置的自定义背景知识。 我们可以按需创建和使用。

其它

目前，除了 Pros&Cons， 应用还支持 SWOT， 和 多选项分析。

SWOT的效果如下，可以列出 S/W/O/T 4个象限，如下图。

另外，Rationale 也支持多语言分析，主流的外语都能使用，这倒是对一些外资公司的人员来说或许有用。

最后

最后，我还是要提醒大家，AI 的前景很宽广，但毕竟目前只是开始， Rationale 的分析，对于专业的人来说，是业余级别的。 但是，如果要求不太苛刻的话，仅仅用它做份日常报告，或者用它启发一下思路，这还是很有用的。

我的感觉是，AI 目前还不会思考，所谓的「辅助决策」只不过快速帮我们把已有的一些套路和论调重新组织了一遍，尽管如此，这已经很好了。在以前，连这些也是无法想象的。 至少，AI 的套路很多，敷衍能力感觉比人类更强，而且成本更低（像算命之类的玄学应用场景大概有天然的加成）。

目前，Raionale 根据用量（按积分）收费， 但有一定的免费积分额度供大家体验，欢迎大家把玩。希望大家最好能利用 AI 把一些低级重复套路的工作从自己的日程中彻底排除出去。

Rationale 官网地址

https://rationale.jina.ai/

写在前面

本文为译文，来自海外的商业观察博客 Every.to， 原文较长，火箭君做了编辑和节选。 原文作者给出了一个很大胆的观点：他认为 AI （LLM/GPT）可能会让我们不再需要自己整理笔记，并预测了笔记类工具的未来。 其中很多见解和火箭君不谋而合，但是对于我们自己是否需要整理笔记，我还是有些不同的观点，也将会附在译文最后。

原文标题：The End of Organizing – How GPT-3 will turn your notes into an *actual* second brain。

原文作者：DAN SHIPPER / 原文链接：https://every.to/superorganizers/the-end-of-organizing （文中插图以及封面，来自原文）

以下正文

有个坏消息，我不太想告诉大家，但我们花在整理笔记上的时间可能都浪费了。 

在不久的将来，我们的笔记将由大型语言模型(LLM)组织起来，比如 GPT-3。

其实，记笔记是与未来的自己建立关系。笔记记录了事实、引用、想法、事件等等，这样它们最终可以用来帮助我们做出更好的决定，创造更有趣的文章，并找到问题的解决方案。 

很长一段时间以来，我们一直试图创建一个组织体系，让笔记和我们维持一种联系。因为我们希望确保未来的我们在正确的时间获得正确的笔记。

我们一度认为：最好的组织方法就是构建： 「标签」、「文件夹层次」和「双向链接」，这样我们就可以在需要的时候拉出我们的笔记。或者至少如果我们知道我们要找什么，我们可以很容易地通过搜索找到他们。

但归根结底，我们构建的笔记整理方案是脆弱的。我们中的不少人一直在忙于构建新体系，放弃旧的体系。我们 创建标记，然后放弃，转而创建链接，但很少使用，我们也许会感到内疚。这时，为了缓解焦虑，我会买一个新的笔记工具（或学习一个新的笔记体系）就像在1月1日注册一个健身房会员，我知道我会放弃它，但毕竟我付了钱，我也相信这次会是个新的开始。（火箭君注：一针见血的评价）

直到 AI 的出现，改变了这个问题，我认为解锁旧笔记价值的一个更好的方法就是使用 AI 在正确的时间以正确的格式将正确的笔记表现出来。当我们有了信息可以支配时，我们就不需要组织信息。

为什么整理笔记这么难

我们越准确地知道一条信息的用途，我们就越容易组织它。 

问题是，很多时候我们写下笔记，恰恰是因为我们不知道它们有什么用。我摘录下书中的一句话，因为我最终可以以1000种不同的方式使用它。我可以用它来帮助自己未来做决定，或者以后写一篇文章，或者在朋友经历困难时鼓舞他们。同样的道理也适用于做一次会议记录，或者关于我们遇到一个新人时的想法。 

这使得为我的笔记找到一个单一的组织系统非常具有挑战性。我将不断地重新组织我的系统，或者在许多不同的地方放置一个注释，或者标记，以确保在不同的上下文中，合适的笔记可以再次弹出。

这种方法通常效果不太好，即使我们在正确的时间碰到了一条旧笔记，我也会面临另一个问题: 「看旧笔记有点像看陈旧的垃圾」。

在会议上匆匆写下的便条，或者在半夜突然想到一个主意时匆匆写下的便条，通常都很难理解，而且需要一段时间来分析。当我阅读一张旧便条时，我必须把它的上下文重新加载到你的脑海中，以及它是否和我手头的任务相关。 

所以，很多人不再回去用旧笔记，认知成本太高，回报也不够。为了让旧笔记有所帮助，它需要一种立即「融入」我们正在处理事情的能力，并呈现给未来的我们，而且这个过程尽可能少的需要我们去手动处理。

这就是 AI 中 LLM（大型语言模型）的用武之地。

人工智能模型如何解决笔记组织问题

像 GPT-3这样的人工智能模型可以通过几种关键的方式来解决组织问题。 

首先，它们可以自动标记和链接笔记在一起，而不需要手工操作。它甚至不需要 LLM ーー现在有一些不那么先进、更便宜的模型可以做到这一点。

其次，它们可以在你写笔记的时候丰富你的笔记，并将它们综合成研究报告，从而在一开始就消除了很多标签和链接的需要。 

第三，他们可以将以前的笔记中的关键信息重新显示为类似于 CoPilot（火箭君注：这是微软推出的 Github 辅助写代码工具）。这使得搜索旧笔记变得没有必要，并且帮助你在每次敲击键盘的时候记下所有你曾经写下的信息。

我们把这些都分解一下。 

自动标记、链接和分类

在最基本的层面上，当前笔记系统所需的标记和链接可以通过 LLM (或另一种更简单的机器学习模型)完成。 

实体识别是廉价和可靠的，足以让模型找到人、地点、公司、书籍和其他在笔记中反复出现的东西。像 Linus Lee这样的研究人员，我之前采访过，正在为他们自己构建这样的版本。他的演示甚至没有使用实体识别，只是字频跟踪，形成反向链接。随着时间的推移，这些技术将变得越来越先进。（下图）

Source: Linus Lee 

除了标记和链接之外，LLM 还可以帮助创建笔记的自动分类，使我们更容易浏览它们。想想苹果的「照片库」的体验有多棒吧。

Source: Me playing around in Figma.

这些分类法甚至可以为新项目动态创建，因此当需求发生变化时，笔记可以被重新组织成新的「视图」，从而帮助我们更有效的发现笔记。

一个简单的例子可能是：一个类似于自动更新我今年读过的每一本书的列表。过去两年我一直在研究这个问题，现在终于到了实现这种自动分类的时候了。 

然而，人工智能模型在组织方面的真正力量不仅仅是分类。 

自动化研究报告

LLM 可以丰富和写你的笔记。他们可以根据你写过的关于某个主题的所有东西综合起来写一份报告（综述型报告），这样你就可以把它整个装进大脑，而不必再回头查看以往的档案。

如果我们确信 AI 可以高质量的完成这类引用，那就不用担心如何标记或链接一本书或一篇文章中的引用了。我们只需要把它归档到自己的笔记档案中，并且相信AI(就像一个研究助理员)会在以后为我找到并引用这些信息。

不过，这里面还有更深层次的含义。我们的笔记反映了我们的生活。考虑使用 LLM 来总结一个关键的关系或者模式。它可以在一个特定的主题上产生我的思维历史，包括一个关键事件的总结和时间线，可以帮助我更好地理解我自己和我周围的世界。

这在今天至少是可能实现的ーー只是需要有人来建造它。 

CoPilot

（火箭君注：CoPilot 是微软推出的 Github 辅助代码编写工具，程序员开个头，后面的代码可以由 AI 自动生成）

前面提到的研究报告是虽然很有价值，但真正终极的需求是：希望在每次触摸键盘的时候，AI 就能「下载」我的整个笔记存档，和我脑子里的概念匹配。想象一下自动完成代码的体验 (比如 GitHub CoPilot) ，CoPilot 使用 GitHub 的代码存档试图填写我们正在写的代码内容。

下面是一些场景例子:

• 当我在一篇文章中提出一个观点时，它可以帮我找来论据和背书的引用。 
• 当我在写下一个决定时，AI 可以暗示我，支持(或否认)的证据。
• 当我在写电子邮件的时候，它可以提取以前的会议记录来帮助我表达观点。（火箭君同感，不然我做会议记录干嘛？）

……

最终，我们的笔记会变成一个亲密的思想伙伴，运用我们写过的所有东西，让我们在打字的时候变得更聪明。

同样，所有这些在今天也都是可能的，只是建造它的问题。

笔记的未来

组织整理笔记将变得没有必要，因为实际上没有人愿意回去看他们的旧笔记。 

我们真正想要的是笔记中蕴含的信息，在正确的时间和地点合成并呈现出来。 

笔记的呈现应该是实时更新，并且令人惊讶的。应该帮助我们以新的方式看待我们以前收集的东西，带回我们早已忘记的事实、人物和事件。AI 应该帮助我们学习和利用以前写下来的任何东西来完成手头的任务。 

在未来，笔记不会被我们组织起来（by us），笔记会为了我们而组织起来（for us）。思考的终极工具是：会思考的工具。

火箭君感想

本文雄心勃勃地为笔记领域指明了方向，我个人认同其中的多数观点。 不过有些地方还是心生疑虑。具体想法我会另外撰文，这里我只简单一提：

首先，我认为 AI 尤其是基于语言模型的AI，并不能承载我们过多的希望。

我的观点和《千脑智能》的作者接近。 通过语言素材训练的 AI 看上去有智能，但是没有阅历和实践经验，它可以和你讨论香蕉，但它从来没有吃过香蕉，它只是模仿人们对香蕉的描述而已。就像大公司的某些实习生，没有任何实践经验，靠拼凑报告取悦上级。 诚然，这件事并非没有价值，但离我们想象的巨大价值差得很远。 所以目前的AI可以取代一个无脑助理的工作，甚至远远超越一个无脑工具人，但 AI 还远非可以自己思考的工具。 目前可以称得上「会思考的工具」，还得是人自己，而且是有思考能力的人，不是那些无脑的办公人员。

另外，无需整理笔记听起来的确很诱人，不过基于刚才所说 AI 没有实践，AI 绝不可能做出一些超越已有记录信息的整理。 AI 可以按时间，按主题，按类型，按描述的所有潜在关系呈现信息，但是它永远无法知道，这个笔记对于这个项目是否重要，对于某企业是否有用，这个客户是否高价值，这里有很多基于笔记以外的判断。 如原文作者所说，这些判断也不是在记录笔记的当时就有的，我们要让 AI 明白这些额外信息，就需要不时喂给它这些额外信息，这个「投喂」过程事实上就是「整理组织笔记」。

因此结合以上两点，一个亲密的会思考的伙伴，不是目前 AI 可以胜任的。 但是，我毫不怀疑，未来的某一天，当 AI 可以更加深入的融入我们的生活时，这些障碍都会消除。 因为 AI 非常擅长学习，比起我们周围的无脑员工强多了， 给它时间，给它机会，一个真正的思考工具也不是幻想。（离天网发射核弹又近了一步）

备注：火箭君的感想都是自己写的，真的不是 ChatGPT 生成的。 ChatGPT 连「红烧螺丝」和「红烧螺丝刀」都分不清（曾经分不清，不代表永远分不清）。

低调稳重的候选者

转眼进入了2023年， 离 Notion 大火也已经过去一年多了。一大波致敬的「类Notion」App 也凉凉得差不多了。其中比较神奇的是，从「大火」到「凉凉」这个过程中，微软的 Loop 竟然一直没有出来，不知道是在憋个大招呢？还是已经被微软砍刀部就地正法了。

今天要介绍的 这款 App 也许大家并不陌生，但火箭君注意到，近几个月来，大家对于这款 App 的关注度开始有所上升，而且不少海内外的作者开始陆续宣称将会从 Notion 转向 到这款 App。

另外，火箭君 比较佩服的是，这款 App 一直踏踏实实，不急不慢的发展，没有急功近利的抄袭，它就是单纯的做好自己，而且陆续坚持做了这些年，时至今日有所爆发，也符合常理，让人感叹。

所以大家也许已经猜得出这款 App 是谁了，这款有资格叫板 Notion 的工具 App，绝不是你来他来之辈， 而是一款保证各位可以心服口服的 「强力候选人」。

这款 App 名叫 Craft， 听过说过的人应该也不少，为什么现在它突然开始引起关注，接下来就让我简单介绍一下原因。

Craft 登场

Craft 是一款 文档笔记类 App， 并不是最新兴的那种，早几年就有了。 和 Notion 一样，它支持 「模块化」文档输入。 而且界面非常讨喜，很适合那些 从 Word/Google Doc 等传统文档工具转换过来的用户。

Craft 刚推出时的一个特色是， 文档可以嵌套，可以在文档里面嵌套另一份子文档， 这个功能在如今的双链成风以后，也不是一个什么特别的地方。 但Craft 的嵌套方式更符合传统 文档/文件夹 结构的使用习惯。

同样的， Craft 也支持云端同步，支持文档共享和多人协同，到这里为止，Craft 似乎也并没有特别出挑的地方。下面才是 Craft 开始逐渐发力的地方。

跨平台支持

Craft 起初只是一个 苹果生态独占的 App，如果我们主力在 macOS 和 iOS 上， Craft 可以带来很棒的无缝同步体验。 现在， Craft 也推出了 Windows 版， 还进入了 Microsoft Store， Windows 用户 这下也能愉快的使用了。

另外， Craft 也有 Web 版， 可以通过网页登录， 在浏览器里编辑自己的文档。 网页端的使用体验也非常顺滑，功能齐全，和客户端体验接近。

唯一遗憾的是，Craft 还没有原生的安卓客户端，不过有了网页端，似乎已经问题不大了。

AI 助手加持

就像上次 Notion 公测 AI助手时，火箭君所说的那样， 将来的笔记 App 不自带 AI 都不好意思出来打招呼。 Craft 在第一时间 甚至比 Notion 更早就搭配上了 「AI助理」。 顺便一说， Obsidian 和 LogSeq 都有 AI 插件，大同小异。

Craft 的 AI 助手， 和 Notion 的类似。 可以提供：

• 归纳小结
• 主题扩写
• 罗列提纲
• 文字翻译

而且，Craft 也直接支持中文的提问和中文的回答，非常方便实用。原生 App 比起网页版似乎可以更流畅的调用AI助理，网页版 AI的反应有时会卡住。

本地和外部空间

让许多人愿意从 Notion 迁移到 Craft 的一个重要原因是， Craft 提供 「本地存储」。 Craft 支持多个工作空间， 默认这些空间都是 存储在云端，由Craft管理， 这点和 Notion 一样。 但是， Craft 也提供 「外部空间」 支持， 我们可以将笔记存放在指定的本地路径下，或者 iCloud Drive 等第三方共享同步目录下。 将笔记放入「外部空间」后，就可以由用户自己管理文件，这样做的代价就是也不能进行多人协同操作了。

所幸的是，一旦可以「外部空间」保存，我们无论是离线访问笔记还是自己备份笔记，都成为了可能。 数据的所有权转到了用户自己手上。这也是许多云端笔记没有魄力做出的一个选择，一般的云端笔记很难主动放下绑架用户数据的权力。

最后

看到 Craft 一路走来， 让人很是欣喜。Craft提供了 免费个人 加 付费会员的 收费制度。 一般来说，1000个模块 / 1GB 的在线存储 都是免费的。 如果需要更大的存储，需要协同，需要历史版本等等附加功能的话，那就需要付费。 之前说的 AI 助理，则不用额外付费，免费版就能使用。

如果还没有试过 Craft，强烈推荐去试试看， 对于Notion和云文档的用户来说，是一个理想的替代品（而且颜值还很高）。

Craft 官网

https://www.craft.do/

内卷还是超出了想象

我们上次介绍了一款 PPT 和 Notion 合体的高颜值工具， Gamma。 从制作一份格式精美的 PPT 来说， Gamma 提供了出色的「模块化」特性和设计感十足的预设的模板，这让我们的部分工作变得非常简单。

现在，火箭君发现自己还是太天真了， 这类在线「表达呈现」的工具已经「卷」到了超出想象的地步。 单单引入 类似 Notion 的「模块化」已经不算什么了，还要把市面上最流行的 AIGC（类似 最近大火的 ChatGPT），Loom 视频解说 一起加进来， 要在更高维度上实现 All-In-One 的整合。

今天要介绍的这款工具，只要我输入“介绍一下猎鹰运载火箭”，就能自动生成出 8 页 带图带文的在线 PPT。

Tome 登场

Tome 是一个新兴的Web应用， 粗一看像是一个普通的在线 PPT 制作工具，但是用下来会发现有很大不同，从效率角度来说，Tome 的确大幅缩短了我们制作内容的时间，也丰富了我们表达的手段。

模块化

Tome 的每一页 PPT， 都可以看做是一页聚合信息的文档，可以嵌入多种资源。 除了常规的 图片文字视频以外，还能嵌入特定网页应用的片段，例如： AirTable，Twitter，Miro，Figma……

这些内容可以按照「多列」或者「顺序」的形式自由排布，也不用局限于一个屏幕大小，可以上下滚动，就像一页 Notion 笔记

人工智能

这就是开场说的， 只要给出一段特定的描述（中英文皆可），Tome 就能生成出一套PPT，也能针对性的给出单张 PPT。我们只要在 AI 框内填上自己的描述即可。

甚至，我们可以使用内嵌的 Dall-E 模块，生成给定主题的插画。例如：下面是 AI 描绘的「火箭」插图候选项。

视频解说

Loom 以来各种协同工具都把 视频解说 作为一种标准功能。作为一种面向未来的表达沟通观点的工具， Tome 自然不会落下。

在获取录音和录像权限后，Tome 可以在每页边上附加视频讲解，当其它用户浏览这页内容时，点击播放，就能看到作者的解说了。 虽然解说的修饰功能没有 Loom 那么多，但如果只是对着当页内容讲解而言，基本足够了。

内置主题和模板

Tome 内置了几套视觉主题，包括一系列 底色，字体，标题大小的组合，都是比较基本的设定， 和以前的 Gamma 的视觉效果比较起来，还有差距。

Tome 也准备了一些应用模板，举例的场景相对有意思不少，考虑到可以通过AI生成，场景组合会生动很多。 包括，Intro，Review，Guide，Mood board，Job Postings 等等。 个人觉得还是挺实用的。

最后

虽说， Tome AI 提供的创意完全不能代替人类。 生成的内容看上去像回事，但不能细看，细看就觉得 AI 在敷衍我。但是，AI给个框架或启发我还是绰绰有余的， 我们只要在一个大纲上略作修改即可。

同样，Tome 在视觉上也不如 Gamma 之类的工具让人惊艳，但做一个看上去不错的 PPT 也已经足够了， 至少节约了我很多时间。同样，视频解说也是比较简单的那种，不像 Loom 那么复杂，但也够用了。

总的来说， Tome 还是比较符合我对生产力的预期。 多快好省，我们对操作熟悉以后， 就可以快速产生出大量的在线PPT并且通过网页分享给其他人浏览。 某种程度上，这已经大幅改善了人们远程异步沟通的质量。

Tome 目前免费可注册使用，还在 Beta 测试阶段，以下是官网，欢迎体验。

Tome官网

https://beta.tome.app/