摘要

如何找到自己的笔记是知识管理中的热点问题，本文列举了一些方法，包括检索、文件夹、标签、编码系统、时间戳、Map of Content、PARA、Daily Note方法，期望能帮助大家构建好自己的笔记系统。

引言

在知识管理领域中，有一个广为讨论、且仍然没有结论的问题：如何找到我们所记录的笔记。
正如我们在日常中要称呼某人，但突然记不起对方的名字，大脑中飞速运转，想要从记忆中提取到关键信息。我们可能从不同维度去检索信息，例如何时认识（小学同学、高中同学、大学同学）、什么单位（xx大学、xx研究所、xx机构）、共同参加过什么活动（一起去旅游、一起做过社团）等等。
笔记系统也会遇到记不起你的笔记记在何处，大脑中有印象我见过这文献、做了笔记，但突然想不起来了。同时，知识管理领域也从不同的纬度提出了不同知识组织和检索的方法。
我目前在使用的方法主要有：全文检索+时间戳+MOC（目录法）。对于其他的方法的概述可能不够准确，如有错误请大家在留言中指出。

文件名和文档内检索

最简单的方法就是使用搜索软件对文件名检索（例如everything）或者对文档内的全文检索（例如FileLocator）。印象笔记的检索系统可以很好完成检索功能。

层级文件夹管理法

层级文件夹管理法是最能让人理解的一种管理。如同在windows系统中，你目前有照片、录音、视频，那就建立3个文件夹分别存储。照片下你还能用分2019年的照片，2020年的照片，2021年的照片等等。如果你有3个课程，就可以直接将3个课程的笔记分别存入3个不同的文件夹中。
但可能出现的问题有：

• 有些软件不支持无限文件夹，例如印象笔记只能有2层文件夹。
• 有些软件不支持同一文件在不同文件夹中，例如印象笔记一条笔记只能隶属于一个文件夹，windows系统的一个文件也只能隶属于一个文件夹中。

标签管理法

因为印象笔记有一些的问题，一些印象笔记的培训师就提倡标签管理。标签具有更强的灵活性，例如你给课程1所拍的照片，可以加上“课程1”和“照片”，文件存放在哪个位置不重要，重要的是描述文件的标签。使用标签的另一个好处是聚合信息，点击“照片”的标签可能就出现课程1、课程2等的照片。
一些文件管理软件例如taglyst、Eagle都支持标签管理。另外在群中，我看到有群友也使用在大纲类软件中使用标签来进行管理，且形成了一套高效的体系。

杜威编码系统

杜威编码系统，或者可能是图书分类法，是指通过数字编码来实现笔记的层次编码。例如：

001 知识管理
001.01 知识管理软件
001.01.01 obsidian
001.01.02 Roam Research
002 时间管理
003 项目管理

需要更多的理论可以阅读“中国图书馆分类法”（https://book.douban.com/subject/4932564 ）

但我个人遇到的问题是：该方法在分大类时是合适的，但在研究生科研中，研究的课题过于前沿、微小 、学科交叉强，无法编码分类来实现知识的构建。

时间戳管理法

时间戳就是赋予文件一个当前的时间作为独一无二的识别码，时间戳可以写在文件名或文件内（之前我有撰文介绍）。时间戳管理可以算是序号管理的一种，此外还有一种是卢曼序号（见之前的文章）。通过检索独一无二的序号，就能定位好文件。

Map of Content(MOC)

MOC虽然是我目前在使用的方法，但我了解的不多。我个人认为，它是对目前一些笔记的概括。附上一个我笔记的案例。

我认为这就是对我笔记系统中的一部分笔记进行切片，主动筛选出一些笔记。

更多的信息可以阅读Nick Milo的Linking Your Thinking文档(https://publish.obsidian.md/lyt-kit/_START+HERE )。该文档中有一个关于MOC的问答

Q: How would you describe Maps of Content?*
A: An MOC is just a note where you collect a bunch of related notes, then you stare at it, and think.

PARA分类法

PARA是指项目-领域-资源-归档（Projects — Areas — Resources — Archives），更多的信息可以见“P.A.R.A. 是什么及在 Notion 中的应用”（https://sspai.com/post/61459 ） 。

Daily note

我对Daily note的思考主要是由Roam Research引起的，之后发现《如何有效整理信息》中就提出了基于每日时间进行笔记的笔记方法了。具体可能如下：

2021-01-09
0800:参加课程1
0900:运动
1000:参加课程2

这类笔记方法推荐使用双链或其他链接的方法，进行笔记之间的聚合，具体可以看一下Roam Research的演示。