graph TD
    A[信息捕获] --> B[知识组织]
    B --> C[信息拆分]
    C --> D[知识连接]
    D --> E[价值创造]
    
    subgraph 核心阶段
    B -->|结构化| C
    C -->|模块化| D
    end

    subgraph 支撑系统
    F[分类体系] --> B
    G[标签系统] --> D
    H[检索机制] --> E
    end

信息收集（捕获）

• 概念：通过高质量 信息源 来收集优质信息
• 工具：
  • 简悦：浏览器插件，阅读模式、稍后读、本地导出
  • RSS：RSSHub Radar + Follow/Inoreader/Tidyread/Readwise
• 我的方案：
  • 简悦 + RSS 方案，实现本地和云端的双向同步，因为本地化，所以可以非常快

知识组织（分类/存储）

• 概念：将知识以一定方式组织起来，关注的知识的管理成本和检索成本，一般而言，管理成本和检索成本成反比
• 方法：
  • PARA笔记组织法
  • 卢曼卡片盒笔记法
• 工具：
  • Obsidian
• 我的方案：
  • 知识组织方案

信息拆分（拆分/提炼）

• 概念：将信息拆分提炼，转化为更小粒度的利于吸收的知识
• 方法：
  • AI
  • 信息拆分技术规范
• 工具：
  • Tidyread：AI 解构 + 提炼，不能做笔记
  • 简悦稍后读：高亮 + 笔记，可以做笔记，体验一般，AI 支持不够好
  • Follow：开源 RSS 阅读器，不能做笔记，目前不支持 AI 解构
• 我的方案：
  • AI + Anki：AI 解构笔记，导入 Anki
  • 信息拆分工作流

知识连接

• 概念：给拆分后的信息建立连接，归档孤立节点
• 工具：Obsidian、Loseq 等双链笔记工具

价值创造

• 概念：信息在使用中创造价值，而信息的引用次数可以一定程度表明信息的价值，即笔记的连接数可以一定程度表明该笔记在个人知识体系中的价值权重。维护优质笔记、清除孤立笔记，是提升知识利用率的不二法门。
• 方法：
• 工具：
  • Obsidian 双向链接、嵌套标签
• 我的方案：
  • 主题分类法：核心属性设计