JimmyLv_吕立青

Feb 17, 2023

卡片盒工具依然选择使用 Roam Research

在工具层面,同类型对比时,唯一的对手只有Logseq,同为Clojure & Clojurescript 开发,“同源”。而且开源,融资额 400w 美元,现金充裕,而且生态很好,之前的Roam Research大V被雇佣专门做 Marketing,最新官网的描述也很棒。Logseq: A privacy-first, open-source knowledge base
Obsidian,作为最先的模仿者,但是选择了 Markdown 文件作为载体,所以受限很多,跟Logseq相比而言,在数据格式上不占优。Logseq 和 Obsidian 都主打 local-frist,私有化数据,就像 Obsidian 的口号:A second brain, for you, forever.
但是对于普通用户来说,并不关心背后的 Markdown 或者是 Datalog 数据库,所以依然需要同步,自选方案当然有,比如 iCloud,但是 Apple 确实拉胯,导致基于文件系统的同步体验着实很差, 并且经常可能出错。
于是乎,Logseq 和 Obsidian 这对难兄难弟都选择推出了自己的 Pro 服务,即自带云同步。Obsidian 更甚,基于 Markdown 的好处在于面向文档,于是 Obsidian Publish 孕育而生,作为内容的托管服务,取代博客,且模仿了 Andy's Working Notes 样式,名为数字花园。只不过,同样价格很贵。
Logseq 本身是开源的,且天然支持 Git,从而程序员群体比较偏爱它。同时,爱折腾的程序员们,自然会更容易找到公开发布的方案,也更愿意为它开发插件。
注意,Obsidian 本身是不开源的,但它的插件生态和开发者文档做得很好。于是,诸多插件如雨后春笋般涌现,产品体验也随之走向了崩坏,原因也很简单,插件不考虑宿主,更不考虑用户。
说完了本地化的两款代表笔记工具之后,基于云的 Roam Research 模仿者,值得一提的就只有两款:RemNote 和 Tana。RemNote 依托于靠谱的科学研究,较为重视 Remember Note 的相关产品设计,比如 Flashcard 等机制,对学生来说价值更高。
当然,继双链的概念大热之后,市场上既有的类似产品也随之跟上,最典型的比如 Workflowy 是我看好的一名选手。多年的功能开发之后,却保持了极简,着实不易。双向链接的引用,取名为 mirror 也比较贴切,跟 Notion 的 synced block 异曲同工之妙,但也仅限于此了。
而 Tana 则是新的搅局者,第二大脑的作者 Tiago Forte 称之为 "the new Roam",而社区更倾向于将其描述为 Notion + Roam Research 的孩子。Tana 的早期起势非常高调,社区大 V 们纷纷高潮,奔走相告,再加上邀请制一码难求,期待值非常高,堪比 Arc 浏览器。
但就如 ChatGPT 所引发的一波高潮之后,微软祭出 New Bing 大杀器,让直接集成 ChatGPT 的 Edge 浏览器大杀四方。Arc 浏览器在功能层面上的创新显得微不足道,AI 加持的新生产力工具,才是未来的革命性创新。
New Bing 弥补了 GPT-3 缺失实时网络搜索结果的缺憾,聚合总结的效果更加震撼。并且,Edge 浏览器中的 New Bing 能够直接与网页的内容直接进行交互,让 ChatGPT 根据用户实时浏览的内容进行智能问答。总所周知,浏览器作为互联网的入口,所浏览的内容不局限于网页,同样可以作用于 PDF、图片等其他内容,因此想象空间更为巨大。
由此,微软所打出的 New Bing 搜索引擎 + New Edge 浏览器,让这两个领域都占据先手优势的谷歌猝不及防,已有的Google 搜索和 Google Chrome,不得不开始跟上脚步和踩准节拍。好玩的是,因为政治因素大于技术因素,Google 内部至少有三个产品在同步赶工,被给予厚望的先发产品 Bard 在发布会演示的时候,就立马栽了跟头。
现在,让我回过头重新选择工具的话,我依然对 Roam Research 寄予厚望。并不是因为我曾经一次性充值了 5 年 believer 的所谓信仰,也不是因为我已经退出微信群运营的 RoamCN 社区,曾经的 roamcult 社区狂热早已退散。
但如同我的实践感受一样,有一种莫名的集体潜意识让我意识到,社区也在慢慢发现 Roam Research 确实做得更好。并且,使用的人也在慢慢回流,不光是因为他们在 Logseq 或 Obsidian 等其他地方碰了壁,也是因为对笔记本身这件事情的理解。
我确信,如果自己不曾坚持使用 Roam Research,我也不会发现在深层级的功能设计和操作细节之下,隐藏的所谓“思维链路”是多么重要,更无法悟得卢曼与卡片盒“沟通”的真谛。才明白,原来 Roam Research 一直在这里,扮演着最好的“沟通对象”角色,哪怕已经有了 ChatGPT 这样更加智能的“沟通对象”。但相比之下,AI 看似智能的直给,恰恰剥夺了思考的乐趣。
直给答案,代表着丝滑,同样也意味着没有摩擦。但由于缺少了必要难度,大脑无法加强存储难度,反而培养了一种遇事不决,先问 AI 的惰性,因为提取难度更高,大脑总是会选择那条最小阻力之路。
「不写,就无法思考。」代表着就是通过写作的方式来刻意制造摩擦,游戏化就是主动克服本来不必要的麻烦,但是麻烦也不能太大,总不能一来就去打终极boss。于是,笔记要选择从写卡片开始,这是给自我反馈的最佳方式,也是滑板鞋在地板上摩擦的乐趣所在,时尚!
除了笔记要卡片化这一共识以外,大家对双向链接本身的迷思陷入最深,自动化双链后,用户会不自觉地吐槽知识图谱未能成型,笔记厂商们则假惺惺地对图谱做做优化。但除了更难看之外,也开始做起了视觉化白板,便是摸到了新的方向,也将其纳为了商业化变现的 Pro 功能,既引得了用户们的欢呼,更赢得了投资者的期待。
对于视觉化白板,开头提到的那对难兄难弟 Obsidian 和 Logseq 分别称之为 Cavans 和 Whiteboard,反过来简称 WC,但顺着读是怎么称呼的,我就不表了。我始终不确定白板的价值,只能将其拆分阶段为“小白板”和“大白板”,前者用于灵感阶段,后者用于梳理知识结构?可能吧,只是不同阶段理应使用不同的工具。
如果真的 All in 了视觉化白板,那肯定不得不提 Heptabase,内测一年多了,功能迭代飞速,每周发版从未间断。但不知为何,为了减少摩擦的白板功能,始终摩擦力巨大让人用不起来,这也变成了共识。是不是白板本身就错了呢?
关键点在于,“大白板”和“小白板”之间,存在一个概念叫做“框架白板”,白板的灵活度本身,汝之蜜糖,彼之砒霜。框架对应思维模型,思维导图如果算一种的话,那么它也算是一种自带框架的“白板”。
所以,在框架和灵活度之间取得平衡的,当属最老牌的第二大脑软件 TheBrain,本身就具备了父子兄三种层级的自由链接,还兼顾了大纲和思维导图的模式。更值得一提的是,使用 TB14 版本的用户,依然念念不忘 TB8 版本的扩展视图,可以称之为弥补白板灵活度的天花板,只要梳理过白板上节点关系时,尝试过拖拽节点,就会意识到它的价值所在。
TheBrain 的大纲视图,区别于 Roam Research 的大纲有一个很重要的点,它的连线,本质上是可活动的。连线可变更,所以灵活性高于子弹节点本身的移动。因此,TheBrain 更适合作为知识结构的持续迭代,在在不断梳理的过程中,断开链接,清理那些大脑自以为是的跳跃式联想。
而另一方面,学海无涯生有涯,我只能关注我所能关注的,TheBrain 在帮助梳理个人目标领域的同时,不断让自己意识到能力的范围,搭建结构的同时也是在塑造知识的边界,积累更有限,但是更有用的知识卡片。
Roam Research 用作卢曼卡片盒,只关心当下的思维链路。
TheBrain 则用作领域驱动的知识结构,更关心自己的目标。

共识:卡片盒依然选择使用Roam Research

摩擦:卡片化与双向链接之间的迷思

挑战:视觉化白板的价值

天花板:TheBrain的灵活性

结论:Roam Research与TheBrain的不同用途

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