张大妈

长文写作选思源笔记还是Logseq?结构、流畅度与AI集成一决高下

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05-23 08:46

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高质量长文,推荐阅读《给人文工作者的 AI 使用指南》。链接:hanyang.wtf/p/ai这文章只有长期使用 AI 和本身有很好写作功底的才写的出来,至于有没有 AI 辅助一点不重要,甚至于我也看不出来。人文工作者如果用好 AI 跟程序员用 AI 一样可以极大的放大自身能力,把很多粗活累活交给 AI 干,自己可以聚焦于更高维度的事情。人文工作者和程序员其实底层还是有很多相通的,都是基于素材输出文本内容,这其实也是 AI 最擅长的。所不同的是程序代码更标准化更容易校验,但是写作标准更依赖人的品味,而比较难的 AI 自动评判。像我这样的程序员出身用 AI 辅助写作,特别擅长“工业化”:分解写作流程,让 AI 从中做好阶段性工作,比如分析提炼素材、写多份大纲、根据素材和大纲去写作、自动化配图、自动发布等等。但局限在于文学水平不足,品味不够,所以质量有限😅如果是文学水平高的,可以借助 AI 写出相当高质量的内容,因为他们能清楚的看出来 AI 写的地方哪有问题,指挥 AI 去改进就好了。就跟专业程序员用 AI 写代码一样,一看 AI 生成的代码就知道“味道”怎么样,怎么调整,最终质量比自己写只高不低。但水平品味不够就难做到。AI 是杠杆,对程序员和人文工作者尤其如此。《给人文工作者的 AI 使用指南》: 网页链接
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AI 化知识管理怎么做?Obsidian x GAP 管理法|AI 做搬运、我做判断
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1. 高质量长文,推荐阅读《给人文工作者的 AI 使用指南》。链接:hanyang.wtf/p/ai这文章只有长期使用 AI 和本身有很好写作功底的才写的出来,至于有没有 AI 辅助一点不重要,甚至于我也看不出来。人文工作者如果用好 AI 跟程序员用 AI 一样可以极大的放大自身能力,把很多粗活累活交给 AI 干,自己可以聚焦于更高维度的事情。人文工作者和程序员其实底层还是有很多相通的,都是基于素材输出文本内容,这其实也是 AI 最擅长的。所不同的是程序代码更标准化更容易校验,但是写作标准更依赖人的品味,而比较难的 AI 自动评判。像我这样的程序员出身用 AI 辅助写作,特别擅长“工业化”:分解写作流程,让 AI 从中做好阶段性工作,比如分析提炼素材、写多份大纲、根据素材和大纲去写作、自动化配图、自动发布等等。但局限在于文学水平不足,品味不够,所以质量有限😅如果是文学水平高的,可以借助 AI 写出相当高质量的内容,因为他们能清楚的看出来 AI 写的地方哪有问题,指挥 AI 去改进就好了。就跟专业程序员用 AI 写代码一样,一看 AI 生成的代码就知道“味道”怎么样,怎么调整,最终质量比自己写只高不低。但水平品味不够就难做到。AI 是杠杆,对程序员和人文工作者尤其如此。《给人文工作者的 AI 使用指南》: 网页链接

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3. 在小红书越来越频繁地刷到不同主题的长文,只是ai的文风实在是太好辨认了。资讯或者科技类的文章用ai写的话,倒是能读下去,但追星这种完全需要体感与共情的主题,一旦读到ai的痕迹,直接返回长按不感兴趣。读人类写的文字,能大概顺下来作者的逻辑,如果是写长文,内容往往会有向深度递进的过程。ai写问就是…太全面了,分析的好像很深刻很全面,用词好像很尖锐。可是大脑读完以后,又自动把这些过于平面的信息丢进回收站了。读ai文字倒是不伤大脑,倒是写作完全靠着ai支撑观点不去思考很伤脑。

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12. 在AI辅助笔记和知识管理领域,Obsidian AI是一个基于本地笔记系统的智能扩展工具,可以在笔记中生成内容、总结和关联信息,同时保证数据完全由用户掌控。项目地址:github.com/obsidianmd/obsidian-releases主要功能1.在本地笔记中生成文本建议、摘要和内容拓展2.支持语义搜索和文档关联,帮助整理知识网络3.完全本地运行,笔记内容不上传云端,保护隐私4.可结合插件系统扩展功能,实现自动化和多样化工作流5.支持Markdown格式,方便与其他文档或系统互通Obsidian AI适合需要在个人知识管理、创作或学习中引入智能辅助的人使用,它在保证本地数据安全的前提下,提高内容整理和生成效率,让笔记不只是存储信息,而能主动提供思路和结构化帮助。

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15. 想让 AI 真正懂你?首要任务是学会“结构化表达”。春节期间,向亲友推荐 AI 时常听到这样的反馈:“乍看很惊艳,实操却不稳定;闲聊尚可,一旦涉及严肃工作就不靠谱。”这种“时好时坏”的症结,往往不在模型能力,而在交互质量。大多数人习惯了随意的自然语言,却忽略了:AI 需要清晰的指令边界。“结构化表达”正是人类思维与大模型(LLM)之间最高效的“通讯协议”。当你把模糊意图转化为结构化的逻辑指令,就跨越了从“闲聊玩具”到“生产力工具”的鸿沟。一、Why:为什么大模型喜欢结构化表达?从大模型的技术原理(Transformer 架构)来看,结构化表达能显著提升模型表现:1)降低“熵”(减少不确定性)大模型本质是基于概率预测下一个 token。人类自然语言往往充满歧义、省略和跳跃。结构化表达(如分点、贴标签、定义框架)能减少上下文歧义,缩小模型的搜索空间,从而更大概率命中你想要的高质量答案。2)引导“注意力机制”(Attention Mechanism)结构化文本(如 Markdown 标题、由于/因此、背景/任务/要求)能让模型更清晰地区分:哪些是核心指令、哪些是背景信息、哪些是限制条件。相当于给模型划重点,防止它在长文本里“迷路”。3)触发“思维链”(Chain of Thought)当你用结构化方式拆解问题(比如:第一步做什么、第二步做什么),你是在向模型“演示解题路径”。这种逻辑引导更容易激活模型推理能力,让输出不只是文字堆砌,而是逻辑推演。二、How:结构化表达如何“放大”AI 的能力?在实际工作中,结构化表达能把 AI 从“闲聊机器人”变成“专业生产力工具”:1)从“模糊需求”到“精准指令”非结构化:“帮我写个周报,这周做了 A 项目和 B 项目。”结果:AI 往往会写出一篇通用的、毫无亮点的流水账。结构化:【角色】你是高级项目经理。【背景】本周推进了 A 项目(处于收尾阶段,无风险)和 B 项目(处于启动阶段,缺人手)。【任务】撰写周报。【框架】1)关键进展;2)风险预警;3)资源需求。【风格】简洁、客观、数据导向。结果:AI 会生成一篇逻辑顺畅、重点突出、基本可用的周报文档。2)突破“上下文限制”当你需要 AI 处理复杂任务(如写长篇报告、分析复杂代码)时,结构化表达能帮助你模块化拆解。你不再一次性把所有东西扔给 AI,而是构建一个“工作流”:先定义大纲(结构化框架)再分模块填充内容(结构化填充)最后统一润色(结构化约束)3)确保输出的“可交付性”如果你要求 AI 结构化输出(例如“请以 Markdown 表格形式输出,包含列 A、列 B、列 C”),生成内容就可以直接复制到 Excel 或 PPT。结构化输入往往带来结构化输出,极大降低后期排版与整理成本。三、What:什么是结构化表达?一个高质量的结构化 Prompt 通常包含四个模块:Role(角色设定):明确 AI 身份(如资深 Python 工程师、麦肯锡咨询顾问)Context(背景信息):提供任务上下文(如目标受众、项目阶段、原始数据)Instruction(核心指令):清晰的动词 + 目标(如分析趋势、用隐喻解释概念)Constraints(约束/输出格式):字数、语气、格式(表格/代码/JSON)另外还有经典的 BROKE 或 ICIO 模型,大家也可以自行学习了解。写在最后结构化表达能力,是 AI 时代最重要的“软技能”。它不是新东西:以前,结构化表达是为了让人听懂(向上汇报、跨部门协作);现在,结构化表达是为了让 AI 听懂(获得更稳定、更可控的产出)。本质上,你思维的清晰度,直接决定了 AI 产出的精确度。

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47. 有没有一种笔记工具,让你越用越“上瘾”? 不是简单记东西,而是帮你把知识“连起来”、用起来、甚至自动进化。 我觉得思源笔记真可以试试👇 📌 双链 + 图谱:让知识自己长出来 不再是孤立的一条条笔记,而是通过双向链接,把内容连接成网。 配合图谱视图,可以直观看到知识结构,特别适合做学习、研究、写作整理。 📌 块式编辑:拆解一切,重组一切 所有内容都可以当作“积木块”自由组合:段落、代码、表格、引用…… 写笔记就像搭积木,结构清晰又灵活,后期复用也超级方便。 📌 资源搜索 + 批量导出:效率直接拉满 可以直接搜索 Word / PDF 里的内容,找资料不用翻文件夹。 而且支持多种格式导出,一键打包整理资料。 📌 本地存储 + 隐私可控:安全感拉满 数据完全掌握在自己手里,本地优先存储。 同时支持多端加密同步。 📌 主题 + 插件 + 闪卡:越用越个性化 主题、插件自由扩展,界面可以完全按喜好定制。 还有闪卡功能,复习记忆直接闭环,学习党真的会爱。 📌 ..... 对我来说,这已经不只是“笔记软件”,而是一个可以不断成长的知识系统。 如果你也在找一款长期使用的笔记工具,或许可以试试思源笔记~

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