何谓渐进式总结（少楠翻译版）

By 少楠 | | 18399 words | 37 minutes

注：原链接是少楠的产品沉思录 https://www.pmthinking.com/3a8c5d77b5be42c58719d174bfbfa935
我只是比较受不了 notion 搭建的博客，搬运到自己的博客访问更方便。

前言

这个版本是我根据个人理解并翻译的版本，原文来自 fortelabs.co ，作者是 Tiago Forte

之所以有这么个版本是因为，尽信书不如无书，所以我试着把每一个章节用自己的理解转义过，而非坚持纯粹翻译的信达雅。这里面包含着自己的理解和需求，如果想阅读原文，在每一章的末尾可以看到英文版。

我们都有一种经历，当你打开五年前的收藏夹（或者任何收藏文章的地方），感觉像是打开了一个尘封已久的仓库，各种内容混杂在一起，让你不知道从哪里下手，只能拍拍尘土关上大门。

如果这样，当年付出的努力，全部白费了。所以渐进式总结这个系列，在我来看远比 P.A.R.A. 的 Notion 实践 更有价值。因为他是一种思维方式的改变，即我们如何让今天自己消费信息的过程，转化为可以为未来的自己所使用的知识库。

前三章更实操，讲述了作者 Tiago Forte 的实践场景，核心观点就是「我们究竟是学错了知识，还是没有找到合适的时间应用而已？」。而第二章的比喻也非常美妙，你的知识库是丛林（需要不断地深入挖掘）还是山峰（一下就能找到关键的山顶）

后三章更理论，但我认为这些理念更加重要，因为对于今天来说我们不缺具体的工具和实践方法，而是缺少对一件事情的理解和坚持，选几条我很喜欢的原则摘录：

  • 信息价值天然不平等，你不需要平等的对待所有信息
  • 与信息的互动（比如我这样的翻译）远比纯粹的消费重要
  • 适当的压缩信息（这个系列便是如此）能更利于我们记忆
  • 重视问题，轻视答案

希望对你有所帮助，那么开始你的「增援未来」之旅吧

渐进式总结（一）：何谓渐进式总结

我们学错了知识？还是没有找到合适的时间应用而已？

现代化的工具让我们可以轻松地从各种来源 "捕捉 "信息。

我们知道如何拍一张照片，写下一些笔记，录一段视频，或者扫描一份文档。

将这些内容从原子世界传入数字世界是一件很简单的事情。

而要把已经数字的内容从一个APP中获取到另一个APP中，就更容易了。

困难的不是将信息从一个地方传输到另一个地方

而是「跨时距传递 」（What is difficult is not transferring content from place to place, but transferring it through time.）

比如，你读了一本书，花了好几个小时的来理解书中的观点。

当你读完这本书时，你以为获得了宝贵的知识。

接下来你可能会尝试应用书中推荐的一些方式方法，

却发现事情并不像你想象的那样简单。

你可能会尝试改变你的饮食、运动、沟通或工作方式，相信习惯的力量。

但随后，生活中的日常需求又汹涌而来，让你忘记了当初这样做的动机是什么，一切又回到原点。

在这一点上，不同的人有不同的选择。

有些人放弃了，认为所有的 "自助 "书籍都是在浪费时间。

另一些人则认为这只是一个记忆力问题，并投身于各种花哨的记忆技巧。

而更多人则成为了食知动物（infovores），强行给自己灌输无穷无尽的书籍、文章和课程，希望有东西能坚持下来。

一个不一样的观点：你看得东西没错，你只是没找对合适的时间。

  • 你现在研究时间管理技巧，但这些技巧只有在两年后成为管理者时才有用。
  • 你研究如何营销视频，但这些知识只有在9个月后，当你自己开始营销自己的视频时才能派上用场。
  • 你和一个潜在客户谈论他的目标和挑战，但只有明年他竞标大合同的时候，你的这些信息才有价值。

知识的挑战不在于获取知识。

在今天，你几乎可以在随时获得几乎任何知识。

真正的挑战在于知道什么知识有价值，

并且建立一个系统，将其中的部分知识跨时距传递

将现在学习到的知识存储，转移给未来。

这样才能在未来需要的时候，方便的调用。

并且到时候需要应用时，你不用担心还得背诵、整合、理解。

你只需要应用，然后很多理解的差距自然而然的就能显示出来。

并且当你真正解决实际问题的时候，这些知识已经从公共知识变成了你的「暗知识」（即经验性知识），而经验性知识将会永远带在你身上。

这就是 "第二大脑 "的工作 —— 一个存储了你所学到的所有知识、收集到的资源的外挂知识库。它是一个存储和检索系统，将知识拆解为一个又一个知识块，可以被转发到不同的时间点，以便复盘、利用或删除。

  • P.A.R.A 系统的小介绍，知道的同学可以略过。

    在 The PARA Method: A Universal System for Organizing Digital Information

    P.A.R.A.的四个顶级类别 —— 项目、领域、资源和归档 —— 其实是为了促进知识在时间维度上的跃迁。

    • 通过将笔记放在项目文件夹中，你基本上是将其安排在单个项目的短时范围内进行复盘。
    • 每当你评估该领域的工作或生活时，该领域文件夹中的笔记就会被频繁地查看。
    • 如果你决定就该主题采取行动，资源文件夹中的笔记可供复盘。
    • 档案夹中的笔记被保存在「冷库」中，如果有需要，可随时查阅，但不安排在任何特定时间查阅

    注意，我们只是重新创建了备忘录文件，并没有严格的时间范围（每天、每周、每月、每年），更没有以突发事件的方式来安排—— 如果 X 发生了，Y 什么时候到了，我想做 Z，等等。

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    进行时间上面的规划会给我的研究和计划带来许多好处，唯一的问题就是会把我们的思维困在僵化的套路中。换个角度来看，我们应该有能力将我们积累的笔记作为某种燃料，可以在需要的时候进行快速的燃烧达到我们想要抵达的地方。但是什么时候加速，以及往哪个方向加速，还是留给我们未来的自己 —— 因为我们的年龄更大，更有智慧。

    P.A.R.A.回答了这些 "知识包 "是如何组织起来的：在离散的笔记中，根据可操作性分为4个类别，并使用RandomNote重新浮现。

    但现在我们转向一个更根本的问题：这些数据包是如何形成的？一旦我们捕捉到了一些东西，我们该如何结构化笔记，使其容易被发现，并在未来亦可以使用？我们如何确保我们今天保存的东西能够为未来的项目增加价值，即使我们无法预测甚至无法想象这些项目可能是什么？

    这就是渐进式总结的工作。

笔记优先知识管理办法（Note-first knowledge management ）

关于如何组织一个笔记系统，有两个主要流派。

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标签优先

笔记、笔记本和文件夹（Stack）不应该有明确的层级划分。

笔记被认为是一个不断变化的、虚拟的、相互关联的的思维矩阵。由于许多标签可以应用到一个笔记上，所以有多种途径可以发现任何一个笔记。将笔记放入文件夹或者笔记本会造成流动的缺失。

虽然标签有其用处，但我不认为它们作为一个主要的组织系统能起作用。根据我的经验，依靠标签的方式太过脆弱，需要过多的维护，将注意力过于统一地分散在所有的笔记上，不管它们是否真正有价值。虚拟矩阵听起来很酷，很有未来感，但我们的大脑并不是为了很好地处理这种抽象的概念而生的 —— 我们的理解是把一件事放在一个地方，直观地、自动地放在一个地方。

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笔记本优先

这基本上是将我们在物理世界中组织事物的方式应用到数字世界中去。

在我看来，笔记本优先的方法优于标签优先，主要是因为它不受制于人。它不会试图自动化，也不会侵占人们建立联系和看到模式的深层直观行为。P.A.R.A.本身就是一个笔记本优先的系统。

但如果我们止步于此，对于一个以创意产出为基础的个体来说，它仍远远不够。正如标签爱好者们指出的那样，笔记本和文件夹实际上抑制了创意生活方式的核心 —— 偶然性和随机性。

笔记优先的方法

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我建议我们把个人笔记的设计作为主要因素，而不是标签或笔记本。这样做有很多优点：

  • 它与其他任何组织系统都能很好地配合，而不依赖它们（包括但不仅限于标签和笔记本，如果你想用的话)
  • 它使你在笔记上做的所有工作都有了额外的附加值，因为你花了近100％的时间直接与内容本身互动。
  • 它可以更容易保持原样的迁移到其他地方，因为与总体结构相比，笔记内容更容易被保存。
  • 它培养的技能（比如简明扼要的沟通、找到想法的核心、视觉思维等）具有内在的价值，并且可以应用在其他不同的地方。
  • 它让你的笔记对他人而言更加清晰易懂且有帮助（而不像你的内部笔记本结构，只有你自己看得懂），从而促进协作和分享。

设计易被找到的笔记（Designing discoverable notes）

想想一下，你的笔记就像独立的原子一样

每个原子都有自己独特的属性，但随时可以组合成元素、分子和化合物，而这些元素、分子和化合物的威力要大得多。

笔记优先的知识管理方法意味着我们必须思考如何设计。

确切地说，你是在为一个苛刻的客户 —— 未来的你，设计一个产品。

未来的你不一定相信过去的你投入到笔记中的一切都有价值

未来的你也许是不耐烦和持怀疑态度的，

要证明那些花在复盘笔记上的时间是有价值的

你必须向他们 "推销 "复盘笔记的想法：

吸引注意力，激发兴趣，建立可信度，激发欲望，马上采取行动。

让我们回到原点：每一个设计的核心，都在努力平衡优先级。当你既想要A，又想要B时，你就必须在两者之间做出权衡。

  • 你希望车辆能保护乘客，但你不能只在车上加一层又一层的钛合金装甲。你必须在安全与重量和成本之间做出权衡。
  • 你想让手机电池容量更大，但你不能只给它加一块10磅重的电池。你必须在电池寿命与体积和实用性之间做出权衡。

就笔记而言，我认为我们正在努力权衡的两个优先事项是笔记的可发现性和可理解性。

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要使笔记容易被找到，就必须精简，易于消化。

我们使用压缩来实现这个目标：创建高度浓缩的摘要，去掉没有价值的部分。

但我们也想让我们的笔记更容易理解。这涉及到所有的上下文语境：比如细节、例子和引用的来源，以确保没有东西被漏掉。

这是一个艰难的权衡，因为你不能在压缩一些东西的同时还保留所有的上下文内容。

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总结一篇文章的时候，你可能需要丢弃它的大部分观点。

如果不剪掉大部分的镜头，你就不可能制作一个视频的精彩集锦。

你不可能在一个18分钟的 TED 演讲中包含进你所有的想法。

在决定保留什么的时候，你不可避免地要做出舍弃什么的决定。

压缩 vs 语境（Compression vs. context ）

在压缩和语境之间有着天然的张力。

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要交流任何东西，你必须压缩它，就像用一句明智的谚语来概述丰富的生活经验一样。

但是在这样做的时候，你会失去很多让其有价值的上下文的语境。

在过去的几年中，软件流程思维最明显的变化可能就是「敏捷」这个词的出现。

如果我们把一个笔记压缩得太多，

就会失去上下文语境继而失去所有的意义。

例如，在上图中，它所包含的信息是非常容易被发现的ーー我只需瞥一眼就能明白其中的要点。

如这条笔记，它有很多上下文背景知识，这使得它的可理解性很强。但是，它却完全没有可发现性。可能需要花几个小时和巨大的精力来阅读，并记住足够多的上下文来决定它是否有用。要点和洞见都藏于其中难以被发现。

但是如果不放过任何一个细节和上下文语境

那么这条笔记就失去了本身的可发现性。

在压缩和语境之间做出权衡并不容易。

当未来的你决定是否复习这篇笔记的时候

往往是以秒计时的

因为 "未来的你 "很可能是在寻找一个问题的解决方案，而不是随意阅读，

他们会在有限的时间里迅速做出决定。

看到一堆不明就里的文本，他们不太可能冒险再花时间复盘。

这意味着，过去的你在这个笔记上所做的所有总结都是无用功。

当年没有回报，将来也不会有。

你成功地将信息穿越时空传送而来

但并没有达到能够在旅途中存活下来的状态。

有选择的压缩（Opportunistic compression ）

大多数人在上下文方面做得很好。

我们知道如何对一本书、一场演讲或一堂课做详尽的笔记。

因此渐进式总结的重点在于找到取舍点。

它是一种选择性的压缩方法 —— 核心在于：

"如何让我现在正在消费的东西，更容易被未来的自己发现？"

这很难，因为你不知道未来的你还记得什么，对什么感兴趣，或者是在做什么。

你必须在不知道它的用途的情况下，对笔记进行总结。

这是个通用的总结，比起为一个具体的项目提炼出外延要大得多。

渐进式总结是在总结的 "层" 中工作的。

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第1层： 是渐进式总结的起点，是一切的基石

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第2层： 是第一轮真正意义上的总结，我只把导入的段落中最好的部分加粗。但没有明确的标准。我只是寻找关键词、短语和句子，我觉得它们代表了所讨论的观点的核心或本质。

我一般会稍后才增加这部分内容。这时候我会有两个目的，一个是采集对将来有价值的内容，另一个是聚焦在更有价值的内容上。

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第3层： 用高亮显示，这样我就可以在所有加粗的段落中找出数量较少的高亮段落。这一次，我追求的是 "精华中的精华"，只有在真正有特色或有价值的地方才会加亮。再说一遍，反正我是在已经在复习笔记的时候才加这第三层。

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第4层： 虽然还是在总结，但已经超越了强调别人的话，而是用自己的话来记录。对于一小部分最有感悟的笔记，我把第2层和第3层的内容总结在笔记的最上面，用自己的话重述要点，以非正式的执行摘要的形式，在笔记的最上面。

注意，前面的所有层都保留了上下文的内容，让你可以随意的忽略一些信息，而不用担心会失去它们。总结是有风险的 —— 你可能会在重要的事情上做出错误的决定。但有了多层保存的笔记作为安全网，你可以大胆一些。

最后，对于极少数的资源，即那些让我想让它们立即成为我思考和工作方式的一部分，我就会对它们进行融合。在从1-4层的各个角度进行剖析后，我再加入自己的想法和创意，把它们变成别的东西。

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https://twitter.com/fortelabs/status/798740105460518912?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E798740105460518912&ref_url=https%3A%2F%2Ffortelabs.co%2Fblog%2Fprogressive-summarization-a-practical-technique-for-designing-discoverable-notes%2F

但它不一定是困难或耗费时间的。它甚至可以是某种乐趣! 制作一张草图，设计一张幻灯片，用手机录制一段短视频，在社交媒体上分享，都是与信息深度角力的形式。

渐进式总结（二）：例子和比喻

下面我们就来看看单一来源如何进行层层递进式的总结。

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这是一篇关于后理性主义的文章上的第一层笔记（373 字，阅读约 2min ）

2分钟看起来不多，但考虑到这些笔记可能和手头的任务没有任何关联性，会白花很多注意力。

尤其是当这是密集的、有挑战性的材料。

对于第二层，我把我认为的关键点加粗了。

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现在只有181个字，仅需一分钟就能看懂大意

而且把加粗的段落间隔开来也能让阅读速度更快。

对于图层3，突出文章中最精华的部分。

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只需要把3个部分的60个字读一遍就行，大概10-20秒。

这比完整的、第1层的笔记快了6-12倍（更不用说完整的原创文章了）。

试想一下在同样的时间内，你要花费6-12倍的精力。

同时，将这些见解重新包装成你未来可以轻松找到并使用的形式。

我们来做个实验：在20秒左右的时间里，只扫描这3个高亮的段落。它们是否足够让你了解这篇文章的要点？

答案是， 不能! 这个内容是只是为我服务的，因为我有我自己的背景和经验等，对于没有相关背景的人来说，是很难理解的。这也是说，总结复盘这件事，外部工具可以帮助我们完成一部分事情，但在研究出来人机接口之前，这件事情完全没法外包给别人（或者机器）

顺便说一下，这个例子说明了为什么标签永远都不能满足于长期的开放式研究。

以下是在这段文字的某处找到的单词和术语。你能想象你的标签系统要覆盖这个列表的一部分，你的标签系统会有多复杂吗？

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文字本身就是自己最好的标签系统。 我认为我们应该把重点放在浮出已经在那里找到的关键词上，而不是标签。因为这里有一个问题：即使你用标签找到这个笔记，你仍然需要快速评估它的相关性。

这里是一个3层笔记的例子，来自雅各布 · 摩根所著的《工作的未来》一书：

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这本书很一般，但它确实包含了很多很好的研究成果，可以为我所用

包括在某些情况下，提出反对的论点 —— 这就像在废品厂里逛逛，找一些可以撕下来再利用的废车碎片。

你并不局限于作者的视角或知识，你可以从作者的角度或知识层面开始思考。

将这些最有用的部分突出显示出来，未来我的注意力就会直接被带到这些部分。

他将能够快速扫描突出显示的部分，而不必重新阅读整本书，这样做是在浪费时间。

下面是另一个4层笔记的例子，来自于Eliyahu Goldratt的《The Race》

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这本书对我的思想影响很大，以至于我的第1层笔记几乎成了一本书。

我想抓住每一个引人入胜的例子和细节，所以它重在上下文，代价是可发现性差。

为了提高其可发现性，我在顶部增加了一个摘要（第4层）。通过扫描这个摘要，我可以记住这本书的大意，如果有什么不清楚的地方，我可以很容易地在下面的完整笔记中进行搜索。

这个笔记是我2016年7月看书的时候做的，在7月到12月之间增加了4层总结，2017年1月被纳入我最喜欢的一个帖子，【学习的吞吐量（The Throughput of Learning）】。上面截图中强调的那一句话是我需要的关键突破口，让这个论点成为可能。谁能预料到库存周转的历史会和一篇关于学习和个人成长的文章有关系呢？

最后的一个例子，是第五层笔记。

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我读了《提出问题，获得销售》这本书，发现基于问题的销售技巧很有说服力。我知道仅仅是把书中的内容高亮显示出来并不能让我记忆深刻，所以我决定把书中的重点内容制作成 "小结"。

把这些想法变得形象化，需要我更深入地思考，决定什么是我赞同的，什么是不赞同的，标注那些最直接适用于工作的部分，以及尝试如何更好地表现抽象的概念。

所有这些都帮助我更深入地整合了这些知识，将其作为与之互动的东西，而不仅仅是被动地消费。

本着压缩的精神，让我给大家讲讲底线。

有了渐进式的总结，我们就在总结我们的笔记

不断地总结，把思路提炼成越来越小的层次。

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有了这些层层暴露，我们就可以从高空鸟瞰笔记的山峰，判断这座山峰是否与我们要找的东西有关。

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但我们也保留了所有的层级，所以如果我们看到一个看起来很有前景的山峰，就可以用我们的 "理解的降落伞 "直接潜入其中，往下钻，只要我们需要的深度。

JUNGLES VS. ISLANDS | 丛林 VS. 岛屿

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大多数人的笔记就像一片茂密的丛林。里面有很多有趣的东西，但谁又会知道呢？宝石都是隐蔽的，遮遮掩掩的。根本就没有可及性。

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渐进式总结将丛林变成了一个群岛式的岛屿。它揭示了你的个人信息地貌 —— 你的目标、价值观、兴趣和追求的独特地形。有了清晰的地形图，你就有了引导的能力。朝着你喜欢或舒服的方向前进 —— 你就是飞行员，你能自己决定了。

放下思维的包袱（Mind as staging ground ）

我们有了快速索引知识的方法，并将其压缩成许多知识块

所以整个学习的方法就发生了变化。

迅速忘掉所学的东西，成为了我的目标。

我希望我的思维成为一个空的容器，能让外界的想法短暂的停留，然后驶入第二大脑。

这样我既可以保持清晰地大脑，又能建立起持久的结构。

我不会按照任何时间表，或特定的顺序，或者作为工作流程的一部分来总结笔记

我完全是根据需要来总结它们， 尤其是当我已经在为其他目的复习笔记的时候。

一个特定的笔记可能要到几个月或几年后才会被总结出来

当然更多笔记可能永远不会被总结出来

这很常见，因为你第一大脑的运作方式就是这样 —— 要么使用，要么失去。

不应该试图像捧起沙子一样，不让任何信息从缝隙中流下。

而是应该编织一个网络，当你提起来的时候，能按图索骥的找到你想要的东西

而那些没有和网络连接的东西，忘了就忘了吧。

数字笔记永远不会忘记任何东西 —— 是一个注意力不足的时代的诅咒。我们需要增加 "数字认知 "的遗忘机制。我认为，最好的办法就是建立注意力引导机制。但这需要注意力的引导。渐进式总结，是现在的自我和未来的自我之间的一种微妙联系，在这个联系中，你将现在遇到的任何洞察力跃传给未来的自我，以换取你未来的自我在未来的某个时间点上利用这些洞察力。

但是，跨时空的跃传是有风险的事情。当下的自己不可能承担得起在前期一丝不苟地整理几百个笔记的重任。谁知道这样的付出会不会有回报？我以前也曾被这种投机性的投资烧毁过：在我苦心整理、分类和标注iTunes音乐库中的歌曲多年后，Spotify出现了，我再也没有打开iTunes。

渐进式总结其实是一种在不确定性环境中创造价值的方法。相对来说，你现在做的是具体且相对容易的工作，而不是投机取巧的、困难的工作。你把耗时但无风险的活动（阅读、高亮、总结）尽可能早地准备，而把快速但有风险的活动（执行、决策、交付）尽可能推到未来。这样一来，你就可以随时准备好你所需要的所有弹药，随时准备好了，同时等到战斗前夕再决定攻击哪个目标。

如果你遵循每一次每一个笔记都要利用这个简单的法则来总结，你就会建立起一个巨大的合集，在这个合集中，你不用看一个字，只需看它包含了多少层，就能一目了然地知道一个笔记有多重要。

渐进式总结（三）：指南和原则

这里有四条指南：

  1. 不要在所有的笔记上都应用所有的图层
  2. 以共鸣为标准
  3. 为自己设计一个用的最顺手的系统
  4. 让笔记保持一目了然

1. Don't apply all layers to all notes | 不要在所有的笔记上都应用所有的图层

如题，这也许是我看到的人们采用「渐进式总结」最大的错误

渐进式总结是通用的，因为它可以适用于任何类型的媒体。

但它的应用方式是不通用的。

它的目标绝对不是把每一个笔记都塞进所有的总结层。

这不是一个漏斗，然后到达漏斗底部的笔记越多越好。

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没有所谓 "推荐 "的总结层次。

三层也好五层也罢，更多的总结并不是好的。

相反，你要的是标记出来你对任何给定笔记的关注度，以了解这个笔记究竟价值几何。

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如右图中，极小部分的笔记（在左边的边缘）包含了绝大部分的见解和价值。

剩下的笔记（右边的尾部边缘），包含的价值要少得多。

你仍然希望把它们留在身边以备不时之需，但要把总结的注意力主要集中在高价值的笔记上。

以下是我在笔记中应用了大约多少层的细分。

从下往上开始：

  • 50%左右的信息无任何笔记
  • 25%标粗进入第二层
  • 20%能被高亮
  • 只有 5%才会再次总结
  • 只有 1% 的内容，能进入第五层的融合，因为这需要大量的时间和精力。

让每一个笔记都要进入第5层是太疯狂

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2. USE RESONANCE AS YOUR CRITERIA | 以共鸣为标准

没有明确的标准来决定每一层的内容

不要用系统 2 的理性来制定标准，用系统1，引起共鸣就好

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它似乎非常模糊，容易出错。

但它也利用了你的第一大脑比任何计算机做得更好的少数几件事之一：模式匹配。

共鸣是一种发散性的注意形式，是一种感性的直觉感知，可以同时扫描多种模式。

  • 哪些事情是意料之外，情理之中的？
  • 什么是惊奇的或反直觉的？
  • 与过去的经验相吻合并有助于我们解读过去的经验的东西
  • 什么是感人、感动、或有意义的
  • 帮助我们简化和解释其他更复杂的想法的东西
  • 莫名其妙地让我们心惊肉跳
  • 哪些东西符合我们最深层的目标、价值观、优先事项和问题？
  • 是什么打破或挑战了有意识或无意识的心理模式？
  • 哪些是罕见的、有趣的，而且将来可能有用的东西

你可以用分析系统2一次一个地扫描这些

但那会花去很多时间。

利用我们的直觉，对周围环境中的任何不正常的东西都快速的感知

就可以同时处理这么多非结构化的信息。

不要陷入分析或解释模式，试图找出如何将你所读到的东西归类

相反，你唯一的工作是暴露出文本中已经发现的语义钩子。

而把如何利用它的工作留给未来的你。

3. DESIGN A SYSTEM FOR THE LAZIEST VERSION OF YOURSELF | 为自己设计一个用的最顺手的系统

我经常看到有人因为渐进式总结而兴奋，开始添加 "功能"。

他们开始发明标签系统、标签层次结构、命名规则和进行分类。

他们在学会走路之前就开始尝试着奔跑

在总结层中过度设计每一个注释，为每个注释画图，让每个注释格式更加一致。

这是最大的陷阱

你不是在为最好的自己设计一个系统

一个有动力、轻松、有时间和旺盛精力的人。

你是在为最坏的版本的自己设计一个系统

就像Alan Cooper在他的交互设计书《About Face》中所说的那样。

为最坏的自己设计一个版本的交互模型 —— 疲惫、懒惰、无精打采、焦头烂额的那个人 —— 因为当你需要可靠的工作流时，通常会呈现出这么一个状态。

我发现我最懒惰的自己，只想读自己感兴趣的东西。

我们该如何设计出最坏的自己的笔记方法？正如迪霍克所说的那样。

简单、明确的目的和原则，就会产生复杂而智慧的行为。复杂的条条框框和规章制度产生了简单而愚蠢的行为。

我们要的是简单的目的和原则。正因为如此，渐进式总结除了一些松散的格式化提示和一个总的规则外，其他的都不重要。

把更多的时间花在你感兴趣的事情上

将你的注意力与你感兴趣的事情结合起来，使这个过程变得愉快，从而使这个过程可持续。

4. KEEP YOUR NOTES GLANCEABLE | 让笔记保持一目了然

亮点多了并不好

更多的亮点冲淡了其他所有亮点的可发现性，从而冲淡了价值。

原则是保留笔记的 "可看性"，能在快速浏览的情况下，了解一段文字的大意。

我们生活中最有用的信息来源都有这种品质。

  • 面对一页页的Google结果，你不需要仔细阅读每一个字，只需保持视线不聚焦，随意扫描抓住你的注意力的关键词即可
  • 有了相册，你不需要单独检查每张照片中的每一个元素，你的眼睛就可以轻松地扫描几十张照片，寻找一个人脸、一个地方或一个场合。
  • 环视你所处的房间 —— 你可以不费吹灰之力就能了解所有情况，而不需要对任何一个部分进行重点关注

可见性是至关重要的

因为大脑是为识别场景的要点设计，而非像电脑一样单独分析每一个物体

一旦你给了大脑太多的细节，它就不得不进入分析模式。

一般来说，你对保留的东西越有选择性和挑剔越好。

保留早期的图层的一个重要原因是给你一个安全网，这样你就可以放心大胆地去掉大段的文字。

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RECOGNITION OVER RECALL | 认知大于回忆

上述准则之所以能起作用，是因为我们的认知中有一个深层的原则

我们在认知上要比记忆上要好得多

你可能有过这样的经历：

读了一篇文章，并没有发现什么特别令人惊讶的东西。

你基本上同意作者所说的一切，即使你以前从来没有完全这么想过。

你可以认可他们所写的东西的有效性，因为你 "已经知道了"。

但这决不意味着你可以自己回忆并写下来。

但是，如果你已经知道了，那么这些知识在哪里呢？在你能认识但不能回忆起来的广大空间里。

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大脑根本不是用来记忆的。

你记住了一个电话号码，几分钟后它就消失了。

你的大脑中所有的功能都在不断清除旧的记忆，削弱未使用的连接。

另一方面，你的大脑的识别能力是惊人的：我们可以在一瞬间认出多年不见的老朋友。

只需读几句就能看出我们以前读过的内容。

即使是与过去的经验只有隐约相似的情况，也会引发似曾相识的感觉。

通过依赖识别而不是回忆，我们为创造留下了更大的带宽。

但识别并不是孤立的，它需要某种外部刺激，它需要一个具体的媒介，让我们的感官来推动。

这就是渐进式总结的真正目的

不是要把每一个想法尽无遗地罗列出来

而是要创造一个丰富的触发器、提示和钩子的环境

以引发记忆、联系，甚至是更多的新想法

这个环境就像一张数字画像，只把最精炼的洞察力的精华片段呈现在你面前

帮助你认识到你已经知道的和已经想到的东西

它也是一面镜子，让你从每一个可能的角度看清自己。

ASKING BETTER QUESTIONS | 问出更好地问题

当我们在阅读时，我们通常会同时尝试做很多事情

阅读单词，为单词分配意义，解释句子，理解观点的变化，记住书的整体结构，决定是否同意书中的整体结构，是否将想法与我们现有的心智模型相匹配，思考我们读过的相关事物，等等。

换句话说，我们是在 "一直/已经在读"。

一下子把这么多的思想串联在一起，很累人。

这也是为什么阅读对大多数人来说是如此耗费精力的原因。

我们用渐进式总结法所做的就是把你的思维 "解开"。

我们得到的是那些相对不费力气的思维类型

吸收词句，注意到那些能引起共鸣的地方，突出那些部分

这有助于使阅读变得愉悦

为什么把这些思考的工作留给未来的你是个好主意？

因为你根本不知道一个特定的笔记意味着什么，如何解释它，应该如何归类，或者说它将如何有用。

它的意义是由你用什么视角来审视它的意义决定的。

你可以使用许多有趣的视角，但最好的视角是当前的项目、困惑或问题。

用一个当前的项目作为视角

你可能会发现你对一本书的笔记作为如何结构化论证的模型是最有用的。

用一个不同的问题作为视角

你可能会发现之前几乎没有注意到的一个小点很有价值

而用一个问题作为视角

你可能会发现作者在不知不觉中提供了答案

有一个具体的项目作为视角，会给你带来巨大的动力

让你的思路更清晰，方向更明确，重点更突出

它可以帮助你割舍掉普通的想法，专注于伟大的想法。

与其说是用笔记来回答你现在有的问题

不如把它们包装成未来你无法想象的问题的潜在答案。

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事实是，你的笔记系统不是为了找答案。你可以用Google来找答案。

你的笔记系统的目的是帮助你提出更好的问题，这是电脑无法做到的。

渐进式总结（四）：压缩各类媒体的内容

渐进式总结只适用于文字吗？

我们正在成为一个富媒体的社会

这意味着创意的表达将采用越来越多的形式

但压缩的原则完全不限于文本

它是所有信息的普遍特征

故事要从这篇论文说起

这是近年来跨学科创造力研究中最有影响力的作品之一。

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该论文将好奇心解释为"......希望创造或发现更多有规律的数据，这些数据是新奇的、令人惊讶的......在这个意义上，它允许压缩进步，因为它的规律性还不为人所知。"

你的大脑重视效率

如果它能记住一件事而不是十件事，它会很高兴。

例如，水果好吃是一个信息，这比单独记住每一种水果以及它是否好吃要容易得多。

这对生存有明显的价值：只想记住几个重要信息的大脑会比想记住一堆无关紧要的细节的大脑更胜一筹。

为了奖励我们寻找更简单的数据种类而进化出来的动力叫做「好奇心」。

好奇心往往会引导我们去向未涉足的领域。

  • 你知道日常的交通会有潮汐波动， 但你的大脑让你好奇是否有一个更容易记住的模式。
  • 你知道天空通常是蓝色的，但偶尔例外，大脑想要一个简单的规则来知道会发生什么事
  • 你知道当你谈论你的成就时，人们的反应是负面的，但你的大脑想要一个简单的启发式方法来记住该说什么或不说什么。

好奇心驱使你学习一种模式、一种规则或一种启发式方法

帮助你将该领域的知识压缩成更容易记忆的东西。

它不一定是一个完美的规则，你的大脑正在寻找的是压缩知识的能力的精进。

因此，任何一个新的规则，只要比上一个规则更善于压缩以前积累的经验，就符合条件。

  • 当人们上下班的高峰期，交通会更拥堵
  • 天空因其化学成分而总是蓝色的，但经常会被云层遮挡，或在夜间变暗。
  • 当我谈论我的成就时，人们的反应是负面的，因为他们认为我在吹牛，这意味着我认为我比他们更优秀。

这些都是我们小时候学会的规则或模式

随着年龄的增长和智慧的提高，这些规则或模式得到了逐步完善。

比如复利的概念，它解释了一切

从银行的存在，到为什么某些人比其他人富有得多，再到为什么人们建议提早为退休储蓄。

我的大脑可以放下所有那些试图拼凑的拼图，在它们压缩在记忆中只保留一个概念，复利。

学习曲线越陡峭 —— 从旧规则到新规则的改进越大 —— 你就会觉得越有趣。

回想一下你的思维被彻底打乱的时候。

很可能那条新信息在你对世界的理解中重新绘制了一些相当深刻的东西。

而且那是一种很好的感觉 —— 你的大脑在奖励你，因为你的工作做得很好。

压缩进步是科学和艺术的核心。

科学家们总试图找到一个比已知规律更简单的规律

来解释以前的数据，但他们不能无视旧数据。

他们必须找到一个程序，比之前已知的最佳程序更好地压缩（或解释）之前的所有数据。

更好地压缩进度不仅能帮助你生存，还有可能帮助你预测未来。

当你把自己的生活经验压缩成世界运作的基本原则时

研究表明，我们的大脑会储存一个有代表性的人脸模型

有些人将其称之为智慧

信息压缩进步也是艺术的根本。

为不确定的未来做规划和准备就变得容易多了

然后只看它与这个模型的差异就能感知一张新的脸。

与模型偏差不大的新面孔，比如说对称或比例简单，就更容易被压缩，从而在我们看来更美。

当你放眼望去，发现这个世界到处都是压缩。

沟通是压缩，把复杂的思想包装成整齐的词汇，并用约定俗成的习惯传输给对方。

爱情是压缩，把一系列的经历、记忆、感受、思想融合成一种令人振奋的心境。

而正如我们讨论过的，各种形式的记事都是压缩。让我给大家看一些其他媒介的例子。

PICASSO’S BULL

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压缩最著名、最清晰的例子之一是毕加索的 11 幅《公牛》

他要在一系列逐渐简单的画面中找到野兽的 "本质"。

毕加索曾说过："一幅画曾经是加法的总和。在我这里，一幅画是破坏的总和"。

毕加索在创造的同时也在破坏

在图像5中，他用一条粗壮的白色线条将动物肩部的力量折叠起来

然后在图像6中用一条与肩部平行的同样粗壮的黑色线条进行平衡。

这些线的交点表明公牛的平衡中心。

当毕加索开始理解动物的形体平衡，重量是如何在前部和后部之间分配的

他开始去除不再需要的结构性支撑线。就像一个建筑商在一栋楼房快完工时拆除外部脚手架一样。

毕加索以最后的形象完成了这幅画

将他发现的最基本的元素封装在一个紧绷的、近乎连续的轮廓中。

甚至连头部也被放弃，作为强调角的手段，而生殖器被留在原地，只是为了确认动物的性别。

留给我们的是一幅令人惊叹的简单线描画，但不知为何仍能捕捉到公牛的基本精神。

值得注意的是，他可能无法一步到位 —— 学习曲线太过陡峭。

但对我们来说，最关键的是，每一个阶段还是必要的。

每一步都包含着自己的发现，自己的教训，自己的错误。

如果连毕加索这样的艺术天才都需要一步步的来

我想你可以给自己放个假。

OTHER EXAMPLES

我将从我自己的笔记中，从各种不同类型的媒体中，给你留下一组例子。它们应该可以说明，任何一种媒体都可以逐步总结。

渐进式总结（五）：忘的越快，学的越快

在第五部分，我将向你展示 "渐进式总结 "如何直接促进我们在信息消费中寻求的最终结果：学习。

完美记忆的重担 （THE BURDEN OF PERFECT MEMORY ）

在传统的学校教育中，能从记忆中回想出某件事情，就被当作一个人学过某件事情的最明确证据。这就是学习的反刍模式 —— 在不加入任何自己的解释和创意的情况下，你能够越准确地再现它，你的分数就越高。

忘记的重要性（THE IMPORTANCE OF FORGETTING）

随着世界的变化越来越快，越来越不可预测，对过去的观念和模式的依恋越来越成为一种负担。

与大多数关于 "加速学习 "的书籍和课程相比，它们往往提供两种方法。

#1 增加进入大脑的信息流（INCREASE THE FLOW OF INFORMATION ENTERING THE BRAIN）

这就导致了用2倍速听有声读物、速读、专注于已经高度浓缩的资源、阻断杂念、深层专注和双耳节拍等技巧。

#2 加强对这一信息的记忆和回忆。（IMPROVE MEMORY AND RECALL OF THIS INFORMATION）

这就产生间隔重复、记忆宫殿、记忆法、音乐和韵律、缩写和思维导图等技术。

看起来有效，但是却丧失了重点。

头脑不是一个空的容器，你把信息像灌水一样浇进去就好了。

不是你塞进去多少信息，就能取出来多少。

大脑和文件柜最大的差别是，大脑不仅仅存储，还能采取行动。而行动，才是学习「真正发生的的地方」

问题是：越沉迷于优化存储，留给行动的时间越少。

更多的信息消耗，编排精心的目录，精确地记录，都在挤压执行的时间。

但重要的是行动：应用、实施、实验、对话、沉浸、体验、协作、犯错。

学习不是一种活动，过程或结果，可以让你优化至完美。

它是一种现象，就像意识、注意力或者爱。

你如何强行优化「爱」的能力呢？

其实我们不需要加速或者改善 —— 学习本身就是进化的目的。

无论你工作还是休息，专注还是分心，说话还是倾听

你的大脑都在不断的绘制关系，建立联系

你甚至无法终止这个过程

知道我们的大脑在不断地收集信息，

我们的目标就会从尽可能地记忆

切换到尽可能的遗忘

信息瓶颈 THE INFORMATION BOTTLENECK

在人工智能领域有一个新概念「信息瓶颈（THE INFORMATION BOTTLENECK）」

研究人员试图回答的基本问题是

你如何决定哪些是给定信息的最相关特征？

当你听到别人讲一句话时，你怎么能在忽略他们的口音、呼吸声、背景噪音，甚至是你没听清的单词的情况下，还能接收到信息的要点？

这是人工智能研究的一个基本问题，因为计算机会倾向于对所有这些输入给予同等的权重，从而最终彻底混乱。

事实证明，在人类接收带宽极窄的情况下

我们依旧能从中找到重要的线索

其核心在于我们的大脑会尽可能的丢掉嘈杂的数据，减少需要跟踪和处理的数据量

简而言之，大脑比计算机「能更快的忘记」尽可能多的信息

这样才能让我们专注于核心

如果让一个算法识别哪些图片有狗狗

会有两个阶段

初期处于「拟合」阶段，尽可能多的记住各种类型的狗狗（确保数据纯净）

然后进入「压缩」阶段，从中找到狗狗最关键的特征

这样的算法才能足够通用

记住的细节越多，越会造成部署时候的困扰

我们日常在信息流中学习也是如此

除了严格限制信息源

还应该在大量消费信息后，尽快忘记无关细节。

别担心，我们会失去细节，但这也不是大脑擅长的

大脑最擅长的是创造

在混沌中寻找秩序，在噪声中看到信号。

忘记多少合适呢？这里有篇论文

结论是，大概随机忘记 90% 为宜

所以忘记一些东西，反而能增加剩下信息的价值

所以渐进式总结，不是让你记得更多

而是让你尽可能忘记的更多

让你的思维释放出来更多空间给创造力和想象力

但又提供了一种安全网

这样你在概念之间游走的时候，如果迷失了方向

有一个可以回溯的兜底策略

最大限度地降低认知负荷（MINIMIZING COGNITIVE LOAD）

认知负荷理论（Cognitive load theory，CLT）

由约翰-斯韦勒（John Sweller）在20世纪80年代末研究儿童问题解决和学习时提出

任务越复杂、越困难，对学习者的 "认知负荷 "就越高

完成任务所需的认知心理努力也越大。

他认为 教材的设计可以大大减轻 学习者的认知负荷，促进了教学设计的巨大进步。

CLT提出在学习方面有三种认知负荷

  • Inherent 固有负荷： 比如 2+2 或者解微积分方程
  • Extraneous 外在负荷： 教学材料的设计和呈现方式（教具教材）
  • Germane 内在负荷： 为建立永久的知识储备(如笔记、大纲、图表、类别或列表)所投入的努力

受CLT的启发，教学设计侧重于两个目标。

  • 通过将信息分解成可以单独学习的小部分，然后再重新组合成更大的整体，从而减少固有负荷。
  • 将外在负荷转为内在负荷，即把学习者的注意力集中在构建永久的知识储备上。

这样减少了在阅读主题时候的内在难度

避免了完全理解的必要性，把每个段落当做小的，自成一体的单元

唯一的目标就是把每一块的关键节点找到

然后串联成为一个整体

还可以将无关的负荷转化为相关的负荷

通过和现有知识的连接（不是在软件里，而是在大脑里）

这些新知识将会保留下来，以供日后复习

减少认知负荷不仅是让学习变得「简单」

而是让学习变得更容易时，学习本身会变得「更快、更好、更深、更强」

用召回来抑制记忆 RECALL AS INHIBITION

为什么最大限度地减少认知负荷

对让学习更深入、更牢固如此重要？

因为当你试图记住太多东西时

新的输入会受到影响

记忆使用的带宽越多

用于分析、理解、质疑、思考的带宽就越少

像 64G 内存的电脑拖了一块机械硬盘一样

即使存储的再多，取不出来也是白搭

这里有篇博文解释了什么是「主动抑制记忆形成」

将我们的思维卸载到外部工具

可以有效的降低大脑遇到新信息时候的负荷

当你刚开始这么做时

卸载思维会让你记住尽可能少的东西

比如划根线或者高亮一下

你暂时不会记忆那么多，因为这些都交给了工具

你可以空出来脑子继续看下面的段落

而不用担心回溯的时候找不到

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你越是想记住书里面的所有内容

你剩下的带宽越少，越无法看到他们之间的联系

而我们的大脑，存储的都是关系

如果你执着于在笔记软件上记录下所有内容

那你很可能会错过更重要的东西

看看孩子们

他们才是最好的学习者

将自己沉浸在想要发掘的世界中

而不是试图记下每一件事

训练你的直觉（TRAINING YOUR INTUITION）

技术让我们拥有了「记忆一切」的能力

但这种祝福已经在今天成为了诅咒

我们必须从知识的囤积者，变成知识的使用者。

我们必须学会将阅读、回顾的重点

放在我们关注的事务上

这样我们才能看得更清楚，而不是被信息淹没

学习不是为了积累数据

而是「训练我们的算法」

什么对我们是重要的，什么是相关的，什么是有趣的

即使我们从没见到过，甚至我们都无法解释

当然如前文所说的算法的训练

初始阶段我们需要多样、丰富、实践的经验

然后将其中 90% 丢弃

剩下的那些东西，那些一小块一小块的

就是我们所谓的洞察力

而这些洞察力可以适用于更多情况，甚至可以创造出流传几个世纪的艺术品。

渐进式总结

是将你所消耗的信息

转化为训练你直觉的数据

你可以消费更多信息，因为你能不断地卸载更多无用信息

即使你最终丧失了这些数据

你也由于这个训练的过程，让自己的经验变得更加多样和深入，更加的敏锐。

要在一个不断变化的世界中有所作为

你必须能解决更多你没处理过的情况

在脑海中建立起更多学科的基础和他们之间的关系

然后用来寻找问题背后的联系和答案

很多人凭直觉感受到了这一点

但他们是试图把背后的所有细节都记录下来

这是徒劳的，只能把自己绕进去

其实这需要勇气

一种放弃对任何事情都了如指掌的安全感

这也需要一种脆弱感

因为你需要依赖其他人获得进步和成功

这还需要好奇心

让你愿意问一些没有答案的问题，或者找寻从未有人走过的小径

就是现在

Progressive Summarization V: The Faster You Forget, The Faster You Learn

渐进式总结（六）：知识获取的核心原则

经济发展的基础不是人们的消费能力，而是人们将梦想变成现实的能力

—— 塞萨尔· 伊达尔戈《为什么信息会增长》

概述一下我认为的数字时代知识捕捉的普遍原则（排名不分先后）

  1. 互动重于消费
  2. 平衡细节与可发现性
  3. 机会性压缩
  4. 直觉大于分析
  5. 将大部分注意力集中在最有价值的信息上。
  6. 隐性知识高于显性知识
  7. 重视问题，轻视答案

互动大于消费 （Interaction over consumption）

不要纠结于记录在什么产品里面（继而花费很多选择时间）

反正世界变化那么快，记下来比记在哪里更重要

比记下来更好地方式就是

最大限度的增加与内容本身互动的时间

这种深度参与能让我们在整理信息的同时进行学习 —— 我们筛选重点，摒弃冗余

我们不会通过：名称 - 文件夹 - 标签 来查找我们的记忆

我们的大脑是直接去思考内容本身

回顾下互联网历史

是像 Yahoo 一样，分门别类的整理链接重要

还是像 Google 一样，理解网页之间的关系重要？

所以我们的重点不是把笔记分类

而是发现其中的内在结构

平衡细节与可发现性（Balance detail with discoverability）

拥有正确的知识不是最大的挑战

寻找知识才是最大的挑战

我们已经能永久的保存数据

随之而来的问题时，在海量的数据中，我们丧失了索引能力

重要的研究已经在图书馆里蒙尘

因为科学家不知道他们在哪里

有许多让我们生活更好的智慧

却依然深埋在书籍与课程中

知识是存在的，只是我们找不到而已

我们应该抓住每一个机会

让我们从「记详细的笔记」转化为「记录笔记的关键词、核心思想和其他元数据上」

渐进式总结鼓励我们压缩信息层次

让重点更闪亮

偶然与压缩（Opportunistic compression）

和 P.A.R.A. 的 Notion 实践 一样

我们在每次使用某个笔记的时候，都要尽量为其增加价值

这样日积月累，它的适用性会更好

蚁群没有中央领导者

当一只蚂蚁发现食物之后，它会把食物带回巢穴

然后留下一连串的特殊信息素

其他蚂蚁循着这条线索会去寻找食物

慢慢的，这条不清晰的路径

变会变得通透而粗壮

所以在我们每次阅读过去的内容是

记得「留下重点」

你可以把这个看做是一个伟大成就

集合了现在的你和过去的你的「超时空集体智慧」

通过你不断地「增援未来」

让你在未来的某些时刻不再踟蹰

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直觉大于分析 （Intuition over analysis）

不要误会丹尼尔 · 卡尼曼的 系统 1 （直觉）和系统 2（理性）

直觉不是就比理性更错误，他们有不同的适用场景

低保真模型有助于发挥我们的创造力

别担心，没人期望你在餐巾纸背后的涂抹是准确的

但很可能寥寥数语就能参透本质

因为你不会被细节干扰

在创意早期，低保真模型能避免你挨个分析所有的想法的各种可能

继而留出更多的空间给你在更加宏观的角度去思考

用系统 1 过滤，用系统 2 分析

不要搞错了顺序

将大部分注意力集中在最有价值的信息上（Focus most of your attention on the most valuable information）

信息的价值不是均匀分布的

这也是为什么大多数信息组织系统都有很大缺陷的原因：

他们强迫你关注每一条信息，而忽略他们之间的价值

信息的价值往往集中在非常特殊的地方：

一句结尾逆转了整个故事的性质（少楠注：想想少年派的结尾）

其他的细节、故事等，都只是背景而已

这就是 PKM 和 PIM（Personal Information Management） 的区别

PKM 关注不是全面的信息，而是你摘录好的片段，你自己添加过的注释等

你真正在构建的是丰富的注意力环境与层次

就像谷歌地图，在不同的层次展示不同的内容

从街道到星球

通过对层次的抽象

你能容纳更多的知识，接受更大的挑战

隐性知识高于显性知识（Tacit knowledge over explicit knowledge）

在 Google 时代，似乎建立自己的知识储备是徒劳的

我们想要什么都可以搜索到，那么我们还需要「收集」的意义在哪里呢？

其实创建第二大脑不是让你与 google 抗衡

而是收集隐性知识，而非显性（参考 什么是知识在社会中的运用 ）

所谓显性知识就是： E=mc²，可以被分类检索，被变成，被传输。

所谓隐性知识就是：登上山顶之后的那种难以描述的震撼。它不可见，很难转移，根植于你的经验和情感。

渐进式总结就是一个识别隐性知识的训练场

让你从别人的内容中，激发出来你的共鸣

所有的信息都成了你过往的镜子

从中照出来你掌握的，和你想掌握的

并且写下来，增援未来

重视问题而非答案（Value questions over answers）

20世纪60年代中期

研究人员Jacob Getzels和Mihaly Csikszentmihalyi对芝加哥艺术学院的学生进行了研究，

给学生提供各种各样的物体，让他们构思一幅静物画，结果出现了两个截然不同的群体：

一种是匆匆选择一个物体，直接进行绘画；

另一种是花了更多的时间，仔细考虑不同的安排。

十八年后证明，后者在艺术上更成功

究其原因是因为

第一组人提出的问题是：怎样才能画出一幅好画

而第二组人提出的问题是：我能画出什么好画

研究人员继续得出结论：

发现问题的质量，是解决方案质量的基石

事实上，是发现和创造问题，而不是任何高超的知识、技术技能或工艺

往往使有创造性的人与其他同领域的人区分开来

第二大脑并不是第一天就要建成

他注定像个孩子一样

拥有无穷的好奇心，不断地问「为什么」

而且对答案永远不会满意

一个深刻又让人不安的问题

其价值远远超过单纯的答案

能为一生的创造性探索提供动力

Progressive Summarization VI: Core Principles of Knowledge Capture