在GTD還流行的年代,當時的概念是每個itme都要寫上一些metadata
- status: in progress, deferred, someday maybe
- location: @office, @home, @commute
- time: @morning, @phone, @writing
- person: w/Amy, w/Kevin...
當這些不夠用的時候,還要另外加上tag,當時David Allen說某個週末做一次review,可以更有效率,但我一直都有兩個疑問
1. 我覺得為了維護這些資料反而需要花費更多時間
2. 這個系統讓我壓力更大
3. 我不認為GTD可以Scale,當有更多成員,複雜性更高的時候,應該就會爆炸
當時有許多有趣的工具應該都是為了維護越來越複雜的metadata而衍生出來
- theBrain https://www.thebrain.com/ 可以連結文件彼此之間的概念,到現在還是很優秀,但費用對我來說依舊沒有動力投資
- XMind 跟iThought我後來選了iThought,因為買斷對我來說感覺還是比較舒服,iThoughs作者英國光頭的形象也讓我比較有親切感。MindMap畫到一個程度,總是不容易再回去連結到其他的概念,Roam Research這些後來的工具讓使用者在觀念之間跳來跳去容易多了。Mindoomo, MindMeister, MindNode, Coggle, SimpleMind, MindManager, Visual Understanding Environment, Mind42, bubbl.us,
- Tinderbox 另外一個想學沒學好的工具,我像是松鼠一樣蒐集了許多想要閱讀的清單,閱讀的速度跟不上蒐集的速度。還好現在有Speechify可以幫助我多讀一點東西。
不論如何,GTD在過去二十年依舊幫助我許多,改變了我安排決定事情的優先順序的習慣,到現在甚至改變了我手寫筆記的習慣,我也這樣請小孩子寫自己的筆記&日記。
- ? 問題 >> ?該怎麼做
- [ ] 該做的事情 >>[ ] 閱讀第二課
- ☆ 想法 >> ☆ 可以用在肉桂麵包
- -> 流程順序 >> 清洗 -> 烹飪 -> 上菜
- # 標籤 >> #猴子 #自然課
- @ context & location
- - 條列項目 >>
- - 物品一
- -事件二
另外一個有趣的事情是,為了要釐清這些metadata之間的關聯性,有很長一段時間我想要建立一個立體的tag關聯性整理界面,一個3D的網狀架構,讓概念之間彼此連結,並且用節點之間的距離,來換算關聯性跟權重,我想參考星狀資料結構,搭配Google Earth的界面來讓使用者(其實是我自己)來整理腦子的想法。這個概念太模糊,我就沒有能力可以實現。
後來的WikiNode, WikiLink都有了knowledge graph的技術,Roam Research, Obsidian, LogSeq等都有自動視覺化顯示概念關係的工具,我之前想要達到的目的,使用bi directional linking甚至比視覺抓取方式更有效率。
感謝世界上這麼多傑出聰明的人們,許多困難我還在掙扎的時候,他們就實做出比我能想像到更好的工具出來給我們用了:)
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