读了很多文章，看了很多视频，但回想起来，脑子里却一片模糊。
知识左耳进，右耳出。
我们似乎在进行一种”无效学习”。
针对这个问题，我自己有一个”笨”解法：大量、长周期、频繁地记录自己。
这也是很多人知道，但仍然被严重低估的成长行为。
看了一下，过去四年，我在 Obsidian 中已经记录近 5000 张卡片。平均下来，每天 3 ~ 5 张，记录已成为日常。
更重要的是，这几千张卡片构成的知识库，已经成为我真正的第二大脑。
而且是活的。
每天都在进化，每天都给我惊喜。
长期记录带来的好处，远超我当初的预想。
下面，就自己的经验来聊聊，为什么你应该频繁地记录自己，为什么有了 AI 的加持，你更应该如此。
一、为什么重要
写下来的内容，才能真正的进入脑子里。
1. 对抗遗忘
我们都知道艾宾浩斯曲线，学到的新知识，遗忘速度会先快后慢。我在文章【】中也提到，通过间隔重复实践，可以优化这条曲线，让记忆的留存率极大提升。
频繁记录，就是对抗遗忘的一种方式。
当你尝试写下自己学到的东西时，无论是生产内容还是组织链接，都是一种增大认知摩擦力的方式，你就是在迫使大脑“重新提取”信息，这一种高效的“主动回忆”行为，比只是被动看书、看视频有效得多。
更关键的是，当你试图用自己的话，把学到的东西记录下来（解释清楚）时，你的大脑需要重新组织内容，在这个过程中，很多你以为懂了的东西，一写就卡壳。
这就是理解上的漏洞。不写，你发现不了。
记录的价值，不在于保存信息，而在于迫使你去思考。
2. 释放大脑
科学研究表明，大脑的工作记忆非常有限，一次只能同时处理 4 - 7 个信息组块。
如果你不记录，你的大脑会被各种临时、琐碎的信息占满，今天要做什么、刚才看到了什么、待会要回谁的消息、刚刚对产品有一个新的想法……脑袋满了，就没法进行深度思考了。
通过频繁记录，就是把这些信息卸载下来，放到外部存储系统（像 Obsidian 这样的笔记工具）。
大脑清空了，才能去做更重要的事：思考、创造、解决问题。
持续的记录，你的笔记系统慢慢就变成你思考的第二大脑。
3. 元认知训练
如果你不写作，你可能只是在自欺欺人地认为你已经思考了。
--- 比莱斯利.兰波特
元认知，就是”关于思考的思考”。
换句话说：就是你不只是在做事，还能跳出来，像一个“旁观自己的人”那样，去观察和审视自己，我在做什么？为什么这样做？有没有更好的方法？
当你开始记录自己的思考、犯过的错，甚至遇到的困惑时，你实就是在训练自己的元认知这项能力。
就像计算机编程一样，尽可能在 Debug（调试模式）下运行自己的大脑，看着指令一条条闪过，在需要关注的指令处停止，观察当前的状态，更改参数，再运行，再观察，直到运行结果「正确」为止。
这需要刻意练习，如果没有记录，这种刻意练习很难进行！写下来，就有了多次触达内容的机会，也才会有多次去反思和改进的可能！
4. 带来惊喜
学习需要惊喜，而随机是带来惊喜的一种很有意思的方式。
当你记录的卡片足够多时，Obsidian 中有一个简单的随机漫步功能，让你可以随机触达你记过的卡片。
我经常在坐地铁或休息时刷一刷，每次都能遇到一些之前记录但印象不深的想法，再看时经常会有一些新的启发，有时候，两张看似无关的卡片碰在一起，很容易给你带来灵感，甚至惊喜。
我自己有很多新的卡片，都是在这样的漫步过程中产生的。
Obsidian 提供了这种随机漫游的方式，我一般是在手机上配置好通过下拉去触发这个动作，非常方便。
二、记什么
记录，看起来简单，但很多人刚开始不知道该记什么，或者记了一堆却发现没什么用。
下面是我自己的一些实践经验和原则。
1. 原则：数量优于质量
首先，有一个基础的原则：数量优于质量。
这一点有点反常识，但非常重要。
很多人一开始就追求”完美的笔记”，结果半天写了一张卡片，写几次就不想写了。
我的做法是，先不管质量，重点是把想法快速记下来。一张卡片可以很简单，一句话也行，一个想法也行。
重要的是先记下来。
数量上去了，你对记录这件事的感觉会越来越好，质量也会在不知不觉中提升。
在我的 Obsidian 里，最早的一些卡片，现在看起来写得并不好，甚至语句都有些不通顺。
但那又怎样？
它们都是我当时的真实想法，是我知识网络的一部分。
另外，如果觉得通过打字的方式去记录比较慢，现在可以借助一些AI语音输入软件去把自己的想法或思考快速转变为文字，效率会明显提升。
如果在手机上，我一般用得到的Get笔记去快速记录自己的想法。
在电脑端，我现在大部分还是手动打字输入，目前在尝试使用类似闪电说 这种AI语音输入法去录入内容，确实方便不少。
2. 内容：记录真实的自己
1. 学到的新知识
无论是看书、看文章，还是看视频，把学到的新概念、新方法，用自己的话写下来。
不要照抄，要用自己的话解释一遍，这个过程本身就是学习。
2. 自己的想法和洞察
这是最有价值的部分。
你对某件事的看法、突然冒出来的灵感、对问题的反思，这些都是独一无二的，不记下来就忘了。
我甚至有好些次是躺在床上，放松状态，脑袋突然多了很多有意思的想法，然后跳起来，赶快记下来。第二天一大早起床后，翻看当时的记录，挺有意思的，有时还会更新一下当时的想法。
3. 遇到的问题和解决方法
工作中遇到的坑、找到的解决方案，都值得记录。
下次遇到类似问题，直接在自己的知识库里搜。
实际上，之前我还大致算过，当我遇到一个问题时，大概率（90%）直接可以在我们知识库里找到解答，比搜索引擎快多了。现在有了 AI，一些具体问题的解决方案，从 AI 获取越来越多了，比例有所下降。
下面第 5 点的记录比较之前更多了。
4. 有意思的故事和例子
好的案例、生动的故事，都是未来写作和分享的素材库。
有时候听到朋友分享一个故事、一个笑话，只要觉得有意思，我也会记录到知识库。
我现在写公众号，很多例子都是从我过去几年的卡片库里提取的。
5. 真实的生活记录
这部分内容实际上是从今年才开始增多的。
我在尝试把生活中真实发生的很多事都记录下来，无论好的还是坏的，尽可能真实。
期待有一天（已真实在发生），AI 会根据这些数据为我画像，它比我还了解我自己，它会根据所有的事实，帮我找出漏洞，告诉我问题在哪儿，该怎么改进。
尽管最终判断和决策仍是我自己来做，但我有了一个不受情绪影响的超强 AI 助手给我出谋划策。
三. 怎么记
每条笔记都是引用和反向引用系统网络中的一个元素，笔记的质量就取决于这个网络
--- (Luhmann, 1992)
1. 原子化记录
一张卡片只记一个点。
不要把所有想法都挤在一张卡片里，那样未来很难提取和组合。
卡片越原子化，未来的排列组合空间就越大。
还有一点，在我自己基于 Obsidian 的这套系统中，基于文件的命名规范是当中比较重要的一环，而要能做到通过文件命名有效定位到卡片内容，也要求我必须进行原子化记录。
2. 来源与链接
我记录的所有卡片，无论何种类型，都会加上“来源”与“关联”这两项（通过 Obsidian 模板来实现的），而且这两项会先于内容去完成。
来源：卡片的内容来源，无论是从书上看到的，还是和朋友聊天得到的，都标注一下来源。
这样，你在未来任何时候再次触达这张卡片时，“来源”可以带着你回溯到源头，把你带入当时的场景，你就更容易深入内容，继续思考。
关联：在记录时，想一想：这个想法和我之前记的哪张卡片有关系？在 Obsidian 里，用双向链接把它们连起来。
链接越多，知识网络越强大。
3. 用自己的话去写
卡片的内容，尽量用自己的话去写，老是写的都是别人的话，其实是记不住的。
这里有容易有一个误区，很多人把记笔记与摘抄、剪藏等混起来。
比如说，在网上看到一篇好文章，直接通过插件保存到 Obsidian（Obsidian 确实也提供了这样的插件）；或者在网上看到一段有启发的内容，直接复制粘贴到 Obsidian；或者，把微信读书上阅读文章时通过划线收藏了很多笔记，直接全部导入到 Obsidian 中。
这几种做法我也有用，但会严格控制比例。
如果是金句，我会原样摘抄，但会记下来源，记下金句带来的启发或者记下当时的感受！
如果是特别好的文章，我也会通过 Obsidian Web Clipper 收藏下来，放到一个专门的 clippings 目录，在保留原文章的同时，还会继续二次处理，从这篇文章生产出一些新的卡片，一篇好文章往往也能产出 2 ~ 3 张卡片。
一般来说，我不会把类似微信中的划线笔记直接导入到 Obsidian 中，哪怕手动录入一次也行，增加一个提取练习的机会。
当然，这一点因人而异，只是我的做法。
四、记录的底层逻辑
说了这么多，记录到底为什么有效？前面或多或少已提到一些。
从认知科学的角度来看，记录不只是”存一下”，而是一个提取、反思、重构的完整过程。
1. 提取强化记忆
写下来的过程，其实在大脑在做”主动回忆”，这是一种有效的记忆强化方式。
被动看书，记忆的留存率可能不到10%，但主动提取，留存率真可能会达到70%以上。
2. 写作暴露漏洞
很多时候，我们不断的划线，做标记，反复阅读，反复会带来一种以为自己掌握和理解了所看知识的感觉，研究者把这种现象称为「胜任力错觉」。
这也是为什么当你想用自己的话写下来（或者用自己的话给别人讲清楚），一写就会卡壳的重要原因。因为你并没有真正的理解。
记录的过程，会让这些漏洞暴露出来，倒逼你去重新理解和思考。
3. 外化思考
Paper is to write things down that we need to remember. Our brains are used to think.
纸张是用来记录我们需要记住的事物。而我们的头脑，则是用来思考的。--- 爱因斯坦
把想法记录下来，就是把它从大脑的”工作记忆”转移到”外部存储”，为我们大脑的思考腾出空间。
大脑轻装上阵，才能更加专注思考和创造。
五、AI 时代，记录更重要
计算机领域有一句著名的话：垃圾进，垃圾出（Garbage in, garbage out）。意思是，你给计算机输入了错误的数据或资料，它也一定会输出错误的、无意义的结果。
AI 大模型遵循同样的原则，所有的模型都是通过来自于互联网的海量数据训练而来的，没有好的数据，也训练不出好的模型。
而你的记录，就是专属于你的、真实的”个人数据”。
1. 你的记录是 AI 的燃料
持续记录，这些内容就构成了你独一无二的”个人知识库”。
有了这些数据，AI 才能真正了解你，包括你的语境、偏好、思考方式。
它才能成为你真正的”私人助理”，而不是一个通用的回答机器。
我在 2024 年终总结中写过，2025 年想做的一件事是：借助 AI 让卡片网络涌现出更多的洞察，产生更多的输出。
现在，这件事正在发生。
2. 记录 + AI = 持续进化的第二大脑
你的记录 + AI 对话，就形成了一个持续进化的循环：
- 你记录想法 → AI 帮你整理、扩展、找关联
- AI 提供新视角 → 你产生新想法 → 继续记录
- 记录越多 → AI 越懂你 → 输出质量越高
这不是替代你的思考，而是放大你的思考。
AI 没出现之前，我的知识库已经很有价值。AI 出现之后，价值被放大了 10 倍不止。
四年前，选择以 Obsidian 为载体来打造自己的个人知识库，现在回想来看，这个选择太正确了。
本地、所有内容以 Markdown 文件格式存储，天然就是为 AI 而生的。
举一个简单的真实例子。
有一次，要给一家国有企业做一场两小时的 AI 科普分享，有两件事我需要准备。一个是需要提供一份个人简介，最好有教育和工程实践的背景；一个是我需要提前准备一份两个小时课程大纲，提交过去审核。
而这两部分内容，我的个人知识库都有，但散落在不同的卡片当中的。
当时，我借助 AI 去读取我的知识库，直接通过提示词就把这两件事干了，总共花了十来分钟，出来的结果很满意，既是个性化，所有内容又都源于我自己真实的资料。
在以前，哪怕不复杂，还是会花掉我一两个小时的时间去准备。
这件事上，至少十倍的效率提升。
从现在开始
不要想太多，从记录一张简单的卡片开始。
可以是今天学到的一个新概念，可以是突然冒出来的一个想法，甚至可以是你对这篇文章的感受。
记下来，然后明天再记一张。
几年后，你会惊讶于自己拥有了一个多么强大的第二大脑。
【全文完】
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