每天都需要许多的主题阅读,之前每一次开启一个新的领域,就喜欢先构建一个比较大而全的标签系统,然后再把内容往里面放。
比如,AI这个大话题下,就会有类似:机器学习、深度学习、数据处理、AI伦理、AI应用等不同的子话题。
但用这个方式,我很快我就意识到,这些分类与我的实际关注点一点都不匹配。
实际上,我更关注的是AI 应用,实际收藏的内容基本跟「提示词」「Agent」「AI+自媒体」「AI+职场」「AI社区」「AI工具」等相关。
而如果换成是另外一个关注 AI 绘画的人,他的标签体系可能就会围绕绘画软件、绘画风格、AI 绘画技巧等方面展开。
所以,好的标签体系是为了让我们记忆东西更容易,而不是按照某个标准去做,更好的标签系统或许是:从下往上升长出来的。
也就是:先大量收集内容,然后再对你的关注点进行归类,因为每个人关注的领域不同,所以适合自己的标签体系也应该各不相同。