要不是短视频，在这住了那么多年也不知道有这么个拍照点，新的手机到了，换掉用了五年的手机，在顶楼一边吹风，一边等日落，一边拍照。

被少数派推上首页了～荣幸～

我把我的几千张卡片笔记的 Embedding 向量用 t-SNE 可视化后，在里面探索了一晚上，很有意思。

接上一条所说的分享，发现还是写一篇长文来分享比较方便～

以前基于 memos 魔改的笔记应用 cflow，这一年迭代到 2.0 了，这一年主要功能的迭代都是围绕着 ai 提效以及辅助我更好的工作展开的，欢迎大家吐槽拍砖。

后续空了再给大家细细介绍一下里面各种功能的典型应用场景。

平日里特别喜欢量化自己的各种行为，所以也特别喜欢看各大 APP 的年终总结，所以也给自己的笔记软件加了个使用概览的统计，随时可以看量化总结；

挺多惊喜的：
1. 没想到已经写了37W+字了
2. 发现有张卡片是凌晨5点多写的，还在想肯定因为什么心事才大半夜还在写卡片，点进去一看“大半夜睡不着，焦虑得不行，balabala”，写了半天自己的困境和利弊思考，果然不写就没法思考；不过不开发这个总结功能，我都快忘了自己曾经这样思考过了～

之前那个知识管理流程好像感兴趣的人挺多的，周末写了篇文字版介绍一下，欢迎大家拍砖🧱。

时间胶囊：作为一个写了15年日记且一天不落的人，这几年为了防止自己日记写流水账，我给自己加了个约束，要努力做到每天尽量都是特殊的一天（嗯，尽量。。），要有至少一点点和过去是不一样的事情写进日记里（学了新东西，去了新地方，认识了新的人...）。

所以我在自己服务器上几行代码搭了个小服务，手机配置了http快捷方式，点一下日期（主要是有时睡前过了12点才想起要写，需要调一下时间），花5秒一句话写一下今天有什么特殊的，发给服务器存入数据库，它会在一年后的那天，在滴答清单上增加一个提醒备忘，说一下今天为啥特殊。

- 如果我连续好几天都收到一年前的时间胶囊，我会非常开心。
- 如果某天醒来没看到一年前的时间胶囊，我就会知道去年今天过的很无聊。
- 为了不让一年后的我沮丧，我会努力过好每一天～

目前开发下来几个笔记系统和AI的结合的场景里面，觉得好用的包括：
1. 生成式大模型：调整/润色已有卡片，个人不喜欢用它来生成一些笔记，不是自己写的总感觉没啥意义。。
- 语音输入，然后润色
- 只言片语组织成完成卡片内容（会议/通勤路上有些想法想快速记下但是不适合语音说话）

2. embedding向量化：主要用于计算卡片相似性，使用场景包括：
- 编辑时推荐卡片：用于找到合适的引用链的尾部插入新卡片
- 查找已有卡片的相关卡片：常用于复习，启发关联，我自己用在了每日推送以及随机漫步复习卡片的时候展示当前笔记的相关卡片
- 自然语言搜索卡片：此功能无比好用！
- 标签推荐：笔记向量+标签向量+一些算法逻辑，效果还行，但是使用频率不高（反而是 AI 润色卡片的时候自动让它带上标签比较常用）

3. embedding+RAG+生成式AI：对于笔记构成的知识库的问答
不过个人更喜欢把这个对笔记的做法换成对微信读书划线/书摘的做法，经常发现自己读过的内容其实已经可以解决自己当下的疑惑了

4. 双链+生成式AI
- 基于双链，顺着引用链拉出一条链上的卡片，让 AI 总结/生成一篇文章，效果很好，每天给自己随机推送一条链路的文章，也可以当做复习。

5. 双链+embedding：智能白板（自称）
- 写好自己要创作的文章大纲，基于 embedding 拉出相似卡片，基于引用链路连接卡片，展示在白板里，顺着引用链路输出，非常舒服！

感觉世界上最好的笔记软件，就是为自己的工作流全流程度身定制开发一个；

这样可以轻而易举做到使用完美贴合，不仅输入的时候毫无压力，而且输出的时候行云流水，会有种越用越爽的感觉！