知识管理就是对信息的管理。这里的信息管理不包含任务管理。
目的
知识管理应该是问题驱动的。信息要仅仅围绕要解决的问题。知识管理做的好，有利于：
- 解决问题。解决了没有解决的问题或者用更好的方式解决了问题。
- 解放大脑。大脑只要记一些最关键的信息，其他从知识管理里获取。
大部分人会用的知识管理方式是本能驱动: 觉得不错，就存下来。最后导致信息越来越多，越来越杂。
定期回顾
定期回顾信息，有利于加深对信息的了解。发现新的洞见。
信息的结构
- 问题
- 子问题。大问题要拆解成若干小问题。
- 解决方案。方法论，SOP 等。更多的视角有利于解决问题。AI 能提供更多的视角。
- 原理。定理，公理，因果关系。
- 概念。
- 事实和资源。
例子: TODO。
信息的采集
谨慎的采集信息。
当采集一个信息与问题相关时才采集:
- 考虑这个信息解决了什么问题。
- 这个信息在信息结构中的什么位置。
这块可以让 LLM 来辅助做，见 用 LLM 筛选新闻。
信息采集的难点
信息散落在不同的 app 里。 比如: 获取从 App 了发生了哪些我关注的事，已经我参与了什么。
需要能从 App 中导出信息。如：导出微信聊天记录，将聊天按主题分类。主题总结 加 明细。总结我今天聊了什么。
考虑的问题
- 一条记录的大小: 原子化记录。
- 优先选择分类还是标签。
- 记录需要结构化吗?。
- 获取哪些信息