本文章分享我於2023年8月，結合AI與卡片盒筆記法的規模化寫作策略。
持續與Obsidian中的卡片盒對話，持續遇見「想法」
你開始使用Obsidian實踐卡片盒筆記法了嗎？卡片盒筆記法源於社會學家的尼克拉斯·盧曼 (Niklas Luhmann)。盧曼在1927年出生，1998年離世，享壽71歲。盧曼當時用紙筆，搭配卡片盒筆記法(Zettelkasten)，構建了其知識系統的超大型思維導圖，幫助他在30年內寫了58本書與好幾百篇文章。
如此強大的個人知識管理系統，生於2020年代的我們要想辦法也用起來。
Obsidian數位筆記軟體在2020年誕生了。Obsidian本身的雙鏈 (Bi-directional Link)結構，符合我們學習閱讀時自然產生的「想法之間的網狀結構」。透過卡片盒筆記法，我們可以進一步將想法做「樹狀結構」。樹上的每一個分支，都是「線性結構」，也就能成為一篇原創文章。
關於「想法」，記得，用Obsidian做「網狀收集」，用卡片盒筆記法做「樹狀結構」。
與GPT4分享「想法」，找到想法的「脈絡」
卡片 = 想法 + 脈絡。
想法，源自我們持續與各種資料互動，以及對生活經驗的觀察。想法是流動的，同一個想法，不同人看起來，有不同的意義。這其中的底層邏輯，是因為「每個人都有自己理解事情的脈絡」。
讓GPT4去用不同的角度脈絡看看我們的想法，你會找到自己想法不同的意義。
這裡3個是你可以讓GPT4嘗試回答，進一步探索你的想法真正價值的方法：
- 您好，請扮演一個大學生，看看我這則關於「個人知識管理」的想法，對你產生什麼價值。
- 您好，請扮演一個自媒體創作者，看看我這則關於「數位寫作」的想法，對你產生什麼價值。
- 您好，請扮演一個軟體業產品經理，看看我這則關於「卡片盒寫作」的想法，對你產生什麼價值。
透過GPT4，你會發現你的一個想法，在不同的人眼裡，都有不同的價值。
利用雪花寫作法不斷擴充細化「脈絡」，最終找到想法的「價值」
一篇好的文章，是許多價值的集合。
其實，一篇好的文章，都可以精簡成一句話。但有趣的是，從這句話開始持續發展細節，逐漸回答Why, What, How，我們透過文章更進一步看到一句話怎麼發展出「為什麼」「是什麼」「做什麼」的意義，構建起能重複使用的知識結構。
這種從一句話發展為一篇好文章的過程，被稱為「雪花寫作法」。
雪花寫作法，將一句話不斷地擴增細節，其實正好與盧曼卡片盒筆記法的大型思維導圖不謀而合。當我們把知識看成一個「故事」，那麼細節逐漸豐富的過程，就如同用顯微鏡看雪花一樣，你總是能看見更細的一層。當我們把知識看成一顆「樹」，我們看到我們知識發展的過程，這些過程用Obsidian數位筆記保存下來，都是未來與GPT4等大語言模型互動的，珍貴的「思考數據」。
The more you write, the more you write (and the more your GPT4 write).
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