我理想中的知识系统，终于被人做得七七八八了

活

前两年……不是，得快五年了吧，那时以 Roam Research 为代表的双链笔记软件特别火爆，其背后的思想是卢曼的卡片盒系统，于是我读了《卡片笔记写作法》，还写了篇文章，分享了我对卡片盒系统的理解。

然后三年前，随着 AI 的爆发，人们开始思考如何借助 AI 来帮助自己记录和管理笔记。接着 RAG 的概念持续升温，大家都开始热衷于搭建自己的知识库系统。

再到去年的 Claude Code 和今年的 OpenClaw，基于本地文件再搭配智能体工具的知识库系统又开始备受推崇。如果你也关注这方面的消息，那你上个月也一定看了卡帕西的 LLM Wiki 理论了吧。

其实卡帕西的理论和卡片盒系统的底层逻辑是一样的，都是强调知识间的关联性，以及基于关联性再产生新的知识。我觉得这是一个优秀的知识系统的灵魂。

不论是维护关联性，还是生产新知，都是需要付出不少精力的，于是卡片盒系统并没有成为一个人人都能轻易掌握的技能。而 AI 的出现，显然可以大大降低实施卡片盒系统的成本，让这套不太年轻的理论可以焕发新生。

不过这三年来，我并没有发现有什么产品做到了这点。我所见到的各种笔记软件也好，知识库也罢，仍旧停留在记录、剪藏、查询这些传统功能上。就算是有了 AI，顶多也就做做智能总结，增强下检索能力，最多帮你写写文章，都没有触及到知识系统的灵魂。

于是我自己也在着手开发我理想中的知识系统，我希望在这个系统中，所有知识之间都是有关联的，是可以形成体系的。每次有新的内容添加进来后，它都可以自动与相关知识形成联系，并对未来的使用场景有所预测。

我们虽然常说记笔记，常说笔记工具，但笔记的目的不是当下把它记下来，而是未来可以在恰当的时机用到它。所以，我不再管它叫笔记工具，而是叫它知识系统，而且我还希望它是个活的知识系统，它活的目的，就是可以随时随地为我提供最合适的知识。

而它的活就应该体现在主动性上，我们只需要把自己关注的信息，以及我们的所思所想输入给知识系统，它就能自动地对这些内容进行关联与再创作，自动地帮我们发现知识间碰撞出的火花。这才是我理想中知识系统该有的样子。

而最近终于有一款产品，在很大程度上已经可以达到我的这个预期了，那就是由得到出品的==得到大脑==。

主动

打开得到大脑的 App，首页最上方就能看到一个猫头鹰造型的小步，小步是得到大脑的AI助手，它旁边会有一个问题，是根据你最近的收集的信息或笔记内容自动生成的，你每次打开 App 这个问题都会变。

你点一下，它就会自动展开这个话题。不需要你输入关键词，不需要你告诉它你想聊什么，甚至不需要你有什么明确的目的。就是点一下，然后它就开始一段对话了。

这个操作路径极短，短到你几乎不需要做什么心理建设。我前面说知识系统的灵魂是关联性和主动性，而这个小步极为主动。你不需要主动去找知识，它带着知识主动来找你了。

得到大脑还有一个官方的主打功能叫发芽，你丢进去一段录音或者一个笔记，它会顺着你的内容往下挖，发现你不知道但知道了会惊喜的东西。等我这篇文章写完了，我就整个发给它，让它发个芽，我再把截图贴过来，咱们看看它都发出了什么内容。

然后它还会点评，在你的记录里找到你的闪光点；还会拷问，精准指出你想法里的问题，帮你把思路想透；还会成果，把一个念头变成公众号文章、小红书帖子、朋友圈文案。

而所有这些能力的底层，是一个专属的记忆库——你学过的课、读过的书、划过的线、记过的笔记、录的音频，都在往里面汇聚。它不是在通用知识库里搜，而是在你的知识体系里发现盲区和关联。

也就是说，得到大脑的主动不是零散的功能堆砌，而是一套完整的逻辑：它先记住你所有的学习痕迹，然后基于这些痕迹，在你还没想动的时候替你动——给你提问、帮你发现盲区、点出你的亮点、追问你的想法，最后还能帮你把想法变成可以发布的东西。

这些功能虽然还是需要你点一下，显得主动性不足了。不过要是做成完全主动的，成本应该比较高，估计得到大脑是有这方面考虑的。如果是我给自己开发的，那肯定是会更主动一些的。

至于我前面说的对关联性的维护，目前也还差了不少，每次添加新内容都要去与旧信息寻找关联，这个成本确实有些高了，现阶段的产品大概还做不到。不过得到大脑已经是到目前为止最大程度上回应了我需求的知识系统了，我相信他们未来还会在这个方向上继续推进。

可编程

传统的云笔记工具有个很大的问题，就是数据主权。以印象笔记为典型代表的云笔记软件，把用户数据封锁在了自己的产品中，你只能通过它的软件和网页来访问你的数据。

五年前，随着双链笔记的兴起，出现了很多优秀的本地化笔记工具，像如今仍然非常有名的 Obsidian，还有我常用的 Logseq。它们主打一个本地化，你的数据，完全由你掌控。

而云笔记工具要想维护用户的数据主权，最基本的做法就是提供导出功能，而且还得是批量导出。可导出功能还是得手动操作，自然是不如可以自动化调用的开放接口好用。而得到大脑是为数不多的几个提供了开放接口的云笔记软件之一。

开放接口的意义就是允许其它软件来读取得到大脑的数据，这样得到大脑就可以方便的接入到其它软件的工作流之中。例如我们自己搭建的个人工作流，知识库系统，或者今年开始火爆的各种智能体工具，得到大脑甚至还推出了官方的 skill，让你的智能体可以方便的调用得到大脑。

再说得通俗一些，如果没有开放接口，得到大脑再怎么好，我也只能在它的 APP 和网页上使用。而我的知识可不全在它里面，我写文章用 Obsidian，记日常用 Logseq，文档管理于 DEVONthink，图片在 Eagle，订阅 RSS 用的 Folo。

这些便都将与得到大脑的强大能力无关了，得到大脑的内容也无法参与到我以往的工作流之中。有很多还不错的软件，都是因为这个原因被我们这类人弃用的。

但得到大脑提供了开放接口，结果就不一样了。这意味着我的知识库不再是一个封闭的花园，而是变成了一个可以被调用的节点。我可以让 Claude Code 这类智能体随时往里面记录，随时从里面调取。尤其作为开发者，我有能力让它融入到我的任何工作流之中。

于是，前面说了好多的得到大脑的主动能力，也可以外溢到我当下的工作流中了。我写的文章可以自动同步到得到大脑，而它的主动思考与再创作的内容也能自动同步回我现有的工作流。

对于我们这类喜欢自己搭建工作流的独立开发者来说，它可能比主动本身更重要。一个工具再好，如果只能按它规定的方式用，那它终究是别人的工具，但如果它能变成我工作流的一部分，按我的节奏来，那它才是我的工具。

主动和可编程，指向的其实是同一个底层逻辑：工具不应该要求人去适应它，而是它来适应人。主动，是它在行为上适应你——你不动，它动；可编程，是它在结构上适应你——你想怎么接，就怎么接。

七年

在得到大脑的发布会上，罗胖说，七年前，得到首席数据科学家杨溥第一次公开提到得到大脑这个名字的时候，说它想做的事情是给每个学习者当行车导航仪——不是帮你记住知识，也不是给你推荐更多课程，而是主动帮你搭建知识之间的关联，在你脑子里帮你建成一张属于你自己的知识地图。

我对当年的那场直播还是有印象的，之后几年我也常在想，那个宏伟蓝图怎么也没什么进展了呢。七年后的今天，得到大脑终于落地了。我前面说我理想中的知识系统是一个能自动关联与再创作、能帮我发现知识间碰撞出的火花的东西——得到大脑把这件事做了个七七八八了。

它最有价值的地方，不在于它帮你记了多少笔记，也不在于它的AI有多聪明，而在于它对知识工具应该怎么服务于人这件事给出了一个不同的答案。

大多数知识工具的逻辑是：你主动，我配合。你搜索，我返回结果；你整理，我提供框架；你提问，我回答。工具永远在等你迈出第一步。

得到大脑的逻辑是：你不动，我动。你打开App，我就给你提问；你丢一段录音进来，我就帮你发现盲区；你记了一堆东西，我就帮你找到关联。而如果你嫌我待在App里不够方便，你还可以通过 API 把我接到你的工作流里，让我在你需要的地方出现。

一个主动的知识系统，一个可以编程的知识系统，才是一个活的知识系统，是我理想中的知识系统。

所以如果你也在选择知识工具，不妨也参考下我的标准，看它是在等你动，还是替你动，看它是把你关在围墙里，还是让你接到自己的工具链上。