记我的 Obsidian 折腾史

折腾的起因

• 在开始折腾前，我主要使用 Obsidian 的默认模式写小说。简单来说，就是把 Obsidian 当成了一个比 Word 更加方便跳转和维护的码字工具。文件之间的链接都是自己手动维护的。大致的形式如下：

• 后来在找某个参考图时发现原本存放图片的花瓣网崩了，官方的公告称：“网站维护”，但那次的维护持续了 3 个月之久，横跨了那年的春节。近期找资料时，又发现自己之前收藏的网页链接失效了。

• 痛定思痛，我意识到，是时候给自己电脑本地，建立一个资料库。

• 刚好看到了 B 站一篇关于：Obsidian 丰富多彩的社区生态，插件功能的推送文章，变开始着手开始折腾自己的 Obsidian 资料库。

折腾目标

• 在折腾前期，我问过自己这么一个问题：我做到怎样的程度？
• 简单的信息拆分后，我明确知道，我的折腾结果需要同时满足以下 3 个条件：
  1. 能够存储资料
  2. 符合个人习惯
  3. 方便

折腾过程

• 整个过程思路十分简单粗暴：
  • 先保证最核心的资料存储功能
  • 剩下至于“自己的习惯”到底是怎样的？让子弹飞一会就知道了。（没错，就是所谓的，遇山开山，遇水搭桥的笨方法。）

1.编辑增强

• 作为纯码字工具，Obsidian 的默认工具是绝对够用的，而对于我这个没怎么接触过 Markdown 语法的新手而言，格式调整的时候很不方便：这意味着我需要在短期内背下或记下 arkdown 常见的格式标记方法：如设置标题、字体加粗、高亮、表格……
• 好在社区的插件 足以让我解决这个问题，以下是我解决文本编辑问题时用到的插件：

2.文件归档

简化入库流程

• 用 Obsidian 软件进行资料管理的第一周，随着时间的增加，与对 memo 记录碎片信息这个功能的使用，归档文件所需花费的时间逐渐增多，最后为了不影响自己日常的节奏，被迫增设了专门存放还未归档的文件信息。这个最后的结果就是：关系图谱的孤立文件越来越多，众星拱月般护卫着我的已归档文件。

• 这是软件使用第一周后的视图：其中总文件数为 112，未归档文件就有：57，超过了总数的一半。

• 从遇到的问题出发，基于自己“偷懒”的最朴素的想法，借用 卢曼卡片盒 的思路将本周的文件划分为：卡片、摘抄、文章、输出 4 类：

  • 卡片：是记录最小化的知识点、观点或自身零碎的想法；
  • 文章：是整篇文献或需要精读的文本的搬迁，通常在阅读过程中，会产生多个卡片；
  • 输出：则是在当前资料中，对某个模块知识点的阶段性总结，通常会有意识地利用画板功能去找寻关联卡片之间的联系；
  • 摘抄：这个类别比较特殊，我喜欢摘抄一些书籍与网络上的金句。通常句子很美，值得时不时回味一下，但并不构成我对【卡片】类别的定义。此时，在因为不符合定义而忍痛删掉句子与满足自己的习惯两者间，我选择了遵从自己的内心，新增一个类别；

简单的搜索导航

• 为了文件入库方便取消掉文件夹，势必会导致一个额外的问题：我该如何搜索、寻找我想要的笔记。

• 解决思路是：先用 dataview 还原自己的文件夹搜索体验，而后再让子弹飞一会，观察下这套模式可能存在的问题。遂学了 dataview，用最简单的方式还原自己查找文件的习惯，如为书籍卡片打上“书籍”标签，在主页内集中显示相关的内容，而后在对应卡片中附上这本书所链接的文章或卡片。

• 这里之仅针对【卡片】这个类型的原因：无论是【文章】还是【输出】类型，都有与之管理的卡片作为索引项。仅需要在卡片中再设置一层 dataview 就能快速搜索到相关的内容了。

• 附 1：导航页的视图

• 附 2：卡片内部的索引视图

简单总结

• 简化了入库的流程后，我发现了一个可喜的数据变化：上个例子中，总文件数为 112，未归档文件为 57；而这个上述截图的总文件为 373 篇，其中为未分类的文件仅为 16；这数据表明，我在入档文件时的数据处理效率有了明显的提升。
• 这个阶段用到的插件：

• 附 1：主页用以筛选的 dataview 功能是在 Blue Topaz 的示例库中摘抄的。这里准备了一个模板：[[筛选模板1]]
• 附 1：卡片内部的索引视图用的最简单的 dataview 语法：

```dataview
table tags as 标签 ,file.inlinks as 入链
where file.name = "《重启人生》" 
```

3.信息梳理

• 在信息梳理这一模块，Obsidian 自带的关系图谱只能告诉我们，两个文件中间存在某种联系，而真正的联系需要真实的思考后才能形成一套自己的逻辑与思考，进而消耗成为自己的知识。

• 目前看到比较好的信息串联方式是：Sascha 的 zettelkasten 电子化网站，设计良好的索引目录，通过索引目录的相互链接来构建知识上的链接，电子化的 Zettelkasten 更是具备了清晰明了的可视化视图，并且一定层度上可以避免知识的重复记录。

• 我思路是，后续根据这个系统，将【输出】类型进行系统性的整合。目前阶段虽然眼馋这个框架，受限于库内的样本数量（个人感觉还没达到构建这个框架的最基本的量）只能让本次折腾打算先告一段落。

• 当然，我后续会持续整理库内的“未分类”卡片，对库内超过一定总额的标签内容进行阶段性整理与回顾，对关系图谱中孤立的文件进行归档处理，以确保后续我构建体系时，有足够的样本与行为习惯，让搭建符合自己习惯的检索系统可以更方便展开。

• 附：一则统计出现多余 x 次的标签的 dataview 代码:

```dataviewjs

let tagCounts = {}; // 用于存储标签及其数量的对象

// 遍历满足条件的页面
dv.pages().where(p => p.type === "卡片" && p.file.folder !== "").forEach(page => {
  page.file.tags.forEach(tag => {
    tagCounts[tag] = (tagCounts[tag] || 0) + 1; // 增加标签计数
  });
});

// 根据标签数量排序并输出
for (let tag in tagCounts) {
  if (tagCounts[tag] >= 20) { // 符合要求的标签数量
    dv.paragraph(`标签 [${tag}](${tag}) 数量: ${tagCounts[tag]}`);
  }
}

```

• 具体效果如下：

成果展示

1.流程介绍

• 我现在的使用流程是，日常记录（每日）→整理入库（每周）→阶段性总结

1.日常记录

• 碎片信息：使用的是 obsidian-memos 的插件，手机端也有不少软件支持，兜兜转转后还是选择了 Obsidian 安卓版的 memos 的插件（免费的真香）；
• 文章：将电子书转成 md 格式到库中阅读，阅读过程中可以利用 comments 插件记录；
• 附：我的一则小说阅读视图：

2.整理入库

• pc 端：因为会使用不同的电脑，pc 端用的是百度云盘的同步盘的功能，优点是不用折腾，缺点是容易出现文件冲突的问题。我的处理方式是，电脑开机时自动打开百度云盘，然后等同步完时，把软件给关了。电脑关机时再打开百度云盘进行同步。
• 手机端：因为手机端上做的最多的是碎片信息记录，整理的时候主要用到了：投屏软件 scrcpy，软件的优点是，支持在电脑上直接操作手机，将文本直接复制黏贴带电脑上。以周为单位的碎片信息整理所处理的数据量并不大，操作相对比较便捷。缺点是，使用过程中手机不会息屏。
• 附下载地址： https://github.com/Genymobile/scrcpy

3.阶段性总结

• 思路整理：喜欢在 excalidraw 上汇总信息后整理出逻辑图。个人觉得关系图谱和 excalidraw 真的超搭，在关系图谱中把看似有关联的信息罗列出来，在无限画幅中写写画画，与在草稿纸挥洒笔墨的感觉很像。

• 正式书写：以下是我的写作视图， 左侧是在思路整理后的 excalidraw，好处是确保自己在写作过程中思路是清晰的；右侧是网页搜索界面，用的是 surfing 插件，虽然不能代替其他浏览器，但能保证自己需要一些简单资料的时候不用刻意切换软件。