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这算借鉴，还是抄袭？

Ai 既然可以学习文本资料，为什么没有阅读 app 做一个伴读 Ai，学习你书架上的所有图书，如果有个书本上的知识点你一时想不起来是什么，你问它，它不光能告诉你知识点是什么，还能告诉你在哪一章节哪一页，甚至还能基于你书架里的内容给你画知识图谱，告诉你 A 概念和另一本书的 B 概念有什么联系。这岂不是文字工作者的利器？还做什么读书笔记、卡片笔记？Ai 才是你真正的第二大脑。人类做笔记是为了记忆，是为了以后拿出来用，现在人类记不住的东西 Ai 都能记住，还要笔记干什么？把语料喂给 Ai 就完事了！

学习了一下 Azure OpenAI API 的文档，直接用 Shortcuts 搭了一个 AI 打标签的指令。感受到了学习就是一个积少成多 + 触类旁通的过程。这 3 个小时下来，不光入门了 Azure OpenAI API 的调取（还有很多功能没看懂，但是已经能用了），还学会了 Shortcuts 的词典和列表两个组件（顺便加深了对 json 的印象）。

用 OpenCat 搭配 Shortcuts 实现了一个自动给笔记打标签的功能。对于知识管理来说，记录是开始，整理是过程，检索使用是最终目的。为了便于检索，人类创造了很多 metadata，什么时间戳、标签、文件夹，层层嵌套用于归类整理，而填写 metadata 的压力甚至被部分前置到输入端，给用户增加了许多负担，实在是本末倒置。人类发明计算机目的之一是信息检索。在 1945 年，科学家们就已经因为信息太多，不便检索感到苦恼。在当时，一个理想的信息检索机，应该拥有相当于一座图书馆的知识，在你输入问题后，能输出书籍资料的相关段落，并告知你每一条的出处。这一理想的最佳实现形式就是 AI。AI 就是视力可及范围内的知识管理的最终解决方案。

人类与信息斗争的主线，就是降低信息产生的门槛，同时提高信息检索的效率。但是低生产门槛和提高检索效率本身就有矛盾。低门槛必然导致信息总量变高，进而导致检索效率变低。过去信息产业的每一次进步，本质上都是同时实现了这两点。AI 毫无疑问也具备这样的能力。

我对于个人知识管理的看法就是，能记住的才是自己的。

研究了很久的个人知识管理，实践了很多方法和工具，我的个人经验是，大部分人（至少我本人）没有知识管理的实际需求（心理需求不算实际需求），大家需要的其实是一个朴实无华的日记本。

回顾历史，一个新观念的诞生到成为社会主流，往往需要一两带人的时间。因为旧观念的既得利益者没有足够的动力支持新观念，只能等到这一代人都消失了，旧观念才会真正消失，新观念才会占据主流。思想来源：[2025-08-30_17-22-45]

人是他过去所有经验的总和，文明是其所有历史的总和。

我才知道欧陆词典也支持 URL scheme，刚刚用它顺手做了一个 Raycast 的 QuickLinks。Raycast 真是越用越顺手。