記得那個冬天，我對雙鏈的概念一知半解，甚至都不太了解什麼是 page，什麼是 database。政治哲學的筆記在我手裡像燙手山芋一樣，令我措手不及。政治哲學課程給我打開了明智的大門，這種思維碰撞產生的快感是前所未有的經歷的。巧的是，它也讓我明白了什麼是雙鏈，以及什麼是鏈接。
在課堂上，老師的頻繁提問和深思熟慮的話語使我不得不在早上 9 點鐘尚未清醒之時，就開始反覆記憶和回想。在寒冷陰沉的冬日清晨，即使大腦還未完全甦醒，我也必須在75分鐘內持續地吸收資訊並進行回顧。至於這兩個過程是先後進行還是同時發生，我已經無法分辨了。
那時候，在朋友的推薦下，我知道了 Heptabase；卡片加可視化關係在當時首屈一指，隨即，我也支付了。上手很簡單，在白板上面只需要雙擊新建卡片，輸入內容，再用箭頭相互連接它們；或者在白板上自由的擺放位置。
我花了三個小時將所有的政治哲學筆記從 Notion 騰挪到了 Heptabase。在複製、分析和拆解這些內容時，我也對原來的筆記進行了複習和整理。完成後，卡片之間的關係以及知識核心在整理過程中逐漸顯現出來。
當整理完它們，我突然發現我記住了幾乎全部的內容，它們之間的聯繫，霍布斯和洛克對於統一概念的不同解釋，相關的原句甚至是章節或者是頁碼，我都可以記得十分清楚。結果就是，我在課堂上經常能準確回答老師的問題，當老師在找書里原文的時候，「我們一起看書的第……頁」，我也能及時提醒（因為我坐在第一排）。在後面期中期末論文寫作的時候，我也竟然能夠更快地寫出大綱和引言，只需半天就能完成。相比以前，我的進步是非常顯著的。
Heptabase 雖然前期的功能很少，但令我們駐留的原因是軟體版本上的快速更新。如果沒記錯，內測時，我基本每周都會收到更新。現在也更新了很多功能，團隊不僅對 AI 有著不凡的野心；對 To-do 而言，似乎也有著成熟的規劃。
在我的使用過程中，獲得了一些私人的心得，在此分享給你，希望為你帶來不同的視角。
不要害怕在觀點上與眾不同，因為每一個現在被接受的觀點曾經都是另類。 —— 伯特蘭 · 羅素《自由思想的十誡》
Heptabase 的易用性幾乎是領先的，引導界面結束之時，我也明白如何使用了。雖然看上去很複雜，但都錯落分明，也不至於令我目不暇接和束手無策；不像其他軟體一樣，我得去搜影片看別人如何使用；更重要的是，我不用像使用 Notion 或者 Capacities 一樣要擔心設計或者分享的問題，比如 Database 如何展示或者需要考慮 Relation 等等。而 Heptabase 可以打開直接輸入，不用考慮設計問題，而是直接專注在內容上，這是我非常喜歡的一點。
Most people just want to find a solution that solves their problem out of the box. Most people don’t care about all the concepts and capabilities you introduced in your system. And no matter how good your technology is, if not many people use it, you』ll end up going nowhere. So, these companies usually have to spend a lot of time working on improving usability, simplifying their product, and understanding their users』 needs. 大多數人只想找到一個能解決他們問題的解決方案。大多數人並不關心你在系統中引入的所有概念和功能。而且，無論你的技術有多好，如果沒有多少人使用，你最終也會一事無成。因此，這些公司通常需要花費大量時間來提高可用性、簡化產品和了解用戶需求。
現在，它們也有了禪定模式（類似 flomo），我能夠不受打擾得更加專注我的內容。所以，Heptabase 可能是我唯一向新手推薦的知識管理軟體。也因為它的特性，各行各業的人，如醫生、律師、市場、學生、歷史，甚至是動畫家新海誠，都能用它創作出屬於自己風格或者工作流的知識管理和梳理。
這對於一個新興軟體來說，無不令人感到驚嘆。
Heptabase 每個部分是什麼意思？
▍Card、Section、Whiteboard
如果你經常用 page 這類軟體如 Notion，在使用時，你可能會像我最開始一樣，有可能因為分不清 Card 還是 Page 而不知道如何使用卡片，
根據上面的方法，我是這麼理解 Card、Section 和 Whiteboard 的。雖然從資訊密度上來看，Card
談到層級，我們需要回歸到一個根本的問題：我們是如何分類的？或者說，我們是如何拆解概念的。
我們可能是這樣拆解概念的
1829 年，詹姆士·米爾（James Mill）提出複雜想法（Complex Idea）可以是反覆配對兩個或更多簡單感覺的結果。這些複雜想法本身還可以組合成雙重想法（duplex idea）。他提出每個複雜的思想都可以分解為至少兩個簡單的思想（simple idea），並且通過它們不斷地結合而形成。
Some of the most familiar objects with which we are acquainted furnish instances of these unions of complex and duplex ideas. Brick is one complex idea, mortar is another complex idea; these ideas, with ideas of position and quantity, compose my idea of a wall. … In the same manner my complex idea of glass, and wood, and others, compose my duplex idea of a window; and these duplex ideas, united together, compose my idea of a house, which is made up of various duplex ideas. 我們最熟悉的一些對象就是這些複雜和雙重觀念結合的例子。磚是一個複合觀念，砂漿是另一個複合觀念；這些觀念加上位置和數量觀念，構成了我對牆的觀念。 ......同樣，我對玻璃、木頭和其他東西的複合觀念，構成了我對窗戶的複式觀念；這些複式觀念結合在一起，構成了我對房子的觀念，而房子是由各種複式觀念構成的。
雖然這種拆分比較老套，不過也確實啟發了我們對於基本概念和複雜概念的拆解。
隨著世界不斷發展，Mill 的理論顯然不太能令人信服了，也比較過時。
我們根據從家庭或外部環境中學習的知識來對事物進行分類，這讓我們能夠識別對象和事件，並推斷出它們的屬性。首先，我們有概念（concept），即用於各種認知功能（如貓）的心理表徵。
然後，我們將概念整合到類別（categories）中，這些類別是特定概念的所有可能示例。例如，「貓」這個類別包括豹、野貓和波斯貓。分類（categorization）是我們將事物放入稱為類別的群組中的過程。
比如，PARA 有四種類別：項目、領域、資源、存檔；我們將不同的東西放進這四個類別的過程就是分類。
類別很有用，因為它們幫助我們理解以前未遇到過的例子，並提供關於一個項目豐富的一般資訊，並允許我們識別一個特定項目的特殊特徵。
當我們明白這個之後，我們似乎可以找到它們三者之間的關聯了。
我自己的方法是，在白板中新建一個卡片，放大成為卡片，輸入章節中所有的副標題、內容、高亮重點等等。於是，我得到了一張 global 的卡片。接下來，我會把每一個 toggle headline 拖拽出來，我得到了不同的 basic 卡片；再次瀏覽、拆分，我就得到很多了 specific 卡片。此時，我會將這些 specific 卡片組建成一個 basic 的 Section，添加標題。我們可以使用上述提到的三種方法（difinitional，examplar，prototype）標註這些它們。這些 section 也可以被包裹在一個更高階的 section 中；而這些 section 中原來的 basic 卡片，也變為了 specific 和更加 subordiniate 的卡片。白板和嵌入白板也是一樣的道理。被嵌入的白板也可以看作是一種 basic level 的白板，其中的 section 和卡片都是更加細節的等級……
我們能夠看到的是，層級結構在 Heptabase 中是多元的，根據場景的不同自由變化。如此，對於我和其他的筆記小白，能夠不假思索地快速記錄和拆解知識，而不是被局限在傳統的、枯燥的文本結構中。
當你的白板上的卡片數量不斷增加時，你會遇到一個問題：不知道該不該創建新的白板。在剛開始使用 Heptabase 的時候，我不太喜歡在白板中嵌入白板，所以也是利用 Section 去歸類的。我試圖模擬這些知識在大腦中的情景。我不是什麼記憶冠軍，所以我的大腦里沒有什麼記憶宮殿或者什麼文件夾之類的，只是一個無限延展、海納百川的地方——這就很像 Heptabase 的白板。但是，隨著容納的卡片越來越多，輸入和滑動白板開始變得異常卡頓。官方人士告訴我，目前單個白板推薦最多放 150 張卡片左右。不過，在我的實際使用中，當一個白板大於 200 張卡片的時候，才會卡頓，不流暢。於是，我這才開始考慮嵌入白板。
我的倫理課程每周需要讀倫理守則，每一個守則老師都會單獨講一下，所以也都有相應的筆記；於是，我把每一條規則都摘錄到 Heptabase 中當做卡片。如果不內嵌新的白板的話，那麼現在這個白板會變得非常卡頓以及更為臃腫。於是，我新建了內嵌白板將它們放了進去。
另一種情況是，我每一個章節（大概 30 頁）的內容大概都在 20 張卡片左右，有一章內容非常重要和龐大，要看 60 頁數左右的教科書（一般每章 30 頁）。所以，我也為這一章新建了內嵌白板。
就這樣，Section 和內嵌白板的邏輯關係可以這樣表達：
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當一個 Section 中的卡片數量大於 25 張卡片的時候，我們便可以將這個 Section 轉化為一個內嵌白板
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當你需要創立 Project 的時候，可以內嵌白板
▍顏色
當我們處理完文字內容和整體的結構之後，我們使用顏色突出重點的內容和對象。
我按照內容的特點區分對象的：
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紅色：最重要
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橙色：重要
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黃色：一般重要
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綠色：特別的東西（比如時間線，或者是和自己想法迥異的知識）
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藍色：相關的問題或者圖表資訊
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紫色：詞句高亮（偶爾用黃色）
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灰色：不是很重要的，具有輔助作用的其他資訊
顏色標註的過程是自上而下，由外至里，從廣至狹。當我們為對象標註顏色的時候，我們其實已經完成了短期記憶中的排演（rehearsal），也複習了（review），從而也不自覺地加深我們對這些對象的印象。
如果白板中，相同顏色的對象太多了怎麼辦？那麼，它也許說明了兩個部分：
這些對象對我們太重要了，我們需要及時回顧
有可能濫用了某一種顏色。你需要重新審視和評判這個白板中的內容。重新評判卡片或者 Section 的重要程度。這個情況下，你需要仔細且勇敢斷舍離。
▍鏈接
了解了分類、對象和顏色，我們其實可以開始重新整理、排布我們的對象。
不過，只考慮分層結構是不行的，它也存在著缺陷。
儘管 Meyer 和 Schvaneveldt 在 1971 年的研究表明，從記憶中回憶出一個單詞可以激活網路中相鄰區域，但這個模型有其局限性。具體而言，它未能解釋典型性效應——為什麼我們比「鸚鵡是一種鳥」更快地驗證「鴕鳥是一種鳥」。
認知經濟的有效性受到質疑，因為一些個體可能更傾向於將特徵「有翅膀」歸屬於「金絲雀」，而不是「唱歌」。
所以，研究者們發現了另一個理論，稱為連接主義方法（Connectionist Approach）或並行分布處理（parallel distributed processing，PDP）。這種方法用於創建代表認知過程的電腦模型。這些模型中的圓圈象徵著單元，旨在模仿我們大腦中的神經元。
這些單元通過不同的活動模式在網路中表示概念及其屬性。線條描繪了對象之間的連接，使得單位之間能夠進行資訊交流，類似於大腦中的軸突。其中一些單元可以受到環境提示或其他單元信號的刺激。被環境刺激激活的單元稱為輸入單元。在這個簡化的網路模型中，輸入單元向隱藏單元發送信號，然後由它們傳遞給輸出單元。
連接權重（connection weight）決定了從一個單元到下一個單元的活動放大或減少，類似於神經元之間突觸的信號傳遞。較高的連接權重代表著更強烈地刺激後續單元的可能性，而較低的權重則意味著刺激程度減少。負權重則表示會降低興奮度或抑制激活。
網路單元的激活取決於兩個因素：（1）來自輸入單元產生的信號，以及（2）連接權重在整個網路中的傳播。
這個圖示說明，當「canary」（金絲雀）和「can」（能夠）兩個項目單元被激活時，會引發整個網路的活動。這將導致與「金絲雀——可以」相關的屬性單元如生長、移動、飛翔和唱歌被激活。
於是，我們便可以用 Arrow 連接這些對象。這不僅能夠具象這些對象之間的關係，也給我們的大腦帶來一定的指引，激活對象之間更快、更活躍的聯想。另一個顯性的鏈接是 Mindmap。Mindmap 不僅能夠展示單個細節，也可以綁定相互依賴（interdependent）的卡片，從而獲得針對某一個卡片更加詳細的輔助內容。而為對象提供隱形鏈接的雙鏈，能令我們在輸入的時候，快速連接可能相聯的對象。
Arrow
在一開始，Arrow 很容易被濫用，這使得白板頁面十分混亂。我自己回顧的時候，也摸不清頭緒。直到今天，我才開始使用 Arrow 指明對象關係。
我們可以通過線條的粗細程度和虛線表示對象之間的關係密梳和所需相對注意力的多少。線條越粗，表示對象之間的關係更緊密，需要的付出的注意力便越多；線條越細，表示對象之間的關係更疏離，不用付出太多的注意力，知道就行了；而虛線代表的則是對象關係不強，可以知道也可以不知道，偶爾看看；持一種假設的態度。
我為自己使用 Arrow 創立了三個原則：
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對象之間必須有距離
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對象本身具有獨立性
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標註已經意識到的對象關係
只有同時滿足這三個條件的時候，我才使用 Arrow。
當我摘錄書籍或者教科書的內容時，我會拖拽不同的內容；因為這些內容（比如特定的術語、章節名稱、章節中的副標題等等）具備了獨立性，但同時它們在文本中的關係頗為緊密。
當對象之間的關係本來很緊密的時候，比如都在同一個副標題下，或者是上下文的關係時，我便不會用 arrow 連接它們，而是以 bento 的形式緊靠每一個對象。
當我們在回顧並排布對象的時候，我們一定要同時注意我們大腦中發生的事情。當我拖拽卡片出來的時候，我的大腦已經告訴我它們之間的關係是什麼了，所以我直接在 Arrow 上文字標註，並和對象相連。在上圖中你可以看到，我使用了大量的粗線，這是因為與時間軸相聯的卡片是該時間下發生的事件。
另外一種顯性的對象關係表達是 mindmap（思維導圖）。傳統的 mindmap 並不好用，也可能不能幫助我們的學習。
在我個人的體驗中，XMind 太注重設計，也太花哨，不算好用；Mindnode 雖然間接，但也需要我自己去不斷調整和設計，而非專注在內容上，輸入體驗也不方便。雖然幕布是我認為是這類軟體的佼佼者，讓我可以專注在內容上，但我在輸入或者回顧的時候會考慮排版問題。比如，如果我這一部分輸入了幾百字，那麼最終分享的圖片上的子主題中的內容也非常高。所以，我的注意力會脫離內容本身，而去關注一些旁門左道。
Heptabase 的獨特之處在於，它將 mindmap 擴展到卡片上。我現在可以將卡片變換為子主題，一個包含詳細補充內容的子主題。它可以摺疊、展開、拖動，甚至可以用 Arrow 鏈接其他內容；而不再是以前那種傻乎乎的形式。我們也可以創建具有一定順序性的卡片。
在實際使用中，你可能會像我一樣對容易搞混這兩個，因為它們看上去似乎都是在鏈接對象罷了。它們唯一的區別是對象獨立性。在 Arrow 中，每一個對象都是自由的，可以隨意挪動；對象之間似乎有種自由選擇權。不過，在 mindmap 中的卡片似乎持有一種命定論，它們只能圍繞著某一個主題存在，並且不可脫離。它們之間的關係更加密不可分，牽一髮而動全身。
什麼時候使用 mindmap 是一個不好定位的問題。在我看來似乎只有兩點：1）簡單的概念分類，比如簡單的一兩句話或者單詞；或者是簡單的層級性，比如靈活性不強的公司架構等；2）因為這樣的對象獨立性也不會很強；3）具有一定的順序性，比如時間軸，或者步驟。
我之所以不常用 mindmap 的另一個原因是，它目前無法像其他軟體那樣更改排列樣式。此外，mindmap 的靈活性較低，與我的筆記理念不太匹配。你能看到的這些例子，都是我在過去六個月的筆記中能拿得出手的了。
雙鏈
除了明顯的連接之外，還有一種隱形連接：雙鏈。
之前在使用 Notion 類型的軟體時，即使我看了很多關於雙鏈的文章，我還是不太明白它到底是什麼。不過，我終於在 Heptabase 上面弄明白了這件事情。
我第一次使用雙鏈的時候是用它整理教材中的術語表，在一個卡片裡面放進了將近 400 個術語，把我電腦搞得崩潰了（現在不會了）。當時我在想，這樣一來，每個詞語都是獨立的、可操作的個體。
後來，隨著輸入的筆記和知識卡片越來越多，以及越來越頻繁地使用上述的排布，我發現我在輸入某個內容的時候，有時候能夠隱約或者明顯感覺到之前好像有過類似的知識。於是，我用「@」喚起並檢索關鍵詞，便可以快速鏈接這些對象；甚至可以直接新建卡片。這種順滑的體驗就像之前使用閃念膠囊一樣，能迅速記錄那些瞬間的想法，避免了因未能記錄而產生的痛苦。
更重要的是，Heptabase 支持拖拽成卡。這是一個「用了就回不去」的功能，也大大地提升了體驗。
我現在已經離不開雙鏈了。只要內容中某一個關鍵詞或者主要內容引發我腦海中的聯想，我必然會用它看看是否有相關的概念。
▍Tag 和搜索
我很喜歡 Heptabase 中的 tags（標籤），它終於回歸了純樸的樣子——簡單的標籤。我始終覺得，不管 tags 發展多厲害，手打標籤的速度永遠比不上我們大腦給內容自動打標籤分類的速度。對於使用標籤的人來說，要麼遵守既定的標籤規矩，要麼只能創建越來越多的標籤；一旦如此，不僅可能在未來遇到如何管理標籤的困境，也不可避免地濫用標籤。
標籤也可能會強化我們的標籤思維。時間長了，我們用標籤明明我們所有的事物，比如我們將網路上或者現實中看到的人事物都習慣性地貼標籤；也會局限我們的思維和卡片本身的自由。比如，Flomo 將 tag 做成了層級的內容，它用父子標題替代了父子卡片關係，將單個卡片鎖死，從而消除了我們意識到卡片之間鏈接的可能，從而產生知識碎片之間的巨大鴻溝。逐漸地，我們只是將它作為一種分享內容的方式。Supernotes 和 Tana 也有這樣的問題。
相比之下， Heptabase 將所謂的父標籤改為了更便捷的 Group。如此一來，我們可以在 Heptabase 中更靈活地實施 PARA （項目、領域、資源和歸檔）系統。如圖，我的 Psychology 小組中很多東西。有 Newsletter（電子報）項目，有發展心理學、實驗、治療技巧等各種領域，這些卡片都可以成為我的資源，還有歸檔的術語（general term）和 drug 之類的。
我習慣在回顧是整理白板或者卡片盒中的內容，並給一些特定的卡片或者是 PARA 需求的卡片打上標籤，以防濫用。如果你不習慣這樣的方式，Heptabase 為我們提供了另一種選擇。你可以像使用 Notion 或者 Notion-like 軟體一樣，將它看作一個 Database，毫無障礙的使用它。於是，Heptabase 讓魚和熊掌亦可兼得焉。
Heptabase 的搜索功能真的是錦上添花。Notion 的搜索非常難用，顆粒度也不是很細節。不管我們怎樣分類去管理，當我們回憶細枝末節的時候，也比不上搜索的快速和便捷。好用的搜索功能是所有筆記軟體必須重視的，而 Heptabase 做的最好。它不僅可以使用快捷鍵可以全局搜索和搜索指定的白板，搜索範圍覆蓋齊全，既可以預覽卡片內容，也能搜索 Tag、Section、和 Whiteboard，能讓我們更加精確地搜索和連接內容。
FREEDOM 特性
如果要用一個詞語總結 Heptabase 的特性，我想一定是自由。我們可以在其中體驗到前所未有的自由感，而非被局限在某一種框架內。我們不僅可以高亮文字內容或者給賦予卡片顏色，還可以探索對象之間的邏輯關係，根據自己隨意擺放卡片的位置。當我們像小孩一樣擺弄這些「玩具」和賦予它們屬性的時候，我們潛移默化地多次回顧了這些知識，在不知不覺中，加深了我們對它們的印象。
當這樣做的時候，我們可能會發現自己完全專注在內容上，從而忽略了時間的流逝。這便是它的 優勢，即「幫助用戶更好地學習，而非幫助他們打造生產力系統」。用戶打開軟體便可以快速「進入到心流狀態，專注在學習和研究他們在乎的主題上。從而忘記他們其實正在使用一個軟體」。
我們高性能表現是 100% 專注，那麼心流則是 110%。專注 Focus
專注的定義是一種專注於環境中特定刺激或位置的能力。我們都知道，正常人是不可能記住所有東西的，會忘記一些無關緊要的事情——選擇性注意力。不過，隨著資訊的發展，FOMO誕生了，人們開始擔憂自己錯過了某些當下看似重要的東西。為了害怕自己遺忘，很多收藏工具也被開發了出來。我們所做的並沒有幫到我們學習，而只是安撫了當時的恐懼和心慌。它們只是被我們放進收藏中吃灰，並沒有被存在我們的記憶里。這是因為我們大腦中有一種過濾機制，將「無用」的資訊過濾掉，從而讓我們更好地專注於當下的事情。下面的兩個模型能更好地幫助我們理解這個過濾機制。
Broadbent's Filter Model（布羅德本特過濾模型）
這個模型中，感覺記憶在將所有傳入資訊轉移到過濾器（Filter）之前，會短暫地保留這些資訊。該過濾器根據其物理特徵識別相關的消息，並且只有選定的消息才會傳遞到下一個階段——檢測器（Detector）。然後，檢測器處理此資訊以確定消息的更高級屬性。隨後，短期記憶從檢測器接收此輸出，並在可能將其轉移到長期記憶之前保留10 至 15 秒鐘。
有兩個例子：
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雞尾酒會現象：你是否曾經在一個嘈雜的派對上，參與一場談話，突然間聽到房間另一邊有人提到你的名字時，你會立刻注意過來？
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「親愛的阿姨簡」的實驗（Gray & Wedderburn, 1960）中，參與者被告知要跟讀左耳聽到的資訊。但他們報告稱聽到了一條資訊：「親愛的阿姨簡」，這條資訊從左耳開始，跳到右耳，然後又回到左耳。
Treisman’s attenuation model（特里斯曼衰減模型）
這樣的實驗結果啟發了特里斯曼，他搞出了一個新的模型：
在這種模式中，有關注的資訊（attended message）可以在資訊處理系統的早期與無關注的資訊（unattended message）分離，而資訊的選擇則在之後進行。
這種模式包括兩個部分：衰減器和字典單元。衰減器取代了布羅德本特的過濾器，並根據心理特徵（高音或低音、快或慢）、語言（音節或單詞的組合方式）和意義（詞序如何形成有意義的短語）對接收到的資訊進行分析。
關注的消息以全強度通過衰減器，而不關注的消息則以顯著降低的強度通過。詞典單元存放具有激活閾值的單詞。常見或重要單詞具有較低閾值，而不常見的單詞具有較高閾值。這樣就是為什麼當你背單詞的時候，一些看上去很奇怪的詞彙背起來比看上去正常的詞彙要容易的多。
現在已經有很多更新更好的解釋模型，所以不再詳細展開。我們可以假設，在某種情況下，Heptabase 填補了這個衰減模型的空白。
我們通過標註、高亮、整理對象結構和關係，將資訊篩選並分類為重要且需要注意的資訊以及不需過分關注的資訊；也讓所有的消息儘可能地通過篩選器。因為這樣，我們在 Heptabase 上付出的注意力和時間會越來越多，我們越可以記得住大部分存留的內容，而不是像其他筆記工具一樣，只是存入知識，但我們無法提取它們。
負載
我們再來看一下注意力的負載能力。
處理能力是指個體在任何給定時間內可以管理的資訊量。術語「感知負荷（Perceptual Capacity）」用於表示特定任務的複雜性。高負荷任務更具挑戰性，消耗較大的處理能力，類似於電腦中的RAM。消耗較大的處理能力，類似於電腦中的RAM。這意味著沒有剩餘資源來處理未關注或無關刺激，從而降低了分散注意力的可能性。另一方面，簡單的任務具有低負荷，並且使用較少的處理能力，可能會留下可用於管理未關注或無關刺激的資源。
研究人員發現，與簡單任務相比，更複雜的任務會導致反應時間變長。在處理需求較低的任務中，有額外的處理能力可用於處理與任務無直接關聯的刺激。比如 Stroop Effect。
說出詞彙可能會干擾我們辨認其墨水顏色的能力，因為忽略單詞的意義對已經講閱讀單詞這項任務自動化的我們來說是具有挑戰性的，因為它們需要注意力。
此外，對顯性注意力（overt attention）的研究涉及使用眼動儀等工具來測量眼球運動。這個過程的兩個關鍵組成部分是掃視——從一個點迅速轉移到另一個點——和注視——在感興趣點上短暫停留。我們的眼球會停留在視覺上突出並吸引注意力的區域。這種突出取決於刺激物的特徵，包括顏色和動作，這些都是非常顯著的因素。這些高顯著性區域吸引我們最初的一瞥。這也是為什麼，我們要用不同顏色在白板上標註卡片，如此一來，我們的注意力能夠一下被吸引，且優先查看這些卡片。
所以，在這個自由之下，我發現了更多的特點。F 代表Focus（專注），「我們越專注，做得就越好」。R 代表ReThink，意思是重新思考。每當我使用 Heptabase 的時候，我都能從這些內容中獲取新的想法，哪怕是一點點；就算沒有新的想法，我也能再次思考他們，加深我對這些對象和內容的印象，鞏固我的記憶。
平均而言，我們的思維大約有 20% 到 40% 的時間在游離。思維漫遊對於創造性洞察力來說是非常重要的。創造過程要求首先收集資訊、關注問題、真正專注，然後放鬆……科學和數學領域充滿了那些只是在淋浴時胡思亂想、上公交車或遛狗時突然想出令人難以置信解決方案的人物形象……這是因為在思維漫遊期間，我們能夠以一種新穎且具有價值的方式將遠距離元素聯繫起來。這就是創造行為的定義。
不過，這些知識一開始是互相纏繞（Entangle）著的，仿佛一團亂麻。所以，我需要參與（Engage）進去，開始梳理這些知識，和它們互動，不讓它們糾纏，而是它們合理地纏繞於我，為我所用。如此一來，我便完成了對任何知識的祛魅（Disenchant）；O 代表組織（Organization），我將這些知識合理有序地組織起來。隨著不斷地累計知識，花的時間和注意力越來越多，我也能夠成為某個領域的「專家」，即 M 代表著 Maestro 大師。
▍使用 Heptabase 的方法：U.R.E.A.D.C.（You Read Context）
1. Uninterrupted typing 不間斷地輸入
我們首先創建一個白板。每次在這個白板輸入，先創建一個卡片，不間斷地輸入。我們只需要專注內容，而非設計或者排版。 The more disrupted is particularly for young people, the harder it is for them to grasp, to build the cumulative mental models that amount to master in any subject. 尤其是對年輕人來說，越是混亂，他們就越難掌握，也就越難建立相當於掌握任何學科的累積心智模式。2. Review 回顧
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當我們輸入完畢之後，我們需要從頭到尾回顧內容，並且修改、增刪內容：
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加粗文字
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高亮詞句
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哪些內容需要變為摺疊列表，可以成為卡片的
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哪些內容與其他卡片相關的，需要用雙鏈補充的或者需要被創建為雙鏈
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3. Extract 抽取
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將您認為的內容抽取出來成為新的卡片
4. Arrange 排布
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排布這些新的卡片
5. Determine 決定
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決定對象關係
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創建 Section 和 Embedded Whiteboard
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用顏色標註、區分對象的重要程度
6. connect Context 連接內容
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使用 Arrow 凸顯對象關係
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連接並標註對象之間的關係
通過這六個步驟，我們詳細分析了一個宏觀對象，如一篇文章、影片或書籍等。因此，我們不僅對該對象有更加深入的理解和發現，也在全局上對該對象更了如指掌。於是，不管是回憶還是應用其中的某個知識，得益於搜索和管理，我們能夠快速應用起來。所以，我們才能更精確地、更專注地學習這些內容。UREDC 也可以稱作 You Read Context，即你讀懂了上下文。
當我們使用這 6 個步驟的時候，我們又回到了專注狀態。
如果你要執行，如果你要把想法付諸實踐，那麼你就必須回到專注的狀態。
得益於 Heptabase 的可視化特性，我們可以清晰地看到對一個項目或者知識點日積月累的成果。我們也能意識到，筆記是漸進式的、不斷進化的；比如更改對象之間的聯繫，為以前的卡片添加雙鏈、標籤等更多資訊。
於是，時間久了，透過這些筆記，我們看到的其實是無限進步的自己。
▍展望
在剛開始動筆寫這篇文章的時候，我還是談了談之前的 AI Assistant 的。它和現在的 Notion Q&A 和 Google NoteBookLM 很像，保護隱私的情況下，檢索卡片，推薦更貼合你問題的卡片。不過，體驗一般，幾乎沒怎麼使用過。但我還是很期待未來 AI Assistant 能提供帶有引用（citation），且能夠跳轉到具體卡片、Section、Whiteboard，更大程度上提升搜索功能。
其次，如果 Heptabase 可以使用 AI 根據白板內容，生成一些問題 Section，也許能大放異彩；或者在後期開放多人協作的時候，能用 AI 根據某一個卡片頭腦風暴等等。參考案例在 這裡。
我想大多數都是因為卡片的特性才喜歡上 Heptabase 的。如果 Heptabase 在移動端新建頁面改為新建卡片，比如 Flomo 或者 Supernotes 的卡片輸入，會令我個人更加喜歡。另一個展望是可複製分享的白板到自己的Heptabase，就像 Notion 那樣。
我也希望未來 Heptabase 能在設計上多下點功夫。雖然 Heptabase 的實用主義設計目前還算不錯，但其美觀性稍顯不足。對於注重設計的用戶，他們可能會被 Scrintal 所吸引——我當初就是這樣。一些動效、頁面的顏色、元素的設計等等。
不過，我後來還是回到 Heptabase 了，因為 Alan 的團隊理智地取捨用戶的建議；我也看了 Alan 當時的博客，其中的對於 Heptabase 有一個較為清晰且可實行的理想。
當然，雖然很多功能還是民主的，但令我感到憂心的是，在未來的成熟期中，隨著用戶基數和團隊不斷擴大，一些功能的民主性也是需要謹慎考慮的。這一點需要克制。所以，我特別欣賞 reMarkable 的一點是，他們的團隊會根據自身核心理念來考慮用戶提出的功能建議，這也正是我希望 Heptabase 能做到的。不過，這種在 社區 里的投票，也讓用戶有了「參與感」。
▍最後
Heptabase 能否代替紙筆？
不能。任何軟體都不能替代紙筆，Heptabase 也不例外。打字趕不上我們的思維和爛筆頭。當遇到大的項目的時候，我可不是一上來就坐在電腦面前，打出大綱，然後坐在那裡發呆；而是先在 Stalogy 筆記本上寫下大致的構思，畫出基本的網狀圖，即使潦草，但能看明白就行。有了一個基本的脈絡，我再去 Heptabase 中是有UREADC 六步法記錄和釐清它們，再整合到一起。所以，我現在出門隨身攜帶 Stalogy 和斑馬的 Pitan 筆。
價格
單月付費 11.99 美元 / 月，107.88 美元 / 年（合 8.99 美元 / 月）。
如果你看完本篇文章覺得 Heptabase 可能是你的「終極」知識系統，不妨按照我的方法，體驗 7 天，不滿意再申請全額退款即可。有可能你也會找到屬於你的學習方法。
▍感謝
感謝你讀完此篇，不知你是否對這款軟體有了一種新的認識。Heptabase 是集易用性、靈活性和卓越的用戶體驗於一身的軟體。不管你是擅長於哪個專業或者方向，Heptabase 總能夠幫到你。
它的自由 F.R.E.E.D.O.M. （Focus, ReThink, Entangle, Engage, Disenchant, Organize, Maestro）和 U.R.E.A.D.C. 六步法在某種程度上激發了我們使用工具時候的創造性、對知識的完整梳理和深入了解、強化了我們對於內容的專注程度，最終加深了所掌握的知識記憶。
我雖然不喜歡第二大腦這個神秘化的詞彙，但我願意只把這個詞彙頒發給 Heptabase。我也可以大膽地說，它就是我的終身學習知識系統（而非筆記系統）。
如果你想試試重獲自己專注的能力，不妨試試 Heptabase 吧，也許令你有所收穫！
▍尾聲
就在快要寫完這篇文章的時候，我的朋友分享了一篇 Ness Labs 採訪 Alan 的 文章。我淺看了一下，其中不乏志同道合之處，也有令我感到佩服的地方。
Alan 在採訪中也分享了兩個指導原則，也恰恰回應了我最後一部分關於決定軟體功能的展望。
他說道：
The most important principle in our company is that we want to ensure that everything we’re building is aligned with our ultimate goal of helping people acquire and establish a deep understanding of the things they care about. We’re very conscious of not getting distracted by other purposes. The second principle is that we want the product to be as friendly and intuitive as possible. Our target users should be able to get into the flow of thinking as soon as they open the product. 我們公司最重要的原則是確保我們所構建的一切都與我們的最終目標相一致，即幫助人們獲得並建立對他們關心的事物的深刻理解。我們非常清楚不要被其他目的分散注意力。第二個原則是我們希望產品儘可能友好和直觀。我們的目標用戶應該能夠在打開產品後立即進入思考的狀態。
與其說是 Heptabase 吸引我，倒不如說是 Alan 本人的思考更吸引我。他所表達的思考是我所喜歡且相信的。所以，我也相信 Heptabase 這款軟體從而做了一筆對於學生的我來說「不菲」的投資。就像我在文中描述的，它帶給我的價值和潛在價值是無可估量的。
後來，我也瀏覽了其他有意思的文章，比如 PJ Wu 分享了 Heptabase 完整功能介紹 - 以卡片和白板為基礎，最能讓你進入心流的視覺化學習軟體，以及王翰元也分享了使用 Heptabase 的 反思 並覺得這個 Heptabase 所強調的「價值」一詞略感違和；Alan 也將自己的思考集放進了 Heptabase Public Wiki 中。
你也可以用 Heptabase 創建屬於你的智識界。
