#自定义工作流

基于主题笔记的「输入→处理→输出」框架，通过独特的主题标签体系！

通过关闭 PARA 模式，或者直接基于『主题模式的示例模板』进行改造！

#IPO 知识管理库

基于 IPO 示例模板，打造简化的知识管理系统。

#什么是 IPO 模型

IPO 在知识管理中通常指的是输入(Input)、处理(Processing)和输出(Output)的过程。这个模型描述了知识从获取、处理到应用的全过程。

在IPO模型中:

1. 输入(Input):这是知识管理的起点,涉及收集和获取信息。输入可以包括数据、文档、研究、个人经验、外部信息等。输入的质量对整个知识管理过程至关重要。
2. 处理(Processing):在这个阶段,输入的信息被分析和加工,以使其变得有用和可应用。处理活动可能包括分析、综合、评估、解释、存储和分享知识。这个阶段的目的是将原始数据和信息转化为有价值的知识。
3. 输出(Output):这是知识管理的最终阶段,涉及将处理过的知识应用到实际问题中,以创造价值。输出可以包括决策、解决方案、新产品、改进的流程、培训材料等。

可以简单地理解为是简化版本的 CODE/PARA 实践,它大大降低了新手的上手门槛。用户只需关注输入、输出和主题,轻松录入、整理和使用笔记。

#核心结构

1. 输入系统:

   • 将所有收集的信息、资料、灵感存储在『1. 输入』目录
   • 使用主题标签关联相关内容,如 #阅读笔记/书名、#学习资料/课程名

2. 处理流程:

   • 在『2. 主题』目录中创建主题笔记,对输入内容进行深度加工
   • 通过主题标签建立知识关联网络
   • 使用「画布视图」或「高级列表」整理知识结构

3. 输出系统:

   • 将最终成果存放在『3. 输出』目录
   • 输出可以是文章、报告、项目成果、演讲稿等
   • 通过主题标签反向索引,快速找到相关的输入和处理内容

#优势

• 简单易用:无需理解复杂的 PARA 体系,只关注三个核心环节
• 灵活可定制:可以根据个人需求调整三个目录的内容和使用方式
• 专注主题:以主题为核心组织知识,更符合大脑的思维方式
• 轻松上手:特别适合知识管理新手快速建立自己的笔记系统

#自媒体库

#核心结构

1. 内容工坊：

   • 选题管理使用需求池主题标签，比如主题 #手机评测/iPhone16

   • 使用「画布视图」构建内容脚本框架

2. 生产流水线：

   • 每条视频制作拆解为分镜脚本→拍摄清单→剪辑工程子主题，比如

     • #手机评测/iPhone16/分镜脚本

     • #手机评测/iPhone16/拍摄清单

     • #手机评测/iPhone16/剪辑工程

3. 内容输出：

   • 最后将成品存储到输出目录

#学术库

#核心结构

1. 输入系统：

   • 文献摘要使用文献ID#article主题标签自动关联

   • 实验数据通过数据集ID#dataset动态索引模板

2. 处理流程：

   • 每个研究方向作为独立主题（例：#量子计算-光量子路线）

   • 使用「高级列表」功能对文献引证关系进行拓扑排序

3. 输出系统：

   • 论文草稿自动聚合引用素材（通过主题标签反向索引）

   • 通过「主页视图」跟踪投稿进度与审稿周期

#销售库

#核心结构

1. 客户管理系统：

   • 每个客户设置#客户-A公司主题标签

   • 自动生成「客户画像时间轴」展示沟通记录

2. 业务流程追踪：

   • 商机跟进使用阶段:需求确认[75%]进度标签

   • 「大日历视图」规划客户拜访排期

3. 数据分析模块：

   • 销售漏斗通过「过滤视图」按地区/产品线拆分

   • 业绩周报自动抓取主题笔记KPI数据