PKM 個人知識管理
Personal Knowledge Management
把自己看過、想過、做過的東西整理起來，要用的時候找得到、用得上的一套習慣和工具。重點不是存很多，而是用得出來。
術語表
給剛開始整理筆記、用 AI 助理的人：54 個常見名詞的白話解釋，附官方說明的連結；網站上有相關文章的，也一起列出來。找不到的名詞，可以用右上角的搜尋。
筆記方法
整理筆記的幾種方法和它們的名詞。先看 PKM、卡片盒、第二大腦三個，其他都是從這三個延伸出來的。
卡片盒筆記法
Zettelkasten
德國社會學家魯曼（Niklas Luhmann）的筆記法：一張卡片只寫一個想法，用自己的話寫，再跟其他卡片連起來。卡片和連結越多，寫作時想法越容易自己冒出來。
閃念、文獻、永久筆記
Fleeting / Literature / Permanent notes
卡片盒的三種卡片。閃念筆記是隨手記下的念頭，幾天內整理或丟掉；文獻筆記是讀書時用自己的話記下重點、註明出處；永久筆記是想清楚之後、單獨拿出來也看得懂的一張卡，會長期留著。
原子筆記
Atomic note
一則筆記只講一件事。這樣容易被別的筆記連到、重複使用；一篇塞好幾個主題，就很難連，也很難找。
第二大腦
Building a Second Brain
Tiago Forte 提出的做法：大腦適合想點子、不適合當倉庫，值得留下的資料交給外部系統記著。整套方法分成 CODE 四個步驟和 PARA 四個分類。
CODE
Capture, Organize, Distill, Express
第二大腦的四個步驟：收集、整理、抓重點、做成成品。最常被跳過的是最後一步，資料要用出來才算數。
PARA
Projects, Areas, Resources, Archives
依「要拿來做什麼」分四個櫃子：專案（有期限的事）、領域（要一直照顧的事）、資源（有興趣的主題）、封存（暫時用不到的）。不知道放哪裡時，從專案開始往下問。
漸進式摘要
Progressive Summarization
每次回頭看一篇筆記，就再畫一次重點：第一次標粗體，下一次在粗體裡再挑最重要的，越縮越短。要用的時候只看最上面那層就好。
MOC 內容地圖
Map of Content
一篇「目錄型」的筆記，把同一個主題的筆記連結整理在一起，像一本書的目錄。打開它就知道這個主題有哪些筆記、該從哪裡開始看。
收件匣
Inbox
新東西先丟進同一個資料夾，當下不用決定放哪裡，定期再整理：有用的歸位，沒用的刪掉。我的筆記庫裡叫 00-Inbox。
LLM Wiki
Andrej Karpathy 提出的做法：原始資料丟進一個資料夾，請 AI 讀完後整理成一頁頁互相連結的筆記，並持續維護。人負責挑資料和做決定，AI 負責整理和更新。
Obsidian 與筆記工具
Obsidian 本身和常一起用的名詞。官方說明多半是英文，可以用瀏覽器的翻譯功能看。
Obsidian
一套免費的筆記軟體。筆記都是存在你電腦裡的 Markdown 文字檔，不會被鎖在某家公司的伺服器上；可以用連結把筆記串起來，也能裝外掛加功能。
Vault 筆記庫
Obsidian 把放筆記的資料夾叫 vault。它就是電腦上一個普通資料夾，裡面的檔案用別的程式也打得開；換電腦時整個資料夾搬走就好。
Markdown
用簡單符號標格式的寫法：「#」是標題、「**字**」是粗體、「-」是清單。存成純文字，任何編輯器都打得開，過很多年也讀得懂。
屬性
Properties／Frontmatter
寫在筆記最上面、用「---」包起來的幾行資料，例如標題、來源、日期、標籤。可以拿來篩選和排序，也是 AI 判斷這篇筆記該怎麼處理的線索。
雙向連結
Wikilink／Internal link
在筆記裡寫「[[筆記名稱]]」就連到另一篇筆記。Obsidian 會記住這條連結，兩篇筆記都看得到彼此。
反向連結
Backlink
「有哪些筆記連到這一篇」。打開一篇筆記就能看到誰提過它，常常會發現原本沒想到的關聯。
標籤
Tag
在筆記裡寫「#標籤」，或寫在屬性的 tags 裡，用來跨資料夾找同一類筆記。一篇筆記可以有好幾個標籤。
外掛
Plugin
幫 Obsidian 加功能的小程式。內建的叫核心外掛，別人寫的叫社群外掛，在設定裡就能搜尋安裝。裝之前看一下下載數和最近更新時間。
範本
Template
事先寫好的筆記格式，新增筆記時一鍵套用，例如每日筆記、會議紀錄。內建的範本功能就夠用，要更多變化可以裝社群外掛 Templater。
Dataview
社群外掛，把筆記的屬性當成資料庫來查，例如「列出所有狀態是草稿的筆記」，結果會自動更新。
Mermaid
用文字畫圖的語法：寫幾行「A --> B」就變成流程圖。Obsidian 內建支援，圖跟著筆記一起存、一起改。
Web Clipper
Obsidian 官方的瀏覽器擴充功能。看到想留的網頁按一下，就把正文存成一篇筆記；用範本決定檔名、存哪裡、記哪些屬性。
AI 基本名詞
用 ChatGPT、Claude 這類 AI 時常聽到的名詞。不用全部記住，看到再回來查就好。
LLM 大型語言模型
Large Language Model
AI 背後負責「讀懂文字、寫出文字」的模型，用大量文字訓練出來。ChatGPT、Claude、Gemini 背後都是 LLM。
提示詞
Prompt
你給 AI 的指示。說清楚要做什麼、給誰看、要什麼格式、有什麼限制，結果會好很多。
Token
AI 讀寫文字時切成的小單位，大約是一個詞或一兩個字。用量、費用和一次能讀多少，都用 token 計算。
上下文視窗
Context window
AI 一次能「放在眼前」的內容量，包括你給的資料、對話紀錄和它自己的回答。超過就會看不到前面的內容，所以長對話或大量資料要分段，或先整理成重點。
幻覺
Hallucination
AI 一本正經地講出不存在或錯誤的內容，例如編出不存在的書名、數字或引文。重要的名字、數字和出處，都要回頭查原始資料。
RAG 檢索增強生成
Retrieval-Augmented Generation
先從你的資料裡找出相關段落，再交給 AI 根據這些段落回答。好處是答案有根據、能附出處，資料更新了也不用重新訓練模型。
嵌入向量
Embedding
把一段文字轉成一串數字，意思相近的文字，轉出來的數字也很接近。用來找「意思相近」的段落，是 RAG 常用的基礎。
本機模型
Local model
下載到自己電腦上跑的 AI 模型：不用連網、資料不會送出去，但能力和速度受電腦記憶體限制。常用 Ollama 或 LM Studio 來裝。
量化與 GGUF
Quantization
量化是把模型裡的數字存得比較粗，檔案變小、一般電腦跑得動，代價是準確度掉一點；檔名裡的 Q4、Q8 就是量化程度。GGUF 是本機模型常見的檔案格式。
AI 代理
讓 AI 不只回答、還會自己動手做事的相關名詞。先看 AI 代理和 AI 流程的差別，再看其他的。
AI 代理
Agent
讓 AI 自己決定下一步：查一下、看結果，再決定要不要繼續，直到把事做完。跟一問一答的聊天不同，它會自己動手用工具。
AI 流程
Workflow
步驟事先寫好，AI 只負責其中幾步，例如「讀稿、寫摘要、下標題」。很多事用這個就夠，不需要 AI 代理。
工具呼叫
Tool use
AI 不只回答，還能使用你開放給它的工具，例如搜尋網頁、讀寫檔案、查資料庫。AI 代理就是靠這個把事做完。
MCP
Model Context Protocol
讓 AI 連上外部工具和資料的共通規格，像 AI 用的 USB 接頭：同一個連接器（例如連雲端硬碟、行事曆），不同的 AI 都能接。
技能
Skill
寫成檔案的一套做事方法，例如「怎麼做 YouTube 報告」。AI 遇到對應的工作才載入、照著做，同一份技能可以一直沿用。
子代理
Subagent
AI 代理把一部分工作交給另一個 AI 做，例如派一個去找資料、一個去檢查結果，做完只回報結論，主對話就不會塞滿細節。
Hook 掛鉤
Hook
掛在 AI 動作上、每次都會自動跑的檢查或指令，例如「AI 每寫完一個檔，就檢查格式」。只靠規則提醒，AI 會漏；改成 hook 就不會忘。
說明檔
CLAUDE.md／AGENTS.md
人寫給 AI 看的專案說明書，放在資料夾裡，AI 每次開工都會先讀：這個專案是什麼、有哪些規則和注意事項。Claude Code 讀 CLAUDE.md，很多其他工具讀 AGENTS.md。
AI 記憶
Memory
讓 AI 在不同對話之間記得事情，例如你的偏好、上次做到哪裡。我的做法是：事實放記憶、做法放技能、規則只放一份，免得互相打架。
驗收
AI 做完的事，由人或另一個 AI 照事先寫好的條件逐項檢查，才算完成。AI 說「做完了」不等於真的做對了。
常見 AI 工具
網站文章裡提到的 AI 工具，一句話說明它是什麼。
Claude
Anthropic 的 AI，網頁、桌面和手機 App 都能用。
Claude Code
Anthropic 的 AI 代理工具，在終端機（打指令的文字視窗）或桌面 App 裡讀寫檔案、寫程式、整理筆記。我的筆記庫主要靠它整理。
ChatGPT
OpenAI 的 AI 聊天服務。
Codex
OpenAI 的 AI 程式代理，能讀寫專案裡的程式碼和文件。我拿它做第二意見和複核。
Gemini
Google 的 AI。
Antigravity
Google 的 AI 程式編輯器。
NotebookLM
Google 的 AI 筆記工具：上傳資料或貼影片連結，它只根據這些資料回答，也能產生摘要和語音導讀。
Hermes Agent
Nous Research 的開源 AI 代理，可以裝在自己電腦上、接本機模型，排程自己做事。
Ollama
在自己電腦上下載、執行本機模型的免費工具，用指令操作。
LM Studio
有視窗介面的本機模型工具，適合不想打指令的人。
Whisper
OpenAI 開源的語音轉文字模型，可以在自己電腦上把影片、錄音轉成逐字稿。
yt-dlp
開源的指令工具，可以抓 YouTube 等網站的字幕或聲音。
名詞和說明整理自我的筆記庫與網站文章，官方連結 2026-11-03 確認過可以打開；官方說明多半是英文。發現寫錯或想加哪個名詞，歡迎來信。