欢迎光临散文网 会员登陆 & 注册

Tiago Forte的The Productivity System

2023-03-07 20:28 作者:诺特扬  | 我要投稿

Tiago Forte是一位知名的个人知识管理和生产力专家,他的书评价一般都比较高。他的主要著作包括《Building a Second Brain》和《The Productivity System》等,在Amazon等网站上都有不少好评。读者们认为他的书内容清晰明了,实用性强,能够帮助他们更好地管理个人知识和提高工作效率。此外,他也经常在自己的博客和社交媒体上分享一些有用的建议和思考,备受读者欢迎。


Tiago Forte的The Productivity System主要是介绍一种个人知识管理系统,名为“Building a Second Brain”(BASB),即“构建第二大脑”,帮助人们更好地组织、管理、提取和应用自己的知识和信息资源。这个系统包含了一系列的工具和方法,涉及到信息收集、整理、分类、过滤、处理、存储、检索和分享等方面。BASB的核心理念是将自己的大脑从繁琐的信息管理和记忆任务中解放出来,把更多的精力和时间用于创造和创新。Tiago Forte在书中详细讲解了BASB系统的构建和实施方法,以及相关的案例和应用场景。这本书被认为是一本在个人知识管理领域具有重要影响力和实用价值的著作。


Tiago Forte的The Productivity System书中介绍的BASD系统是一种系统化的知识管理方法,包括四个步骤:

  1. Building a knowledge base:建立一个知识库,用来存储和组织所有的信息和知识。

  1. Acquiring knowledge:获取新的知识,包括通过学习、阅读、观察等方式。

  1. Synthesizing knowledge:整合已有的知识,形成新的知识和见解。

  1. Disseminating knowledge:分享知识,与他人合作、交流和学习。


BASD系统的实施过程需要遵循以下原则:

  1. 确定自己的知识管理目标和需求,制定明确的知识管理计划。

  2. 建立一个有效的知识管理系统,选择合适的工具和技术,如卡片笔记法、笔记软件等。

  3. 学会正确获取和整合知识,如阅读技巧、笔记技巧等。

  4. 建立良好的知识分享机制,如加入社区、与他人交流合作等。

BASD系统可以帮助人们高效地管理和整合知识,提高个人和团队的生产力。


BASD系统的实施需要一定的时间和练习,以下是一个可能的实施步骤和例子:

  1. 收集笔记和想法:使用笔记软件(如Notion或Roam Research)收集你的笔记和想法,将它们组织在合适的页面和数据库中。

  2. 构建标签体系:根据你的工作和个人需要,构建一个标签体系来组织你的笔记。例如,你可以使用 "#project" 标签来标记与特定项目相关的笔记。

  3. 设置计划:将你的工作计划以周为单位安排,并将任务分配到每天的时间表中。使用GTD方法将任务分为项目和任务。

  4. 进行每日回顾:每天结束时,回顾你完成的任务和未完成的任务,并将它们移动到明天的时间表中。

例如,假设你正在管理一个网站的开发项目。你可以将该项目的笔记组织在一个数据库中,并使用“#project”标签标记它们。你可以设置一个每周的计划,为每个任务分配时间,并设置一个每日回顾,以检查完成情况并移动未完成的任务到明天的时间表中。这样,你就可以使用BASD系统来跟踪你的工作,保持组织和高效率。


构建个人知识管理的标签体系需要考虑自己的工作、学习和生活等方面,具体可以按照以下步骤进行:

  1. 总结知识类型和主题:首先需要确定自己所关注的知识类型和主题,例如工作中的技术知识、管理经验、行业趋势,学习中的课程笔记、书籍摘要、文章阅读,生活中的兴趣爱好、旅行记录等。

  1. 列举标签关键词:在每个知识类型和主题下,列举关键词,这些关键词应该是能够描述该主题的核心词汇,例如“Python”、“机器学习”、“数据分析”、“领导力”、“项目管理”等。

  2. 整理标签关系:将每个主题下的关键词按照主题和子主题的关系进行整理和归类,形成标签之间的层级关系。

  3. 优化标签体系:不断根据自己的实际使用情况和需求进行优化和调整,添加新的标签、删除不需要的标签、调整标签的层级关系等。

举个例子,如果我是一个数据科学家,那么我的标签体系可以按照以下方式进行构建:

  1. 知识类型和主题:数据科学、机器学习、统计学、数据可视化、数据分析、数据库等。

  2. 标签关键词:Python、R、数据预处理、数据清洗、数据建模、数据分析技术、SQL等。

  3. 标签关系:数据科学->机器学习->数据建模、数据分析->数据可视化->Python。

优化标签体系:根据实际使用情况,不断调整和优化标签的层级关系,例如将机器学习的子主题分类更加详细,或者增加一些新的关键词。这样构建出来的标签体系可以让我更好地管理自己的数据科学知识,快速找到需要的信息。


Tiago Forte的The Productivity System的评论 (共 条)

分享到微博请遵守国家法律