用 Obsidian 打造學術筆記力
王啟樺專注分享如何用 Obsidian 開啟你的學術閱讀之旅，徹底擺脫「筆記沒系統」的焦慮，並一步步養成持續累積知識的好習慣，讓你的研究從此更有效率、更有方向感！ 開始使用Obsidian做學術閱讀，搭建個人知識庫
| Platform |  | Pricing | Only free issues | Publishes | Daily |
|---|---|---|---|---|---|
| Issues | 275 | Founded | 2 years ago | Last Issue | 2 days ago |
| Active | Language |  Korean | |||
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obsidianacademicnotamaking.substack...Latest Issues
261015-經營自媒體快三年後，我開始把一篇貼文當成一條 Content Lifecycle
經營自媒體到現在，大概也快三年。
一開始做的時候。
很容易一直看：
今天多了多少 Followers？
這篇有多少 Likes？
哪篇突然 Viral？
但做久了之後。
這些東西慢慢就沒有那麼刺激了。
爆文看過幾次。
也就知道：
一篇貼文突然很多人看，其實就是會發生的事情。
後來真正讓我感興趣的，反而是：
怎麼讓一個 Idea 活得更久？
第一層：一開始最容易追的是 Growth
剛開始經營社群。
追蹤人數是一個很直覺...
261014-AI 時代，實體書真正留下來的價值，不是乾貨
現在有 AI 之後。
我們很自然會開始重新思考：
實體書到底還有什麼價值？
尤其現在社群上有很多閱讀帳號。
一本書拿來。
整理五個重點。
十個金句。
再做成幾張圖。
很快就可以變成一篇內容。
如果我們把書理解成：
知識乾貨的容器。
那這個功能，AI 的確已經取代掉很大一部分。
第一層：如果只想知道重點，真的不一定需要把整本書讀完
現在一本三百頁的書。
可以讓 AI：
摘要。
整理章節。
提取核心概念。
比較不同觀...
261013-數學訓練的一個副作用：太快看出 Pattern，世界就開始變無聊
靜下心來學一個東西，其實挺困難的。
尤其當讀過的東西越來越多。
思考的抽象程度也越來越高。
很容易開始對資訊密度不夠高的內容失去耐性。
我自己長期受數學訓練。
有一個很明顯的職業病：
看到一個東西，就想立刻找它背後的 Pattern。
第一層：數學訓練很大一部分，就是 Pattern Recognition
念數學很常做的一件事。
就是從很多表面不同的東西裡。
找到共同結構。
這兩個問題看起來不一樣。
但其實是同一個 Str...
261012-用 ChatGPT 找觀點時，我會多加一個限制：每個觀點都要有 Source
最近我很常用 ChatGPT 做一件事情。
就是針對自己感興趣的問題。
請它寫一篇小文章。
但我現在會多加一個很重要的限制：
文章裡面的主要觀點，必須來自具體的 Reference。
可能是一篇學術論文。
一本書。
一篇專欄。
一場有署名的演講。
或者其他可以追溯回去的原始來源。
我覺得這個小限制，會讓 ChatGPT 產生的內容變得很不一樣。
第一層：AI 最容易給你的，是「沒有地址的觀點」
平常問 ChatGPT 一個問...
261011-AI 時代，我反而更喜歡數學系的寫作風格
以前在台大數學系念書時。
慢慢習慣了一種很特殊的寫作風格。
就是數學講義的 Writing Style。
它通常非常 Compact。
沒有太多不必要的鋪陳。
一個段落裡的資訊密度很高。
而且只要是一個可以被精確陳述、可以被證明的東西。
就會很自然地拆成：
Assumption → Statement → Proof
我現在反而覺得。
這套寫作方式到了 AI 時代，變得更加好用。
第一層：數學寫作最重視的是 Precision...
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Purdue商學院供應鏈運營與管理學系博士後研究員.
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