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读书笔记、读书卡片与DEVONthink

对一位科学家来说,整理和组织材料的过程本身,就是一种享受。……从事这一工作时,感到很愉快。这种快感,实际上就是意义本身。——《奇特的一生》

Devonthink

 

出于个人习惯,这些年一直在关注Mac终端上的读书笔记和读书卡片。不动笔墨不读书,读书不留下些书面材料,总觉得有点对不起读书用掉的时间。五六年来,对卡片的载体进行了一轮一轮的探索,目前使用的DEVONthink 2 pro。这个软件,可以很好的满足读书卡片系统的基本需求。

一年前曾写过一篇《用Filemaker Go打造iPad个人读书卡片数据库》,提到了读书卡片系统诸如元素化、本地化、便携性等几个基本要求。实际的使用中,Filemaker数据库暴露出了一个巨大的问题:作为数据库软件,将检索结果聚合在一起然后集中导出很容易,但想要实现快速检索然后集中显示聚合在一起的结果则很难——数据库将“卡片”检索出来,“摞成一摞”,每次只呈现一张。另一个问题是,数据库基于纯文本的存储原则,无法在后续使用中Highlight需要的字句,没办法在“卡片”上标标画画,人与卡片之间仿佛隔了一层玻璃。幸好在Mac上还有DEVONthink,可以满足元素化、本地化、可聚合等基本需求,同时还可以聚合呈现,可以Highlight标注。就目前的使用情况来看,这是一款读书卡片神器。

Devonthink

 

DEVONthink是一款德国人在很多年前编写的软件,中文互联网上对它的讨论还不太多。值得注意的一点是,在英文世界的讨论中,出自各学科研究者的比例非常大。也许这款软件天生就是为了学术研究而诞生的。

Devonthink

 

第一次知道DEVONthink是很偶然的打开了一篇2005年的文章,一个台湾人写的,题目是《從卡片盒到DEVONthink》。那时候还没有使用Mac,看了一眼就略过了。直到后来使用DEVONthink后重新检索到这篇文字,恍然间有了一种踏破铁鞋、柳暗花明的感觉。到目前为止,检索到的最早的讨论DEVONthink的材料是一个老外写于2003年的文章,题目叫《Outboard Brains for OS X》,将DEVONthink比做了“外脑”。绝不是夸张,DEVONthink就是“外脑”。除了收集、存储以外,DEVONthink可以将内容有序组织在一起。如果英文够好,能够用英文写笔记,抄卡片,读文献,DEVONthink甚至可以根据词汇的重叠程度自动分析文章或笔记之间的关联程度,提供“See also”功能,让内容关联最紧密的文章集中显示。这种关联并不是基于“Keywords”,不是基于“Tags”,而是基于文本的内容;这一切都是智能的,不需要人工干预的。当然,由于DEVONthink不能解决中文分词问题,对中文材料只能以句子作为判断单位,效果就差多了。

Devonthink

 

DEVONthink使用的是Mac系统中普遍采用的Library存储方式,有点像iPhoto这类的软件。所有的图片、文字全部存储在一个Library中。这个Library包可以任意移动位置,可以放到移动硬盘,也可以放到Dropbox随时同步。在本质上,Library并不是一个独立的文件,而是一个文件夹。Evernote、Onenote可能面临的存储文件损坏问题,在这里并不存在。内容变化时,Dropbox同步也仅仅同步改变的索引文件和增量的内容,并不会动辄将整个Library通过互联网上上下下的反复上传下载。

有一个老外,自己的主数据库达到了29G,有些担心软件的可靠性。经过咨询DEVONthink的开发者,得到了答案,DEVONthink的单数据库文件数上限是20万,字数(Words)上限是3亿。即使接近了这一上限,也可以通过分拆Library的方式处理。DEVONthink可以同时打开多个数据库操作,很方便。

Devonthink

 

通过运用DEVONthink,很多灵活有效地存储组合得以实现。例如,一个研究者可以将收集到的报纸、书籍截图以内容命名,以出版发行的日期作为Spotlight Comment的注释,存储在DEVONthink中。这样,可以直接按照时间顺序组织、挖掘。就这个应用方法而言,Evernote、Onenote很难实现。DEVONthink的强大功能保证了使用者有充分的空间在软件内进行个性化的“二次开发”。

这是个神奇的软件。仅仅用做收集读书笔记和制作读书卡片,肯定是大材小用了。有兴趣的话,建议以英文关键字在google进行搜索。英语世界中,DEVONthink是个很严肃的研究者软件。

希望DEVONthink可以帮助到越来越多的朋友。

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用Filemaker Go打造iPad个人读书卡片数据库

0.引子:人人都需要读书卡片

中国古文献全文数据库完成后,一个普通的研究生的文献功底可以接近乾嘉学派高邮二王(王念孙、王引之)及段玉裁的水平以进入研究;而教授可以更集中精力去发现历史上从未发现的问题,解决有史以来不能解决的课题。——朱青生:《十九札》

历来文人都重视制作整理读书卡片。良好的个人卡片库可以使得写作成为“组织”、“加工”的过程,有助于将精力完全集中于思考和观点的表达,而不用将大量精力分配给材料的整理。发表是最好的记忆,人人都需要读书卡片

据说诗人李贺有一个传说,每天随身携带一个锦囊,遇到有灵感的时候就快速记录下来,将纸条扔进锦囊。于是乎经年累月,遂成一代诗人。这个故事的真实性和可行性都是有问题的。真实性的质疑在于古时没有自来水笔,出门在外无法很难及时在纸上书写;可行性的困惑在于大量数据无序集中,后期的挖掘利用是个不小的问题。

李敖曾经自述过“大卸八块”读书法,读书时遇到需要记录的部分,直接用刀剪剪裁,粘贴到一个大夹子中。如果正反两页都有内容,则买第二本书。如书好,想留,则买三本。大夹子依照知识点的主题不同,呈树状排列(如:历史-中国古代-唐代-李世民)。日后需要写文章,直接查找相关知识点,材料自然充裕。这种方法比李贺的可行的多,也真实得多,但仍然存在两个问题。首先,树状结构的只是组织结构很难满足有序排列的需要。举个例子,如果一级门类存在“历史”和“人物”两个分类,则“李世民”这个topic究竟怎么放?李敖本人的办法是再做一个副本存放。这样做会增加无谓的工作量,同时容易遗漏。第二个问题是大量的剪裁材料以非数字化的形式存放,后期利用会很困难。关于这一点,有“一柜子”笔记本的人都会深有体会。

1.理想中的读书卡片是什么样子?

前面的那些问题已经可以通过科技手段予以克服,数据的录入、组织、存储、利用均可以通过数字化方式实现。对于现代人而言,一个理想中的读书卡片库应该具备这些特点:

元素化

卡片库不是网摘,不宜用保存文章的方式保存。“做资料卡片的根本原则只有一条——元素化。简单地说就是“一张卡片一句话”。一句话只包含一个意思,一个意思是意思的最基本的单位。……不怕卡片多,就怕意思杂。”(朱青生)卡片应该是一个个知识点,哪怕是同一作者同一著作同一段落的文字,如果表达了两个意思,也应该制作两张卡片。

随身携带

现时中,对知识的需求是无处不在的,移动性的要求是最基本的要求。将个人的知识存储于台式机中早已不能适应时代的发展,笔记本电脑也过于不便。如果可以将卡片通过ipad、iphone等随身设备携带,则在绝大多数场合均可以对知识加以利用。

字段管理

根据内容的不同,卡片应采取字段的方式进行管理。传统的纸质卡片上,我们会人为划分区域,注明作者、书籍、出版社、年代、页码、内容等,事实上就是一种字段化的处理过程。在数据化的背景下,简单的字段处理成为必然。单纯的一个TXT或者DOC文件分段落存储是不能满足后期利用的需求的。根据这个要求,evernote被淘汰了。evernote里,我们可以将笔记元素化存储,一条笔记一张卡片,但仅有一个tag功能很难将卡片应有的字段要求满足。

跨平台

你永远不知道下一台电脑、下一部手机会是什么牌子,所以不要选择只能用于windows、mac、ios、android系统的软件,否则数据迁移是一个很痛苦的过程。这应该是一个底线要求。根据这个要求大量的解决方案被排除掉了,其中包括著名的onenote、新兴的wiz等。

聚合功能

建立卡片数据库的目的是后期利用。因此,数据输出前合理的聚合功能也成为了必需。我们需要了解的不仅仅是某一个内容在这里有,在那里也有,而是将这些涉及到的卡片聚合在一起。仅仅能够检索到是不能满足要求的,还必须有办法将检索结果有序聚合。在这里,各类wiki已经被淘汰了。

稳定性和易用性

由于是个人的卡片数据,稳定性和易用性必须同时兼顾。一来这个数据库可能会存储成千上万张卡片,用上几年、十几年,必须保证软件的稳定;二来由于软件是个人使用,技术要求不能太复杂,可以根据用户实际需求随时调整。从这点考虑,个人开发的软件(包括wiz、针式等)、在线服务(包括各类wiki、evernote、springpad等)和大型数据库系统均不宜采用。

2.用Filmemaker制作个人卡片数据库

事实上,上面这些要求,一台电脑,一个ipad和一个数据库平台就完全可以满足。软件方面,只需要一个适合个人的、跨平台的并可以在移动设备使用的数据库软件即可。这里我选择Filemaker作为了开发平台。制作过程可以用“三张表格、两个版本、一组关系”概括。

三张表格:书目信息、卡片内容和读书记录

书目信息、卡片内容和读书记录这三张表格应该是读书卡片数据库必不可少的。卡片内容自不必说,为了每一张卡片引用固定的书名、作者、出版社、年代甚至是封面,一个引用源“书目信息”是必不可少的。同时,为了记录自己的读书情况,便于日后检讨回顾,读书记录表也要有。读书记录表格大量引用书目信息,自有字段主要是开始读书的日期和读完的日期。

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(图片:Filemaker读书卡片数据库:书目信息表单)

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(图片:Filemaker读书卡片数据库:卡片内容表单)

Filemaker读书卡片数据库:读书记录表单

(图片:Filemaker读书卡片数据库:读书记录表单)

两个版本:MAC或PC端/移动设备端

Filemaker数据库有多个版本,可以在windows、mac和iOS系统上使用。PC机或MAC电脑的版本自不必说,为了实用性考虑,移动版本我选择的是ipad版本。iphone太小了,实在不适合使用。尽管iphone确实更随身一些。

Filemaker读书卡片数据库:mac版本界面

(图片:Filemaker读书卡片数据库:mac版本界面)

Filemaker读书卡片数据库:ipad版本界面

(图片:Filemaker读书卡片数据库:ipad版本界面)

值得一提的是,filemaker数据库目前最新版本是filemaker 12版,配套的iPad版本Filemaker Go 12 已经免费,但不支持12以前的数据库版本。现在开始动手的话有福了。我当时买Filemaker Go 11花了300多块钱。

一组关系:以书名为核心关联字段

这个数据库中表与表之间的关系是一个简单的不能在简单的关系。如图:

Filemaker读书卡片数据库:数据库关系

(图片:Filemaker读书卡片数据库:数据库关系)

其中,书名是最核心的字段,串联起了三个表格。

3.卡片数据库的检索

这个数据库制作完毕后,主要的应用模式要通过检索功能实现。Filemaker Go的检索主要通过两个方式:快速查找和进入查找模式(一般检索)。

快速查找

快速查找是在整个数据库中跨字段地检索内容,例如关键字为“excel”,检索结果既包含摘录笔记中包含“excel”的记录,也会包含书名中包含“excel”的记录。在实践中,快速查找可以很好的避免信息遗漏,但同时也会给检索结果带来干扰项。例如,快速查找“心态”这个关键词,《官僚体制,反资本主义的心态》这本书项下的所有记录都会被检索到。

可见,快速查找主要用于一两个关键词进行浏览式检索使用。

进入查找模式

进入查找模式就是进入一般数据库软件中的按字段分别查找。具体使用环节不用细说。查找模式可以实现一些高级功能。比如,要查找关于“茅海建谈论琦善”的观点,就可以在作者一栏填写“茅海建”,在笔记内容填写“琦善”,这样就可以避开蒋廷黻《琦善与鸦片战争》对检索结果的干扰。类似的字段组合方式还有很多,不再一一列举。

可见,查找模式有利于通过组合字段检索条件,实现精确的查找。

4.检索的实际应用

对于回想式的查找,一般只需要再iPad终端浏览查看即可。对于较为大量的信息汇总,iPad版本的Filemaker Go最常用的导出方式是打印PDF。如图:

Filemaker读书卡片数据库
Filemaker读书卡片数据库
Filemaker读书卡片数据库

无论是快速查找还是一般检索模式,检索结果无论多少,都可以输出PDF。通过点击设置图标-打印-PDF-保存或发送电子邮件,检索结果就以PDF的形式输出了。多项检索结果在PDF中对应多个页,一条记录一页。

举例。我们需要在从成千上万张卡片中输出关于“林则徐”的内容,则可以分别以“林则徐”、“林文忠”、“文忠公”为关键字检索,将结果输出一个PDF,片刻间我们手里就有了筛选过的关于林则徐的卡片汇总。

5.实践中的信息流动

实践中卡片数据库的使用一般遵循三个步骤:文本外部录入、集中整理数据、定期更新移动设备

文本外部录入

如果是纸质书籍或者扫描版PDF,一定要将摘录内容提前再记事本或notepad.cc等界面下录入电脑。录入时一般只需要录入页码和摘录内容即可。

之所以不在数据库内录入,主要是考虑尽量减少打开数据库的时间。另外纯文本的录入环境是有助于提高工作效率的。

集中整理数据

整理数据主要是靠粘贴了。由于我们会在数据库的书名设置好默认等于上一条记录,作者、年代和封面等字段从属于书名,所以一般将数据批量粘贴进卡片库时一本书只需要选择一次书名,需要每条记录都填写的只有页码和内容,这样效率比较高。

定期更新移动设备

制定一个计划,每周或每天单向的将电脑中的数据库复制进iPad。由于目前Filemaker Go还没有支持Dropbox或iCloud,暂时只能通过手动方式复制。好在卡片内容时效要求不高,每周或每晚定期复制也可以满足日常要求。

6.结语

高三开学前的暑假,我新启用了一个破旧的牛皮纸本子,专门摘录看书时遇到的比较有启发的句子,然后翻来覆去看。那时颇有些唐吉诃德般的勇气,不看英语不做数学,最喜欢翻来覆去看刘勰的《文心雕龙》和陆机的《文赋》。那个本子记了小半本东西。高三一年,作文无忧。

后来弃用了这个本子,最大的理由就是东西多了不好找。然后几年浑浑噩噩,混乱无序的乱用了几年电脑,直到遇到evernote2,那个纸条一般的笔记软件。之后,Mybase、evernote、Mediawiki、Confluerence等等所有和知识管理相关的软件都接触过。觉得还是Evernote好,但还是无法解决读书卡片的问题——设置不了字段,元素化起来整理不方便。直到一狠心啃了几天Filemaker,似乎真的走上了至少是目前能看到的终南之道。

知识管理这事,如美国诗人艾略特所说:

我们必不可停止探索,而一切探索的尽头,就是重回起点,并对起点有首次般的了解。

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