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Yuzhiran Dev 52564ad036 fix: 今日新增筛选统计不准 + LLM提示词动态当前日期 + 微信配图按选题生成
topics.html:
- 今日新增筛选时全量拉取 allTopics 用于保持 stats 统计正确,todayTopics
  存储服务端日期过滤结果
- filteredTopics 对 'today' 返回 todayTopics,不按不存在的 status 过滤

writer.py/research.py/outline.py:
- 所有 LLM 提示词注入今天的动态年月日(datetime.now)
- 禁用过时数据的年份改为动态 {当前年-1}-{当前年}
- 每个论点必须配真实最新案例+数据来源

writer.py WeChat 配图:
- 从 null placeholder 改为动态 SVG,展示选题标题+领域
- 标题自动换行(24字/行),附蓝色装饰条 + 渐变背景
2026-05-18 06:25:47 +08:00

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2.6 KiB
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# 文章大纲:从笔记到创作:一套完整的知识生产流水线
## 大纲:从笔记到创作:一套完整的知识生产流水线
### 1. 知识的原始积累:你的输入流水线是否在堆垃圾?
- 问题:大多数人把输入当成“收集”,而非“筛选”
- 关键:建立“三级过滤”机制(快速浏览→深度阅读→精选笔记)
- 工具:用标签系统区分“参考”“待加工”“核心素材”
### 2. 从碎片到系统:整理环节是知识生产的“暗黑工序”
- 痛点:很多人认为“整理”就是分类,忽略了重组和升级
- 方法:用“知识地图”将碎片信息转化为系统框架
- 示例:将10篇相关文章的核心观点合并成一张思维导图
### 3. 加工思维:为什么你的笔记总是“原汁原味”?
- 核心:加工是知识生产的核心环节,而非可选步骤
- 要点:
- 将信息转化为自己的语言(用比喻、案例重新表述)
- 主动关联其他领域的知识(跨界思考)
- 提炼出“反模式”(指出常见误区)
### 4. 输出的反向驱动:如何让创作倒逼你的知识管理?
- 策略:从输出需求反向设计输入和整理流程
- 示例:
- 写文章前先列出“知识需求清单”
- 根据输出形式(博客/演讲/视频)调整加工深度
- 用“输出倒计时”强制提升加工效率
### 5. 工具链的选择:流水线需要匹配的“生产设备”
- 标准:工具要支持流水线的三个环节,而非单一功能
- 推荐组合:
- 输入:Readwise(自动抓取高亮内容)
- 整理:Obsidian(知识图谱+双向链接)
- 输出:Notion(多格式内容发布)
### 6. 流水线的优化:如何从“手工作坊”升级到“自动化生产”?
- 方法:
- 识别重复性工序并建立SOP(如“每周整理流程”)
- 用模板加速加工(如“文章大纲模板”)
- 定期审计流水线效率(每月回顾输出质量)
### 7. 知识生产的“边界效应”:为什么你的流水线总是卡壳?
- 关键:流水线需要与个人认知模式匹配
- 解决方案:
- 允许“灵感通道”绕过流水线(如突然的创作冲动)
- 建立“缓冲区”处理不适配的信息
- 定期调整流水线适应认知变化
### 8. 从个人到团队:如何将知识生产流水线规模化?
- 扩展:
- 标准化加工规则(如团队笔记模板)
- 建立知识共享机制(如内部维基)
- 设计协同加工流程(如同步思维导图)
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*大纲生成时间:2026-05-14*