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一个投资人眼中的RoamResearch

Jessie LI (李格) Jessie LI (李格) Follow Feb 17, 2021 · 1 min read
一个投资人眼中的RoamResearch

Jessie的前言

我一直对自己的安利能力很有自信,尤其是对深度相信和痴迷的东西,比如胖车库写了不下20篇的RoamResearch专辑,还发起了一个Roam中文社区。

直到我遇到譞哥,也就是接下来这篇文字的作者。

在三番五次当面pitch RoamResearch为什么是现象级的产品,甚至在一次翘脚牛肉午餐局上热烈辩论之后…此人不但没有成为Roam的believer,更过分的是,

他成了Obsidian和wolai的用户 (斜了

呼,杰西的挫败时刻。

于是我和他磨了一篇稿,“一个投资人眼中的RoamResearch” 。Enjoy~

知识的自由分享

作者:郑譞,伽利略资本MD

我们对周围的物质世界和精神世界在不断的探索,并用文字记录下来,一代一代,不断传承,这就是人获取并积累知识的过程。

“写作是将网状的思想,通过树状的结构,用线性的文字展开。那么阅读作为写作的逆过程,就是要把线状的语言,组成树状的结构,最后还原为网状的思维。”Steven Pinker 曾经这样描述我们分享并记录知识的过程,我非常认同,记录就像是这个循环的开始。我们每天都在记录各种各样的笔记,从小学的作业本,到中学时的日记,再到大学的课堂笔记,直到现在工作中的各种 Memo,meeting notes。我本身不是一个擅长记录笔记的人,所以在过往的工作中我使用了不少工具以求提高记录的效率,比较长时间使用的有 OneNote、Evernote 等等。但我一直想找到一种“更好”的笔记工具。

很多时候在人与人交流过程中都会对不同的概念存在着不同的理解,因此会产生歧义。比如大众理解的“创业”与创投圈的理解差异就很大,不同的地域,不同的年龄,不同的行业都会产生这种概念上的鸿沟。

我们身处在一个信息爆炸的时代,知识太离散,同时又太碎片化。目前的笔记软件更多的是一个笔记仓库,我们将很多的信息放到这样一个仓库中,但是很少去取出来使用,现实中我就经常会有这样的经历:明明记得有个内容我用笔记记下来了,但是一到用的时候就找不到了,翻来翻去怎么也找不到。

个人知识管理(PKM)

所以寻找这样一个记录笔记的利器,就成了我的一个执念,而且随着笔记沉淀的数量越来越多,这个执念也越来越重。在和朋友们的交流中,很多人其实都有类似的问题,李卓桓是我们伙伴基金PreAngel的合伙人,在一次他组织的线下活动Bot Friday中我见到了阅粒的创始人 Rye,他分享了很多现实中他的痛点,这也让我引起很强烈的共鸣:

信息随时间流动冗余太⼤,重复、不准确; 信息丢失,⽬前的搜索的问题/监管; 碎⽚化输⼊、碎⽚化的消费; APP 和部落化系统的割裂,互相不通畅; 记忆容量、记忆⼒缺陷; 外置⼤脑的缺陷,⼤量依赖软件,软件本身体验和构建逻辑偏差很⼤;

Rye 认为解决这一切的核心是一套强大的个”人知识管理工具”。

个人知识管理(Personal Knowledge Management)是一种新的知识管理的理念和方法,能将个人拥有的各种资料、随手可得的信息变成更具价值的知识,最终利于自己的工作、生活。

我想这正是我想要的,现在的信息时代,我们每天获取大量的信息,底层噪声太高了,很容易就淹没了有用信息;同时由于大自然设计人类所产生的局限性,我们的记忆是有容量边界的,同时短时记忆、记忆的召回又非常的不方便,是人类长久以来就在寻找一种工具,拓展我们大脑的边界;而在我们使用现有的外部笔记软件时,软件的设计逻辑往往和我们的记忆逻辑有存在着很大的偏差;这些痛点每一个都深深的击中了我。

[email protected]胖车库 & Roam Research

这可能就是我们现在大多数知识爱好者所面临的问题,如果没有遇到Jessie@胖车库我可能很难想到把整个这个过程写出来分享给大家,然而作为一个野生作者(她非要让我这样写),在交流这个想法的时候我们产生了很大的共鸣,因为这些痛点她也天天在面对;我们平时就会和各种创业项目、创始人进行讨论,不定期“屯儿里会晤”开始不断有一系列新的主题,关于知识、分享、UGC、社区、Wikipedia 等等。

图片屯里的肉桂卷儿好吃极了

就这样我们进入了 2020 年,迎来了新冠疫情,虽然疫情阻隔了我们的线下相聚,但是我们依然在线上持续交流着,在这期间也有了胖车库审稿室的第一篇稿子 —透过数据看“后疫情时代”。

进入 4 月,刚刚可以线下见面的时候,Jessie 特别兴奋的告诉我她发现了一个颠覆性的产品,迫不及待的与我分享,这就是2020年称得上现象级的一款产品Roam Research,本文后面简称RR。但是我们这次交流并没有产生共鸣,我不太理解 Jessie 为什么会喜欢这款产品,也理解不了 RR 带来的创新,仅仅是一个双向链接很难让我理解这个产品的创新到底在哪里?我们就这样又讨论了很多次,这中间 Roam Research 也从免费试用转向收费,Jessie 也从一个试用者变成了 RR 的死忠”信徒” — believer。

雪小豹说@葫芦笔记 & Zettelkasten

Jessie 的热情与执念让我知道我一定要去理解这款产品,我让她推荐其他的 RR 重度用户,就这样我认识了雪小豹说@葫芦笔记,她非常详细的给我介绍了 RR 的前世今生,让我知道了尼古拉斯. 卢曼(Niklas Luhmann)以及他所发明的卡片盒笔记法(Zettelkasten)

图片Zettelkasten

Zettelkasten 是德语,也就是是英语的 Slip-box,中文可以译作卡片盒笔记法。上图就是卢曼所做的 Zettelkasten 笔记,一般来讲他遵循以下几个特点:

•ta 是超文本的

•ta 遵循原子性原则(Principle of Atomicity)

•ta 是个人化的

超文本:目前其实在网页大家已经都看到过了,但是真正用在自己笔记上的还很少,Roma Research 的双向链接是一个创新;

原子化:个人理解主要是对自己的文字部分的原子化,更方便构成笔记间的关联、复用、图化,RR 的基本记录单元是 block;

个人化:个人理解是需要将自己的理解后输出给别人讲的过程,他是消化吸收的一个循环,有助于我们加深对知识点的理解;

Zettelkasten

Zettelkasten 是一个用于思考(thinking)和写作的个人工具。它有超文本的特征,使思想(thought)的网成为可能。与其他系统不同的是,你创建了一个思想的网,而不是任意大小和形式的笔记,并且强调联系(connection),而不是收集(collection)。

至此我对 RR 有了新的认识,我认为 RR 首先是卢曼卡片笔记法的数字化工具,他很好的解决了笔记中常见的一些问题,随着用户的使用增加,他的用户黏性也会越来越高。双向链接是对卢曼笔记法中链接的数字化呈现,在卢曼教授的时代,他是通过索引编号来实现的。

试用 RR & Obsidian

在了解了卡片笔记法后我尝试了 RR 以及 Obsidian,我也简单对比一下这两款产品。从我个人的角度,一款笔记软件我核心关心的一点是数据的安全性,尤其是全部云上存储的数据,我早期使用微云的同步盘就发生过数据丢失的情况,还是我所管理基金的账目 Excel,好在补救及时影响可控,但是也是心有余悸;因此笔记是我很重要的数据资产,我第一看重的是笔记的持久性和安全性。这点也是很多人选在 Obsidian 的一个主要原因。

两款产品的社区都是非常活跃的,RR 的可扩展性更强,迭代速度非常快,总是有不断的新惊喜,这点是目前同类工具中的绝对领跑者。

由于 Obsidian 的本地化,存储文件都是.md 文件,因此迁徙很容易,目前我主力使用的 Evernote 就在这上面设置了门槛,我的导入导出只能使用.enex 文件或者.htm,很不便于数据的互联互通,因此方便数据迁徙也是 Obsidian 对比 RR 的优势。

最后也说下价格这道门槛,RR 的高定价,一方面保护了早期用户群体的纯粹性,但是也牺牲了用户的广泛性。而比较 RR,其他同类软件就要友好很多。

综上,RR 是目前这波软件中的佼佼者,绝对领跑位置,拥有最活跃的社区文化,并且有丰富的扩展插件;但是高额的定价、不甚方便的数据互通性、以及对用户数据的担心,将是他目前最大的障碍。

未来的展望

目前国内也先后有葫芦笔记、Wolai 等优秀的软件紧紧跟随,同时 Evernote、飞书等优秀的产品团队也在不断迭代自有产品,适应这波迅猛的变革。之所以称之为“变革”而不是“变化”,因为目前看 RR 有着非常宏伟的远景,对标 Google,未来有一天有可能 RR 将代替 Google 成为我们获取知识的新入口。

我也想对未来的发展分享一些我自己个人的看法:

2C or 2B

这是在初期接触这个方向时候,我和 Jessie、TR 以及 Anqi 讨论的一个主要问题,个人看目前一段时间虽然用户有了一定的软件付费意愿,但是在国内还不是很普及,同时用户很难为工具支付高额费用,100/年的费用需要用大量的用户基数支撑才能有足够的持续迭代动力。因此 RR 的模式可能很难完全在国内的复制落地,当然也不排除 wolai、葫芦笔记的创始人可以带动整个行业的节奏,建立活跃的社区培养中国自己的社群用户。而另一端飞书的发展有可能是 2B 的一条路径,如果能为企业内部建立起构建知识库的能力,我相信这个产品还是非常有价值的,我理想中是 confluence + RR 的组合。

认知图谱(Cognitive Graph)

前两天在量子位的大会上清华大学的唐杰老师做出一场非常精彩的主题演讲,内容是关于「认知智能」的,这里我分享两页唐老师 slides,唐老师认为未来机器在认知领域将会有一个新的发展方向,自动的获取构建知识,甚至构建逻辑,形成一定的自主能力。虽然这个展望很大胆,但是我认为有些步骤已经在离我们越来越近了,GPT3 已经在不断给我们惊喜,而 Google 的参数量也突破了新的纪录,这些都预示着未来正在慢慢成为现实。

图片

图片认知智能

知识管理的关键点

人类从未终止过对知识的渴望,因此我们不断的在拓展自己学习知识的边界,从甲骨文到活字印刷,再到电子出版的盛行,今天我们不断在更新着获取知识的工具能力,但是从知识的获取、知识库的构建、知识的查询检索、获取知识的交互这几个方面在未来我相信都会有新的技术产生,这将是一个完整的新链条,每一个环节的突破都将让我兴奋不已。

而顺着这个链条达到终点,我想那就是知识的自由分享

尾声如果你是这方面的创业者,欢迎随时与我交流,WeChat:⁹¹⁸⁸²⁵⁸

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“The void I saw in the future was no longer a liability, but the greatest opportunity.”

Written by Jessie LI (李格)
致力于推进跨地域的文化技术交流