给你看我的简易时光机

持续做笔记的好处在于，这大概是一个可实现的简易时光机，可以帮你窥见过去的自己。

咻～

以下是看过去7-9俩月笔记时的感受，属于流水分账，然后我想写一个记录学习的newsletter。

1

回看有很多惊喜，也有一些问题。许多notes太复杂了，想解决的问题太大了，一上来想问题就忘大了想，开始分析大环境（以一种“忧国忧民“的口吻：什么mass adoption，什么incentive 机制，大多数人会用什么bulabula。

Please…

从你自己出发去解决一个你自己的问题，能多具体（能多小）就多具体。或者也先不用解决，先说出来：这个问题是啥？

比如说 上次和郭老师聊 knowledge graph，一开始就想做一个reference network来 proof of knowledge evolution。那我自己面临的具体问题是啥?

重读这些笔记句子，充斥着好多左右而言它。于是我开始删减（大刀阔斧），直到找到不点儿现在一看还觉得有趣的，进行highlight：

•Data是creative information,why?

•Q:: 用ceramic怎样让roam的结构上链，然后让roam以page为单位进行流通

    •与其说NFT是数据的锚点（Anchor），不如说，NFT 变成了数据的identity。

其实还是我对[[Roam]]，对[[spatial data registry]] 和[[networked science]] 的兴趣，那对于NFT的垂直功能性其实比较一般，就是它能干什么，游戏还是art还是投资等等。

2

有些是结果性的东西–现象、过程或行为，它不是问题。

比如curation，它是某个问题导致的结果（as a result of a question/purpose)，这不是问题（比如，你问为什么要curate？这不需要问，因为Xxx，你自动就curate了。所以这种结果的东西不要分析太多。

3

还是要narrow到你自己要去/能去认知的那个问题（有些问题严重超出你的认知，第一步都迈不出去。

第一，没有那么多东西你需要同时去认知。

你说oh okay 我要做NFT投资，所以我要看整个ecosystem，看基础设施，看存储，看protocol level、marketplace 更别说那些个项目、艺术家等等等等。确实，你看的多，试的多你可能有很多空投，如果你目的就是这个，我也没啥可说的。

还有一个是，非得研究一遍周围的环境再来找自己那个问题，就是看其他人啊都干了啥这有助于我思考，believe me it’s

never like that

有的时候knowledge和question会带着你找到一些人寻求帮助，就像Hope哥说的你首先自己有个叙事上的结论（基本逻辑），再用一些东西（比如数据）去论证你自己那个逻辑。而不是反过来先被人影响然后再找我要干啥。

第二，回归到那个感兴趣的根本点（the root point），不管它有没有经济效益。

我觉得（对我来说）就是pure knowledge，以及knowledge之间的关联，特别有意思*。就是当你figure OUt了一个概念，然后把它连到另一个概念上，然后你又去理解这个概念，从一个兔子🕳️跳到另一个兔子🕳️。然后你发现，越来越多看似无关的东西之间就是能产生关联，而且过程中竟然可以回答一些问题了（这些问题或许不是前置的，是一种surprise）。

*相关阅读：胖车库的使命

就像lin姐和我说，她就是想做research，愿意研究东西，然后分享给身边人。那她问我，我说就是想写作，把我学到东西分享出去，这个过程我非常开心。

我俩都有discord，每天把学习的东西记录在那里，她最近在写一个newsletter，也启发了我。不整那么多花里胡哨的了，主要把学习过程整理出来，主要cover:

newsLetter to your wallet? 🤔

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其实通常情况下，人对什么东西不感兴趣就是因为不懂，你不明白，你也不愿意去搞明白。当你开始看懂一个东西的时候，你肯定感兴趣，进而愿意更进一步。而且一般交叉的东西最有意思，交叉产生独一无二的新鲜（specific knowledge）。

我甚至觉得一切（什么经济、fame whatever）都是knowledge的副产品，你理解的东西多了，很多问题自解，都不用死乞白咧的去解决。知识不会给你答案，但它会引导你找到答案。

第三，有些问题严重超出你的认知，第一步都迈不出去。

我说我要学写代码说了好几年了，当然就是这个学 要服务于什么 每回都不一样。现在可能就是理解NFT里面metadata数据这个意思和意义：比如ERC 721、1155合约可以干啥？onchain代码和不onchain有什么区别？他对形成网络/抽象网络有什么用？所以我很关心takenthereom*和Albert Barabási，他俩都研究数据✖️网络。

*相关阅读：takenthereom三部曲

所以我做newsletter的purpose就是要做 knowledge graph[1]。至于它能干什么，先干了再说吧。

A knowledge graph is when you got into a place, you see Where I start, it’s the beginning and the place itself.

References

[1] knowledge graph: https://roamresearch.com/#/app/fatgarage/page/yH23p3Lrr

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