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2019 年最后一個月，我重新?lián)炱鹆?Evernote加袋。這是一位我的「老朋友」凛辣，我從 2010 年就開始使用這個筆記應(yīng)用，但正如我在 2016 年的一篇長文里所言：「在我的工作流里职烧，我很少用 Evernote 記錄什么扁誓，也很少用它閱讀太長的文字，因?yàn)橛懈酶线m的工具」蚀之。
而我之所以重新?lián)炱?Evernote蝗敢，除了一種 2010 年代結(jié)束時的戀舊情結(jié)之外，還有另一個思考：到底我們需要一個怎樣的筆記應(yīng)用恬总？
這當(dāng)然不是一個可以有標(biāo)準(zhǔn)答案的命題前普，但卻是一個值得長期思考、跟進(jìn)的議題壹堰。
如果以 2010 年為起點(diǎn)來看拭卿，前 6 年的時間（2010–2016）里，我重度使用了 Evernote贱纠、為知筆記以及 Google Keep峻厚，像極了當(dāng)時所有 Evernote 用戶，我為它的網(wǎng)頁摘錄能力拍手叫好谆焊，卻始終無法接受其同步速度惠桃；我也曾迷戀于為知筆記帶來的 Markdown 寫作環(huán)境以及速度奇快的同步體驗(yàn)，卻要在 iPad 上體驗(yàn)一個完全簡化版的應(yīng)用辖试；而當(dāng)我手握 Nexus 手機(jī)辜王，可以隨時用 Google Keep 記下自己心得體會的時候，我也開始感受到手機(jī)端 Evernote 的復(fù)雜以及為知筆記的孱弱罐孝。
自 2016 年下半年開始呐馆，我在放棄 Evernote 的同時，也可以放棄那些局限在桌面的筆記應(yīng)用莲兢，2017 年年初汹来，Bear 成為我在 iPad/iPhone 上的主力筆記應(yīng)用续膳，搭配跨平臺的 Evernote，利用 Evernote 的網(wǎng)頁收集能力和筆記外鏈能力收班，我逐步建立起了圍繞 Bear 的筆記體系坟岔。
與此同時，隨著 Devonthing To Go 的不斷完善摔桦，它也取代了 Evernote 的位置社付，成為 Bear 的內(nèi)容倉庫。相比于 Evernote邻耕，DTG 具備了更強(qiáng)大的內(nèi)容收集瘦穆、預(yù)覽能力，比如對于 Office 文件的處理赊豌，你可以在 DTG 里直接預(yù)覽，而 Evernote 則需要多點(diǎn)擊一次才能預(yù)覽绵咱。
當(dāng)我在 2019 年 12 月重新審視 Evernote 的時候碘饼，過去十年關(guān)于筆記工具的經(jīng)歷與思考逐漸涌上心頭，這種思緒也在我重度使用了三周 Evernote 之后變得更加強(qiáng)烈悲伶。而在圣誕節(jié)期間購入一臺 Pixel 4 之后艾恼，Evernote 也是我在 Pixel 上唯一安裝的第三方應(yīng)用，我將其作為與 iPad麸锉、iPhone 的溝通工具钠绍，記錄生活、旅行中的見聞與思考花沉。
在 2020 年代的第一年柳爽，我試著重新回答上面提到的這個命題，從我使用筆記的方式入手碱屁，探討筆記工具的困境與可能的機(jī)會磷脯。
1.為什么筆記工具越發(fā)復(fù)雜？
Evernote 賴以成名的一大功能就是強(qiáng)大的網(wǎng)頁收集能力娩脾，當(dāng)然現(xiàn)在也是其重要的功能赵誓。在略顯遙遠(yuǎn)的 PC 時代，網(wǎng)頁是互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的主要承載形式柿赊，電子郵件則沉淀著工作內(nèi)容俩功，Evernote 通過 Web Clipper（剪藏）與郵件轉(zhuǎn)發(fā)，可以非常輕松地將一個人的關(guān)鍵數(shù)據(jù)整合到 Evernote碰声。
但在現(xiàn)在這個不知道用什么詞形容的時代里诡蜓，筆記工具所需要應(yīng)對的場景、數(shù)據(jù)類型奥邮、數(shù)據(jù)范圍有了巨大變化万牺。一方面罗珍，智能手機(jī)與社交媒體帶來了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如手機(jī)拍攝的資料圖片脚粟、語音記錄覆旱、社交媒體上的摘錄與鏈接，甚至 Gif 動圖核无、短時頻等等扣唱。
另一方面，越來越多的辦公產(chǎn)品 IM 化团南，不管是微軟 Teams噪沙、Slack 還是釘釘、企業(yè)微信吐根，都在將工作數(shù)據(jù)沉淀在自己的平臺正歼。
海量而碎片化的數(shù)據(jù)、相互割裂的平臺拷橘，以及隨著 iPad 平臺全面普及 Apple Pencil局义，手寫筆記的需求愈發(fā)旺盛，所有這些冗疮，都給筆記應(yīng)用的內(nèi)容收集帶來巨大挑戰(zhàn)萄唇，你不能奢望通過一個筆記工具收集所有數(shù)據(jù)，也不要幻想構(gòu)建自動化的機(jī)制快速自動收集术幔，你所能做的另萤，要么接受這種割裂，要么用最笨的方法——復(fù)制粘貼——實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一收集诅挑。
僅以 iOS 平臺為例四敞，過去幾年新銳的全能筆記工具創(chuàng)新非常少，Bear 算是相對突出的一個拔妥，但它所面臨的首要挑戰(zhàn)也是如何應(yīng)對海量目养、碎片化、割裂的數(shù)據(jù)收集毒嫡，這也就不難理解 Bear 為何功能越來越多癌蚁，它只有變得復(fù)雜才能具備相應(yīng)的功能，才能滿足用戶對于數(shù)據(jù)收集的需求兜畸。
從這個角度去看努释，當(dāng)下所有的筆記工具都不能滿足我們對于數(shù)據(jù)收集的需求，特別是在物聯(lián)設(shè)備越來越多的時候咬摇，我甚至希望我在 Apple Watch 里的運(yùn)動健康信息可以同步到筆記里伐蒂，我希望自己在 Sonos 里喜歡的音樂同時在筆記里體現(xiàn)出來，類似這樣的需求會越來越多肛鹏，某種意義上也是一個全新的市場機(jī)會逸邦。
2.停步不前的筆記整理功能
2016 年恩沛，我在評價(jià) Evernote 的整理能力時，將 Pocket 的「智能標(biāo)簽」作為一個例證：
Pocket 的「智能標(biāo)簽」是基于對用戶保存內(nèi)容的關(guān)鍵詞過濾缕减，從而自動提取出標(biāo)簽雷客，這個功能在英文內(nèi)容里表現(xiàn)的非常完美，Pocket 可以在保存網(wǎng)站的那一刻自動生成相關(guān)標(biāo)簽桥狡。而當(dāng)用戶保存文章越來越多的時候搅裙，標(biāo)簽也會越來越智能。
這是我對筆記整理過程的最大期望裹芝，借助機(jī)器學(xué)習(xí)能力部逮，幫助用戶快速提取筆記內(nèi)的關(guān)鍵信息，部分意義上實(shí)現(xiàn)自動化的整理嫂易。但遺憾的是兄朋，四年過去了，市場上沒有其他類似 Pocket 「智能標(biāo)簽」的產(chǎn)品怜械，而 Pocket 的「智能標(biāo)簽」的「智能」也沒有提升多少蜈漓。
這也意味著，從 2010 年到現(xiàn)在宫盔，我還是需要在筆記工具里手動處理筆記暮胧，從分類复罐、標(biāo)簽一律都需要自己處理，這當(dāng)然不是說用戶不能做這些事情竹海，但考慮到上文提及的海量般又、碎片化的數(shù)據(jù)蜂擁而至彼绷，文件夾的線形分類和標(biāo)簽的網(wǎng)狀管理也會越發(fā)復(fù)雜，極大影響用戶的筆記整理效率茴迁。
Evernote 的筆記推薦也是其招牌功能之一寄悯，它會根據(jù)一則筆記的內(nèi)容推薦相關(guān)筆記或者網(wǎng)頁鏈接，這也是移動互聯(lián)網(wǎng)最流行的方式堕义，但 Evernote 并沒有持續(xù)發(fā)力這個功能猜旬，用戶無從知曉其原理，也無法調(diào)整推薦算法倦卖，最終成了一個雞肋功能洒擦，而目力所及， macOS 上的 Devonthink 或許是目前唯一一個有著相對完善推薦機(jī)制的筆記應(yīng)用怕膛，只是這款應(yīng)用在 iOS熟嫩、iPadOS 上并沒有提供相應(yīng)功能。
如果說不重視筆記推薦可能是因?yàn)橛脩綦[私褐捻，那么筆記工具的搜索功能在過去十年有進(jìn)步嗎掸茅？或許并沒有椅邓，Evernote 作為筆記搜索最好的產(chǎn)品，十年前它所能做的事情和不能做的事情昧狮，十年后亦是如此——可搜索圖片文字景馁，但圖片的語義信息無從知曉，也無法理解音頻里的信息更不知道文本背后的邏輯結(jié)構(gòu)…..
3.我們還能做什么陵且？
科技領(lǐng)域的 2010 年代風(fēng)起云涌裁僧，每天只需掃一遍科技媒體的標(biāo)題都能熱血沸騰，但靜下心來去看慕购，過去十年真正的創(chuàng)新并不多聊疲，至少，我在 2020 年使用筆記工具的方式與 2010 年并無差異沪悲，唯一不同的获洲，可能是從 Evernote 變成了 Bear，從 PC/iPhone 平臺變成了 iPad/iPhone/Android 平臺殿如，我還是要將內(nèi)容手動加入到筆記應(yīng)用贡珊、手動整理標(biāo)簽與邏輯架構(gòu)、為音頻信息與圖片信息添加標(biāo)題（以便于搜索）涉馁。
與此同時门岔，我不得不接受多個筆記工具的現(xiàn)實(shí)，我需要 DTG 的 Office 預(yù)覽能力烤送，我需要 GoodNotes 的手寫筆記能力寒随，我還需要 Evernote 跨平臺能力……凡此種種，構(gòu)成了 2020 年年初我的筆記工作場景帮坚。
最后分享兩個消息妻往。
先說好消息，隨著 AI 領(lǐng)域的技術(shù)突破试和，大量圍繞文本結(jié)構(gòu)化讯泣、語音語義理解、視頻語義理解的產(chǎn)品開始出現(xiàn)在市場上阅悍，而且部分已經(jīng)商用好渠。
但壞消息是，所有這些「創(chuàng)新產(chǎn)品」僅僅局限在某個或某些特定領(lǐng)域节视，這意味著晦墙，這些技術(shù)短期內(nèi)無法應(yīng)用到通用場景的筆記產(chǎn)品中。
2020 年代剛剛開始肴茄，讓我們再樂觀一些晌畅，再耐心一點(diǎn)。
