最近這段時間，我越來越覺得 Obsidian 和 OpenAI Codex 搭配起來，真的會產生很多很有趣的火花。
因為它們有一個共同特徵：
都可以直接操作同一個資料夾。
而這件事情，遠比很多人想像得重要。
第一層：每一個 Obsidian Vault，本質上都是一個實驗室
我自己有一個習慣。
每當我想到新的知識組織方式時，我不會急著修改原本的系統。
而是直接開一個新的 Vault。
因為很多想法，不實際測試，你根本不知道好不好用。
所以對我來說：
每個 Vault 都像是一個小型實驗室。
第二層：以前建立規則很累，現在可以交給 AI
以前最大的問題是：
就算想到一個好的筆記格式。
你也要自己慢慢整理。
例如：
怎麼命名？
怎麼分類？
怎麼整理內容？
怎麼建立索引？
這些事情其實非常耗時間。
但現在有了 Codex 之後，事情變得不太一樣。
第三層：知識管理開始變成「規則設計」的問題
因為現在我們可以先設計規則。
例如：
新聞閱讀格式
語言學習格式
論文閱讀格式
關鍵字筆記格式
然後把這些規則交給 AI。
接下來大量重複性的整理工作，就可以自動化。
第四層：真正有趣的地方，是你可以一直實驗新的學習方式
例如：
你今天想學英文。
那就可以設計：
每日英文閱讀系統。
如果想研究某個主題。
那就建立：
主題式閱讀系統。
如果想追蹤某個人的思想。
那就建立：
作者導向的知識庫。
這些東西以前都做得到。
只是成本很高。
第五層：所以現在真正稀缺的，不是資訊
這也是我最近很強烈的一個感受。
以前最大的問題是：
沒有資料。
現在最大的問題是：
資料太多。
你想學什麼，幾乎都找得到。
甚至 AI 還能幫你生成。
所以學習材料本身，已經不是瓶頸。
第六層：真正困難的是「走出自己的路」
但有趣的是。
材料變多以後，新的問題反而出現：
到底該學什麼？
因為你可以學的東西太多了。
於是很多人會陷入：
一直學。
但不知道為什麼學。
第七層：知識和價值之間，還隔著一條很長的路
而且更現實的是：
就算你學會了。
也不代表它能產生價值。
因為市場在意的不是：
你知道什麼。
而是：
你能解決什麼問題。
這裡面還牽涉到：
產業需求
商業模式
專業能力
社會運作
這些東西，AI不一定能直接教會你。
第八層：最後還是回到你的人生經驗
所以到最後，我越來越覺得：
AI可以幫你建立知識。
Obsidian可以幫你整理知識。
Codex可以幫你組織知識。
但真正決定你往哪裡走的。
還是：
你做過什麼
你對什麼有興趣
你遇過什麼問題
你想解決什麼事情
這些東西，來自人生。
結論：AI時代最重要的能力，不是學習，而是定位
如果是十年前。
最大的問題是：
如何獲得知識。
但到了現在。
我反而覺得最大的問題變成：
如何定位自己。
因為學習的材料已經無限供應。
工具也越來越強。
真正困難的是：
在這麼多可能性裡面，找到屬於自己的方向。
而這件事情，沒有任何 AI 可以直接替你完成。
它只能陪你一起探索。
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