머리말

My Vision 기사를 마지막으로 게시한 지 1년 반이 지났습니다 . 오늘 이 글을 쓰는 데 이렇게 오랜 시간이 걸린 이유는 실제 사용자와 광범위하게 상호 작용한 후에야 내 비전의 모호한 부분을 더 명확하게 볼 수 있다고 믿기 때문입니다. 따라서 지난 1년 반 동안 Heptabase 팀은 제품을 만들고, 사용자와 대화하고, 지속적인 반복을 통해 우리의 가설을 검증했습니다.

이전 기사의 결론 에서 Heptabase의 비전을 다음과 같이 설명했습니다.

요컨대, 지식 근로자가 탐색 → 수집 → 생각 → 생성 → 공유의 지식 수명 주기를 통합할 수 있도록 정보 상호 운용성, 컨텍스트 검색 및 집단적 지식 생성을 최적화하는 도구의 생태계를 구축하고 있습니다. 지식인터넷. 그것이 Heptabase 에 대한 나의 비전입니다 .

비전을 설명하는 이러한 방식은 지식 수명 주기에 대한 프레임워크를 제공하여 제품 개발을 안내하고 실행 시 알아야 할 세 가지 주요 원칙을 제공하는 이점이 있습니다. 그러나 일반 청중의 경우 이 설명을 읽은 후에도 여전히 많은 질문이 있습니다.

첫째, 이전 기사에서 정보 상호 운용성, 컨텍스트 검색 및 집단 지식 생성에 대한 몇 가지 아이디어와 방향을 제시했지만 실행 수준에서 로드맵을 깊이 파고들지 않았습니다.

둘째, 이 비전에 대한 설명은 비교적 추상적이고 학문적이며 읽은 후에도 약간 혼란스러울 수 있습니다. 왜 새로운 지식 인터넷이 필요한가요? 아이디어의 맥락을 보존하면 어떤 이점이 있습니까? Heptabase의 지식 인터넷이 해결하고자 하는 인간의 원시적 욕구는 무엇입니까?

이 기사에서는 이전 기사에서 명확하게 답변되지 않은 이러한 질문에 대해 더 깊이 파고들어 Heptabase의 핵심 목표를 명확히 하고 Heptabase 사용자가 로드맵을 더 잘 이해할 수 있도록 할 것입니다.

목적

로드맵을 논의하기 전에 Heptabase의 비전을 좀 더 직설적으로 표현하고 싶습니다. 우리는 누구나 무엇이든 효과적으로 깊이 이해할 수 있는 세상을 만들고 싶습니다.

구글, 소셜미디어, 챗GPT가 지배하는 정보폭발 시대에 지식 습득은 매우 쉬워졌다. 그러나 이러한 지식은 인류의 방대한 지식 구조와 사고 맥락에서 빙산의 일각에 불과한 경우가 많으며, 대부분의 사람들은 여전히 ​​이러한 빙산의 실제 모양이 무엇인지 알지 못하거나 복잡한 것을 깊이 이해하는 능력이 크게 향상되지 않았습니다. .

Heptabase는 현대인이 학습, 연구, 문제 해결에서 직면하는 가장 큰 도전은 지식의 부족이 아니라 수많은 지식을 연결하는 맥락과 이러한 맥락을 구성하고 보존할 수 있는 도구의 부족이라고 믿습니다. 우리가 지식의 맥락을 보존하고 모든 인류가 이러한 맥락을 공유하게 할 수 있다면 다른 사람들이 동일한 지식을 배우고 연구하기를 원할 때 이러한 맥락을 사용하여 보다 포괄적이고 심층적인 이해를 확립할 수 있습니다.

이 비전을 바탕으로 저는 회사의 발전을 위해 네 가지 진행 단계를 설정했습니다. 이 4단계의 의미는 우리의 맥락화된 지식 인터넷을 전달할 수 있는 "개방형 하이퍼문서 시스템"을 구축하고 각 단계에서 이 시스템에 필요한 인프라를 계층적으로 구축하는 것입니다. 이 네 단계의 목표와 과제에 대해 자세히 논의하고 이 시스템을 보다 완전하게 설명하겠습니다.

1단계 — 두뇌를 맥락화하십시오

1단계에서 우리의 목표는 모든 사람이 복잡한 주제를 배우고 연구하는 데 도움이 되는 사고 도구를 만드는 것입니다. 이 도구의 핵심 작업은 사용자가 많은 양의 정보 위에 사고 프레임워크를 구축하고 중요한 아이디어와 지식을 추출하고 지식 수명 주기의 "수집 → 생각 → 생성" 단계를 연결하고 사용자의 사고 컨텍스트를 보존할 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 주제에 대해.

구축할 최종 지식 인터넷의 관점에서 이 단계의 의미는 컨텍스트 계층과 설명 계층이라는 두 가지 기본 인프라를 만드는 것입니다.

상황별 계층

Heptabase에서 아이디어와 지식을 전달하는 기본 단위는 카드이며, 컨텍스트 계층은 Heptabase의 화이트보드 기능에 해당하는 이러한 카드에 대한 사고 컨텍스트를 보존하는 데 사용되는 계층입니다. Heptabase를 사용하지 않은 사람들은 화이트보드의 목적이 외관만 보고 시각화라고 생각할 수 있지만 사실 시각화는 수단일 뿐입니다. 실제 목적은 각 카드를 서로 다른 화이트보드의 사고 맥락으로 되돌리는 것입니다.

이러한 이유로 화이트보드 개발 초기에는 필기, 도형, 선, 스타일 등과 같은 일반적인 화이트보드 제품 기능을 만드는 데 너무 많은 시간을 할애하지 않고 "사고 맥락 보존"과 관련된 기능 개발에 중점을 두었습니다. ,” 여러 화이트보드에서 카드 재사용, 카드와 화이트보드 간의 양방향 연결, 화이트보드 간의 계층 구조, 화이트보드에서 지식 카드의 그룹화 및 색인화, 카드 편집기와 화이트보드 간의 상호 작용 등이 있습니다.

설명 레이어

1단계에서 구축할 두 번째 기본 인프라는 Heptabase의 태그 및 속성 기능에 해당하는 유형 및 속성을 카드에 추가하는 역할을 하는 카드의 설명 계층입니다.

Heptabase에서는 카드에 다른 태그를 추가하고 다른 태그에서 재사용할 수 있는 다른 속성을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 저는 #research-note-taking 및 #research-communication 태그를 사용하여 메모 작성 및 통신 소프트웨어에서 연구 관련 카드를 관리합니다. 두 태그 모두 연구와 관련이 있으며 문서 유형, 통찰력 및 중요도와 같은 속성을 공유합니다.

개별 사용자의 경우 이러한 기능을 통해 데이터베이스 형식의 동종 카드를 보다 잘 관리할 수 있으며 공통 프로젝트 관리 시스템과 같은 다양한 보기 및 필터를 생성하여 테이블 및 Kanban과 같은 다양한 관점에서 이러한 카드를 볼 수 있습니다.

물론 화이트보드의 목적이 시각화만을 위한 것이 아니듯, 태그와 속성의 목적도 카드 관리만을 위한 것은 아닙니다. 그들의 중요한 장기 목적은 제3자 개발자가 Heptabase의 카드 시스템을 기반으로 다양한 시나리오에 대해 다양한 앱을 구축하여 이러한 지식 카드의 재사용성과 컨텍스트를 확장할 수 있는 4단계에 있습니다.

2단계 — 외부 소스를 맥락화

Heptabase가 이미 1단계에서 "충분히 좋은" 사고 도구를 구축했다면 2단계에 진입하여 사용자가 자신의 사고 맥락을 보존할 뿐만 아니라 외부 정보를 이 맥락으로 가져와 "탐색 → 수집" 단계를 연결하도록 할 것입니다. 지식 수명주기의

지식 인터넷의 관점에서 이 단계의 의의는 외부 정보를 Heptabase 시스템에 통합하는 역할을 담당하는 두 가지 기본 인프라인 주석 계층과 통합 계층을 구축하는 것입니다.

주석 레이어

오늘날의 인터넷에는 PDF, 비디오, 오디오, 이미지, 웹 페이지와 같은 다양한 형식으로 저장된 많은 지식이 있습니다. 모든 지식의 맥락을 추적할 수 있는 지식 인터넷을 구축하려면 이러한 다양한 형식의 지식을 지식 인터넷에 가져와 사용자가 중요한 아이디어를 추출할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 중요한 아이디어의 출처를 추적할 수 있어야 합니다. .

Heptabase에서 우리의 목표는 PDF 카드, 비디오 카드 등과 같이 지식을 전달하는 모든 주류 형식에 해당하는 카드 유형을 제공하여 화이트보드에 태그와 속성을 추가할 수 있을 뿐만 아니라 사용자도 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 또한 강조 표시 및 주석을 추가할 수 있습니다.

예를 들어 Heptabase는 이미 PDF 카드를 지원합니다. 사용자는 텍스트 선택 또는 영역 선택을 사용하여 PDF 카드의 콘텐츠에서 하이라이트 카드를 차례로 꺼내고 이러한 하이라이트 카드를 화이트보드의 기존 사고 컨텍스트에 통합할 수 있습니다. 사용자는 이러한 하이라이트 카드에 주석을 작성할 수 있을 뿐만 아니라 단 한 번의 클릭으로 PDF 카드의 원래 위치로 다시 찾을 수도 있습니다.

앞으로는 PDF 외에도 비디오, 오디오, 이미지, 웹 페이지와 같은 다른 데이터 형식에 대한 강조 표시 및 주석 기능을 설계하고 개발할 것이며 모든 강조 표시 및 주석은 결국 주석 레이어를 범용 인터페이스로 사용할 것입니다.

통합 계층

파일 및 정적 웹 페이지 외에도 이 세상에는 특별한 데이터 구조(예: Facebook의 게시물, Twitter의 트윗, Notion의 페이지, Readwise의 하이라이트)가 있는 다양한 제품에 저장된 많은 지식이 있습니다. 이러한 유형의 제3자 정보를 Heptabase 시스템으로 가져오려면 이 제3자 정보와 동기화할 수 있는 인터페이스를 구축하고 Heptabase에서 이 제3자 정보에 대한 카드 별칭을 생성해야 합니다. 이것이 통합 계층의 핵심 작업입니다.

예를 들어 사용자가 Readwise를 Heptabase와 연결하면 모든 Readwise Highlights가 즉시 Heptabase의 Highlight 카드로 변환됩니다. 향후 Google 시트 통합을 개발하면 각 행을 카드로 변환하는 것을 지원할 수 있으며 특정 열은 카드 속성에 기록됩니다.

정적 파일에 주석을 달기 위한 주석 계층이든 타사 데이터에 대한 별칭을 생성하기 위한 통합 계층이든, 이들의 공통 목표는 외부 정보를 Heptabase의 사용자 사고 컨텍스트로 가져오는 것입니다. 현존하는 모든 인간 지식의 정점.

3단계 — 집단적 지식의 맥락화

1단계와 2단계에서 Heptabase는 최고의 "개인적 사고 도구"를 만드는 것을 목표로 했습니다. 그러나 세 번째 단계부터는 이 사고 도구 위에 커뮤니케이션 도구를 구축하여 사용자 그룹이 복잡한 주제를 공동으로 연구하고 집단 지식을 생성하며 지식 수명 주기의 "공유 → 탐색" 간극을 연결할 수 있습니다.

지식 인터넷의 관점에서 이 단계의 과제는 지식을 위한 커뮤니케이션 계층을 만드는 것입니다.

통신 계층

어떤 것을 디자인하기 전에 우리는 항상 이 디자인이 어떤 문제를 해결하고자 하는지 명확하게 생각해야 합니다. 사람들은 "커뮤니케이션 소프트웨어"라는 말을 들으면 즉시 메시징, 댓글 달기, 공동 작업 및 공동 편집을 생각할 수 있습니다. 그러나 디자이너 입장에서는 이러한 기능을 구현하는 것보다 '커뮤니케이션의 목적과 모델'이 가장 강조되어야 할 부분이다.

소셜 미디어(예: Facebook, Twitter)에서 일반적인 커뮤니케이션 모델은 표현 중심입니다. 사람들은 어떤 주제에 대해 토론하는 것 같지만 실제로는 더 자주 자신을 표현합니다. 특정 문제에 대한 나의 의견과 입장은 무엇입니까? 나는 어떤 그룹의 사람들에게 관심을 받고 싶습니까?

작업 소프트웨어(예: Slack, Notion)에서 공통 커뮤니케이션 모델은 결론 중심입니다. 사람들은 종종 다음을 결정하기 위해 앞뒤로 토론합니다. 우리의 결정은 무엇입니까? 몇 시에 무엇을 완료해야 합니까?

각 통신 소프트웨어의 디자인은 사용자가 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있도록 돕는 데 목적이 있습니다. 따라서 소셜 미디어는 표현 및 공유와 관련된 기능이 더 많은 반면 업무용 소프트웨어는 작업 통합과 관련된 기능이 더 많습니다.

Heptabase에서는 누구나 효과적으로 무엇이든 깊이 이해할 수 있는 세상을 만들고자 합니다. 우리는 진정한 집단적 지혜는 모든 사람이 즉시 합의에 도달하도록 강요하는 것이 아니라 각 개인이 다른 사람을 통해 자신의 인식을 확장하고 다른 사람의 생각의 맥락에서 자신의 아이디어가 어떻게 발전하는지 확인하는 데 달려 있다고 믿습니다.

따라서 우리가 만드는 커뮤니케이션 레이어는 이해 중심이 될 것입니다. 우리의 설계 목표는 여러 사람(AI 포함)이 토론, 학습 및 연구를 통해 주제에 대한 깊은 이해를 효과적으로 구성할 수 있도록 하는 것입니다. 이 주제에 대해 이 그룹의 사람들이 확립한 이해는 다른 맥락에서 다른 탐험가에 의해 더욱 확장될 수 있습니다. 오늘날 어떤 주제를 배우고자 할 때, 더 이상 과거처럼 고립된 지식을 찾을 필요가 없고, 토론 과정에서 여러 사람이 구축한 지식 프레임워크를 탐색할 수 있습니다.

4단계 — 애플리케이션 생태계를 맥락화

로드맵의 마지막 단계인 네 번째 단계에서 우리의 목표는 사람들이 지식 인터넷의 지식을 다양한 업무 및 생활 맥락에 적용하고 지식이 적용되는 이러한 맥락을 보존할 수 있도록 하는 것입니다. 지식 인터넷의 관점에서 이 단계의 과제는 지식에 대한 응용 계층을 만드는 것입니다.

애플리케이션 계층

사용자가 다양한 업무 및 생활 상황에 지식을 적용하기를 원한다면 각 상황에 해당 상황에 맞게 설계된 전용 앱이 필요할 수 있습니다. 회사로서 Heptabase가 세상의 모든 앱을 개발할 수는 없습니다. 따라서 우리는 결국 타사 개발자에게 의존하여 자체 앱을 개발하고 그들의 앱이 Heptabase의 지식 인터넷에 읽고 쓰도록 해야 합니다.

첫 번째 단계에서 카드 시스템에 대해 생성한 설명 레이어는 이 단계에서 매우 중요한 역할을 합니다. 타사 개발자가 앱을 만들고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. Heptabase의 카드 시스템을 문서 데이터베이스로 직접 사용하고, 앱의 카드에 사용자 정의 속성을 추가하고, 이러한 속성 값을 조작하려는 프런트 엔드 인터페이스를 디자인할 수 있습니다. 이 접근 방식의 이점은 타사 개발자가 더 이상 처음부터 데이터베이스를 구축하거나 완전한 서식 있는 텍스트 편집기를 만들 필요가 없다는 것입니다. 필요한 속성에 집중하고 Heptabase의 설명 레이어에서 이러한 속성을 정의하기만 하면 됩니다.

Heptabase가 다른 제3자 개발자가 앱을 게시할 수 있도록 하는 애플리케이션 계층을 생성하면 지식 인터넷이 더 큰 컨텍스트로 확장될 수 있습니다. 각 지식 카드에 대해 해당 속성을 통해 어떤 앱에서 어떤 컨텍스트에서 사용되었는지, 어떻게 제시되고 사용되었는지 추적하고 이 지식에 대한 더 깊은 이해를 확립할 수 있습니다. 이러한 수준의 정보 상호 운용성 및 컨텍스트 추적은 현재 인터넷에서 전례가 없습니다.

결론

요약하면, Heptabase는 전 세계 모든 사람이 배우거나 연구하고자 하는 모든 것에 대해 깊고 포괄적인 이해를 효과적으로 확립할 수 있는 상황화된 지식 네트워크를 만들려고 합니다.

이 상황화된 지식 인터넷은 새로운 개방형 하이퍼문서 시스템에 의해 지원되어야 합니다. 여기에는 많은 인프라 계층이 포함됩니다. 제3자 데이터에 대한 별칭을 생성하기 위한 통합 계층, 한 그룹의 사람들이 복잡한 주제를 깊이 이해할 수 있도록 하는 통신 계층, 제3자 개발자가 카드 기반 앱을 게시할 수 있도록 하는 애플리케이션 계층 등이 있습니다.

공학적 관점에서 우리는 이러한 복잡한 시스템이 단기간에 구축될 수 없다는 것을 분명히 알고 있습니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 우리 시스템이 아무리 훌륭해도 실제 문제를 해결하지 못하면 아무도 사용하지 않을 것임을 분명히 알고 있습니다. 따라서 Heptabase에서는 시장을 이해하기 위해 지속적인 제품 반복과 사용자와의 광범위한 대화를 사용하고 시장과 사용자에 대한 이해를 바탕으로 이 시스템을 구축하기 위한 로드맵을 만드는 시장 주도 R&D 논리를 채택합니다.

Heptabase를 사용했는지 여부에 관계없이 이 기사가 Heptabase의 비전과 이 비전에서 우리 제품의 포지셔닝을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 우리는 Heptabase가 진화하고 맥락화된 지식 인터넷을 만드는 비전을 실현하기 위해 계속 열심히 노력할 것입니다.

머리말

距離發表上一篇 My Vision 系列的文章已經一年半了。之所以會花這麼久的時間才寫下今天這篇文章，是因為我認為只有在與真實世界的用戶有大量的互動後，才能將願景中較為模糊的部分看的更加透徹。因此在過去一年半，Heptabase 團隊每天都在打造產品，與用戶對話，透過持續地迭代來驗證我們的假設.

Heptabase의 최신 기사에서 Heptabase 에 대해 다음과 같이 말했습니다.

我們希望能透過Heptabase的工具來幫助全世界的知識工作者打通「探索→收集→思考→創作→分享」的知識生命週期，讓資訊具備原生的互用性, 讓想法的脈絡可被追蹤, 讓集體知識的創建更為容易，進而演化出一個脈絡化的知識網路.

用這樣的方式來描繪願景，好處是它給出了一套知識生命週期的框架來指引我們的產品開發，以及三個在執行上要注意的大原則。然而對一般人來說，看完這段描述後心中仍會有許多疑問。

首先，我雖然在上一篇文章針對資訊互用，脈絡回溯和集體知識創建各自提出了一些想法和方向，但我並沒有真正深入地去談我們在執行層面上的路線圖.

再者，這個願景的描述較為抽象，學術，在看完後你可能還是會有點困惑：為什麼我們需要一個新的知識網路？保存想的脈絡能為 我們帶來什麼好處？ Heptabase 的知識網路想解決的是人類的哪一個原始需求？

在今天這篇文章中，我會針對這些在上一篇文章沒有回答清楚的問題做深入地探討，講清楚 Heptabase 的核心目標，也讓 Heptabase 的用戶們更加暸解 我們執行的路線圖。

목적

에서 討論執行的路線圖之前，我想先重新用一種更白話的方式描繪 Heptabase 的願景：我們希望打造一個任何人都可以有效地對任何事物建立深度理解的世界.

Google, 소셜 미디어, ChatGPT脈絡中的冰山一角，而大多數人仍然對這些冰山的實際樣貌一無所知，深度理解複雜事物的能力也並沒有顯著的提升.

Heptabase에서，我們相信現代人在學習，研究和解決問題上遇到的最大困境並不是缺乏知識，而是缺乏將無數個單點知識串連起來的脈絡，以及建構並保存這些脈絡的工具。如果我們能為知識保存脈絡，並且讓全人類共享這些知識的脈絡，當其他人想學習和研究相同的知識時，就能利用這些知識的脈絡來建立更加全面且深入的理解.

在這樣的一個願景之上，我為公司的發展設定了四個漸進的階段。這四個階段的意義在於打造一個可以乘載脈絡化知識網路「開」放超文本系統」，並在每一個階段將這個系統需要的基礎建設一層層的搭建起來.以下我會詳細地討論這四個階段的目標與挑戰，並將這個系統的樣貌更完整的描繪出來。

1단계 — 두뇌를 맥락화하십시오

에서 第一階段，我們的目標是打造一個幫助每個人學習和研究複雜主題的思考工具。這個工具的核心任務是讓用戶可以在大量資訊之上建構思考框架、提煉重要的想法與知識，打通知識生命週期中「收集→思考→創作」的環節，並且保存用戶大腦針對這些主題的思考脈絡。

從最終要打造的知識網路來看，這個階段的意義는 Contextual Layer 와 Descriptive Layer로 구성되어 있습니다.

상황별 계층

Heptabase에서 中，乘載想法與知識的基礎單位是卡片，而 Contextual Layer板功能。沒使用過 Heptabase 的人光看外觀可能會覺得白板的用途是視覺化，但其實視覺化只是一種手段，它的真實用途是讓每一張卡片都可以追溯到它在不同白板下的思考脈絡。

也正是基於這個原因，我們在開發白板的初期，並沒有花太多時間在打造白板產品常見的手寫、形狀、線條、樣式等功能，而是專注 에서 開發 卡片 에 여러 重白板 的 復用 , 卡片與所 in 白板的雙向鏈結, 白板與白板之間的階層架構, 白板中知識卡片的分群與索引, 卡片編輯器與白板之間的交互等與」保存知識脈絡'相關的功能.

설명 레이어

第一階段要打造的的第二個基礎建設是卡片的 Descriptive Layer，也就是負責給卡片添加類型與屬性的 Layer，對應到的就是 Heptabase 的 Tag和 재산 功能。

에서 Heptabase 裡，你可以對卡片添加不同的 Tags，並為這些 Tags 規定性質不同，但可以被不同 태그 重複使用的 Properties。舉例來說，我透過 #research-note-taking 和 #research-communication這二個 Tags 來管理 我研究筆記軟體和溝通軟體的相關卡片，因為他們都是與研究有關的卡片，因此可以共享 Document Type、Insight、Importance 這些與研究相關的 속성。

對個人用戶來說，這樣的功能可以幫他們更好地用資料庫的形式一目暸然地管理同質性高的卡片，甚至像常見的專案管理系統一樣建立不同的 View 與 Filter 來用不同視角（例：表格, 看板) 觀看這些卡片.

當然，正如同白板的用途不單純是視覺化，Tag 和 Property 的用途也不單純是管理卡片。它們真正重要的長期用途是在第四階段時，可以讓第Heptabase의 세 가지 방법 的卡片系統上針對不同場景打造不同的 App，進而拓展這些知識卡片可被復用的場景與脈絡。

2단계 — 외부 소스를 맥락화

當 Heptabase 在第一階段已經打造出一個「足夠好」的思考工具時，我們就會進入第二階段，幫助用戶不只能保存自己大腦思考脈絡，也能將外部資訊帶進這個脈絡一起思考，打通知識生命週期中 「探索 → 收集」的環節.

從知識網路的角度來看，這個階段的意義在於打造兩個負責將外部資訊整合到 Heptabase 系統的基礎建設：Annotation Layer 和 Integration Layer。

주석 레이어

에서 當今的網路世界中，有非常多的知識是被以 PDF、影片、音訊、圖片、網頁等不同的格式保存。如果我們要打造能追溯脈絡的知識網路，我們勢必得將這些不同格式的知識整合進我們的知識網絡，讓用戶不只能從它們身上提取重要的想法，還能追溯這些重要想法的源頭.

에 Heptabase，내 們的目標是對所有主流乘載知識的格式提供對應的卡片類型，像是 PDF 卡片，影音卡片等等，讓它們不只可以被放到白板上、被添加 태그 和 속성，用戶還可以對它們做 하이라이트 和 주석。

舉例來說，現在的 Heptabase 已經支援了 PDF 卡片。用戶可以在閱讀 PDF 卡片的過程中，透過文字選取或區域框選，從 PDF 的內容拉出張又一張的 Highlight 卡片，將這些 Highlight 卡片放 放 白板 在 在 與 既 有 有 的 思考 思考 脈絡 脈絡 整合 整合。 用戶 不 不 只 可以 在 在 這些 하이라이트 卡片 上 寫註解 寫註解 寫註解 寫註解 寫註解 寫註解 從 從 하이라이트 卡片 一 一 鍵 定位 回 回 它 在 原始 的 pdf 卡片 中 的 位置 位置。 的 原始

에서 未來，除了 PDF 以外，我們將為影片、音訊、圖片、網頁等其他不同的資料形式計計並開發屬於它們自己的 Highlight 和 Annotation 功能，而所有的 하이라이트 및 주석 最終都會使用我們的 Annotation Layer 作為通用介面。

통합 계층

除了檔案與靜態網頁以外，這世界上有非常多知識是被用特殊的資料結構保存在不同的產品裡頭的（例：Facebook 的 Post、Twitter的 Tweet、Notion的 Page、Readwise 的 Highlight）.將這種類型的第三方資訊引進 Heptabase 的系統，我們就必須打造能和這些第三方資訊同步的接口，為這些第三方資訊建立에서 Heptabase 中的卡片替身(Alias).這就是 Integration Layer 的核心任務。

舉例來說，如果用戶將 Readwise 與 Heptabase 對接，他所有的 Readwise Highlight 就會被即時的轉換成 Heptabase 的 Highlight 卡片。假設 我們未來開發 Google Sheet Integration 的 功能，則可能會支援讓用戶將每個 행 變成一張卡片, 而特定的 Column 則會被寫進這張卡片的 Property 裡頭.

Heptabase에서 不管是對靜態檔案建立註解的 Annotation Layer, 還是對第三方資料建立替身的 Integration Layer, 它們的共同目的都是將外部資訊整合進用戶 from Heptabase中的思考脈絡，讓我們可以在人類所有的既有知識之上打造新脈絡化知識網路.

3단계 — 집단적 지식의 맥락화

在第一和第二階段，Heptabase 都是以打造最好的「個人思考工具」為目標。但是從第三階段開始，我們就會在這個思考工具之上打造一個溝通工具，讓一群用戶可以共同研究複雜的主題, 創建集體知識，打通知識生命週期中「分享→探索」的環節.

從知識網路的角度來看，這個階段的任務只有一個：打造知識的 Communication Layer.

통신 계층

在做任何的設計之前，我們永遠都要先想清楚這個設計要解決的是什麼樣的問題。很多人在聽到「溝通軟體」時，第一時間可能會想到訊息、留言、協作、共編。但從設計者的角度來說，比起這些功能實作，「溝通的目的與模式」才是最需要被重視的東西。

在社群媒體中(예: Facebook, Twitter), 常見的溝通模式是由「表達驅動」(Expression-driven)的.人們看似在討論，但其實更多時候是在表達自己：我對某個議題的意見和立場是什麼？ 我想吸引哪個族群的關注？

在工作軟體中（例：Slack、Notion），常見的溝通模式是由「結論驅動」（결론 중심）的。人們在一來一回的討論往往是為了確定：我們的決策是什麼？我們要在什麼時間完成什麼事情？

每一種溝通軟體的設計，都是為了幫助使用軟體的人更好的達成他們的目的，所以社群媒體有更多表達與分享相關功工能，而工作軟體則有更多任務整合相關的功能.

Heptabase에서 我們希望打造一個任何人都可以有效地對任何事物建立深度理解的世界。我們相信真正的集體智慧靠的不是強迫大家馬上成共識，而是讓每個人都能藉由他人來擴充個體認知, 看到自己的想法在別人的思考脈絡下會如何被展開.

所以我們所打造的 Communication Layer 會是「理解驅動」的。我們的設計目標是讓多人（包含AI）在一起討論、學習、研究一個主題的過程，每個人都可以有效地以這些討論的內容為原料，建構出他對這個主題的深度理解；而這群人對這個主題所建立的這些理解，可以被其他探索者進一步在不同的情境下擴充。當你今天想學習一個主題時，你不再像過去一樣只能找到單點式的知識，而是可以探索一群人在討論的過程中建立起來的知識架構.

4단계 — 애플리케이션 생태계를 맥락화

에서 第四階段，也就是路線圖的最終階段，我們的目標是讓人們可以將知識網路中的知識實際帶到不同的工作和生活場景中去應用，並且保存知識在這些場景中被應用的從知識網路的角度來看，這個階段的任務是打造知識的 애플리케이션 계층.

애플리케이션 계층

如果要讓用戶能將知識帶到不同的工作和生活場景去應用，我們預期每個場景都可能會需要有專屬為該場景設計 App。Hepta base 作為一家公司，不太可能將世界上全部的 App都開發出來，因此我們最終勢必得仰賴第三方開發者開發自己的 App，並讓他們的 App 可以雙向讀寫 Heptabase 的知識網路。

我們在第一階段中為卡片系統打造的 Descriptive Layer，會在這個階段扮演非常重要的角色.假設一個第三方開發者想要打造一個 App，他可以直接 사용 Heptabase 的卡片系統來作為文本資料庫,替他的 App 的卡片添加自定義的 Property、再打造他想要的前端介面來操縱這些 Property 的值。這麼做的好處是，第三方開發者不再需要從頭搭建資料庫、打造完整的富文本編輯器 — 他們只要專注에서 자신의 需要哪些 속성, 並將這些 속성에서 Heptabase의 설명 레이어 上定義好就行了.

一但 Heptabase 打造出能讓不同第三方開發者發佈 App 的 Application Layer，我們的知識網路就能拓展到更大的場景上。對於每一張知識卡片，你可以透過它的 Property 去追溯它在哪些 App 裡頭的哪些場景下被用什麼方式呈現和使用，進而對這塊知識建立更深刻的理解。這種等級的資訊互用性和脈絡回溯的能力是我們在當前的網路上前所未見.

결론

總結來說，Heptabase 希望打造一個脈絡化的知識網路，讓世界上所有人都可以透過這個知識網路有效地對任何他想學習或研究的事物建立深度, 全面的理解.

這個脈絡化的知識網路需要由一個新的開放超文本系統去支撐，而這個系統會包含許多層的基礎建設：保存思考脈絡的 Contextual Layer, 管理類別與添加屬性的 Descriptive Layer, 對靜態檔案建立註解的 Annotation Layer、對第三方資料建立替身的 Integration Layer、讓一群人可以共同對複雜主題建構深度理解的 Communication Layer、讓第三方開發可以發布基於卡片的App 的 Application Layer 등.

從工程上，我們非常清楚這樣複雜的系統是無法在短時間內打造出來的。從商業上，我們也很清楚不管我們打造的系統再怎麼好，如果它沒有解決真實世界的需求，就不會有人去使用它.因此在 Heptabase，我們採用的是一種由市場驅動的研發邏輯，透過持續的產品迭代以及與用戶的大量對話來暸解市場的樣貌，再根據我們對市場與用戶的理解來制定打造這個系統的路線圖.

不論你有沒有用過 Heptabase，我們希望這篇文章可以幫助你更加暸解 Heptabase 的願景，以及我們的產品在這個願景下的定體。將繼續努力，讓 Heptabase 不斷地進化，以實現我們打造脈絡化知識網路的願景.