Предисловие

Прошло полтора года с тех пор, как я в последний раз публиковал статью «Мое видение» . Причина, по которой я так долго писал эту статью сегодня, заключается в том, что я считаю, что только после интенсивного взаимодействия с реальными пользователями я смогу яснее увидеть более расплывчатые части своего видения. Поэтому за последние полтора года команда Heptabase создавала продукты, общалась с пользователями и подтверждала нашу гипотезу посредством непрерывной итерации.

В заключении предыдущей статьи я описал видение Heptabase следующим образом:

Короче говоря, чтобы помочь работникам умственного труда интегрировать свой жизненный цикл знаний: исследование → сбор → обдумывание → создание → совместное использование, мы создаем экосистему инструментов, которые оптимизируют совместимость информации, поиск контекста и создание коллективных знаний с конечной целью развития контекстуализированных знаний. Интернет знаний. Это мое видение Heptabase .

Преимущество этого способа описания видения состоит в том, что он обеспечивает основу для жизненного цикла знаний, которая будет направлять разработку нашего продукта, а также три основных принципа, которые необходимо учитывать при реализации. Однако у широкой аудитории остается еще много вопросов после прочтения этого описания.

Во-первых, хотя в предыдущей статье я представил некоторые идеи и направления для взаимодействия с информацией, извлечения контекста и создания коллективных знаний, я не углублялся в нашу дорожную карту на уровне выполнения.

Во-вторых, описание этого видения относительно абстрактно и академично, и, прочитав его, вы все равно можете немного растеряться: зачем нам интернет новых знаний? Какие преимущества может принести нам сохранение контекста идей? Какую примитивную человеческую потребность хочет решить интернет знаний Heptabase?

В этой статье я углублюсь в эти вопросы, на которые не получил четкого ответа в предыдущей статье, разъясню основные цели Heptabase и позволю пользователям Heptabase лучше понять нашу дорожную карту.

Цель

Прежде чем обсуждать дорожную карту, я хочу перефразировать видение Heptabase более прямо: мы хотим создать мир, в котором каждый может эффективно установить глубокое понимание чего угодно.

В эпоху информационного взрыва, в котором доминируют Google, социальные сети и ChatGPT, получение знаний стало чрезвычайно простым. Тем не менее, эти знания часто являются лишь верхушкой айсберга в обширной структуре знаний и контексте мышления человечества, и большинство людей до сих пор не имеют ни малейшего представления о том, какова реальная форма этих айсбергов, и их способность глубоко понимать сложные вещи значительно не улучшилась. .

В Heptabase мы считаем, что самая большая проблема, с которой сталкиваются современные люди при обучении, исследованиях и решении проблем, — это не отсутствие знаний, а отсутствие контекста для соединения бесчисленных фрагментов знаний и инструментов для создания и сохранения этих контекстов. Если мы сможем сохранить контекст знаний и позволить всему человечеству разделить эти контексты, когда другие захотят изучать и исследовать те же знания, они смогут использовать эти контексты для достижения более полного и глубокого понимания.

Основываясь на этом видении, я определил четыре прогрессивных этапа развития компании. Значение этих четырех этапов заключается в создании «открытой системы гипердокументов», которая может передавать наши контекстуализированные знания в Интернете, и создавать инфраструктуру, необходимую для этой системы, слой за слоем на каждом этапе. Я подробно рассмотрю цели и задачи этих четырех этапов и опишу эту систему более полно.

Этап 1 — Контекстуализируйте свой мозг

На этапе 1 наша цель — создать инструмент мышления, который поможет каждому изучать и исследовать сложные темы. Основная задача этого инструмента состоит в том, чтобы дать пользователям возможность создавать модели мышления на основе большого объема информации, извлекать важные идеи и знания, соединять этапы жизненного цикла знаний «собирать → думать → создавать» и сохранять контекст мышления пользователя. для этих тем.

С точки зрения создания окончательного интернета знаний, значение этого этапа заключается в создании двух основополагающих инфраструктур: контекстуального уровня и описательного уровня.

Контекстный слой

В Heptabase основной единицей, несущей идеи и знания, является карта, а контекстуальный слой — это слой, используемый для сохранения контекста мышления для этих карт, что соответствует функции доски Heptabase. Люди, которые не пользовались Heptabase, могут подумать, что назначение доски — визуализация, просто взглянув на ее внешний вид, но на самом деле визуализация — это только средство. Его реальная цель состоит в том, чтобы проследить каждую карточку до ее мыслительного контекста на разных досках.

По этой причине на ранних стадиях разработки интерактивной доски мы не тратили слишком много времени на создание общих функций доски, таких как почерк, формы, линии, стили и т. д., а сосредоточились на разработке функций, связанных с «сохранением контекста мышления». », таких как повторное использование карточек на нескольких интерактивных досках, двусторонняя связь между карточками и интерактивной доской, иерархическая структура между интерактивными досками, группировка и индексация карточек знаний на интерактивной доске, а также взаимодействие между редакторами карточек и интерактивными досками.

Описательный слой

Вторая базовая инфраструктура, которую необходимо построить на этапе 1, — это уровень описания карты, который отвечает за добавление типов и атрибутов к карте, соответствующих функциям тегов и свойств Heptabase.

В Heptabase вы можете добавлять к картам разные теги и указывать разные свойства, которые могут повторно использоваться разными тегами. Например, я использую теги #research-note-taking и #research-communication для управления соответствующими карточками для моих исследований в области создания заметок и программного обеспечения для общения. Оба тега связаны с исследованиями и имеют общие свойства, такие как тип документа, понимание и важность.

Для отдельных пользователей такие функции могут помочь им лучше управлять однородными картами в формате базы данных и даже создавать различные представления и фильтры, такие как общие системы управления проектами, для просмотра этих карт с разных точек зрения, таких как таблицы и Канбан.

Конечно, так же как доска предназначена не только для визуализации, теги и свойства предназначены не только для управления карточками. Их важная долгосрочная цель заключается в этапе 4, когда сторонние разработчики могут создавать различные приложения для различных сценариев на основе карточной системы Heptabase, тем самым расширяя возможности повторного использования и контексты этих карточек знаний.

Этап 2 — Контекстуализировать внешние источники

Когда Heptabase уже построила «достаточно хороший» инструмент мышления на этапе 1, мы перейдем к этапу 2, чтобы помочь пользователям не только сохранить свой собственный мыслительный контекст, но и привнести в этот контекст внешнюю информацию для мышления, соединяя этапы «исследуй → собирай». жизненного цикла знаний.

С точки зрения Интернета знаний значение этого этапа заключается в создании двух базовых инфраструктур, отвечающих за интеграцию внешней информации в систему Heptabase: уровень аннотаций и уровень интеграции.

Слой аннотаций

В современном Интернете много информации сохраняется в различных форматах, таких как PDF, видео, аудио, изображения и веб-страницы. Если мы хотим построить Интернет знаний, который может отслеживать контекст всех знаний, мы должны внести эти различные форматы знаний в наш Интернет знаний, чтобы пользователи могли не только извлекать из них важные идеи, но и отслеживать источники этих важных идей. .

В Heptabase наша цель — предоставить соответствующие типы карт для всех основных форматов, несущих знания, таких как карты PDF, видеокарты и т. д., чтобы их можно было не только размещать на доске, добавлять теги и свойства, но и пользователей. также можно выделить и аннотировать их.

Например, Heptabase уже поддерживает карты PDF. Пользователи могут использовать выделение текста или выделение области, чтобы вытаскивать одну карточку Highlight за другой из содержимого карты PDF и интегрировать эти карточки Highlight в существующий контекст мышления на доске. Пользователи могут не только писать аннотации на этих карточках Highlight, но и возвращать их в исходное положение на карточке PDF одним щелчком мыши.

В будущем, в дополнение к PDF, мы спроектируем и разработаем функции выделения и аннотаций для других форматов данных, таких как видео, аудио, изображения и веб-страницы, и все выделения и аннотации в конечном итоге будут использовать наш слой аннотаций в качестве универсального интерфейса.

Слой интеграции

В дополнение к файлам и статическим веб-страницам в этом мире есть много знаний, сохраненных в различных продуктах со специальными структурами данных (например, сообщения Facebook, твиты Twitter, страницы Notion, основные моменты Readwise). Если мы хотим внести этот тип сторонней информации в систему Heptabase, мы должны создать интерфейсы, которые могут синхронизироваться с этой сторонней информацией, и создать псевдонимы карт для этой сторонней информации в Heptabase. Это основная задача уровня интеграции.

Например, если пользователь подключает Readwise к Heptabase, все его основные моменты Readwise будут мгновенно преобразованы в карточки основных моментов Heptabase. Если в будущем мы разработаем интеграцию с Google Sheet, мы можем поддерживать превращение каждой строки в карточку, и определенные столбцы будут записаны в свойства карточки.

Будь то уровень аннотаций для аннотирования статических файлов или уровень интеграции для создания псевдонимов для сторонних данных, их общая цель — привнести внешнюю информацию в контекст мышления пользователя в Heptabase, что позволяет нам построить новый контекстуализированный Интернет знаний на вершине всех существующих человеческих знаний.

Этап 3 — контекстуализировать коллективное знание

На первом и втором этапах Heptabase стремилась создать лучший «инструмент личного мышления». Однако, начиная с третьего этапа, мы создадим инструмент коммуникации поверх этого инструмента мышления, что позволит группе пользователей совместно исследовать сложные темы, создавать коллективные знания и устранять разрыв «делитесь → исследуйте» в жизненном цикле знаний.

С точки зрения интернета знаний задача этого этапа — создать коммуникационный слой для знаний.

Коммуникационный уровень

Прежде чем что-либо разрабатывать, нам всегда нужно четко подумать о том, какую проблему этот дизайн призван решить. Когда люди слышат «коммуникационное программное обеспечение», они могут сразу же подумать об обмене сообщениями, комментировании, совместной работе и совместном редактировании. Однако, с точки зрения дизайнера, «цель и модель коммуникации» — это самое важное, что необходимо подчеркнуть, а не реализация этих функций.

В социальных сетях (например, Facebook, Twitter) общая модель коммуникации основана на выражении. Кажется, что люди обсуждают какую-то тему, но на самом деле они чаще высказываются: Каково мое мнение и позиция по тому или иному вопросу? От какой группы людей я хочу привлечь внимание?

В рабочем программном обеспечении (например, Slack, Notion) общая модель коммуникации основана на выводах. Люди часто обсуждают взад и вперед, чтобы определить: каково наше решение? Что нам нужно сделать в какое время?

Дизайн каждого коммуникационного программного обеспечения направлен на то, чтобы помочь пользователям более эффективно достигать своих целей. Таким образом, социальные сети имеют больше функций, связанных с выражением и обменом мнениями, в то время как рабочее программное обеспечение имеет больше функций, связанных с интеграцией задач.

В Heptabase мы хотим создать мир, в котором каждый может эффективно установить глубокое понимание чего угодно. Мы считаем, что истинная коллективная мудрость заключается не в том, чтобы заставить всех немедленно прийти к консенсусу, а в том, чтобы позволить каждому человеку расширить свое собственное познание за счет других и увидеть, как его идеи развиваются в контексте мышления других людей.

Следовательно, уровень коммуникации, который мы создаем, будет основан на понимании. Наша цель разработки — дать возможность нескольким людям (включая ИИ) эффективно сформировать свое глубокое понимание темы посредством обсуждения, обучения и исследований. Понимание, установленное этой группой людей по этой теме, может быть дополнительно расширено другими исследователями в различных контекстах. Если вы хотите изучить тему сегодня, вам больше не нужно искать разрозненные знания, как в прошлом, а можно изучить структуру знаний, созданную группой людей в процессе обсуждения.

Этап 4 — Контекстуализация экосистемы приложений

На четвертом этапе, который является заключительным этапом дорожной карты, наша цель состоит в том, чтобы дать людям возможность применять знания из Интернета знаний в различных рабочих и жизненных контекстах, а также сохранить эти контексты, в которых применяются знания. С точки зрения Интернета знаний задача этого этапа состоит в том, чтобы создать прикладной уровень для знаний.

Прикладной уровень

Если мы хотим, чтобы пользователи применяли знания в разных условиях работы и жизни, мы ожидаем, что для каждого контекста может потребоваться специальное приложение, разработанное для этого контекста. Как компания, Heptabase не может разрабатывать все приложения в мире. Поэтому в конечном итоге нам придется полагаться на сторонних разработчиков для разработки собственных приложений и обеспечения чтения и записи их приложений в Интернете знаний Heptabase.

Описательный слой, который мы создали для карточной системы на первом этапе, будет играть очень важную роль на этом этапе. Предположим, сторонний разработчик хочет создать приложение. Они могут напрямую использовать карточную систему Heptabase в качестве базы данных документов, добавлять настраиваемые свойства к карточкам своего приложения и разрабатывать внешний интерфейс, который они хотят использовать для управления значениями этих свойств. Преимущество этого подхода заключается в том, что стороннему разработчику больше не нужно создавать базу данных с нуля или создавать полноценный редактор форматированного текста — им нужно только сосредоточиться на необходимых свойствах и определить эти свойства на описательном уровне Heptabase.

Как только Heptabase создаст прикладной уровень, который позволит различным сторонним разработчикам публиковать приложения, наш интернет знаний сможет расшириться до более широких контекстов. Для каждой карты знаний вы можете проследить, где она использовалась и как она была представлена ​​и использовалась, в каком контексте, в каком приложении через ее свойства, и установить более глубокое понимание этих знаний. Этот уровень информационной совместимости и отслеживания контекста беспрецедентен для современного Интернета.

Заключение

Таким образом, Heptabase призвана создать контекстуализированную сеть знаний, которая позволяет каждому в мире эффективно установить глубокое и всестороннее понимание всего, что он хочет изучить или исследовать.

Этот контекстуализированный Интернет знаний должен поддерживаться новой открытой системой гипердокументов, которая будет включать в себя множество уровней инфраструктуры: контекстуальный уровень для сохранения контекста мышления, описательный уровень для управления категориями и добавления свойств, уровень аннотаций для аннотирования статических файлов, интеграционный уровень для создания псевдонимов для сторонних данных, коммуникационный уровень, позволяющий группе людей глубоко разобраться в сложных темах, и прикладной уровень, позволяющий сторонним разработчикам публиковать карточные приложения, и так далее.

С инженерной точки зрения мы ясно понимаем, что такую ​​сложную систему невозможно построить за короткий промежуток времени. С точки зрения бизнеса мы также четко понимаем, что какой бы хорошей ни была наша система, если она не решает реальных проблем, ее никто не будет использовать. Поэтому в Heptabase мы используем логику исследований и разработок, ориентированную на рынок, используя непрерывную итерацию продукта и обширный диалог с пользователями, чтобы понять рынок, а затем создаем дорожную карту для создания этой системы на основе нашего понимания рынка и пользователей.

Независимо от того, использовали ли вы Heptabase или нет, мы надеемся, что эта статья поможет вам лучше понять видение Heptabase и позиционирование нашего продукта в этом видении. Мы продолжим усердно работать над тем, чтобы Heptabase развивалась и реализовывала наше видение создания контекстуализированного интернета знаний.

Предисловие

距離發表上一篇 Мое видение ，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Гептабаза與用戶對話，透過持續地迭代來驗證我們的假設。

在上一篇文章的結尾，我將 Heptabase 的願景描繪如下：

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Heptabase 的知識網路想解決的是人類的哪一個原始需求？

Он ptabase 的核心目標，也讓 Heptabase 的用戶們更加暸解我們執行的路線圖。

Цель

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。

在 Google, Social Media, ChatGPT.龐大的知識架構與思考脈絡中的冰山一角，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。

在 Heptabase，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的「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。

Этап 1 — Контекстуализируйте свой мозг

在第一階段，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。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，這個階段的意義在於打造兩個基礎建設：Контекстный уровень 和 Описательный уровень。

Контекстный слой

在 Heptabase 中，乘載想法與知識的基礎單位是卡片，而 Contextual Layer 就是用來替這些卡片保存思考脈絡的 Layer，對應到的就是 Heptabase 的白板功能。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，而是專注在開發卡片在多重白板的復用、卡片與所在白板的雙向鏈結、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。

Описательный слой

Уровень описания，也就是負責給卡片添加類型與屬性的 Слой，對應到的就是 Heptabase 的 Tag 和 Property 功能。

在 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 Tags 重複使用的Properties。舉例來說，我透過個 Tags可以共享 Тип документа、Информация、Важность 這些與研究相關的 Свойства。

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Heptabase 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。

Этап 2 — Контекстуализировать внешние источники

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的思考脈絡，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。

Heptabase 系統的基礎建設：Слой аннотаций 和Слой интеграции。

Слой аннотаций

在當今的網路世界中，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。

在 Heptabase，我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 Tag 和 Property，用戶還可以對它們做 Highlight 和 Annotation。

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 的內容拉出一張又一張的 Highlight 卡片，將這些 Highlight 卡片Highlight 卡片上寫註解，還可以從 Highlight 卡片一鍵定位回它在原始的 PDF 卡片中的位置。

在未來，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設計並開發屬於它們自己的 Highlight 和 Annotation 功能，而所有的 Highlight 和 Annotation 最終都會使用我們的 Annotation Layer 作為通用介面。

Слой интеграции

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）。如果要Гептабаза 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在 Heptabase 中的卡片替身（Псевдоним）。這就是 Уровень интеграции 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 Интеграция с Google Таблицами 的功能，則可能會支援讓用戶將每個一張卡片，而特定的 Column 則會被寫進這張卡片的 Property 裡頭。

Уровень интеграции ，它們的共同目的都是將外部資訊整合進用戶在 Гептабаза知識之上打造新的脈絡化知識網路。

Этап 3 — контекстуализировать коллективное знание

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。

Коммуникационный уровень.

Коммуникационный уровень

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（例：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」（Управление выводами）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的功能,而工作軟體則有更多任務整合相關的功能。

在 Heptabase，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達成共識，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。

Коммуникационный уровень起討論、學習、研究一個主題的過程中，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。

Этап 4 — Контекстуализация экосистемы приложений

在第四階段，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Уровень приложения.

Прикладной уровень

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的 App。Heptabase 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。

Описательный уровень方開發者想要打造一個 App，他可以直接使用 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 — 他們只要專注在自己需要哪些 Свойство，並將這些 Свойство 在 Гептабаза 的 Описательный слой 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 Собственность 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的。

Заключение

Гептабаза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 Контекстный уровень, Описательный уровень, Описательный уровень.註解的 Уровень аннотации, Уровень интеграции, Уровень интеграции, Уровень связи.讓第三方開發者可以發布基於卡片的 App 的 Application Layer 等等。

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Гептабаза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Heptabase Heptabase知識網路的願景。