คำนำ

เป็นเวลาหนึ่งปีครึ่งแล้วที่ฉันเผยแพร่บทความMy Vision ครั้งล่าสุด เหตุผลที่ฉันใช้เวลานานมากในการเขียนบทความนี้ในวันนี้ เป็นเพราะฉันเชื่อว่าหลังจากโต้ตอบกับผู้ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างกว้างขวางแล้วเท่านั้น ฉันจึงจะมองเห็นส่วนที่คลุมเครือในการมองเห็นของฉันได้ชัดเจนขึ้น ดังนั้นในช่วงปีครึ่งที่ผ่านมา ทีมงานของ Heptabase จึงได้สร้างผลิตภัณฑ์ พูดคุยกับผู้ใช้ และตรวจสอบสมมติฐานของเราผ่านการทำซ้ำอย่างต่อเนื่อง

ในบทสรุปของบทความที่แล้วฉันได้อธิบายวิสัยทัศน์ของ Heptabase ดังนี้:

กล่าวโดยย่อ เพื่อช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานที่มีความรู้สามารถบูรณาการวงจรความรู้ของพวกเขาในการสำรวจ → การรวบรวม → การคิด → การสร้าง → การแบ่งปัน เรากำลังสร้างระบบนิเวศของเครื่องมือที่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันของข้อมูล การดึงบริบท และการสร้างความรู้โดยรวม โดยมีเป้าหมายสุดท้ายในการพัฒนาตามบริบท อินเทอร์เน็ตความรู้ นั่นคือวิสัยทัศน์ของฉันเกี่ยวกับHeptabase

วิธีการอธิบายวิสัยทัศน์นี้มีข้อได้เปรียบในการจัดเตรียมกรอบสำหรับวงจรชีวิตความรู้เพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของเรา เช่นเดียวกับหลักการสำคัญสามประการที่ต้องตระหนักในการดำเนินการ อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ชมทั่วไป ยังคงมีคำถามมากมายหลังจากอ่านคำอธิบายนี้

ประการแรก แม้ว่าฉันจะนำเสนอแนวคิดและแนวทางสำหรับการทำงานร่วมกันของข้อมูล การดึงบริบท และการสร้างความรู้โดยรวมในบทความที่แล้ว แต่ฉันไม่ได้ลงลึกในแผนงานของเราในระดับการดำเนินการ

ประการที่สอง คำอธิบายของวิสัยทัศน์นี้ค่อนข้างเป็นนามธรรมและเป็นวิชาการ และหลังจากอ่านแล้ว คุณอาจยังสับสนอยู่เล็กน้อยว่าทำไมเราจึงต้องมีอินเทอร์เน็ตความรู้ใหม่ การรักษาบริบทของความคิดมีประโยชน์อะไรบ้าง? ความต้องการดั้งเดิมของมนุษย์ที่อินเทอร์เน็ตความรู้ของ Heptabase ต้องการแก้ปัญหาคืออะไร

ในบทความนี้ ฉันจะเจาะลึกลงไปในคำถามที่ไม่ได้รับคำตอบอย่างชัดเจนในบทความก่อนหน้านี้ ชี้แจงเป้าหมายหลักของ Heptabase และให้ผู้ใช้ Heptabase เข้าใจแผนงานของเราได้ดียิ่งขึ้น

วัตถุประสงค์

ก่อนที่จะพูดถึงแผนการทำงาน ฉันต้องการเปลี่ยนวิสัยทัศน์ของ Heptabase ด้วยวิธีที่ตรงไปตรงมามากขึ้น: เราต้องการสร้างโลกที่ทุกคนสามารถสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในยุคที่ข้อมูลหลั่งไหลเข้ามาครอบงำโดย Google, โซเชียลมีเดีย และ ChatGPT การแสวงหาความรู้กลายเป็นเรื่องง่ายมาก อย่างไรก็ตาม ความรู้นี้มักจะเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็งในโครงสร้างความรู้อันกว้างใหญ่และบริบททางความคิดของมนุษยชาติ และคนส่วนใหญ่ก็ยังไม่รู้ว่ารูปร่างที่แท้จริงของภูเขาน้ำแข็งเหล่านี้เป็นอย่างไร และยังไม่มีความสามารถในการทำความเข้าใจสิ่งที่ซับซ้อนอย่างลึกซึ้งได้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ .

ที่ Heptabase เราเชื่อว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่คนสมัยใหม่ต้องเผชิญในการเรียนรู้ การค้นคว้า และการแก้ปัญหาไม่ใช่การขาดความรู้ แต่การขาดบริบทในการเชื่อมโยงความรู้จำนวนนับไม่ถ้วนและเครื่องมือในการสร้างและรักษาบริบทเหล่านี้ หากเราสามารถรักษาบริบทของความรู้และให้มนุษยชาติแบ่งปันบริบทเหล่านี้ เมื่อผู้อื่นต้องการเรียนรู้และค้นคว้าความรู้เดียวกัน พวกเขาสามารถใช้บริบทเหล่านี้เพื่อสร้างความเข้าใจที่ครอบคลุมและลึกซึ้งยิ่งขึ้น

จากวิสัยทัศน์นี้ ฉันได้กำหนดความก้าวหน้าสี่ขั้นตอนสำหรับการพัฒนาของบริษัท ความสำคัญของขั้นตอนทั้งสี่นี้คือการสร้าง "ระบบไฮเปอร์เอกสารแบบเปิด" ที่สามารถนำอินเทอร์เน็ตความรู้ตามบริบทของเราไปใช้และสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับระบบนี้ทีละชั้นในแต่ละขั้นตอน ฉันจะหารือเกี่ยวกับเป้าหมายและความท้าทายของสี่ขั้นตอนนี้อย่างละเอียดและอธิบายระบบนี้ให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ขั้นที่ 1 — ปรับบริบทสมองของคุณ

ในขั้นที่ 1 เป้าหมายของเราคือการสร้างเครื่องมือช่วยคิดที่ช่วยให้ทุกคนเรียนรู้และค้นคว้าหัวข้อที่ซับซ้อน ภารกิจหลักของเครื่องมือนี้คือช่วยให้ผู้ใช้สร้างกรอบการคิดบนข้อมูลจำนวนมาก แยกแนวคิดและความรู้ที่สำคัญ เชื่อมต่อขั้นตอน "รวบรวม → คิด → สร้าง" ของวงจรความรู้ และรักษาบริบทการคิดของผู้ใช้ สำหรับหัวข้อเหล่านี้

จากมุมมองของอินเทอร์เน็ตความรู้ขั้นสุดท้ายที่จะสร้างขึ้น ความสำคัญของขั้นตอนนี้คือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานสองส่วน: ชั้นบริบทและชั้นคำอธิบาย

เลเยอร์บริบท

ใน Heptabase หน่วยพื้นฐานที่ประกอบด้วยความคิดและความรู้คือการ์ด และเลเยอร์ตามบริบทคือเลเยอร์ที่ใช้เพื่อรักษาบริบทการคิดสำหรับการ์ดเหล่านี้ ซึ่งสอดคล้องกับฟังก์ชันไวท์บอร์ดของ Heptabase ผู้ที่ไม่ได้ใช้ Heptabase อาจคิดว่าจุดประสงค์ของไวท์บอร์ดคือการแสดงภาพเพียงแค่ดูที่รูปลักษณ์ภายนอก แต่ความจริงแล้ว การแสดงภาพเป็นเพียงวิธีการเท่านั้น จุดประสงค์ที่แท้จริงของมันคือการติดตามการ์ดแต่ละใบกลับไปยังบริบทการคิดในกระดานไวท์บอร์ดต่างๆ

ด้วยเหตุนี้ ในช่วงแรกของการพัฒนาไวท์บอร์ด เราจึงใช้เวลาไม่มากนักในการสร้างคุณลักษณะทั่วไปของผลิตภัณฑ์ไวท์บอร์ด เช่น การเขียนด้วยลายมือ รูปทรง เส้น ลักษณะ ฯลฯ แต่มุ่งเน้นการพัฒนาคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับ "การรักษาบริบทการคิด ” เช่น การใช้การ์ดซ้ำในไวท์บอร์ดหลายแผ่น การเชื่อมโยงแบบสองทิศทางระหว่างการ์ดและไวท์บอร์ด โครงสร้างลำดับชั้นระหว่างไวท์บอร์ด การจัดกลุ่มและการจัดทำดัชนีการ์ดความรู้ในไวท์บอร์ด และการโต้ตอบระหว่างตัวแก้ไขการ์ดและไวท์บอร์ด

ชั้นอธิบาย

โครงสร้างพื้นฐานขั้นที่สองที่จะสร้างขึ้นในขั้นที่ 1 คือชั้นคำอธิบายของการ์ด ซึ่งมีหน้าที่ในการเพิ่มประเภทและคุณลักษณะให้กับการ์ด ซึ่งสอดคล้องกับฟังก์ชันแท็กและคุณสมบัติของ Heptabase

ใน Heptabase คุณสามารถเพิ่มแท็กต่างๆ ลงในการ์ดและระบุคุณสมบัติต่างๆ ที่แท็กต่างๆ สามารถนำมาใช้ซ้ำได้ ตัวอย่างเช่น ฉันใช้แท็ก #การจดบันทึกการวิจัย และ #การสื่อสารเพื่อการวิจัย เพื่อจัดการการ์ดที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยของฉันในซอฟต์แวร์การจดบันทึกและการสื่อสาร แท็กทั้งสองเกี่ยวข้องกับการวิจัยและแบ่งปันคุณสมบัติ เช่น ประเภทเอกสาร ข้อมูลเชิงลึก และความสำคัญ

สำหรับผู้ใช้แต่ละราย ฟังก์ชันดังกล่าวสามารถช่วยให้พวกเขาจัดการการ์ดที่เป็นเนื้อเดียวกันในรูปแบบฐานข้อมูลได้ดีขึ้น และยังสามารถสร้างมุมมองและตัวกรองที่แตกต่างกัน เช่น ระบบการจัดการโครงการทั่วไป เพื่อดูการ์ดเหล่านี้จากมุมมองที่แตกต่างกัน เช่น ตารางและ Kanban

แน่นอนว่า จุดประสงค์ของไวท์บอร์ดไม่ได้มีไว้สำหรับการแสดงข้อมูลเพียงอย่างเดียว จุดประสงค์ของแท็กและคุณสมบัติไม่ได้มีไว้สำหรับการจัดการการ์ดเท่านั้น จุดประสงค์ระยะยาวที่สำคัญของพวกเขาอยู่ในขั้นตอนที่ 4 ซึ่งนักพัฒนาบุคคลที่สามสามารถสร้างแอปต่างๆ สำหรับสถานการณ์ต่างๆ ตามระบบการ์ดของ Heptabase ซึ่งจะเป็นการขยายความสามารถในการใช้ซ้ำและบริบทของการ์ดความรู้เหล่านี้

ขั้นตอนที่ 2 — ปรับบริบทแหล่งที่มาภายนอก

เมื่อ Heptabase ได้สร้างเครื่องมือการคิดที่ "ดีพอ" ในขั้นที่ 1 แล้ว เราจะเข้าสู่ขั้นที่ 2 เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ไม่เพียงรักษาบริบทการคิดของตนเอง แต่ยังนำข้อมูลภายนอกเข้ามาในบริบทนี้เพื่อการคิด โดยเชื่อมต่อกับขั้น "สำรวจ → รวบรวม" ของวงจรชีวิตความรู้

จากมุมมองของอินเทอร์เน็ตความรู้ ความสำคัญของขั้นตอนนี้คือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานสองแห่งที่รับผิดชอบในการรวมข้อมูลภายนอกเข้ากับระบบ Heptabase: ชั้นคำอธิบายประกอบและชั้นการรวม

เลเยอร์คำอธิบายประกอบ

ในอินเทอร์เน็ตปัจจุบันมีความรู้มากมายที่บันทึกไว้ในรูปแบบต่างๆ เช่น PDF, วิดีโอ, เสียง, รูปภาพ และเว็บเพจ หากเราต้องการสร้างอินเทอร์เน็ตความรู้ที่สามารถติดตามบริบทของความรู้ทั้งหมดได้ เราจะต้องนำความรู้รูปแบบต่างๆ เหล่านี้มาไว้ในอินเทอร์เน็ตความรู้ของเรา เพื่อให้ผู้ใช้ไม่เพียงแต่สามารถดึงแนวคิดที่สำคัญจากพวกเขาเท่านั้น แต่ยังสามารถติดตามแหล่งที่มาของแนวคิดที่สำคัญเหล่านี้ได้ด้วย .

ใน Heptabase เป้าหมายของเราคือการจัดหาประเภทการ์ดที่สอดคล้องกันสำหรับรูปแบบกระแสหลักทั้งหมดที่มีความรู้ เช่น การ์ด PDF การ์ดวิดีโอ ฯลฯ เพื่อไม่ให้วางบนกระดานไวท์บอร์ดเท่านั้น เพิ่มด้วยแท็กและคุณสมบัติ แต่ผู้ใช้ สามารถทำไฮไลท์และคำอธิบายประกอบได้

ตัวอย่างเช่น Heptabase รองรับการ์ด PDF แล้ว ผู้ใช้สามารถใช้การเลือกข้อความหรือการเลือกพื้นที่เพื่อดึงการ์ดไฮไลท์ออกมาทีละการ์ดจากเนื้อหาของการ์ด PDF และรวมการ์ดไฮไลท์เหล่านี้เข้ากับบริบทการคิดที่มีอยู่แล้วบนไวท์บอร์ด ผู้ใช้ไม่เพียงแค่สามารถเขียนคำอธิบายประกอบบนการ์ดไฮไลท์เหล่านี้ได้ แต่ยังสามารถระบุตำแหน่งกลับไปยังตำแหน่งเดิมในการ์ด PDF ได้ด้วยคลิกเดียว

ในอนาคต นอกจาก PDF แล้ว เราจะออกแบบและพัฒนาฟังก์ชันไฮไลต์และคำอธิบายประกอบสำหรับรูปแบบข้อมูลอื่นๆ เช่น วิดีโอ เสียง รูปภาพ และหน้าเว็บ และไฮไลต์และคำอธิบายประกอบทั้งหมดจะใช้ชั้นคำอธิบายประกอบของเราเป็นอินเทอร์เฟซสากลในที่สุด

ชั้นบูรณาการ

นอกจากไฟล์และเว็บเพจแบบสแตติกแล้ว ยังมีความรู้อีกมากมายในโลกนี้ที่บันทึกไว้ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่มีโครงสร้างข้อมูลพิเศษ (เช่น โพสต์ของ Facebook, ทวีตของ Twitter, เพจของ Notion, ไฮไลต์ของ Readwise) หากเราต้องการนำข้อมูลของบุคคลที่สามประเภทนี้เข้าสู่ระบบ Heptabase เราต้องสร้างอินเทอร์เฟซที่สามารถซิงโครไนซ์กับข้อมูลของบุคคลที่สามนี้ และสร้างชื่อแทนการ์ดสำหรับข้อมูลของบุคคลที่สามใน Heptabase นี่คือภารกิจหลักของ Integration Layer

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้เชื่อมต่อ Readwise กับ Heptabase ไฮไลท์ Readwise ทั้งหมดของพวกเขาจะถูกแปลงเป็นการ์ดไฮไลท์ของ Heptabase ทันที หากเราพัฒนาการรวม Google ชีตในอนาคต เราอาจรองรับการเปลี่ยนแต่ละแถวเป็นการ์ด และคอลัมน์เฉพาะจะถูกเขียนลงในคุณสมบัติของการ์ด

ไม่ว่าจะเป็นเลเยอร์คำอธิบายประกอบสำหรับคำอธิบายประกอบในไฟล์สแตติกหรือเลเยอร์การรวมสำหรับการสร้างนามแฝงสำหรับข้อมูลของบุคคลที่สาม เป้าหมายร่วมกันของเลเยอร์คือการนำข้อมูลภายนอกเข้าสู่บริบทการคิดของผู้ใช้ใน Heptabase ทำให้เราสามารถสร้างอินเทอร์เน็ตความรู้ตามบริบทใหม่บนอินเทอร์เน็ต เหนือความรู้ที่มีอยู่ทั้งหมดของมนุษย์

ขั้นที่ 3 — ปรับบริบทความรู้ส่วนรวม

ในขั้นที่หนึ่งและสอง เฮปตาเบสมุ่งสร้าง "เครื่องมือการคิดส่วนบุคคล" ที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม เริ่มจากขั้นตอนที่สาม เราจะสร้างเครื่องมือสื่อสารบนเครื่องมือการคิดนี้ ซึ่งช่วยให้กลุ่มผู้ใช้ร่วมกันค้นคว้าหัวข้อที่ซับซ้อน สร้างความรู้ร่วมกัน และเชื่อมช่องว่าง "แบ่งปัน → สำรวจ" ในวงจรชีวิตความรู้

จากมุมมองของอินเทอร์เน็ตความรู้ ภารกิจของขั้นตอนนี้คือการสร้างชั้นการสื่อสารสำหรับความรู้

เลเยอร์การสื่อสาร

ก่อนที่จะออกแบบสิ่งใด เราต้องคิดให้ชัดเจนเสมอว่าการออกแบบนี้มีไว้เพื่อแก้ปัญหาอะไร เมื่อผู้คนได้ยินคำว่า “ซอฟต์แวร์สื่อสาร” พวกเขาอาจนึกถึงการส่งข้อความ การแสดงความคิดเห็น การทำงานร่วมกัน และการแก้ไขร่วมกันในทันที อย่างไรก็ตาม จากมุมมองของผู้ออกแบบ "วัตถุประสงค์และรูปแบบการสื่อสาร" เป็นสิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องเน้นมากกว่าการนำฟังก์ชันเหล่านี้ไปใช้

ในสื่อสังคมออนไลน์ (เช่น Facebook, Twitter) รูปแบบการสื่อสารทั่วไปนั้นขับเคลื่อนด้วยการแสดงออก ดูเหมือนผู้คนกำลังสนทนากันในหัวข้อหนึ่งๆ แต่ในความเป็นจริงแล้ว พวกเขามักจะแสดงออกมากกว่า: ความคิดเห็นและจุดยืนของฉันเกี่ยวกับประเด็นใดประเด็นหนึ่งคืออะไร? ฉันต้องการดึงดูดความสนใจจากคนกลุ่มใด

ในซอฟต์แวร์การทำงาน (เช่น Slack, Notion) แบบจำลองการสื่อสารทั่วไปนั้นมาจากข้อสรุป ผู้คนมักจะถกเถียงกันไปมาเพื่อตัดสินว่า: การตัดสินใจของเราคืออะไร? เราต้องทำอะไรให้เสร็จกี่โมง?

การออกแบบซอฟต์แวร์การสื่อสารแต่ละตัวมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้บรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นโซเชียลมีเดียจึงมีฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับการแสดงออกและการแบ่งปันมากกว่า ในขณะที่ซอฟต์แวร์การทำงานมีฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับการรวมงานมากกว่า

ที่ Heptabase เราต้องการสร้างโลกที่ทุกคนสามารถสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในทุกสิ่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราเชื่อว่าปัญญาส่วนรวมที่แท้จริงไม่ได้อาศัยการบังคับให้ทุกคนบรรลุฉันทามติในทันที แต่เป็นการอนุญาตให้แต่ละคนขยายการรับรู้ของตนเองผ่านผู้อื่น และดูว่าความคิดของพวกเขาได้รับการพัฒนาอย่างไรในบริบทของความคิดของผู้อื่น

ดังนั้นชั้นการสื่อสารที่เราสร้างขึ้นจะถูกขับเคลื่อนด้วยความเข้าใจ เป้าหมายในการออกแบบของเราคือการช่วยให้ผู้คนจำนวนมาก (รวมถึง AI) สร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับหัวข้อได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านการอภิปราย การเรียนรู้ และการวิจัย ความเข้าใจที่กลุ่มคนกลุ่มนี้สร้างขึ้นในหัวข้อนี้สามารถขยายเพิ่มเติมโดยนักสำรวจคนอื่นๆ ในบริบทที่แตกต่างกัน เมื่อคุณต้องการเรียนรู้หัวข้อในวันนี้ คุณไม่จำเป็นต้องค้นหาความรู้อย่างโดดเดี่ยวเหมือนในอดีตอีกต่อไป แต่สามารถสำรวจกรอบความรู้ที่กำหนดขึ้นโดยกลุ่มคนในกระบวนการสนทนา

ขั้นที่ 4 — ปรับบริบทของระบบนิเวศแอปพลิเคชัน

ในขั้นที่สี่ซึ่งเป็นขั้นสุดท้ายของแผนงาน เป้าหมายของเราคือการช่วยให้ผู้คนสามารถนำความรู้จากอินเทอร์เน็ตความรู้ไปใช้ในบริบทการทำงานและชีวิตที่แตกต่างกัน และเพื่อรักษาบริบทเหล่านี้ซึ่งนำความรู้ไปใช้ จากมุมมองของอินเทอร์เน็ตความรู้ งานของขั้นตอนนี้คือการสร้างชั้นแอปพลิเคชันสำหรับความรู้

แอปพลิเคชันเลเยอร์

หากเราต้องการให้ผู้ใช้นำความรู้ไปใช้ในบริบทการทำงานและชีวิตที่แตกต่างกัน เราคาดหวังว่าแต่ละบริบทอาจต้องการแอปเฉพาะที่ออกแบบมาสำหรับบริบทนั้น ในฐานะบริษัท Heptabase ไม่สามารถพัฒนาแอพทั้งหมดในโลกได้ ดังนั้น ในที่สุดเราจะต้องพึ่งพานักพัฒนาบุคคลที่สามเพื่อพัฒนาแอปของตนเอง และทำให้แอปอ่านและเขียนไปยังอินเทอร์เน็ตความรู้ของ Heptabase

เลเยอร์อธิบายที่เราสร้างขึ้นสำหรับระบบการ์ดในด่านแรกจะมีบทบาทสำคัญมากในด่านนี้ สมมติว่านักพัฒนาบุคคลที่สามต้องการสร้างแอป พวกเขาสามารถใช้ระบบการ์ดของ Heptabase เป็นฐานข้อมูลเอกสารได้โดยตรง เพิ่มคุณสมบัติแบบกำหนดเองให้กับการ์ดของแอป และออกแบบอินเทอร์เฟซส่วนหน้าที่พวกเขาต้องการจัดการค่าของคุณสมบัติเหล่านี้ ประโยชน์ของแนวทางนี้คือนักพัฒนาบุคคลที่สามไม่จำเป็นต้องสร้างฐานข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นหรือสร้างโปรแกรมแก้ไข Rich Text ที่สมบูรณ์อีกต่อไป พวกเขาเพียงต้องการเน้นที่คุณสมบัติที่ต้องการ และกำหนดคุณสมบัติเหล่านี้ในเลเยอร์คำอธิบายของ Heptabase

เมื่อ Heptabase สร้าง Application Layer ที่ช่วยให้นักพัฒนาจากภายนอกสามารถเผยแพร่แอพได้ อินเทอร์เน็ตความรู้ของเราสามารถขยายไปสู่บริบทที่ใหญ่ขึ้นได้ สำหรับการ์ดความรู้แต่ละใบ คุณสามารถติดตามว่าการ์ดใบนี้ถูกใช้ที่ใด และนำเสนอและใช้อย่างไรในบริบทใดในแอปผ่านคุณสมบัติของการ์ด และสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความรู้นี้ การทำงานร่วมกันของข้อมูลและการติดตามบริบทในระดับนี้ไม่เคยมีมาก่อนในอินเทอร์เน็ตปัจจุบัน

บทสรุป

โดยสรุปแล้ว Heptabase ต้องการสร้างเครือข่ายความรู้ตามบริบทที่ช่วยให้ทุกคนในโลกสามารถสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งและครอบคลุมในทุกสิ่งที่พวกเขาต้องการเรียนรู้หรือค้นคว้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อินเทอร์เน็ตความรู้เชิงบริบทนี้จำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนโดยระบบไฮเปอร์เอกสารแบบเปิดใหม่ ซึ่งจะรวมโครงสร้างพื้นฐานหลายชั้น: ชั้นบริบทสำหรับการรักษาบริบทการคิด ชั้นคำอธิบายสำหรับการจัดการหมวดหมู่และการเพิ่มคุณสมบัติ ชั้นคำอธิบายประกอบสำหรับคำอธิบายประกอบไฟล์สแตติก ชั้นบูรณาการสำหรับการสร้างนามแฝงสำหรับข้อมูลของบุคคลที่สาม ชั้นการสื่อสารเพื่อให้กลุ่มคนสามารถสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อน และชั้นของแอปพลิเคชันสำหรับการอนุญาตให้นักพัฒนาบุคคลที่สามเผยแพร่แอปที่ใช้การ์ด และอื่นๆ

จากมุมมองทางวิศวกรรม เราทราบอย่างชัดเจนว่าระบบที่ซับซ้อนเช่นนี้ไม่สามารถสร้างขึ้นได้ในระยะเวลาอันสั้น จากมุมมองทางธุรกิจ เราทราบอย่างชัดเจนว่าไม่ว่าระบบของเราจะดีเพียงใด หากไม่สามารถแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้ ก็จะไม่มีใครใช้มัน ดังนั้น ที่ Heptabase เราจึงใช้ตรรกะ R&D ที่ขับเคลื่อนโดยตลาด โดยใช้การทำซ้ำผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและการสนทนากับผู้ใช้อย่างกว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจตลาด จากนั้นจึงสร้างแผนงานสำหรับการสร้างระบบนี้ตามความเข้าใจของเราเกี่ยวกับตลาดและผู้ใช้

ไม่ว่าคุณจะเคยใช้ Heptabase หรือไม่ก็ตาม เราหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิสัยทัศน์ของ Heptabase และการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ของเราในวิสัยทัศน์นี้ได้ดียิ่งขึ้น เราจะทำงานอย่างหนักต่อไปเพื่อให้ Heptabase พัฒนาและตระหนักถึงวิสัยทัศน์ของเราในการสร้างอินเทอร์เน็ตความรู้ตามบริบท

คำนำ

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。

在上一篇文章的結尾，我將 Heptabase ของ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？保存想法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。

วัตถุประสงค์

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、โซเชียลมีเดีย、ChatGPT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。

ขั้นที่ 1 — ปรับบริบทสมองของคุณ

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： Contextual Layer 和 Descriptive Layer。

เลเยอร์บริบท

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。

ชั้นอธิบาย

第一階段要打造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 ของ 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 #วิจัย-จดบันทึก 和 #วิจัย-สื่อสาร 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 Properties。

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รูปภาพ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，แท็ก 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，可以讓第三方開發者在 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。

ขั้นตอนที่ 2 — ปรับบริบทแหล่งที่มาภายนอก

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。

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。

เลเยอร์คำอธิบายประกอบ

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 แท็ก 和 Property，用戶還可以對它們做 เน้น 和 คำอธิบายประกอบ。

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，透過文喗選或區域框選，從 PDF 的內容拉出一張又一張的 ไฮไลท์ 卡片，將這些 ไฮไลท์ 卡片卡片一鍵定 ไฮไลท์ 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。

ชั้นบูรณาการ

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在 Heptabase 中的卡片替身（นามแฝง）。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 ของ 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 แถว 變成一張卡片，而特定的 คอลัมน์ 則會被寫進這張卡片的 Property 裡頭。

它們的共同目的都是將外部資訊整合進用戶在 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的脈絡化知識網路。

ขั้นที่ 3 — ปรับบริบทความรู้ส่วนรวม

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。

เลเยอร์การสื่อสาร

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」（อารมณ์ความรู้สึก）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」（บทสรุปขับเคลื่อน）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。

所以我們所打造ของ Communication Layer 會是「理解驅動」（Comprehension-driven）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。

ขั้นที่ 4 — ปรับบริบทของระบบนิเวศแอปพลิเคชัน

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脈絡。從知識網路的角度來看，這個階段的任務是打造知識的 Application Layer。

แอปพลิเคชันเลเยอร์

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。

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 Property，並將這些 Property 在 Heptabase ของ Descriptive Layer 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 ของ 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ของ

บทสรุป

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、讓第三方開發者可以發布基於卡片ของ App ของ 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位。我們將繼續努力，讓 Heptabase 不斷地進化，以實現我們打造脈絡化知識網路的願景。