차세대 디지털 브레인 만들기
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이 글의 원문은 영어입니다. 이 글은 기계번역되었습니다.
몇 년간 기술 글을 쓰면서, 최고 수준의 글을 쓰는 데 방해가 되는 글쓰기 플랫폼의 한계를 느꼈습니다. 기술 지식은 역동적이고 상호 연결되어 있어서 현재의 어떤 형식(학술 논문, 강의 영상, 코드 예제 또는 직접적인 게시물)도 그 지식을 가장 잘 표현할 수 없습니다. 이 문제를 해결하려는 몇 가지 시도, 즉 제2의 뇌 또는 디지털 정원이라고 불리는 것들을 살펴보고 관찰했지만, 그 중 어느 것도 문제를 올바르게 해결하지 못하는 것 같았습니다. 그래서 저는 제 불편함을 이 거대한 메가 포스트로 정리하고 제가 새로운 디지털 브레인을 만들었다면 어떻게 했을지 상상해 보았습니다.
이 포스트 이후로 저는 Roam, Obsidian, Logseq, Foam과 같은 비선형 PKM 소프트웨어를 광범위하게 연구했습니다. 수동 링크 개념을 오해했다는 것을 인정합니다. PKM 소프트웨어는 연결된 참조와 연결되지 않은 참조를 지능적으로 식별하기 위해 퍼지 검색을 수행합니다. Saga나 Weavit과 같은 자동 링크 기능이 있는 일부 PKM 소프트웨어를 발견했습니다. 하지만 제가 기대한 대로 작동하지는 않았습니다. 수동 링크는 데이터베이스를 정제하는 데 도움이 됩니다. 그래서 차세대 디지털 브레인을 만들더라도 링크 프로세스는 제거하지 않을 것입니다.
자, 이제 제 차세대 디지털 브레인을 보고 계십니다! 지난 2주 동안 이 웹사이트를 구축한 WWW 프로젝트에서 작업했습니다. 이 포스트에 자세히 설명된 거의 모든 사항을 충족합니다!
요약
- 코드-이미지-저장소-텍스트의 심미적-대화형-자동 더미를 만들어 스스로 구성-제시-제안합니다.
- 수동 태깅, 링크, 이미지 처리 등이 없습니다.
- 무작위 지식을 던지기만 하면 지식 메시 네트워크가 생성됩니다.
- 알고리즘이 모든 것을 운영합니다. 전 세계 다른 언어로 포함, 처리, 구성 및 배포됩니다.
- 지식을 관리하지 않습니다. 알고리즘은 오래된 콘텐츠에 불이익을 줍니다(이를 피하려면 게시물을 상록수로 표시할 수 있습니다).
그래서 문제가 뭔가요?
대중적인 믿음과는 달리, 디지털 정원을 관리하는 가장 좋은 방법은 관리하지 않는 것이라는 것을 알게 되었습니다. 대신 디지털 정글을 만들어 보세요. 당신이 돌보지 않아도 자연이 자동으로 키워줄 것입니다. 다시 말해, 디지털 브레인은 마찰을 최소화해야 합니다. 관리할수록 글을 적게 씁니다.
특히,
저는 소위 제2의 뇌(obsidian, dendron, ...)에서 널리 사용되는 [[keyword]]
패턴을 경멸합니다.
알파벳이 아닌 문서에 대해 성능이 좋지 않다는 점은 말할 것도 없고,
수동이라는 점에서 많은 마찰을 일으킵니다.
괄호로 명시적으로 묶어야 한다는 사실이 말이 되지 않습니다... 200개의 게시물을 작성하면서 사용해 온 용어에 대한 링크를 만들고 싶다는 것을 깨달으면 어떻게 될까요?
돌아가서 하나씩 모두 연결하시겠습니까?
아니요! 해결책은 알고리즘적 키워드 추출에 있어야 합니다.
콘텐츠 구성
상호 연결된 엔티티
실용적인 지식은 단순한 게시물에 존재하지 않습니다(비록 간단할 수 있지만). GitHub 저장소, 코드, GitHub README 및 동일한 브레인 네트워크의 다른 게시물을 상호 연결하는 지식 번들을 만듭니다. Victor의 게시물이 논문, 데이터 세트, 데모 및 게시물에 대한 풍부한 메타데이터를 어떻게 가지고 있는지 살펴보세요. 이것이 제가 상호 연결된 엔티티로 보는 것입니다.
대화형 콘텐츠 및 애니메이션
비정형 그래핑
믿어 주세요, 수동으로 태그를 만지작거리는 것은 최악입니다. 필연적으로 게시물에 태그를 지정하고 하위 디렉토리로 게시물을 구성하는 것은 컴퓨터를 정리하는 것과 유사합니다. 그러나 수천 개의 게시물이 있는 경우에는 이 작업을 하고 싶지 않을 것입니다. 또한 경계가 느슨해집니다. 게시물에 두 가지 속성이 있다면 어떻게 될까요? 무엇이 기본 태그가 되고 무엇이 보조 태그가 될까요? 주목할 만한 트렌드. Z세대는 더 이상 폴더를 정리하지 않습니다! 최근 트렌드는 모든 것을 거대 폴더에 덤프하고 필요할 때마다 검색하는 것이라고 말할 수 있습니다. 저도 예전에는 폴더를 훨씬 더 많이 정리했지만, 최근 Spotlight나 Alfred와 같은 검색이 개선되면서 파일을 열기 위해 항상 해당 검색 명령을 사용하는 것을 고려할 때 직접 관리할 필요성을 느끼지 못합니다. 알고리즘이 모든 텍스트를 읽고 사용자를 위해 구성할 수 있을 때 모든 파일을 수동으로 구성할 필요가 없습니다! 알고리즘 검사를 사용하여 게시물이 서로 어떻게 적절하게 상호 관련될 수 있는지 분석하세요.
따라서 제가 아닌 봇과 알고리즘에 의해 분류된 게시물 클러스터를 만듭니다. WordPress에도 이 플러그인이 있습니다. 이는 [[Obsidian]]과 Dendron과 같은 소위 디지털 브레인이 하고 있는 백링킹과 유사합니다.
지식 부스러기를 상호 연결하는 것의 중요성에는 동의하지만, 그들의 방법에는 전적으로 동의할 수 없습니다. 수동으로 게시물을 연결하는 것은 일관성이 없고 번거롭습니다. Wikipedia와 같은 대규모 공동체 규모에서만 가능합니다. 개별 디지털 브레인 시스템에 동일한 논리를 적용할 수는 없습니다.
SEO 및 오픈 그래프
메타 설명을 위한 Precis 봇
위의 상호 연결 기술을 메타 태그 설명을 위한 TL;DR 봇에 적용할 수 있습니다.