# why - 写作依赖于系统，而非天赋。AI 时代之前，写作很难，普通人很难落地。但是如果有一套写作系统和 AI 的加持，那么任何一个普通人都可以写作。 - **写作的本质** - 写作的本质是高质量、深度、独立的思考，是“连接想法”（connecting the ideas）的过程。它是一个思想层面、认知层面的事情，而非技术问题。 - **高质量内容的基石** - 高质量的文章源于高质量的知识、清晰准确的概念和多元的思维模型。 - **类比**：顶级的ai模型（如gpt-4.5）因其巨大的、存储了世界知识的参数量而强大。劣质模型则表现为说空话、甩大词、制造幻觉。 - **洞见**：最高级的表达往往使用最平实的语言传递深刻的智慧和洞见。 - **底层原则：科学方法论** - 整个“道、法、术、器”系统，其最底层的“道”是科学方法论。4F工作流（发现问题 -> 主题研究 -> 提出假设 -> 迭代优化）本质上就是科学方法的应用。 # what - **写作系统OS的定义** - 能够持续产出高品质内容的人，依靠的是一个完善而成熟的创作系统。 - **写作系统的组成** - **内在系统**：==头脑==中的思维模式和认知结构。 - **外在系统**：以笔记系统为核心的外部支持工具，是应对复杂时代的==“外脑”和素材库==。 # how ### 写作系统的“法”：方法论层 Methodology - **核心方法：[[费曼学习法]]** - 费曼学习法是整个写作系统的核心方法论。 - **不同层级的费曼输出 (3F)[[小费曼、中费曼、大费曼]]** - **小费曼**：短小精悍的单点内容，如Twitter帖子。 - **中费曼**：几千字的文章输出。 - **大费曼**：一小时的视频或几十万字的书稿。 - **核心框架：[[结构化笔记|2w2h]]** - 无论是哪种层级的输出，其内核都是一个问题导向的框架，通过回答清楚这些问题来构建有意义的观念。 - **What**: 它是什么？ - **Why**: 它为什么重要？ - **How**: 它是如何运作的？ - **How-to-use**: 如何应用它？ ### 写作工作流 Workflow/SOP - **工作流的重要性** - 工具的背后必须有一套成熟的工作流（Workflow）或标准作业程序（SOP），将创作这个认知加工过程显性化、可优化。 - **反驳“流水线”论**：固定的流程非但不会限制思想，反而能通过规律带来自由和效率，即“在限制中，大师得以施展”。 - **[[4F 写作工作流]]** + 写作工作流模板 - 这是一个以费曼学习法为核心的闭环迭代流程。 - **Focus (聚焦)** ：通过阅读、观察等方式进行选题。 - **Ideation (构思)** ：搭建思想框架，利用Reader或chatgpt-进行思想发酵。 - **Feynman (费曼输出)** ：用自己的话将思想表达出来，并进行多稿修改（修改文字、朗读感受节奏等）。 - **Feedback (反馈)** ：发布后，通过数据和读者互动来评估效果，总结优缺点，并反过来优化整个工作流。 - **[[claude MCP打通写作工作流]]** ### 写作系统的核心工具 Tools - **核心工具：logseq** - **定位**：最重要的工具，扮演私人知识库（Wiki）的角色。 - **作用**：存放和连接每一个idea和概念，是思考和创作的根基。 - **输入与发酵工具：Readwise Reader** - **定位**：不仅是阅读工具，更是思想的发酵和主题研究工具。 - **作用**： - 对==阅读内容==（文章、视频、推特）进行高光、批注。 - 通过==标签系统==，将不同来源的内容整合成特定主题的研究列表（如“gpt-4.5”主题）。 - 甚至可以用来==批注和修改自己的文章草稿== - **思想打磨工具：chatgpt** - **定位**：写作各环节中的“思想对话者”和“打磨器”。 - **作用**： - **打磨思想**：将模糊的想法通过多轮对话变得清晰、丰富、全面。 - **打磨表达**：将粗糙的语言变得更精准。 - **过程**：与gpt对话 -> 将对话剪藏到Reader -> 整理笔记 -> 形成观点（如一条“小费曼”推文）。 - **辅助工具集** - **Markdown编辑器**：用于撰写底稿。 - **[[Figma]]**：用于制作公众号头图等视觉素材。 - **Markdown Nice**：用于文章排版，可借助gpt辅助设计自定义的CSS样式，以符合个人审美。 # how good ### 写作的七层真相 - **真相一：思想压缩** 写作是将头脑中==混乱模糊的感知，提炼成结构化、清晰、逻辑化表达的认知加工过程==。 - **真相二：写作是创造而非记录** 不是先有东西才去写，而是在写的过程中，想法才被探索、发现和创造出来。 - **真相三：质量关键在于对人与世界的理解** 决定写作质量的不是文采，而是对人性、对他人心理模型的深刻理解。 - **真相四：最大障碍是害怕被评价** 人们不写作的根本原因，是害怕得不到正面反馈或受到负面评价。克服这种恐惧是坚持下去的关键。 - **真相五：写作倒逼深度思考** 写作能对抗碎片化的内容消费模式，强迫我们慢下来，主动延迟对世界的反应，从而形成慢思考和深度加工思想的能力。 - **真相六：写作训练结构化思维** 思想输出的过程，本质上是在训练结构化思维。 - **真相七：创作系统是必需品** 再次强调，持续的创作需要一个完善的系统。 ### 总结与展望：人机协同的未来 - **ai时代人类认知活动的再定位** - **认知金字塔[[认知能力模型 a stairway model of cognition abilities]]**：ai已在“综合”、“评价”等层面碾压人类，但尚未达到顶端的“创造”。 - **基础能力的重要性**：即使ai更强，人类仍需亲自学习、记忆、理解、分析，因为这些是通往“创造”的阶梯，不可或缺。虽然差距巨大，但仍需练习。 - **人类写作的独特价值[[AI vs HI]]** 即便面对超级ai，人类的写作价值依然存在，其核心在于ai所不具备的特质。 - **Context (语境)** ：对现实世界、社会、人的直接观察和理解，这使人类能提出有价值的问题。 - **Emotion & Empathy (情感与同理心)** ：这是ai无法替代的人类核心能力。 - **Wabi-sabi (残缺之美)** ：人类的有限性、非理性、偏见反而能构成一种独特的、与ai不同的美和价值。 - **终极模式：人机协同智能 (Co-intelligence)** 未来的方向不是对抗ai，而是顺势而为，将ai作为强大的伙伴。人类提供独特的价值（情感、信念、语境理解），借助ai的能力，共同创造出更高质量的内容。 # Ref. - [paul graham谈写作](https://btcml.xetslk.com/s/4g6wS1) - [[MCP专题讲座]] (本地保持) - [硅谷教父的写作秘诀：写完后把每段话砍掉10%，思考力飙升100%！](https://readwise.io/reader/shared/01jw2y85en830dbag033eqqpqc) - [人人可复制的个人写作系统](https://btcml.xetslk.com/s/2oiGXG) - [本笔记原文：AI 时代的个人写作系统（2025）](https://readwise.io/reader/shared/01k22dnkz8chrmx7sdtnwx92za)