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熟谙卢曼卡片条记法的小伙伴们齐知谈，文件条记的要津性。

文件条记是一个相配进攻的见地，尤其在卡片条记法和第二大脑体系中。这种条记的主要标的是匡助你瓦解、经受并整合阅读或学习材料。

瞎想一下，你在阅读时，每个办法、每个不雅点齐像一颗种子，文件条记即是让这些种子发芽的泥土。你得用我方的话，把读到的精华滚动成条记，这不单是是复述，更是一次想维的历练和瓦解的深切。把别东谈主的话酿成我方的话，这即是内化的具象历程。

进攻的不是铭记几许，而是怎么记。文件条记要纯粹明了，直击中枢。就像收拢了一册书的灵魂，让它在你的脑海里舞蹈。偶然候，你还得像个考核相同，援用一些要津的把柄——那些原文中被你高亮划线的部分。

别忘了，条记还得反馈出你的想考。你对这个不雅点有什么看法？它又启发了你什么办法？这就像是和作家对话，让学习变得愈加无邪。

况兼，卢曼的这套要领，崇敬的是条记之间的流通，每条条记齐像是一个麇集结的节点，相互流通、相互复旧，构建起你的学问宇宙。

好的文件条记，纯粹又沉寂，就算离开了原文，它也能闪闪发光。不仅是学习的纪录，更是你想考的脚迹。

可以，道理齐懂，但实操体感怎么呢？

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插足破局 AI+拆书大帆海的学员，反馈拆文件条记的体感：烧脑+费时，一下昼拆了不到十篇。

就豆哥手动拆书的体会，一下昼能拆出十篇及格的文件条记，就还是相配锐利了。这位学员还是相配罕见！

把我方的阅读划线和办法骨子，拆成承载学问单位的文件条记，格外痛，这即是豆哥肃静在用 AI 处理的问题。

经过 3 个月的反复调校，今天我就把压箱底的 GPTs 洞开出来给民众。

拆书有 3 种款式，而用 AI 撰写文件条记属于半自动拆书的限制。

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所谓半自动拆书，即是扫数这个词学问加工历程照旧要经过东谈主脑。其中：

当作学问输入的阅读和划线的责任，仍然需要东谈主来作念；而拆的部分，包括要津的整理文件条记，就可以驱动使用 AI 了。至于输出写稿，那亦然可以使用 AI 的。

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底下，以《纳瓦尔宝典》为案例，随着豆哥来望望成果。

2022 年，豆哥读这本《纳瓦尔宝典》花了 5 个小时。

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这是一册 10.4 万字的书，高亮划线的骨子有 6500 个字，压缩比 6.25%。

同步到我的 Obsidian 中的划线骨子如下：

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印象中，我好像花了 6-7 个小时的本领，整理出了底下 12 条条记：

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而当今，使用我调校好的“文件条记大师”，可能只需要 1 个小时。

领先，“文件条记大师” 主要进行如下 4 项任务，用户可以进行聘请：

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当把我方的念书高亮划线骨子一股脑丢给它以后，它很快就整理出底下 10 个中枢主题：

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紧接着，我条件它构建框架，输出愈加合理的逻辑结构：

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从骨子中看得出，还是相配到位了。不，是惊艳！

紧接着，可以采用纵情主题，让它撰写文件条记：

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同期，还可以让它自动征集原文划线骨子中干系的部分：

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这么算下来，一篇文件条记好像需要 1 分钟的本领生成。10 篇的话，磋议到交互对话和想考本领，半个小时应该是搞得定的。

使用 AI 全面、独赶快拆解文件条记，是我一直以来最关切的拆书要领。

经过 3 个月的尽力，我把多年手动拆书和卡片条记法的心得荟萃成到了这个 GPTs 中。