开篇
提问。
你猜，一个人一天要接收多少信息？
答案是：35GB。
这是什么概念？相当于看完9部高清电影，或者读完70本书。
但问题是，人类的大脑，在近百万年内，并没有发生根本性的变化。
信息量在指数级增长，而我们的大脑处理能力，还停留在石器时代。
这就是我们这个时代最大的矛盾：信息过载，认知不足。
那怎么办？
很多人的选择是：用笔记工具。印象笔记、Notion、Flomo……市面上的笔记工具数不胜数。
但你有没有发现一个现象：
大多数人的笔记本，最后都变成了"信息坟墓"。
记了很多，用了很少。收藏了很多，翻看了很少。
为什么？
因为传统的笔记工具，只解决了"记录"的问题，没有解决"应用"的问题。
它们只是一个"存储容器"，不是一个"思考伙伴"。
但是，2024年开始，情况变了。
你看Notion的数据：2022年底，3000万用户，而2024年就超过6500万用户。2023年，Notion的收入达到2.5亿美元，实现盈利。
为什么突然爆发？
因为AI。
AI已经将在线笔记分隔为两个时代。AI不是简单的加法，而是对产品的本质改变。
它让笔记工具，从"存储容器"，变成了"思考伙伴"。
今天，我想和你聊聊这个话题。
我以“得到”推出的GET笔记为样本，来拆解一下：AI时代，下一代知识管理工具到底长什么样？
第一章：传统笔记工具的三大困局
在讲GET笔记之前，我们先来看看，传统笔记工具到底遇到了什么问题。
困局一：信息收集的割裂
你想想看，你平时获取信息的渠道有哪些？
网页文章、公众号、视频、播客、纸质书、线下会议……
每一种信息，都有不同的载体。每一种载体，都需要不同的记录方式。
看到一篇好文章，你得复制粘贴到笔记里。
听到一场好讲座，你得手动打字记录。
读到一本好书，你得拍照或者手抄。
开了一场会，你得整理会议纪要。
这个过程，太累了。
而且，这些信息分散在不同的地方。有的在印象笔记，有的在微信收藏，有的在浏览器书签，有的在手机相册。
你想找一条笔记，得想半天：这条笔记我当时记在哪儿了？
信息收集的割裂，导致知识管理的第一步，就充满了摩擦。
困局二：知识检索的低效
好不容易把信息都记下来了。
但过了一段时间，你想找某条笔记，又遇到了新问题：找不到。
传统笔记工具的搜索，依赖关键词匹配。
你得记得当时用了什么词，才能搜到那条笔记。
但问题是，很多时候，你记不清了。
你只记得"好像有一条笔记讲过这个问题"，但你不记得具体用了什么词。
于是，你只能一页一页翻，一条一条找。
更麻烦的是，很多时候，你需要的不是某一条笔记，而是多条笔记之间的关联。
比如，你在写一篇文章，需要引用几个案例。这几个案例，分散在不同的笔记里。
传统笔记工具，没办法帮你把这些关联找出来。
知识检索的低效，导致你的笔记本，变成了"信息黑洞"。
困局三：从记录到应用的鸿沟
最大的问题，还不是记录和检索。
而是：记了这么多笔记，到底有什么用？
你有没有这样的经历：
看到一篇好文章，收藏了。但从来没有再打开过。
听了一门好课，记了笔记。但从来没有用上过。
读了一本好书，划了重点。但从来没有回顾过。
为什么？
因为传统笔记工具，只是一个"被动的存储空间"。
它不会主动提醒你：“嘿，你之前记过一条笔记，正好可以用在这里。”
它不会主动帮你：“根据你的笔记，我帮你整理出了一个框架。”
它不会主动建议你：“这几条笔记之间有关联，你可以串起来思考。”
从记录到应用，有一道巨大的鸿沟。而传统笔记工具，没有桥。
所以你看，传统笔记工具的三大困局，本质上是一个问题：
它只是一个工具，不是一个伙伴。
它只能被动地等你来用，不能主动地帮你思考。
那么，AI时代的笔记工具，是怎么解决这些问题的？
我们接着往下看。
第二章：从工具到伙伴——AI笔记的三层进化
2024年6月，得到推出了一款笔记产品：GET笔记。
上线一年多，注册用户突破150万。其中，超过一半是纯新用户，不是得到原有用户。
没有推广，没有投放，纯靠口碑。
为什么？
因为它做对了一件事：从工具，变成了伙伴。
具体怎么做的？我把它拆解成三层进化。
第一层：无感记录的捕手
什么叫"无感记录"？
就是让记录这件事，变得像"倒垃圾"一样轻松。
你不用想"我该怎么记"，你只需要"把想法倒出来"。
GET笔记是怎么做的？
第一招：链接速记。
你在微信看到一篇好文章，想记笔记。
传统做法是什么？复制全文，粘贴到笔记工具，然后手动整理。
GET笔记的做法是：直接把链接扔进去，AI自动帮你生成笔记。
支持什么链接？公众号文章、网页、抖音视频、B站视频、小红书……
你看，这解决了什么问题？
解决了"信息收集的割裂"。
不管信息在哪儿，你只需要一个动作：扔链接。
而且，这里有个细节。
大多数大模型，是读不了链接的。你把公众号文章的链接扔给ChatGPT，它会告诉你：“我无法访问外部链接。”
但GET笔记可以。
为什么？
因为它专门针对这个场景做了优化。它知道用户最常用的信息源是什么，就专门去打通这些信息源。
这就是"场景深耕"。
第二招：语音速记。
你开了一场会，想记录会议内容。
传统做法是什么？边听边打字，或者录音后再整理。
GET笔记的做法是：直接录音，AI自动转写成文字，还能区分说话人，生成会议纪要。
支持多长时间？普通用户60分钟，会员用户180分钟。
你看，这解决了什么问题？
解决了"线下信息难以数字化"的问题。
而且，这里又有一个细节。
很多工具也能录音转文字。但GET笔记不一样的地方在哪儿？
AI自动润色。
什么意思？
口语和书面语是不一样的。你说话的时候，会有很多"嗯"、“啊”、“那个”、“就是说”。
如果直接转成文字，读起来会很别扭。
GET笔记的AI，会把这些口语词删掉，把口语转化成书面语。而且，不是机器味的书面语，是有温度的、像人写的书面语。
为什么能做到？
因为得到团队里有一批资深内容创作者，包括北大语言学家、作家。他们参与了AI的调教。
这就是"内容公司的禀赋优势"。
第三招：智能拍书。
你在读一本纸质书，看到一段很好的内容，想记笔记。
传统做法是什么？拍照，或者手抄。
GET笔记的做法是：拍一页书，AI自动识别是哪本书，提取文字，生成笔记。
而且，如果你之前在电子书上也做过笔记，它会把纸质书和电子书的笔记，汇集到同一本书的列表下。
你看，这解决了什么问题？
解决了"纸质书和电子书笔记分散"的问题。
好。说完了"捕手"，我们再来看第二层。
第二层：智能整理的助手
记录完了，下一步是什么？
整理。
传统笔记工具，整理靠什么？靠你自己。
你得建文件夹，打标签，分类别。
但问题是，很多时候，你不知道该怎么分类。
而且，随着笔记越来越多，分类体系会越来越乱。
AI笔记工具，是怎么做的？
第一，语义理解。
传统笔记工具的搜索，靠关键词匹配。
AI笔记工具的搜索，靠语义理解。
什么意思？
举个例子。
你想找一条关于"如何提高工作效率"的笔记。
传统工具，你得搜"工作效率"这个词。如果你当时记笔记的时候，用的是"时间管理"，那你就搜不到。
AI工具，你可以直接问：“我之前记过一条关于提高效率的笔记，是什么？”
它会理解你的意图，把相关的笔记都找出来。
第二，知识库管理。
GET笔记有一个功能，叫"知识库"。
你可以把相关的笔记，放到一个知识库里。
比如，你在研究"AI应用"这个话题，你可以建一个"AI应用"知识库，把所有相关的笔记、文件、视频，都放进去。
然后呢？
你可以针对这个知识库提问。
比如：“这个知识库里，有哪些关于AI在教育领域应用的案例？”
AI会从这个知识库里，把相关内容提取出来，给你一个答案。
你看，这解决了什么问题？
解决了"知识检索的低效"。
而且，GET笔记还有一个"知识广场"，展示其他人创建的公开知识库。
从前端技术、AI学习、育儿笔记，到运营方法，应有尽有。
你可以直接订阅别人的知识库，站在别人的肩膀上。
这就是"知识的流通"。
好。说完了"助手"，我们再来看第三层。
第三层：主动服务的顾问
这是最关键的一层。
什么叫"主动服务"？
就是AI不再是被动地等你来问，而是主动地帮你思考。
GET笔记是怎么做的？
第一，AI助手。
GET笔记有一个AI助手功能。
你可以选择让AI基于什么来回答你的问题：
我的所有笔记
指定的知识库
得到APP的内容
联网搜索
你看，这有什么不一样？
传统的AI工具，比如ChatGPT，它的知识来源是什么？是它的训练数据。
但GET笔记的AI助手，它的知识来源是什么？是你的笔记，加上得到的内容库。
这意味着什么？
意味着它给你的答案，不是泛泛而谈，而是基于你自己的知识积累，加上权威的知识来源。
第二，知识库问答。
你导入了一份文件到知识库，比如一份行业报告。
你可以直接问AI：“这份报告的核心观点是什么？”
AI会读完整份报告，给你一个总结。
你还可以问：“报告里提到的三个案例，分别是什么？”
AI会把三个案例提取出来，一一列举。
你看，这解决了什么问题？
解决了"从记录到应用的鸿沟"。
你不用自己去翻笔记，不用自己去整理，AI会主动帮你。
第三，订阅与直播。
GET笔记还有一个功能，你可以订阅博主。
订阅之后，AI会每天定时抓取博主的更新，并且自动总结。
你还可以记录直播内容。
比如，你在看一场线上讲座，你可以用GET笔记记录。AI会自动生成笔记，你还可以随时向AI提问。
你看，这解决了什么问题？
解决了"持续学习"的问题。
好。到这里，我们把GET笔记的三层进化，讲完了。
我们来总结一下：
第一层，无感记录的捕手。让记录变得像"倒垃圾"一样轻松。
第二层，智能整理的助手。让整理变得自动化、智能化。
第三层，主动服务的顾问。让应用变得像"取快递"一样便捷。
从工具，到伙伴。
这就是AI对笔记工具的本质改变。
但是，等一下。
你可能会问：市面上的AI笔记工具那么多，Notion AI、印象笔记AI、飞书……它们也都有AI功能啊。
GET笔记的独特优势在哪儿？
这就要说到下一个关键问题了：高质量语料的力量。
第三章：从助手到顾问的关键——高质量语料的力量
先说一个真实的故事。
我是笔记类APP的重度用户。印象笔记的付费会员，我续了十多年。
但去年开始用GET笔记之后，我基本上替代了其他所有笔记APP。
前几天，GET笔记周年庆，“充一年送一年”。我直接把会员续到了2028年。
为什么？
三个字：真好用。
但"好用"是个很主观的词。到底好用在哪儿？
用了一年多之后，我发现了一个关键：GET笔记的AI，给出的答案质量，明显高于其他AI工具。
为什么会这样？
这就要说到一个很多人忽略的问题：AI的输出质量，取决于它的输入质量。
得到的内容资产：一座被低估的金矿
我们先来看一组数据。
得到APP，从2016年上线到现在，积累了多少内容？
600多门课程
近4000本听书
超过10万本精品电子书
服务了6000多万终身学习用户
你看，这是什么？
这是一座高质量语料的金矿。
什么叫高质量语料？
就是经过专业团队筛选、品控、结构化整理的知识内容。
不是网上随便抓取的信息，不是充斥着噪音的数据，而是真正有价值、有深度、有体系的知识。
而GET笔记的AI助手，可以直接调用这座金矿。
我给你举个例子。
假设你在研究"AI在教育领域的应用"，你问ChatGPT：
“AI在教育领域有哪些创新应用案例？”
ChatGPT会给你一个答案。这个答案，可能是基于它的训练数据，可能是从网上抓取的信息。
当你在GET笔记里问同样的问题，AI助手会怎么做？
它会从三个地方找答案：
你看，这有什么不一样？
它给你的答案，不是泛泛而谈，而是基于权威知识源的专业回答。
而且，因为得到的内容都是经过品控的，所以答案的质量，会明显高于纯粹依赖训练数据的大模型。
我自己做过一个实验。针对同一个管理类的问题问了多个AI助手：豆包、KIMI、GET笔记。
GET笔记因为带有得到内容知识库，提供的内容支撑更专业、更有深度。
尤其是当我们需要引用权威观点、案例和数据的时候，GET笔记的表现，明显优于其他AI工具。
为什么？
因为高质量语料，带来高质量输出。
ChatGPT为什么能实现革命性的突破？因为它用了大量高质量的人工标注数据进行微调。
高质量的数据集，虽然可能规模较小，但往往能带来更好的效果。
而得到的内容库，恰恰就是这样一个高质量的数据集。
真实场景：知识如何"活起来"
理论说完了，我们来看几个真实的使用场景。
场景一：医院的手术复盘
一家眼科医院，院长要求护士和医生，把每天巡房、巡检、手术的纪要，用语音方式录进GET笔记。
为什么？
因为复盘手术、共享信息的时候，可以直接用AI聊天，或者共享知识库。
比如，一个年轻医生想学习某种手术技巧，他可以在知识库里搜索相关的手术纪要，然后向AI提问：
“这个手术的关键步骤是什么？”
“遇到XX情况应该怎么处理？”
AI会从所有的手术纪要中，提取相关信息，给出答案。
你看，这就是知识"活起来"了。
场景二：学校的课堂回放
有一所中学，在和GET笔记合作。
他们把老师的一堂课，当成"线下会议"录音。
录完之后，把链接发给学生。
学生回家后，如果某个知识点没听好，可以直接定位到第8分钟、第10分钟的内容重听。
听不明白，还能调出AI助手讲解。
你看，这就是知识"活起来"了。
场景三：企业的会议纪要
很多企业，用GET笔记做会议纪要。
线下会议能录3小时，录完直接把链接发群里。
团队成员可以看到会议中谁在什么时间说的话，点到那句话就能回放，还能和AI聊。
甚至，可以把几场会议的纪要放一起提问：
“这三场会议，我们讨论的核心问题是什么？”
“有哪些共识？有哪些分歧？”
AI会从所有会议纪要中，提取信息，给出答案。
你看，这就是知识"活起来"了。
方法论：「高质量语料→高质量输出」的三个关键
好。说完了案例，我们来提炼一下方法论。
如果你想让AI成为你的"知识顾问"，而不只是一个"聊天机器人"，你需要做三件事：
第一，建立专属知识库。
不要完全依赖大模型的通用知识。
你要把自己的笔记、文档、学习资料，整理成一个知识库。
这个知识库，就是你的"第二大脑"。
第二，接入高质量语料源。
如果有条件，接入一些高质量的知识源。
比如，GET笔记接入了得到的内容库。
你也可以接入一些专业数据库、行业报告、权威媒体。
这样，AI给你的答案，才不会是"网上抓取的垃圾新闻"。
第三，持续积累和更新。
知识管理，不是一次性的事情。
你要持续地记录、整理、更新。
时间越长，你的知识库越丰富，AI给你的帮助就越大。
快刀青衣说过一句话，我觉得特别好：
“在记笔记的时候，尽量地顺滑和简单，通过长时间的阅读和学习，积累出一个庞大的笔记库，再通过AI去发现众多笔记中的关联关系。在你需要的时候，比如写PPT的时候，思考方案的时候，随时都可以找到需要的笔记。”
这就是「高质量语料→高质量输出」的完整链路。
所以你看，GET笔记的独特优势，不只是功能做得好，更重要的是：
它背后有一座高质量语料的金矿。
这座金矿，让AI从"助手"，真正进化成了"顾问"。
那么，从GET笔记的案例，我们能看到下一代知识管理工具的哪些趋势？
第四章：下一代知识管理工具的五个进化方向
从GET笔记的实践，我们可以看到，下一代知识管理工具，正在朝着五个方向进化。
方向一：从被动存储到主动激活
传统笔记工具，是一个"存储容器"。
你记了笔记，它就静静地躺在那里。
你不去翻，它就永远不会被看到。
但下一代知识管理工具，是一个"主动助手"。
它会在你需要的时候，主动提醒你：
“嘿，你之前记过一条笔记，正好可以用在这里。”
“根据你最近的笔记，我发现了一个有趣的关联。”
“你订阅的博主更新了，我帮你总结了核心观点。”
你看，这就是从"被动"到"主动"。
GET笔记的订阅功能，就是一个例子。
你订阅了一个博主，AI会每天定时抓取更新，并且自动总结。
你不用每天去刷，AI会主动把重要信息推送给你。
这就是让知识"活起来"。
方向二：从通用模型到专属知识库
ChatGPT很强大，但它有一个问题：
它的知识，是通用的。
它知道很多，但不一定知道你需要的。
而下一代知识管理工具，强调的是"专属知识库"。
什么意思？
就是AI不只是基于通用知识来回答你，而是基于你自己的知识积累，加上你信任的知识源。
GET笔记的AI助手，可以选择基于：
你的所有笔记
指定的知识库
得到APP的内容
联网搜索
你看，这就是"专属"。
印象笔记的高级副总裁乔迁说过：
“满载通用知识的大模型，面对个性化需求，需要定制知识库。”
这就是趋势。
未来，每个人都会有自己的"知识库"，AI会基于这个知识库，成为你的"专属顾问"。
方向三：从单点工具到生态协同
传统笔记工具，是一个"孤岛"。
你在印象笔记里记笔记，在Notion里做项目管理，在飞书里开会，在微信里收藏文章。
这些工具之间，是割裂的。
但下一代知识管理工具，强调的是"生态协同"。
什么意思？
就是打通不同的信息源，让知识在不同的工具之间流动。
GET笔记是怎么做的？
它可以导入得到APP的笔记，可以抓取公众号文章，可以记录抖音视频，可以转写线下会议。
不管信息在哪儿，都可以汇集到一个地方。
而且，它还有"知识广场"，你可以订阅别人的公开知识库。
你看，这就是"生态"。
未来，知识管理工具，不会是一个封闭的系统，而是一个开放的平台。
它会连接更多的信息源，连接更多的用户，让知识真正流动起来。
方向四：从个人管理到组织智能
传统笔记工具，主要服务个人。
但下一代知识管理工具，正在向组织场景延伸。
我们前面讲的三个案例，医院、学校、企业，都是组织场景。
为什么组织需要知识管理工具？
因为组织的知识，往往分散在不同的人、不同的部门、不同的系统里。
一个员工离职了，他的知识就带走了。
一个项目结束了，经验就丢失了。
但如果有一个知识管理系统，把所有的会议纪要、项目文档、学习资料，都沉淀下来，并且可以被AI检索和问答，那会怎么样？
组织的知识，就变成了组织的资产。
GET笔记的团队知识库功能，就是在做这件事。
你可以创建一个团队知识库，团队成员可以共同编辑、共同使用。
而且，AI可以基于这个知识库，回答团队成员的问题。
这就是从个人智能，到组织智能。
方向五：从功能堆砌到场景深耕
最后一个方向，也是最重要的一个方向。
很多AI笔记工具，都在拼命加功能。
今天加一个AI总结，明天加一个AI写作，后天加一个AI翻译。
看起来功能很全，但每个功能都只做到60分。
但下一代知识管理工具，强调的是"场景深耕"。
什么意思？
就是不追求功能的全面，而是追求在某个场景下，把功能做到80分、90分。
快刀青衣说过：
“有些功能看似一样，但做的深度决定结果。如果有自己的洞察或体验，就能将别人做成60分的功能做到80分，从而吸引用户注意。”
GET笔记的会议纪要功能，就是一个例子。
很多工具都有会议纪要功能，但GET笔记做得更深：
文稿包含说话人和时间线信息
点到某句话就能回放
可以把几场会议的纪要放一起提问
线下会议能录3小时
你看，这就是"深度"。
未来，知识管理工具的竞争，不是功能的数量，而是功能的深度。
谁能在用户的核心场景下，把功能做到极致，谁就能赢。
好。到这里，我们把下一代知识管理工具的五个进化方向，讲完了。
我们来总结一下：
方向一：从被动存储到主动激活。让知识"活起来"。
方向二：从通用模型到专属知识库。让AI成为你的"专属顾问"。
方向三：从单点工具到生态协同。让知识在不同工具之间流动。
方向四：从个人管理到组织智能。让知识成为组织的资产。
方向五：从功能堆砌到场景深耕。把核心功能做到极致。
这五个方向，不只是GET笔记的方向，也是整个行业的方向。
那么，对于我们个人来说，有什么启示？
第五章：对个人的启示
启示一：选择工具看三个标准
市面上的笔记工具那么多，怎么选？我的建议是，看三个标准：好记、好找、好用。
好记：记录的门槛够不够低？如果一个工具，让你记录的时候很痛苦，那它就不是一个好工具。
我以前用印象笔记，每次记笔记都要想：这个应该放在哪个文件夹？打什么标签？想来想去，有时候就懒得记了。
但GET笔记不一样，我就是随手一扔，AI会帮我整理。
好找：检索的效率够不够高？好的工具，应该支持语义搜索，支持AI问答。
我现在找笔记，基本不用关键词搜索了，直接问AI："我之前记过一条关于XX的笔记，是什么？"AI马上就能找到。
好用：应用的转化够不够顺畅？笔记的目的，不是记录，而是应用。
我现在写文章，基本都是先问AI："我的笔记里，有哪些关于XX的内容？"AI会帮我把相关内容都找出来，我再基于这些内容展开。效率提高了不止一倍。
启示二：用CODE法则构建知识库
《打造第二大脑》这本书，提出了一个CODE法则。我觉得特别适合AI时代的知识管理。
C - Capture（捕获）：不要试图记住所有东西，而是把重要的信息，都记录下来。用AI工具，让记录变得无感。
O - Organize（组织）：建立知识库，按主题分类。用AI工具，让整理变得自动化。
D - Distill（提炼）：不要只是存储原始信息，而是要提炼出核心观点。用AI工具，让提炼变得智能化。
E - Express（表达）：知识的最终目的，是输出。用AI工具，让输出变得高效。
启示三：养成三个新习惯
这是我这一年多用下来的真实体会。
习惯一：随时记录，不要犹豫。不要纠结"这个值得记吗"，先记下来。反正AI可以帮你整理。记录的成本很低，但错过的成本很高。
习惯二：定期回顾，让知识活起来。记了笔记，不要就扔在那里。定期回顾，定期整理。我每周都会花半小时，让AI帮我回顾一下这周的笔记。
习惯三：主动输出，让知识变现。不要只是输入，要主动输出。写文章、做分享、教别人，都是输出。而AI工具，可以大大降低输出的门槛。
最后的话：解放双手，更解放大脑
还记得文章开头的那个问题吗？
为什么我们记了那么多笔记，却很少用？
现在你明白了。不是我们不够努力，而是我们缺少一个真正的"思考伙伴"。
而AI，正在让笔记工具，从"信息坟墓"，变成"知识活水"。
正如GET笔记的slogan：“把想法倒出来”。
AI时代的笔记工具，正在让"记录知识"变得像"倒垃圾"一样轻松，而让"应用知识"变得像"取快递"一样便捷。
这或许就是AI对知识管理最深刻的重构：解放双手，更解放大脑。
让我们把精力，从繁琐的记录、整理、检索中解放出来，真正用在思考和创造上。
从记录到思考，从存储到应用，从工具到伙伴。
这就是下一代知识管理工具的样子。而这个未来，已经来了。
此刻的你，或许手机里正躺着几百条未整理的语音备忘录、收藏夹里积灰的文章链接......
不妨现在打开GET笔记，扔一条链接、录一段语音，让AI帮你‘倒垃圾’，而你，去创造那些值得被记录的想法。
毕竟，最好的知识管理，是让知识为你所用，而非被知识奴役。
现在就试试：打开GET笔记，用‘语音速记’记录下今天最触动你的一个想法。
3个月后，AI或许会帮你发现，这些碎片早已悄悄拼成了你思维的版图。”
祝你找到属于自己的知识管理方法，让知识，真正成为你的力量。
共勉。
这么长你居然看完了，给我和你自己点个赞吧
