#笔记 #写作 #meta信息
这是我的 Zettelkasten/slip-box 仓库，用于存储我的笔记卡片。
Zettelkasten是一种笔记系统，核心思想很简单: 笔记独立地记录在不同的卡片(Zettel, 德语)上，卡片之间应该形成网络，彼此连接，形成一张思想的网络。
这个笔记系统让你不再惧怕笔记因数量的增长，而变为"信息坟墓"。随着笔记数量的增长，这个有机网络最终将成为你思考和写作的伙伴。它是对你大脑能力的扩展。
构建笔记卡片时，应当遵循以下原则:
20200223_213607_Zettelkasten笔记原则
笔记格式遵循Zettelkasten — How One German Scholar Was So Freakishly Productive的建议: 采用纯文本(Markdown)，而不对特定工具产生依赖，因其可能会使用数年甚至一生，而大多数技术工具被淘汰得太快。
所有笔记都平坦放置在目录中(完全扁平)，方便彼此连接。
来看一个真实的笔记(zettel)例子: 20200223_213419_Zettelkasten是绝佳的笔记系统
20200223_213419是时间戳（年月日-时分秒），Zettelkasten是绝佳的笔记系统 是笔记title，它是一个Markdown文件(以.md结尾)
笔记模版为:
# note_title
#tag1 #tag2
content
## ref
- [note_name](xxx)
## Links
- [note_name](xxx)你可以手动创建笔记(只是纯文本而已，没有魔法)，也可以使用脚本工具(见下文)。
我们使用fabric构建一些自动化脚本, 它们只是些简单的Python脚本。在此不是想构建一个笔记应用，而是想提供一些脚本和脚手架，让Zettelkasten使用者方便构建自己的自动化脚本，完成一些日常任务:
- 自动创建笔记(手动输入时间戳和笔记内部结构都很累)
- 显示笔记之间的网络关系
- 列出仓库里的所有标签
- 备份笔记
- 搜素
- 统计
- ...
笔记是很私人的物品，随着它成长为你的同伴，要如何与之相处，如何从中提取出知识和灵感，换句话说，如何与你的笔记进行深入活动，你通常需要构建自己的脚本，打造自己的探索工具，因为你才对它最为了解。
在此我试图构建一些简单的脚手架，之所以力图简单，是希望你能方便地再出发。
我尽可能重用unix/linux工具箱中工具，诸如
- 搜索使用
ack-grep - 备份使用
git - 脚本使用Python3
随时掀起引擎盖，查看和调整它，没有魔法：）
Python >= 3.6- pip3 install fabric
- ack-gtrp
fab --list
➜ Zettelkasten git:(master) ✗ fab --list
Available tasks:
git-backup 使用git备份笔记
link-graph 列出笔记之间的连接关系 --mode=[md/pyvis]
ls 列出所有笔记
new 创建一条新笔记 --name=new_note
search
tags 列出所有标签: --mode=[all/only]fab new --name your_note_name
➜ Zettelkasten git:(master) ✗ fab new --name 这是一条测试笔记
新笔记 20200224_205312_这是一条测试笔记.md 创建成功创建完笔记后，会自动使用markdown编辑器打开笔记，在我的电脑环境里，它是vscode。
fab ls
➜ Zettelkasten git:(master) ✗ fab ls
20200223_213419_Zettelkasten是绝佳的笔记系统.md
20200223_213607_Zettelkasten笔记原则.md
20200224_2052_这是一条测试笔记.md
readme.mdfab tags
➜ Zettelkasten git:(master) ✗ fab tags
20200223_213419_Zettelkasten是绝佳的笔记系统.md
#生产力 #写作 #思想 #笔记
20200223_213607_Zettelkasten笔记原则.md
#原则 #笔记
readme.md
#笔记 #写作 #meta信息
#tag1 #tag2
你也可以只看tags:
➜ Zettelkasten git:(master) ✗ fab tags --mode only
{'#原则', '#笔记', '#tag2', '#思想', '#写作', '#meta信息', '#生产力', '#tag1'}使用了ack-grep
fab link-graph
默认将打开浏览器，使用svg渲染笔记网络。
你也可以使用networkx来构建网络图:
fab link-graph --mode=pyvis
代码都很简单，只要熟悉使用networkx和可视化工具，你可以构建任何网络图，你也可以利用networkx与你的网络深入对话。
fab search --word key_word
命令行中搜索结果会高亮显示。
使用了ack-grep。
fab search --tag tag
fab git-backup