上週在某場 AI 應用工作坊結束之後，一位在科技業擔任業務經理的學員追上來，臉上流露出一種我很熟悉的疲憊。作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

上週在某場 AI 應用工作坊結束之後，一位在科技業擔任業務經理的學員追上來，臉上流露出一種我很熟悉的疲憊。

「老師，你說做筆記很重要，這個我理解！但是，我用 Notion 已經超過三年了，像是平時整理會議紀錄、產業報告和客戶訪談⋯⋯隨便加一加，至少有三千多筆資料。」她打開筆電給我看，果然此話不假，上頭顯示著密密麻麻的資料。「但每次老闆問我『去年 Q3 那個客戶為什麼流失？』，我還是沒辦法立刻回答，甚至要花一整個下午查詢。呃，我到底是哪裡做錯了？」

[caption id="attachment_216135" align="aligncenter" width="1536"] 這就是過去十年個人知識管理（PKM）這套典範最大的盲點：我們都默默接受了一件事：資訊是被收集、被分類以及被尋找的對象。（圖／AI生成）[/caption]

我看了她的螢幕兩秒，反問她一句：「嗯，那妳有沒有試過直接問問妳的筆記？」

她整個人愣住了。

說穿了，這位學員不是知識管理沒做好。她做得太好了——好到她變成自己筆記資料庫的圖書館員，每天上班要花很多時間在自己蓋的圖書館裡查資料。簡單來說，這就是過去十年個人知識管理（PKM）這套典範最大的盲點：我們都默默接受了一件事：資訊是被收集、被分類以及被尋找的對象。

但 AI 改寫了這件事。

典範轉移：第二大腦不再是書櫃，是會說話的助理

提亞戈・佛特（Tiago Forte） 在《打造第二大腦》（Building a Second Brain）提出 PARA 架構的時候，是 2022 年——當時，ChatGPT 才剛剛問世，整本書的核心動詞還是儲存、整理、提煉和表達（CODE）。換句話說，那個年代的第二大腦像一個升級版的書櫃，重點是擺得整齊、可以找得到。

到了 2026 年 4 月初，安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）在 X 上分享 LLM wiki 的觀念——把你所有的知識倒進一個 AI 能讀的容器，需要時直接用對話取用。後來，這個概念被許多玩家用 Vibe Coding 的方式真的實作了出來。

而我自己，就是其中之一。我把這套系統叫做 Muse——一個用 AI Agent 串起的個人脈絡引擎。只花了不到一天，就把整個系統順利執行起來了。

整套系統運作起來的那天，我才真正意識到，第二大腦的定義可能已經偷偷改變了：

[caption id="attachment_216130" align="aligncenter" width="539"] 第二大腦的定義可能已經偷偷改變。（表／鄭緯筌提供）[/caption]

嗯，讓我們打個比方！過去十年，我們都在蓋自己的數位圖書館，現在我們需要的是一位住在圖書館裡的全職助理。書還是那些書，差別在你能不能直接問？

那麼，問題來了：到底我們要請哪一位助理？

三大工具的 AI 助理性格：Notion、Obsidian 與 Anytype

我這兩年大量使用這三套工具，也帶過超過五百位學員從零開始建他們的第二大腦。我得說，每一套工具都各有其優點和特性。所以，如果想要這些工具發揮效益的話，首先你得搞清楚自己是哪一型使用者？三套工具的 AI 助理性格差很多，如果硬塞的話會像把個性的內向工程師塞進業務團隊裡。

先看一下以下的總覽表：

接下來，讓我逐一解說：

Notion AI：開箱即用的行政助理

Notion 把 AI 內建得最徹底。簡單來說，你可以隨時呼叫 AI 助理。它的強項在於對結構化資料庫的理解：你的會議紀錄如果有「日期」「參與者」「決議」「待辦」等這幾個欄位，Notion AI 可以直接跨頁回答「上個月所有跟 A 客戶有關的決議是什麼」。

我自己把它用在三件事：客戶提案資料庫、課程學員 CRM、跨案企劃 Wiki——共通點是多人協作 + 結構化欄位。團隊裡的人不需要學任何外掛，付 $10 美金就能用。

但你得知道，它也有些風險。

一個是隱私邊界——舉凡機密會議、客戶個資和未公開營收數字等資料都存在 Notion 雲端，你得自己評估。另一個是視野限制——它的 AI 只能在 Notion 內找答案，若要它跨工具整合（好比接你的 Obsidian 或本地 PDF）就無能為力。

Obsidian + AI 外掛：能客製到底的研究助理

Obsidian 的哲學，從一開始就是秉持「檔案是你的，不是平臺的」——一切都是採用 Markdown 格式，存在你電腦裡。AI 是後來透過社群外掛長出來的能力。

你若有興趣，可以考慮採用三個外掛，組成穩定的組合：

• Smart Connections：用 embedding 做全 vault 語意搜尋，問問題的時候自動拉出相關筆記
• Copilot for Obsidian：對話介面，可以接 Claude、GPT，也可以接本地 Ollama
• Text Generator：寫作時的 AI 自動補完

這套組合的爆發力，在於你可以把 AI 完全本地化。即便網路斷掉，照樣能對 電腦裡的多份產業報告進行語意檢索，機密資料都在本地端。

當然，代價就是設定的門檻稍高。你得要自己選模型、申請 API key、調 chunk size 和處理 embedding。對於非工程背景的朋友來說，一開始會比較辛苦。但跨過去這個門檻之後，這套系統的彈性是值得期待的。

AnyType + API：折衷派的秘書

AnyType 是這三套裡最年輕的，但定位很特別：它擁有類似 Notion 的結構（物件、關聯與資料庫），加上 Obsidian 的本地優先與端對端加密。最近開放的 API，讓 AI 整合如虎添翼。

老實說，目前 AnyType 的 AI 體驗還需要努力提升。它沒有 Notion 那種開箱即用的內建助理，也沒有像 Obsidian 有那麼多好用的外掛程式。不過，它有一個獨特利基：當你想要結構化的物件導向資料庫（不是純 Markdown），又不想資料離開自己的設備時，只有它做得到。

所以，我用它存兩類東西：客戶機密資料（例如：合約、營收資料）、個人健康／財務有關的長期紀錄。前者不能上雲端，後者我不想哪天平臺收掉就跟著消失。

實戰：把會議紀錄與產業報告變成會回答的資料

工具選好了，但第二大腦的真正瓶頸從來不是工具，而是流程。接下來，讓我用三個自己每週都在執行的真實案例來示範。

案例一：週會逐字稿 → 五分鐘變成可問答的決議庫

場景：每週一場 60 分鐘的客戶週會，過去靠人寫紀錄要花上兩小時，事後還沒人回頭看。

新流程：

1. 會議開 Otter.ai 自動錄音 + 逐字稿
2. 逐字稿匯出後丟進 Notion 一個叫「會議紀錄資料庫」的頁面
3. Notion AI 跑一個自訂 prompt：「從這份逐字稿提煉出：(1) 三項以內的關鍵決議 (2) 每位與會者的待辦清單 (3) 需要跟進的開放議題 (4) 一段 100 字以內的摘要」
4. AI 自動填入資料庫的對應欄位

成果：以往要花兩小時，現在只需要五分鐘。

案例二：30 份產業報告 → AI 找出我自己沒看出的趨勢

場景：去年我在研究生成式 AI 對教育產業的衝擊，一口氣下載了包括 Gartner、Deloitte、麥肯錫、IDC 與 HolonIQ 在內的 30 份報告。那些加起來總共一千多頁的報告，自然沒時間全部讀完。

新流程：

1. PDF 全部丟進 Obsidian 的 research/ 資料夾
2. 開 Smart Connections，跑全 vault embedding
3. 在 Copilot 對話框裡問：「這 30 份報告中，哪些觀點互相矛盾？最常被三家以上機構同時提到的趨勢有哪些？」
4. AI 拉出證據段落，附上來源檔名

成果：以往花三個下午可能還讀不完，現在只需要 40 分鐘。AI 還幫我點出一件單看任何一份都看不出來的事，那就是所有報告都在談生成式 AI 取代教師，但沒人談教師如何用 AI 設計新型評量。這個研究缺口，後來變成我那年最常被邀請去講的主題。

案例三：機密客戶資料 → 完全離線的問答系統

場景：某次企業內訓，客戶提供了內部營收與客戶結構資料，但是合約規定所有檔案不得上雲。

新流程：

1. 資料存進 Anytype（本地 + 加密）
2. 用本地 Ollama 跑 Llama 3 8B 模型
3. 透過 API 串接，做最簡單的語意檢索

對隱私敏感的工作者來說，重點是要在安全合規的前提之下完成任務。

從囤積到對話的四步驟工作流

讀到這裡，你可能會想：好，我懂了，但我該從哪一步開始？我幫五百多位學員轉型的經驗裡，以下四個步驟值得參考：

第一步：選一個高頻場景，不要貪多

不要一次重整你五年來的所有筆記，因為那很顯然是焦慮，而不是理想的解決方案。挑一個你每週至少做三次的資料生產場景，可以從會議紀錄、客戶訪談、研報閱讀或學員提問中，先選一個開始就好。

第二步：建立一個進場閘門

所有屬於這個場景的素材，都從同一個入口進來。舉例來說，可以在 Notion 開一個資料庫、Obsidian 開一個資料夾或 Anytype 開一個物件型別。形式不重要，重點是有閘門。這是因為沒有閘門的系統，三個月後很可能又會變回資料夾大亂鬥。

第三步：設計 AI 處理模板

每筆資料進來，自動執行一個固定 prompt，重點是要能處理摘要、抽取重點、自動設定標籤和找關聯。這個 prompt 是你的第二大腦的 SOP，所以愈具體愈好。我會建議寫成三段式，包括：給 AI 的角色 + 要它做的具體任務 + 你想要的輸出格式。

第四步：每週一次對話檢視

每週固定 30 分鐘，問你的第二大腦三個問題：

1. 這週我做的決定，有沒有用上資料庫裡的舊資料？
2. 有什麼問題我問了 AI 但它答不出來？（這是你下次該補的脈絡）
3. 哪一筆素材這週被引用超過一次？（這是高價值資產，要強化）

我自己每週五下午做這件事，先泡一杯咖啡一杯，然後打開檔案進行檢視。半年下來，這 30 分鐘的投資可以得到偌大的效益。

看到這裡，也許你還是會感到疑惑：到底該選 Notion、Obsidian，還是 Anytype？其實，這是個假議題。真正的議題是你願不願意把自己從圖書館員的角色，升級成提問者？前者看起來很勞碌，後者卻顯得輕盈；前者比的是誰的資料收得多齊，後者比的卻是想得有多深。

所以，你的筆記到底會不會回答你？這個問題的答案，藏在你下一次打開它的那一刻——你是要繼續存，還是準備開口問？

從這週開始，挑一個高頻場景。只需要花 30 分鐘，設定好你的進場閘門。剩下的，就讓 AI 跟你接力協作吧！

這篇文章 你的筆記會回答你嗎？從資訊囤積到知識對話的第二大腦設計｜專家論點【鄭緯筌 Vista】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。