前言

在上一次写 Obsidian - 构建着属于个人的神经网络 文章已过去一年的时间，在这些时间中我用它来做技术知识的笔记，常用知识的记录，面试八股文和经验的总结等等。也从之前尝试开始熟悉和了解，到现在已经完全脱离不开的状态，它就如 Obsidian 官网的简介一般，成为了我的「第二个大脑」：

A second brain, for you, forever.

下边这张图是在我自己的「Digital garden」即数字花园 valut 展示的全局的关系图谱：

我会为常见的标签设置不同的颜色，而图中这种形形色色的节点组织成的错综复杂的路径，是不是还真的很像一座充满知识的花园？

正值 Obsidian 官方正式发布 v.1.0.0 版本，带来了外观的优化其他功能的改进。所以这边文章的目的，是我想聊聊在使用了 Obsidian 一年时间后，得到的一些使用上的经验和建议。以及第三方插件的使用，因为我觉得 Obsidian + Plugins 才是我眼中最好笔记的最终形态。

外观

我觉得外观可能也是吸引你使用一款笔记的其中一个因素，回想起最初使用 Typora 时就迷恋于它的简洁的风格，还有丰富的主题库。为了带你「先入为主」，我想先介绍一下 Obsidian 的外观，让你先喜欢上它的外观。

主题

相比于旧版本，在 Obsidian v.1.0.0 中的默认主题得到了很大的提升，变得相对简洁和清新，应该符合大多数人的审美观：

但如果你仍然不够满意或者想尝试其他主题风格，可以在偏好设置（⌘ + ,） → 外观 → 主题 → 管理中选择更多的主题，我比较推荐的极简主题有 ：

  1. Minimal（强烈推荐）
  2. Things
  3. California Coast

另外，如果你想在主题上自定义样式的话，可以在外观 → CSS 代码片段中，新建一个 custom.css 文件，在其中添加自定义样式的代码：

例如我会将粗体的颜色修改为彩色，这样比较显眼，那么可以添加：

strong {
	color: #E18C87 !important;
}

这种方式相比于直接修改主题的原 CSS 文件内容，有两个好处：

  1. 可应用于所有的主题
  2. 无侵入的自定义方式，主题文件本身可以更新至最新版本

工作区

和 Premiere 等软件类似，Obsidian 也有工作区（Workspace）的概念：它是指由各种面板进行自由地排列，最终组织而成的一个界面。

我目前使用，且推荐的工作区布局如下图所示：

每个面板的含义和作用如下：

  1. 文件目录：传统的文件树状结构，用于浏览文件的位置和层级关系
  2. 内容编辑区：文件内容的编辑框，最主要的区域
  3. 大纲：该文件标题的层次关系，很清晰获取到文章所有的标题信息
  4. 局部关系图谱：以图谱的形式展示该文件与其他文件的连接状态，能够很清晰地浏览该知识的关联关系

最终的效果如下所示：

插件

如果把 Obsidian 的本体比作这座数字花园，那么插件则会是花园中的自动灌溉器、修剪器，为园丁们增加维护花园的工作的效率。

但大多数初次使用 Obsidian 的人们都会陷入一个怪圈 —— 疯狂折腾各种插件，最终却发现实际实用的并不多，而将原本应该专注于内容本身的精力都耗费在了插件当中，适得其反。

安装插件的方式（以及出现无法加载社区插件的情况解决方法）可以参考如何安装 Obsdiain 插件，这里不做赘述。我总结了使用频率最高且功能强大的几个插件，前三个可以理解是功能上的提升，使用逻辑比较简单，下载后尝试使用就可以理解，不做过多介绍。而后两个会有一定的上手难度，需要自定义配置与简单的代码知识。

  1. Advanced Tables：Markdown 表格增强工具，摆脱编辑 MD 表格的痛苦
  2. Note Refactor：重构笔记，可将大文档拆分成小文档
  3. Recent Files：最近访问过文件的历史记录
  4. QuickAdd：模板化的规则来初始化文件，建立约束和提高效率
  5. Dataview：去中心化后，再中心化

这里为了帮助你理解 Quickadd 和 Dataview 这两个插件的设计逻辑和使用场景，会搭配这两个插件实现类似于 Noiton 的 Database 功能，来记录我们的电影观看记录和影评：

QuickAdd

可以从上面 Notion 的表格界面上分析出，这里的名称、状态、类型、评分等信息都可以理解为文件（影评内容）的元信息（Metadata）。而 Obsidian 也是支持这种 YAML 形式的 Metadata 设置，可以参考 YAML+front+matter。

那在 Obsidian 的数据库管理体系中，我们把一个文件理解为是一条行记录，元信息则是该条行记录的属性。那《还是觉得你好》这部影评的元信息应该被设置成为：

---
status: 已看
tags: ["喜剧", "爱情"]
score: ⭐⭐⭐⭐
year: 2022
---

在 Notion 中，如果此时我们需要新建一条影评记录，新笔记的窗口中会有相关属性的表单要求你补充。这种规范化的，具有规则性的创建新文件的方式，能够让你在创建不同类型笔记前，填充必要的基础信息：

而在 Obsidian 中，则可以借助 QuickAdd 来实现这种模板化的创建文件的方式，首先我们创建 templates/movie-template.md 作为模板。模板中可以指定属性单选或者手动输入的设置方式：

---
# 单选
status: {VALUE:想看,在看,已看}
score: {VALUE:⭐,⭐⭐,⭐⭐⭐,⭐⭐⭐⭐,⭐⭐⭐⭐⭐}
# 输入（提示）
tags: ["{VALUE:请输入电影的类型：}"]
year: {VALUE:请输入电影的上映年份：}
# 创建时间（时间格式）
datetime: {{DATE:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}}
---

其次在设置 → QuickAdd Settings 中新增一个 Template：

在 Template path 中指定上面我们创建好的模板文件，并开启 Create in folder 属性，将其创建在指定的「娱乐」文件夹下，便于统一管理：

通过 ⌘ + P 唤醒命令面板，执行 QuickAdd：Run QuickAdd 命令，选择 Movie Template 的选项，将会经过我们预先设置的单选和输入表单的模板，在「娱乐」的文件夹中创建出一个新的影评文件：

但其实模板创建只是 QuickAdd 的其中一个小功能，除此之外还有可以编排并执行一系列 Obsidian 命令，类似于工作流的 Macro（宏）功能。但平时本人使用的并不多，因此不做过多的介绍和讲解，感兴趣可以参考《Obsidian 最强插件：QuickAdd》 这篇文章。

Dataview

Dataview 是一个知识库的实时索引和查询引擎的插件，可以将数据（即上面提到的 Metadata，对应着影评的状态、评分等信息）与标记页面（文件）关联起来，然后再查询（如过滤、排序、转换）并展示这些数据。

回到我们制作的影评管理功能的场景，当我们通过 QuickAdd 模板化地创建了这些影评数据后，目前并没有统一的入口能够以表格的形式，浏览到所有的影评记录：

前面提到 Dataview 是一种「去中心化后，再中心化的」的思想，使用 Obsidian 的这类以双链和知识图谱为体系的笔记软件，需要转变过去以文件夹，标签作为中心的管理方法，改为以文件为中心去组织知识系统。

而通过这种「去中心化」的方式组织后，又缺失了中心化的浏览文件数据的方式，例如想展示出所有的带 #生物学 的文件，则可以利用 Dataview 来查询携带该标签的所有文件数据并最终动态展示出来：

Dataview 的查询以 Markdown 的代码框的方式使用，通过类似于 SQL 的查询语句，非常自由且简单地组织你的文件数据。拆解上面的查询语句，我们只需要通过 数据展示形式(List) + 关键字(from) + 数据的来源(生物学) 就可以最终展示出一个所有带 #生物学 标签的文件数据：

但其实通过 LIST 的这种展示形式比较简陋，无法展示状态、评分等关键信息，似乎不符合我们影评展示的场景。Dataview 还提供一种 TABLE 的形式，以表格的形式来展示所有的影评文件及其 Metadata 属性，查询语句如下：

TABLE
	-- 定义每个列对应的 metadata 的属性, 并设置别名
	status as "状态",
	tags as "类型",
	score as "评分",
	year as "上映年份",
	datetime as "添加日期"
-- 数据的来源, 这里指定的是文件夹下的所有文件
FROM "娱乐"
-- 根据 datetime 创建时间降序排列（最新创建的在前面）
SORT datetime DESC

效果图如下，达到了类似 Notion 的效果，渲染的表格是动态生成的，意味着你每添加一个文件至「娱乐」的文件夹，就会有新的一条记录显示在表格中，不需要手动进行维护添加：

我们还可以根据电影的评分来倒序排序，创建属于你的影片库「TOP 250」：

上面提到了 Dataview 基本的查询数据（FROM）、排序（SORT）的功能，如果想查询「待看电影清单」、「2022 喜剧电影」这类数据，还需要使用进阶的过滤（Filter）功能。和 SQL 类似，可以使用 WHERE 关键字来对数据根据 Metadata 属性、文件属性（名称、创建时间等）进行筛选过滤。

通过 contains(筛选属性, 值) 可以对影评文件的 Metadata 属性（status、tags）进行文字匹配，同时也支持 >= 的这种范围查询：

总之，Dataview 是一个比较强大且复杂的插件，需要话一点时间学习和使用，如果你感兴趣可以参考 obsidian-dataview 官方文档浏览更多的使用方式。

但此时你可能会有一个疑问，同样的效果使用 Notion 也能实现，甚至更简单，相比于 Obsidian + Dataview 来说有哪些优势吗？首先，这里我为了能从场景中学习到插件的使用， 举了个收集整理个人影评记录的例子，这种数据组织的方式，是在最初就已经制定的，即我们先定义好表格的属性和展示形式，然后再往里添加数据。

而 Obsidian 的场景前面也提到，通常我们在做笔记的时候不会采用这种「中心化」的思维来进行，也就是说我们是先有了数据，再到某一段合适的时间后，再衍生出相应的展示数据的形式。其次，从我个人使用角度而言，Dataview 的方式更为自由和清晰，但与此同时也会带来一点的上手难度。

使用经验

上面用了大量的篇幅介绍了 QuickAdd 和 Dataview 这两个插件，虽然网上也有它们的基本使用教程，且官方文档也比较详实。但这里我主要是想通过场景化的方式，能让你有兴趣地，更好理解这些插件的用处。

接下来会去介绍一下我个人的使用经验和一些建议，当然可能不是最佳实践，可以酌情地参考。

如何索引文件数据？

前面反复提到，我们在使用 Obsidian 时我们只会关注于文件内容的本身，而不会关注于该文件需要被放置在哪个文件夹下。那当内容本身积累到一定程度时（假设我们把所有的文件都放置一个目录下），我们应该如何索引这些内容呢？

这里介绍了我在平时使用过程的常见的索引方式，并罗列了它们的使用场景和优缺点，可以适当的参考和使用：

  1. 传统文件目录
    • 场景：大类的文件数据的区分（如生活、知识、技术等等）
    • 缺点：找一个文件前需要思考存储在哪个文件夹（尽量只有一个层级，过多嵌套比较显得错综复杂），不太符合这类笔记模式的思维
  2. wiki 形式的双向链接
    • 场景：已经具备相关知识内容情况下，聚合所有的知识点
    • 优点：比较理想，很好地串接和联想知识点
    • 缺点：实现和维护比较困难，且需要具备足够的关联知识
  3. 层次列表的双向链接
    • 场景：类似于思维导图，适合梳理层级的知识点，如：面试八股文
    • 优点：层级的关系便于查找，循序渐进
    • 缺点：需要手动维护无需列表
  4. 类数据库（Dataview）
    • 场景：适合做分类和整理，以及排序等相关功能
    • 优点：简单不需要手动整理，还可以动态生效，灵活且功能强大
    • 缺点：会有一定的上手成本
  5. 全局搜索
    • 场景：只适用于寻找具体文件的场景
    • 优点：快、准
    • 缺点
      • 如果关键词不多且特殊，或记不住具体的关键词很难寻找
      • 需要主动地获取信息，而不是被动接受
  6. 知识图谱
    • 场景：想了解知识的关联关系，串接知识点
    • 优点：直观，适合联想知识点
    • 缺点：能够展示的内容信息并不多（仅连接关系）

工作区的妙用？

Obsidian 除了丰富的第三方插件外，本身的核心插件也非常强大。工作区管理就是其一，我们可以在偏好设置 → 核心插件 → 工作区将其开启：

上面提到工作区的概念，以及我推荐的默认工作区布局。在开启工作区管理功能后，我们可以在最左侧的按钮开启工作区管理窗口，并将当前的工作区布局保存为 Default：

我们可以借助工作区这种随意布局面板的机制，来建立一个集中看板，直观并且多维度地来浏览相关的知识数据。例如上面我们通过 Dataview 查询出不同类型的数据，并将其布局组织成一个工作区并展示：

然后可以将其保存为另一个工作区「Movie」，并在「Default」工作区之间随意地切换，进入不同的工作状态：

后记

在使用了这一年中，我发现使用 ob 能激发我对知识收集的欲望，就像是维护着自己的花园，期望看到它们在你的关照下，变得愈加的繁茂。

后来我也把它应用在工作中，使用的场景例如有：每日工作计划、知识图谱帮助理解业务之间的联系、会议纪要等等，让工作变得更加有条不紊和清晰。可能会在以后的时间里，详细说一下这方面的使用经验。

希望这篇文章对 QuickAdd 和 Dataview 插件的使用对你有所帮助，因为我觉得它们是之所以我觉得 ob 如此强大和自由不可缺少的一部分。另外这边文章的 Vault 可以在 obsidian-quickstart 找到，如果之前从来没有使用过 Obsidian，那么我建议可以直接使用这个模板创建，省去了装插件以及设置的麻烦。

也希望你能在 ob 中，建立属于你自己的数字花园。