跳到正文

我是如何使用 Heptabase 进行深度学习的How I use Heptabase for deep learning

分享我使用 Heptabase 进行知识管理、深度学习和研究的方法与实践How I use Heptabase for knowledge work, deep study, and research — and how it sits next to Obsidian.

“将笔记视觉化的目的，是对你所学的知识建立深度理解。“——这是我在使用 Heptabase 过程中最深的体会。

如果你熟悉我的 PKM 实践，可能会好奇：有了 Obsidian，为什么还需要 Heptabase？答案在于它们解决不同层次的问题。

Obsidian 适合处理线性、结构化的笔记，而 Heptabase 擅长视觉化、概念间的关联与整合。今天分享我是如何将两者结合使用的。

我与 Heptabase 的相遇

第一次了解到 Heptabase，是因为看到创始人 Alan Chan 的采访。他提到的一个观点击中了我：

真正的深度理解不存在于「两本书之间的关联性」里头，而是存在于「两本书中的所有概念之间的关联性」里头。

这正是我之前的困惑——我在 Obsidian 里建立了密密麻麻的双链，但始终感觉缺少一个「全局视角」。Heptabase 的白板（Whiteboard）正好填补了这个空白。

我的卡片体系

我在 Heptabase 中使用三种核心卡片类型：

1. 文献卡片（Literature Cards）

原始的学习资料——书籍、论文、课程、播客的摘录。

特点：

  • 保留原文出处和上下文
  • 按章节或主题组织
  • 是原材料，不是最终产品

2. 概念卡片（Concept Cards）

这是核心。每个概念卡片：

  • 只表达一个核心想法
  • 用一句话作为标题
  • 用自己的话重写，引用原文支撑

3. 索引卡片

相当于白板的「目录」，汇总相关概念，方便回顾。

文献卡片 → 提取 → 概念卡片 → 整合 → 索引卡片

核心方法：五步学习法

我遵循 Heptabase 官方 Wiki 推荐的深度学习方法，包含五个步骤：

第一步：记录

将阅读过程中看到的重要段落记录下来，按章节整理成文献卡片。

第二步：拆解

创建白板，将文献卡片导入。从中识别核心概念，拖曳出来变成概念卡片。

关键点：用一句话总结概念，作为卡片标题。这样一眼就能知道它在讲什么。

第三步：建立关联

在概念卡片之间画箭头，标记它们的关系。是因果？是包含？还是对比？

第四步：分组

用 Section 将相关概念卡片群组起来，给每个 Section 命名。

第五步：整合

将新学到的概念与过去所学的概念整合。让知识真正形成网络。

原子化的力量

只有当你将笔记原子化时，你才能通过笔记视觉化对你在乎的主题获得深度理解。

这是最核心的领悟。

如果笔记很长、包含很多要点，视觉化带来的价值就很有限。因为你关联的是「两本书」，而不是「两个概念」。

举一个具体的例子。我之前阅读 Mindstorms 和 The Early History of Smalltalk 这两本书，它们都与「动态媒介」研究相关。我创建了一个白板，将两本书中与动态媒介有关的概念卡片都放进来，用心智图组织它们。

正是因为之前阅读时已经将知识原子化，我现在才能在做新研究时轻松复用过去的所学。

颜色标记系统

我使用颜色来标记卡片属性：

颜色含义
🟢 绿色已完成的卡片
🟡 黄色资料类型的白板
🔵 蓝色知识型的白板

这样在 Map 视图下一目了然。

P.A.R.A. 空间组织

我的 Spaces 分为两类：

  • P.A.R.A.: Projects（项目）、Areas（领域）、Resources（资源）、Archives（归档）
  • 主题白板: 根据个人兴趣和研究方向设立

项目类和知识类的白板分开管理，更清晰。

什么时候用 Heptabase？

我给自己定了几个规则：

  1. 只有深度思考时才创建白板

    • 不是随便什么想法都要开白板
    • 思考完后如果不需要就删除

  2. 白板是思考的地图

    • 每次思考的结果都添加到白板上
    • 方便以后回顾和复用

  3. 区分研究型白板 vs 知识型白板

    • 研究型：存放项目资料、文献、想法
    • 知识型：存放可复用的知识

与 Obsidian 的配合

我现在的 workflow 是：

  1. 快速想法 → Flomo
  2. 需要深度整理 → Obsidian（原子笔记、双链）
  3. 需要视觉化理解 → Heptabase（白板、概念关联）

三个工具各司其职，互相补充。

总结

Heptabase 让我真正理解了什么是「知识网络」：

  1. 原子化：一个概念，一张卡片
  2. 视觉化：用白板看到知识的全貌
  3. 可复用：过去的知识可以指导新的研究
  4. 可积累：每次学习都在充实这个网络

工具不是目的，让自己成为擅长学习的人才是。

如果你想了解更多关于 Heptabase 的使用技巧，可以参考 官方 Wiki。

“The point of visualizing notes is to build a deep understanding of what you have learned.” — that is what using Heptabase taught me most clearly.

If you know my PKM practice, you might ask: with Obsidian, why Heptabase? They solve different layers.

Obsidian is good at linear, structured notes. Heptabase is good at seeing relations among concepts. This is how I use both.

Meeting Heptabase

I first found Heptabase through an interview with the founder, Alan Chan. One line hit:

Real understanding does not live in “the link between two books.” It lives in “the links among all the concepts in those two books.”

That was my old confusion — a dense web of backlinks in Obsidian, and still no global view. The Heptabase whiteboard fills that gap.

Three kinds of card

1. Literature cards

Raw material — excerpts from books, papers, courses, podcasts.

  • Keep the source and the surrounding context
  • Organized by chapter or theme
  • Ingredients, not the dish

2. Concept cards

The core. Each concept card:

  • Holds one idea
  • Uses a one-sentence title
  • Is rewritten in my words, with the original as support

3. Index cards

A table of contents for the board: related concepts, easy to revisit.

literature → extract → concept → integrate → index

Five steps

I follow the deep-learning method from the official Heptabase wiki:

1. Record

Capture important passages as you read; file them as literature cards by chapter.

2. Break down

Make a whiteboard, import the literature cards. Pull out core concepts and turn them into concept cards.

The key: summarize the concept in one sentence, and make that the title. You should know what it is at a glance.

3. Relate

Draw arrows between concept cards. Cause? Containment? Contrast?

4. Group

Use Sections to cluster related cards, and name each Section.

5. Integrate

Join new concepts to old ones. Let the knowledge become a network.

The force of atoms

Only when notes are atomic can visualizing them give you a deep hold on the subjects you care about.

If a note is long and full of points, visualization does little — you are relating “two books,” not “two concepts.”

A concrete case. I read Mindstorms and The Early History of Smalltalk, both relevant to dynamic media. I made a board, put the related concept cards from both books on it, and organized them as a mind map.

Because I had already atomized while reading, I could reuse that knowledge later without starting over.

Color

I use color for card attributes:

ColorMeaning
🟢 GreenFinished cards
🟡 YellowSource / material boards
🔵 BlueKnowledge boards

Clear at a glance in Map view.

P.A.R.A. spaces

My Spaces split into:

  • P.A.R.A.: Projects, Areas, Resources, Archives
  • Theme boards: by interest and research direction

Project boards and knowledge boards stay separate.

When to open Heptabase

A few rules I keep:

  1. Only make a board when I am thinking hard

    • Not every stray thought gets a board
    • Delete it if I no longer need it

  2. A board is a map of thinking

    • Add the result of each session
    • So I can return and reuse

  3. Research boards vs knowledge boards

    • Research: project sources, literature, ideas
    • Knowledge: reusable knowledge

With Obsidian

The current workflow:

  1. Quick thought → Flomo
  2. Needs deep filing → Obsidian (atomic notes, backlinks)
  3. Needs visual understanding → Heptabase (boards, concept relations)

Three tools, three jobs.

In short

Heptabase is how I finally understood a “knowledge network”:

  1. Atomic: one concept, one card
  2. Visual: see the whole on a board
  3. Reusable: old knowledge can steer new research
  4. Accumulating: every session feeds the network

The tool is not the goal. Becoming someone who is good at learning is.

For more Heptabase technique, see the official wiki.