Выдержка из нового Vision приложения Heptabase от 01.05.2023
—
—
Интересный взгляд на функцию холста (whiteboard) в приложении ➜ Как отдельный слой для сохранения контекста знаний (Contextual Layer).
Сам Heptabase полностью вокруг функционала «cards / whiteboards» построен. Но его подход применим к Logseq, в котором «доски» тоже есть, либо к любому другому аутлайнеру, если в нём схожий функционал добавят.
Блоки / Страницы аутлайнера, которые мы на холст как «embed» (трансклюзию) помещаем, принципиально ничем не отличаются от карточек в Heptabase.
Перевёл и сохранил к себе в архив только половину статьи. В оригинале ещё есть 3 и 4 этапы ➜ «Contextualize Collective Knowledge» и «Contextualize Application Ecosystem».
Но их реализация — это дальняя перспектива. За полтора – два года и название, и наполнение скорее всего кардинально поменяются. В отличии от первых двух этапов — это пока своего рода «мечты» :0)
Цель (Purpose)
Прежде чем обсуждать дорожную карту, я хочу перефразировать видение Heptabase более прямо: мы хотим создать мир, в котором каждый может эффективно установить глубокое понимание чего угодно (We want to create a world where anyone can effectively establish a deep understanding of anything).
В эпоху информационного взрыва, в котором доминируют Google, социальные сети и ChatGPT, получение знаний стало чрезвычайно простым. Тем не менее, эти знания часто являются лишь верхушкой айсберга в обширной структуре знаний и контексте мышления человечества, и большинство людей до сих пор не имеют ни малейшего представления о том, какова реальная форма этих айсбергов, и их способность глубоко понимать сложные вещи значительно не улучшилась.
Мы в Heptabase считаем, что самая большая проблема, с которой сталкиваются современные люди при обучении, исследовании и решении проблем, заключается не в отсутствии знаний, а в отсутствии контекста, связывающего бесчисленные фрагменты знаний, и инструментов для построения и сохранения этих контекстов. Если мы сможем сохранить контекст знаний и позволить всему человечеству обмениваться этими контекстами, то, когда другие захотят изучать и исследовать те же знания, они смогут использовать эти контексты для более полного и глубокого понимания.
Опираясь на это видение, я выделил четыре прогрессивных этапа развития компании. Значение этих четырех этапов заключается в создании «открытой системы гипердокументов», которая может передавать наши контекстуализированные знания в Интернете, и создавать инфраструктуру, необходимую для этой системы, слой за слоем на каждом этапе. Я подробно рассмотрю цели и задачи этих четырех этапов и опишу эту систему более полно.
—
Этап 1 — Контекстуализируйте свой мозг (Contextualize Your Brain)
На этапе 1 наша цель — создать инструмент мышления, который поможет каждому изучать и исследовать сложные темы. Основная задача этого инструмента состоит в том, чтобы дать пользователям возможность создавать модели мышления (thinking frameworks) на основе большого объема информации, извлекать важные идеи и знания, соединять этапы жизненного цикла знаний «собирать ➜ думать ➜ создавать» (collect ➜ think ➜ create) и сохранять контекст мышления пользователя для этих тем.
С точки зрения создания окончательного интернета знаний, значение этого этапа заключается в создании двух основополагающих инфраструктур: контекстуального уровня и описательного уровня.
Контекстный слой (Contextual Layer)
В Heptabase основной единицей, несущей идеи и знания, является карточка (card), а контекстуальный слой — это слой, используемый для сохранения контекста мышления для этих карточек, что соответствует функции интерактивной доски Heptabase. Люди, которые не пользовались Heptabase, могут подумать, что назначение доски — визуализация, просто взглянув на ее внешний вид, но на самом деле визуализация — это только средство. Его реальная цель состоит в том, чтобы проследить каждую карточку до ее мыслительного контекста на разных досках.
По этой причине на ранних стадиях разработки интерактивной доски мы не тратили слишком много времени на создание общих функций доски, таких как почерк, формы, линии, стили и т. д., а сосредоточились на разработке функций, связанных с «сохранением контекста мышления», таких как повторное использование карточек на нескольких интерактивных досках, двусторонние ссылки между карточками и интерактивной доской, иерархическая структура между интерактивными досками, группировка и индексация карточек знаний на интерактивной доске, а также взаимодействие между редакторами карточек и интерактивными досками.
Описательный слой (Descriptive Layer)
Вторая базовая инфраструктура, которую необходимо построить на этапе 1, — это уровень описания карточки (card), который отвечает за добавление типов и атрибутов к карточке, соответствующих функциям тегов и свойств Heptabase.
В Heptabase вы можете добавлять к карточкам разные теги и указывать разные свойства, которые могут повторно использоваться разными тегами. Например, я использую теги research-note-taking и research-communication для управления соответствующими карточками для моих исследований в области создания заметок и программного обеспечения для общения. Оба тега связаны с исследованиями и имеют общие свойства, такие как тип документа, insight и важность.
Для отдельных пользователей такие функции могут помочь им лучше управлять однородными карточками в формате базы данных и даже создавать различные представления и фильтры, наподобии общим системам управления проектами, для просмотра этих карточек с разных точек зрения, таких как таблицы и Канбан.
Конечно, так же как доска предназначена не только для визуализации, теги и свойства предназначены не только для управления карточками. Их важная долгосрочная цель заключается в этапе 4, когда сторонние разработчики могут создавать различное программное обеспечение для различных сценариев на основе карточной системы Heptabase, тем самым расширяя возможности повторного использования и контексты этих карточек знаний.
—
Этап 2 — Контекстуализируйте внешние ресурсы (Contextualize Outer Sources)
Когда Heptabase уже построила «достаточно хороший» инструмент мышления на этапе 1, мы перейдем к этапу 2, чтобы помочь пользователям не только сохранить свой собственный мыслительный контекст, но и привнести в этот контекст внешнюю информацию для мышления, соединяя этапы «исследуй ➜ собирай» жизненного цикла знаний (explore ➜ collect).
С точки зрения Интернета знаний значение этого этапа заключается в создании двух базовых инфраструктур, отвечающих за интеграцию внешней информации в систему Heptabase: слоя аннотаций и слоя интеграции.
Слой аннотаций (Annotation Layer)
В современном Интернете существует множество знаний, сохраненных в различных форматах, таких как PDF, видео, аудио, изображения и веб-страницы. Если мы хотим построить Интернет знаний, который сможет отслеживать контекст всех знаний, мы должны внести эти различные форматы знаний в наш Интернет знаний, чтобы пользователи могли не только извлекать из них важные идеи, но и отслеживать источники этих важных идей.
Наша цель в Heptabase - предоставить соответствующие типы карточек для всех основных форматов, несущих знания, таких как PDF-карточки, видеокарточки и т.д., чтобы их можно было не только размещать на доске, добавлять к ним теги и свойства, но и делать на них выделения и аннотации.
Например, Heptabase уже поддерживает PDF-карточки. Пользователи могут использовать выделение текста или выделение области, чтобы вытаскивать одну карточку Highlight за другой из содержимого карты PDF и интегрировать эти карточки Highlight в существующий контекст мышления на доске. Пользователи могут не только писать аннотации на этих карточках Highlight, но и возвращать их в исходное положение на карточке PDF одним щелчком мыши.
В будущем, помимо PDF, мы будем проектировать и разрабатывать функции выделения и аннотирования для других форматов данных, таких как видео, аудио, изображения и веб-страницы, и все функции выделения и аннотирования будут в конечном итоге использовать наш слой аннотирования в качестве универсального интерфейса.
Слой интеграции (Integration Layer)
В дополнение к файлам и статическим веб-страницам в этом мире есть много знаний, сохраненных в различных продуктах со специальными структурами данных (например, сообщения Facebook, твиты Twitter, страницы Notion, Highlights Readwise). Если мы хотим внести этот тип сторонней информации в систему Heptabase, мы должны создать интерфейсы, которые могут синхронизироваться с этой сторонней информацией, и создать псевдонимы карт для этой сторонней информации в Heptabase. Это основная задача уровня интеграции.
Например, если пользователь подключает Readwise к Heptabase, то все его "Выделения" Readwise будут мгновенно преобразованы в карточки "Выделений" Heptabase. Если в будущем мы будем развивать интеграцию с Google Sheet, то, возможно, поддержим превращение каждой строки в карточку, а в свойствах карточки будут прописаны конкретные столбцы.
Будь то аннотационный слой для аннотирования статических файлов или интеграционный слой для создания псевдонимов для сторонних данных, их общая цель - привнести внешнюю информацию в контекст мышления пользователя в Heptabase, что позволит нам построить новый контекстуализированный интернет знаний поверх всех существующих человеческих знаний.
Добавление от 22 октября 2023
Alan Chan, основатель Heptabase, 20 октября провёл AMA на Reddit.
В своих ответах на вопросы, он засветил несколько интересных моментов по приложению. Повытаскивал заинтересовавшие цитаты к себе в архив ➜ PDF с цитатами (2 стр., англ).
Там, в частности, озвучили данные по количеству платящих пользователей / retention, потребности в инвестициях.
—
Добавление от 31 августа 2023
Heptabase сегодня официально запустил версию 1.0, вышли из стадии beta и появился trial-доступ. Теперь любой человек может зарегистрироваться и в течении недели потестировать полнофункциональную версию приложения. Раньше это можно было сделать только за деньги.
В статье по ссылке расписаны:
- текущее позиционирование и возможности 1-й версии,
- и планы по версии 2.0, что нового в ней предполагают реализовать.
—
Добавление от 12 августа 2023
Вышла занимательная статья от основателя приложения: Heptabase vs Notion vs Obsidian.
Несмотря на то, что в материале действительно идёт разбор возможностей приложений, основная его мысль в другом — не сто́ит сравнивать разные программы только по функциям:
Однако вместо того, чтобы спрашивать: «Есть ли в этом продукте функция белой доски?» или «Есть ли в этом продукте функция двунаправленной связи?», я думаю, что лучше спросить: «Какой рабочий процесс призван обеспечить этот продукт?» и «Может ли этот рабочий процесс решить мою проблему?».
Функции — это всего лишь один из компонентов полного рабочего процесса. Одна и та же функция может иметь совершенно разные полезности и значения в разных рабочих процессах. Таким образом, эта статья направлена на сравнение Heptabase, Notion и Obsidian не на основе функций, а на основе рабочего процесса продукта и проблем, которые они призваны решить, а также того, как основные функции каждого продукта поддерживают его основное ценностное предложение.
Интересно, что опять можно поискать параллели с Logseq (если более широко, то и с Roam Research, RemNote). Вот эта цитата хороша:
Самая распространенная обратная связь, которую мы получаем от пользователей Heptabase, заключается в том, что они могут сразу же погрузиться в поток мыслей, как только заходят в приложение, сосредотачиваясь на изучении и исследовании тем, которые их волнуют, и забывают, что они на самом деле используют программное обеспечение. Заметки становятся естественным побочным продуктом процесса обучения и исследования, но благодаря рабочему процессу Heptabase эти заметки также имеют значительную долгосрочную ценность и полезность.
Описание очень похоже на ощущения при работе с «ежедневными заметками» (Journals) в аутлайнере. Когда в течении дня наталкиваешься на какой-то зацепивший тебя факт / понятие, делаешь первую пометку о нём и начинаешь «раскручивать» тему дальше, перемещаясь по результатам поиска и веб-страницам. И делая новые записи с кучей других фактов.
У меня подобные «нырки в поток» называются микроисследованиями :0)
Надо теперь подумать, можно ли органично совместить в Logseq процесс работы в «Journals» и на «Whiteboards» в состоянии потока 🤔 Так, чтобы при этом не вываливаться в реальность из-за комбинирования форматов.
Сам Heptabase точно прорабатывает эту тему. Например, на днях опубликовали такую gif-ку с комментарием «Make sense of your fleeting thoughts in journal»: