#用 Obsidian LifeOS 做一次資料研究

研究型工作最怕兩件事：資料越存越多，結論卻沒有沉澱；筆記越寫越長，最後不知道該怎麼行動。LifeOS 的主題筆記可以把資料、問題、結論和任務放在同一個上下文裡。

#先建立研究主題

在左上角 LifeOS 表單中建立一個主題筆記，例如：

research/ai-note-taking

這個主題不一定是專案，也可以是一個長期關注的話題。區別在於：專案有明確交付物，研究主題更適合持續積累。

#收集資料時只做輕量標註

不要一看到資料就寫長篇總結。先記錄來源、關鍵句和自己的判斷。

## AI 筆記工具調研

來源：https://example.com/report

### 有價值的點

- 使用者更關心“能否回到原文”，而不是單次總結是否漂亮。#research/ai-note-taking
- 團隊場景需要共享語境，個人場景更依賴本地知識庫。#research/ai-note-taking

### 我的判斷

- DeepAsk 的優勢應該表達成“在你的 Obsidian 知識庫裡提問”，而不是泛泛的 AI 聊天。

同一個研究主題標籤會把資料筆記、日記想法和待辦任務串起來。

#把問題寫成任務

研究不是收藏資料，而是持續減少不確定性。看到一個問題，就把它寫成可執行任務。

- [ ] 對比 3 個 Obsidian AI 外掛的本地上下文能力 #research/ai-note-taking
- [ ] 整理 DeepAsk 適合新手的 5 個提問場景 #research/ai-note-taking
- [ ] 寫一版官網案例草稿 #research/ai-note-taking

之後可以在任務檢視裡按主題篩選，集中推進這個研究。

#用 DeepAsk 做第二輪整理

如果你安裝了 DeepAsk，可以讓它基於當前筆記庫回答更具體的問題。

適合問：

• “這個主題下有哪些反覆出現的使用者痛點？”
• “把這些資料按使用場景分類，不要只按來源分類。”
• “哪些結論已經有證據，哪些只是我的猜測？”

AI 生成的內容不要直接當結論。更好的做法是：把它當成第二輪索引，再回到原始筆記確認。

#把研究轉成輸出

當研究主題積累到一定程度，最後要轉成一種輸出：

如果它變成專案，可以新建 project/... 主題，把關鍵結論連結過去。研究主題繼續保留，用來存長期資料。

#適合繼續閱讀

• 主題筆記
• 高階列表
• DeepAsk AI 外掛
• 自定義工作流