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「工具经验」生产力祛魅 2026:构建一个“本地、稳定、可迁移”的数字堡垒

在一个AI技术、云服务大肆发展的数字世界中,每个人都有必要开辟出一块完全属于自己的、利于深度思考与知识生产的自治领地。 这便是对生产力祛魅的最深刻实践。

前言

时光回溯至2023年,当时我开启了《生产力祛魅》系列的创作。那是一个效率工具大爆发的年代,如Notion等各种时兴工具开始崭露头角,SaaS(软件即服务)模式成为了市场主流。那个系列受到了许多朋友的关注,我们相互交流、探讨,受益颇多。

「工具经验-生产力祛魅」——一位社科工作者如何重塑工作流 第一节:总览
关联阅读 2023.02.19

「工具经验-生产力祛魅」——一位社科工作者如何重塑工作流 第一节:总览

第一篇文章,我将对目前所完善的工作流进行介绍,而后面的文章则针对不同的工作流阐述我个人的心得与技巧。
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转眼来到2026年,时隔差不多3年时间。我回看在《生产力祛魅》中提出的论断,发现它们不仅没有过时,反而愈来愈重要。

在目前这个AI「横行」的年代,一套能够持续运行、真正服务于人的生产力工作流,必须要死守这三个严苛的条件:

本地化(Local-First): 数据必须物理地存在于我的硬盘上。任何必须联网才能打开、必须登录才能查看数据的工具,都不能作为核心生产力工具,只能作为临时管道。

稳定性(Stability): 绝对不将云软件作为主要工具,工具应当像锤子和扳手一样,十年如一日地保持其功能预期。

可迁移性(Transferability): 数据必须是通用的格式(Markdown、PDF、纯文本等)。

虽然核心论据未变,但随着技术的迭代(尤其是 Docker 容器化技术的普及和本地 AI 模型的轻量化),我所利用的软件还是有所变化。

因此,我想借这篇文章,以一个在读硕士研究生 / 文字工作者的视角,剥离掉协作功能(如 n8n 自动化流、团队协作 IDE 等),单纯地谈谈:一个人,一台电脑,如何构建一个不依赖外界、坚不可摧的「数字作坊」。从某种角度来说,我的「本地工作流」更像是一个纯粹的个人文字工作者如何安排、布置自己的「全天工作」。

办公工作流

在我的数字版图中,「办公」并非指在公司上班,而是指维持我个人数字生活正常运转的基础设施,这包括了网页浏览、数据存储、云盘软件等。虽然我的软件不少,但大多数都不会打开。真正作为「入口」和「中枢」的,依然是那些具有强大的「集聚」效应的工具。

办公/日常/云盘软件(1)

办公/日常/云盘软件(2)

在图1和图2中展示的众多软件里,Devonthink是绝对的核心。它是一个本地文件管理器,Devonthink原本支持OCR,我可以将各种文件放进去,尤其是在处理大量非结构化数据(如古籍扫描件、学术论文PDF、网页存档)时,它会将其OCR,我可以搜索所有文件及其文本。这种无需联网的本地化智能,保障了研究的隐私性与连贯性。See Also、Graph等功能则为文件、文本之间的联系进行了更为直观地展示。

我的浏览器软件很多,但是主力是Arc浏览器,Chrome、Edge、Safari等主要是以备不时之需。Arc浏览器的工作区(Spaces)功能,让我感觉很舒服。我可以建立学术、日常、娱乐等不同的工作区,让我能够更加专注于特定事物。

我原来的主力是Chrome,因为其中有许多书签,我一直没有找到很好的替代品。Arc并不太能够支持大量书签的处理,这使我陷入了进退维谷的境地。后来我发现OneNav项目,通过用Docker搭建OneNav,然后将所有书签都导入进去,构建了一个独立的、标准化的导航索引库,将书签数据从浏览器端剥离。不论我使用何种浏览器,都可以应用这套导航索引库。分门别类,十分方便。

OneNav 展示(1)

OneNav 展示(2)

如图所示,虽然我有很多邮箱软件,但是我日常只用Thunderbird。

Thunderbird的优势在于对POP3、IMAP、SMTP等各种标准协议的遵循,以及丰富且透明的插件生态,其中有许多好用的插件(例如邮件流)。我将分散于Google、Microsoft Outlook、腾讯、网易等服务商的邮件都汇聚在Thunderbird,其本地数据库能够永久保存我的通讯记录。

Thunderbird 展示

至于Microsoft Office 365、云盘等软件,在此不过多赘述。值得分享的是OmniFocus,其实有许多朋友都分享、介绍过这款软件。在我看来,我不会用很花里胡哨的方式去使用它。我将它视作加强版本的日历软件,例如如图所示的「每周计划」、「专业活动」等。「每周计划」是我每周要提醒自己做的事情,每天早上起来略览一遍,便清楚一周的计划。「专业活动」则是与学术会议等学术活动有关系,例如我何时投稿了某个学术会议,包括其后续情况等。

OmniFocus 展示

信息工作流

第二个工作流是信息工作流。过去的一年,我经常推荐Follow(Folo)这款软件,认为它是目前最适合RSS阅读的软件。但是在2025年10月左右,Folo开始收费。

其实我很理解软件收费,也愿意付费,然而Folo较为高昂的订阅制收费确实令我望而却步。结合Folo那时候的更新并不符合我的审美取向,对原来签到虚拟币的弃置等诸多原因,我还是放弃使用Folo,转而继续使用Reeder,并且自行搭建Rsshub。

Reeder 展示(1)

Reeder 展示(2)

从BiLi、Youtube等视频网站,再到电报、豆瓣、X等平台资讯,以及学术方面的CNKI期刊等,搭建Rsshub的Reeder都能够支持。虽然没有AI翻译等功能,但是已经能够满足我的需要。

除Reeder,我还搭建了newsnow作为重要的新闻资讯来源。newsnow是Github上的开源项目,很方便就可以用Docker进行本地搭建。该软件能够以高密度的文本看板形式呈现全球资讯,很方便我在碎片化时间进行快速浏览,

newsnow 展示

关于信息的收纳与整理,我个人的见解是:除非必要,否则不用在意,注意断舍离。之前我还经常将所看到的、颇为重要的信息以PDF形式进行保存。随着时间的流逝,我发现这毫无意义。有些朋友认为可以用AI工具辅助信息的收纳与整理,确实如此,但关键处在于要收纳与整理「重要信息」,而非全盘吸收,否则会被大量的信息「摧残」,进而不堪其扰,陷入摆烂状态。对此,其实我个人的观点是:对于重要信息(学业、职业、商业等各种相关),专门建立相应的笔记文件夹,并且要写日记,记录自己的感受感想。以此为基础,可以利用AI大模型等进行处理,建构个人的知识库。除此,其余信息均无记录必要。

生产工作流

之后是涉及到阅读、创作、研究等流程的生产工作流。Anytype这一软件我曾撰写专文进行介绍,它主要用来记录我所投稿的期刊,里面记录着期刊的各种信息,辅助我进行投稿等。不同于传统笔记软件的文档逻辑,Anytype允许用户自定义「对象类型」。例如我创建了「期刊」模板,里面包含影响因子、期刊级别、审稿周期等各种类型。

阅读/创作/研究软件

以Acrobat为代表的阅读类软件,则是根据场景、用途的差异进行使用。

Endnote、Scrivener、Tropy是我的三大主力创作工具,构成了我重要的学术知识生产工作流。我所有的写作都是以「项目」作为基准,然后在Devonthink内进行归档。接下来,我将详细介绍这个流程:

当我想要写作某篇文章时,我会用Scrivener建立一个新项目。Scrivener内置各种形式的模板,并且支持各种形式的资料导入。Scrivener的「活页夹」逻辑允许将长篇文章拆解为独立的文本块,支持非线性的跳跃式写作,对学位论文等长篇文章写作有很好的支持效果。

Scrivener 展示(1)

例如当我利用Endnote导入各种书籍、论文时,我可以直接将Endnote里的相关资料拖入Scrivener建立一个书签。当我想要看相关资料时,直接打开书签预览即可。除此,Scrivener还支持快照(我在本科论文写作时改了20个版本,因此产生了20个文档。通过Scrivener,就不会有这么多文档,对照不同快照也很便利)、批注、引文、参考文献等各种功能。

Scrivener 展示(2)

针对学术研究中大量的档案扫描件与图片资料,一般图像软件其实并没有很好的支持,例如元数据标注需求(馆藏号、年代、作者等)。Tropy是一个免费、开源的软件,专门用于组织与处理图像,还支持图文对照录入,极大地提升了图像整理的精确度。我还会将我所利用的重要图像存储于Tropy,当我写作时,通过拖拽等动作,我可以同Scrivener建立与Endnote相同的链接。

当我完成文章后,我会将它们统一放到Devonthink。每个项目都会内置相应的文件夹:(1)草稿、正文及构思;(2)草稿及正文所配图像;(3)参考资料;(4)投稿发表;(5)见刊文件等。

在「草稿、正文及构思」文件夹,我会放置我的Scrivener写作文件,及其所导出的Word、Pdf等各种格式文件。在「草稿及正文所配图像」文件夹,我会放置我在正文中利用的图像,这些图像或多或少经过处理。在「参考资料」文件夹,我会将Endnote、Tropy这两个资料包放进去。

经过这一套流程,我写作的每篇文章都有迹可循,并且所有原始材料都能够完整保存。虽然我主要用这套工作流进行学术创作,但我认为这套工作流能够适配各种各样的写作任务,比较具有普适性。

总结

综上所述,我认为这套通过剥离非必要的云端协作依赖,坚持以「本地化、稳定性、可迁移性」为核心锚点的工作流,是我反复尝试过后的「当下最优解」。

无论是用Docker搭建OneNav、RSSHub、newsnow等项目,还是使用Thunderbird、Tropy等开源软件,其目的都在于一个纯粹的目标:在一个AI技术、云服务大肆发展的数字世界中,每个人都有必要开辟出一块完全属于自己的、利于深度思考与知识生产的自治领地。 这便是对生产力祛魅的最深刻实践。

Thank Cover of this article by Eugene Chystiakov

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