知识管理策略思维导图

这是一篇关于知识管理策略思维导图的思维导图，主要内容包括：知识管理本质，从“无限输入”到“聚焦输出"。核心公式: 信息 →工具化(场景标注)→ 模块化(算法参数)→ 问题导向学习。

知识管理策略思维导图

• 一、明确目标：从“无限输入”到“聚焦输出"
  • 核心问题：信息过载与虚假学习
  • 关键策略：
    • 设定优先级（核心学习领域划定）
    • 以终为始学习法（每次学习前自问应用场景）
  • 工程案例：
    • AI工具学习目标：自动化报告生成/设计流程优化
• 二、信息筛选：三层过滤体系
  • 源头筛选：
    • 优质信源选择（OpenAI官方博客/IEEE论文）
  • 快速判断：
    • 5分钟评估法（标题明确性/结论可操作性）
  • 深度留存：
    • 工具组合：RSS订阅（Inoreader）+稍后读工具（Cubox）
• 三、知识加工：DIKW模型实践
  • Data→Information：
    • 标准化笔记模板（核心观点/关键数据/案例结论）
    • 工具：Flomo碎片记录/Obsidian双链关联
  • Information→Knowledge：
    • 费曼技巧+经验关联（如AI图像识别→工业质检案例）
  • Knowledge→Wisdom：
    • 最小化实践（AutoCAD插件实操）
    • 输出验证（评测文章/团队分享）
• 四、知识体系构建：模块化工程思维
  • 结构设计：
    • 分层知识库（工具库/案例库/问题库）
    • 三维关联网络（Obsidian图谱/Notion关系数据库）
  • 迭代机制：
    • 月度清理（淘汰算法移除）
    • 季度升级（碎片→方法论，如AI工具选型SOP）
• 五、防坑指南（工程技术版）
  • 三大风险防控：
    • 松鼠症：2周未处理即删除
    • 虚假获得感：3天实践测试法
    • 工具沉迷：锁定Obsidian+Readwise组合
• 六、工程实践模板：AI优化机械设计
  • 四步流程：
    • 输入：订阅《AI in Engineering》+ANSYS案例
    • 加工：拓扑优化算法对比笔记（Obsidian）
    • 验证：AutoCAD AI齿轮组重设计
    • 整合：Notion建立"AI设计SOP"
• 知识管理本质
  • 核心公式： 信息 → 工具化（场景标注） → 模块化（算法参数） → 问题导向学习
  • 工程师价值：
    • 技术资产沉淀（可复用模板）
    • 效率提升验证（项目周期缩短指标）