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2019 年最后一個月，我重新撿起了 Evernote。這是一位我的「老朋友」，我從 2010 年就開始使用這個筆記應用，但正如我在 2016 年的一篇長文里所言：「在我的工作流里，我很少用 Evernote 記錄什么，也很少用它閱讀太長的文字，因為有更好更合適的工具」。
而我之所以重新撿起 Evernote，除了一種 2010 年代結束時的戀舊情結之外，還有另一個思考：到底我們需要一個怎樣的筆記應用？
這當然不是一個可以有標準答案的命題，但卻是一個值得長期思考、跟進的議題。
如果以 2010 年為起點來看，前 6 年的時間（2010–2016）里，我重度使用了 Evernote、為知筆記以及 Google Keep，像極了當時所有 Evernote 用戶，我為它的網頁摘錄能力拍手叫好，卻始終無法接受其同步速度；我也曾迷戀于為知筆記帶來的 Markdown 寫作環境以及速度奇快的同步體驗，卻要在 iPad 上體驗一個完全簡化版的應用；而當我手握 Nexus 手機，可以隨時用 Google Keep 記下自己心得體會的時候，我也開始感受到手機端 Evernote 的復雜以及為知筆記的孱弱。
自 2016 年下半年開始，我在放棄 Evernote 的同時，也可以放棄那些局限在桌面的筆記應用，2017 年年初，Bear 成為我在 iPad/iPhone 上的主力筆記應用，搭配跨平臺的 Evernote，利用 Evernote 的網頁收集能力和筆記外鏈能力，我逐步建立起了圍繞 Bear 的筆記體系。
與此同時，隨著 Devonthing To Go 的不斷完善，它也取代了 Evernote 的位置，成為 Bear 的內容倉庫。相比于 Evernote，DTG 具備了更強大的內容收集、預覽能力，比如對于 Office 文件的處理，你可以在 DTG 里直接預覽，而 Evernote 則需要多點擊一次才能預覽。
當我在 2019 年 12 月重新審視 Evernote 的時候，過去十年關于筆記工具的經歷與思考逐漸涌上心頭，這種思緒也在我重度使用了三周 Evernote 之后變得更加強烈。而在圣誕節期間購入一臺 Pixel 4 之后，Evernote 也是我在 Pixel 上唯一安裝的第三方應用，我將其作為與 iPad、iPhone 的溝通工具，記錄生活、旅行中的見聞與思考。
在 2020 年代的第一年，我試著重新回答上面提到的這個命題，從我使用筆記的方式入手，探討筆記工具的困境與可能的機會。
1.為什么筆記工具越發復雜？
Evernote 賴以成名的一大功能就是強大的網頁收集能力，當然現在也是其重要的功能。在略顯遙遠的 PC 時代，網頁是互聯網內容的主要承載形式，電子郵件則沉淀著工作內容，Evernote 通過 Web Clipper（剪藏）與郵件轉發，可以非常輕松地將一個人的關鍵數據整合到 Evernote。
但在現在這個不知道用什么詞形容的時代里，筆記工具所需要應對的場景、數據類型、數據范圍有了巨大變化。一方面，智能手機與社交媒體帶來了大量非結構化數據，比如手機拍攝的資料圖片、語音記錄、社交媒體上的摘錄與鏈接，甚至 Gif 動圖、短時頻等等。
另一方面，越來越多的辦公產品 IM 化，不管是微軟 Teams、Slack 還是釘釘、企業微信，都在將工作數據沉淀在自己的平臺。
海量而碎片化的數據、相互割裂的平臺，以及隨著 iPad 平臺全面普及 Apple Pencil，手寫筆記的需求愈發旺盛，所有這些，都給筆記應用的內容收集帶來巨大挑戰，你不能奢望通過一個筆記工具收集所有數據，也不要幻想構建自動化的機制快速自動收集，你所能做的，要么接受這種割裂，要么用最笨的方法——復制粘貼——實現數據的統一收集。
僅以 iOS 平臺為例，過去幾年新銳的全能筆記工具創新非常少，Bear 算是相對突出的一個，但它所面臨的首要挑戰也是如何應對海量、碎片化、割裂的數據收集，這也就不難理解 Bear 為何功能越來越多，它只有變得復雜才能具備相應的功能，才能滿足用戶對于數據收集的需求。
從這個角度去看，當下所有的筆記工具都不能滿足我們對于數據收集的需求，特別是在物聯設備越來越多的時候，我甚至希望我在 Apple Watch 里的運動健康信息可以同步到筆記里，我希望自己在 Sonos 里喜歡的音樂同時在筆記里體現出來，類似這樣的需求會越來越多，某種意義上也是一個全新的市場機會。
2.停步不前的筆記整理功能
2016 年，我在評價 Evernote 的整理能力時，將 Pocket 的「智能標簽」作為一個例證：
Pocket 的「智能標簽」是基于對用戶保存內容的關鍵詞過濾，從而自動提取出標簽，這個功能在英文內容里表現的非常完美，Pocket 可以在保存網站的那一刻自動生成相關標簽。而當用戶保存文章越來越多的時候，標簽也會越來越智能。
這是我對筆記整理過程的最大期望，借助機器學習能力，幫助用戶快速提取筆記內的關鍵信息，部分意義上實現自動化的整理。但遺憾的是，四年過去了，市場上沒有其他類似 Pocket 「智能標簽」的產品，而 Pocket 的「智能標簽」的「智能」也沒有提升多少。
這也意味著，從 2010 年到現在，我還是需要在筆記工具里手動處理筆記，從分類、標簽一律都需要自己處理，這當然不是說用戶不能做這些事情，但考慮到上文提及的海量、碎片化的數據蜂擁而至，文件夾的線形分類和標簽的網狀管理也會越發復雜，極大影響用戶的筆記整理效率。
Evernote 的筆記推薦也是其招牌功能之一，它會根據一則筆記的內容推薦相關筆記或者網頁鏈接，這也是移動互聯網最流行的方式，但 Evernote 并沒有持續發力這個功能，用戶無從知曉其原理，也無法調整推薦算法，最終成了一個雞肋功能，而目力所及， macOS 上的 Devonthink 或許是目前唯一一個有著相對完善推薦機制的筆記應用，只是這款應用在 iOS、iPadOS 上并沒有提供相應功能。
如果說不重視筆記推薦可能是因為用戶隱私，那么筆記工具的搜索功能在過去十年有進步嗎？或許并沒有，Evernote 作為筆記搜索最好的產品，十年前它所能做的事情和不能做的事情，十年后亦是如此——可搜索圖片文字，但圖片的語義信息無從知曉，也無法理解音頻里的信息更不知道文本背后的邏輯結構…..
3.我們還能做什么？
科技領域的 2010 年代風起云涌，每天只需掃一遍科技媒體的標題都能熱血沸騰，但靜下心來去看，過去十年真正的創新并不多，至少，我在 2020 年使用筆記工具的方式與 2010 年并無差異，唯一不同的，可能是從 Evernote 變成了 Bear，從 PC/iPhone 平臺變成了 iPad/iPhone/Android 平臺，我還是要將內容手動加入到筆記應用、手動整理標簽與邏輯架構、為音頻信息與圖片信息添加標題（以便于搜索）。
與此同時，我不得不接受多個筆記工具的現實，我需要 DTG 的 Office 預覽能力，我需要 GoodNotes 的手寫筆記能力，我還需要 Evernote 跨平臺能力……凡此種種，構成了 2020 年年初我的筆記工作場景。
最后分享兩個消息。
先說好消息，隨著 AI 領域的技術突破，大量圍繞文本結構化、語音語義理解、視頻語義理解的產品開始出現在市場上，而且部分已經商用。
但壞消息是，所有這些「創新產品」僅僅局限在某個或某些特定領域，這意味著，這些技術短期內無法應用到通用場景的筆記產品中。
2020 年代剛剛開始，讓我們再樂觀一些，再耐心一點。
