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基于 Neovim 和 Zathura 的极简主义知识管理方案。
假设你用 Zathura 打开了 text.pdf，
你可以在 Zathura 中标记页面，
这会在你指定的目录里类似于 20220104-1.md 的文件中插入一个标签：
[P2](~/pdf/2021A.pdf)如果你保持打开这个新创建的文件， Zathura 将直接把笔记插入到光标后面。
你也可以在 Neovim 中查看页面，
这将会尝试打开目标文档，并且同步到标签中的页码。
如果链接作为标题，你只要光标在段内就可以跳转；
如果链接作为文本，你需要选中链接所在行，
如果一行有两个链接，暂时默认跳第一个。
如果你没有打开 text.pdf，那么 Neovim 会帮你打开。
就是这么简单！
使用 packer.nvim：
use {
'stevearc/aerial.nvim',
config = function() require('aerial').setup() end
}
use {
'5eqn/nothura.nvim',
requires = 'stevearc/aerial.nvim'
}在 init.lua 中添加
require('nothura')
vim.keymap.set('n', ',n', ':lua GotoZathura()<CR>', { noremap = true, silent = true })其中 ,n 是用来从 Neovim 跳转到 Zathura 的快捷键，可以更换。
在 ~/.config/zathura/zathurarc 增加两行配置：
map n exec "nothura-md $FILE $PAGE"
map ,n exec "nothura-md $FILE $PAGE '##<space>'"
快捷键依然可以更换。
Clone 本工程后执行 make install 即可。
可以通过修改 nothura-md.sh 的 DIR 来修改默认存放 Markdown 文件的位置。
在 /path/to/md 中创建 Markdown 笔记，
剩下的本插件会帮你搞定！（参考后续案例）
如果你想要使用每日笔记机制， 你可以写一个简单的脚本， 但日期本身可以被笔记创建日期代替。
事实上，你可以选择写一个脚本， 自动创建一个随机文件名（含日期信息的话手动阅览方便些）的文件， 就不容易出现同时打开两次每日笔记的问题， 也可以减少创建新笔记的成本。
把所有和离散数学相关的电子书放到 /path/to/discrete/ 中，
不要重命名或移动它们，
这样你就能通过搜索 /discrete/ 来找到全部相关的内容。
为了实现真正的无压，你可以将你记下来的全部东西视为索引， 然后使用一种模糊查找工具（例如 Telescope 插件的 Live Grep 功能）来查找。
你在进行笔记的时候往往会产生一些理解， 这些理解通常会把很多概念串起来， 这本身就是知识图谱， 没有必要依赖机器进行机械化的意象关联。
可以将标斜体或非粗体的内容隐藏制作闪卡， 导入到专业的闪卡软件即可。 如果需要对 PDF 内容进行回忆， 可能需要自己单独写一个插件。
如果想要简易替代品，
可以考虑在记到感觉要回忆的东西时就标个加粗，
然后巩固记忆时直接搜索 \*\* 即可。
请尽量避免使用闪卡， 因为值得使用闪卡的知识是极少数。 如果你在工作中有较多回忆性质的工作， 可以考虑利用硬盘的记忆能力， 先写个程序对这些知识进行封装。 同时，ChatGPT 之类的工具也能起到根据模糊表述回忆的作用。 如果你需要在闭卷考试中取得高分， 或需要内化某种更精炼的表述以便于未来的学习， 使用闪卡是推荐的。
你可以爆改模糊查找工具让它随机化， 也可以自己手动模拟随机。 不过由于通常是在思路比较乱的时候随机， 在理想状况下不需要随机， 在这方面不需要下太大功夫。
可以考虑写脚本检测“作业”二级标题， 将其中的内容复制到一个新的 Markdown 文件后编译。
建议使用 LaTeX 来写作业， 因为这套插件支持的流程只适合做给自己看的潦草笔记。
可以考虑自己重载一个独立于 Markdown 的层级结构语法， 并且自己写个补全扩展。
然而，TOC 在前面提到的增强知识网络下表现出 难以创建灵活的架构和联系的缺点， 因此我不建以采用。
你可以使用 - [ ] 来代表和筛选 TODO，
但我更建议使用 there-is-no-todo 作为代办管理软件。
我计划为 nothura.nvim 添加和 there-is-no-todo 对接的插件，
可惜这两个工程一个也没做完。
你可以再找一个插件， 也可以选择不预览， 这样可以节约一些屏幕空间， 但公式可能比较难看。
建议使用自动折叠插件来缓和矛盾。
双链笔记在减轻笔记压力的**上是正确的， 将原先需要主动整理资料的压力降低到只需要标 Tag， 然后让机器自动存储知识关联。
然而，这个想法的缺陷在于我们不能保证每次写 Tag 思路都一样。 例如，我可能对“常数变易法”有一些笔记，对“待定系数法”又有一些笔记， 这样就形成了两个 Tag，但实质上这两者是高度一致的。 事后向程序声明这两者高度一致可行， 但如果某个方法有非常多的名字， 这种思路会增加笔记成本。
实质上我们只需要对知识建立索引， 而建立索引并不一定要依赖 Tag， 使用模糊查找效率更高且更灵活。 在上面的例子中，不论我们叫这个方法什么， 在实际笔记中必然会出现类似于“给原来的函数乘上一个未知函数” 之类的字样，因此可以模糊搜索“乘 未知 函数”， 就可以将笔记中所有内容按照与搜索内容相关的可能性排序， 在前面的大概率就是关联的知识了。