换工作的次数多起来之后，我发现一件很浪费的事：每次准备面试，笔记都从零开始。上一轮的整理要么找不到，要么找到了也不敢信——半年没维护的文档，里面那些结论自己也说不清还对不对。
三年里我换过三次工具，每次都以为问题出在软件上。后来才明白，问题在于我把笔记当成了消耗品：为这一次面试服务，用完就扔。工具的迁移只是把这个循环重演了一遍。
一次性准备的问题
临时突击写下的东西，结构是按当时的焦虑来的。哪块心虚就先写哪块，写完也不再回头看。等 offer 到手，这套东西的使命就结束了。
整理本身也容易变成拖延。把笔记按颜色分类、给标签设计层级、挑一个更好看的主题，这些事做起来有反馈，但它们不产生任何面试能力。我在这上面浪费的时间，比真正复习的时间多。
它还有另一个毛病：不可信。笔记里混着从各处抄来的结论和自己验证过的东西，没有区分。隔一年再看，分不清哪句是背下来的，哪句是踩过坑之后改的。分不清就没法用，因为不知道哪部分还能信。
一份无法判断可信度的笔记，价值接近于零。
所以我现在给每条笔记留一个来源字段，写清楚这是「看到别人这么说」还是「自己跑过」。前者随时可能过期，后者至少有个上下文。这个字段很土，但它决定了半年后打开这份笔记时，是能直接用，还是得从头验证一遍。
来源字段还有一个作用：它让「不确定」变得可以写下来。有些结论我只在一个项目里见过，那就标成个例；有些是文档里写的、但没验证过，就标成待验证。承认这一点比假装确定有用，因为半年后的自己会感谢这份诚实。
另一个变化是不再追求覆盖。以前会想把整个知识地图补全，目录列到三层，实际写的不到一半。现在只写被问到过和答错过的东西，覆盖面小，但每一条都有出处。
工具的选择也在这一层。Logseq 和 Obsidian 我都长期用过，差别在结构：Logseq 的原子单位是块，天然适合一问一答；Obsidian 的原子单位是页面，适合写连贯的长内容。Logseq 的闪卡是内置的，给一个块加上标记就进了复习队列，不用装插件。这个低摩擦很关键——如果要先花半小时配置才能开始背，我大概率会放弃，而且会在放弃之后安慰自己说工具不合适。
Obsidian 的复习要靠插件，配置麻烦一些。但它写长文舒服，系统设计那种需要展开权衡的内容，用块来组织会很别扭，一行一行往下缩进，写着写着就散了。
我在两边都搭过库，结论是不要双修。同时开两个，最容易发生的事是记不清某条笔记在哪边，最后两边都成了半成品。选一个，把不顺手的地方忍下来。工具的不顺手是可以适应的，注意力被切碎不行。
迁移成本也要算。把一个库从 Logseq 搬到 Obsidian，双链和块引用通常要重做，标签还能保留，结构基本作废。我第二次迁移之后就不再折腾了，因为每次迁移都等于把旧笔记冻结，而冻结的笔记是不会再被打开的。
结构按状态分，不按主题分
按主题建文件夹是个陷阱。一道关于缓存穿透的题，既属于后端，又属于数据结构，还关联到具体项目。放进任何一个文件夹都不完全对，于是开始复制，复制之后就再也不确定哪份是最新的。
我现在按处理状态分四层：收进来的、待整理的、原子题目、概念。题目一题一档，平铺，不建子目录。概念单独放，题目里只链接，不抄定义。
代价是找东西要靠搜索和索引页，不能靠翻目录。习惯了以后反而更快，因为记住一个词比记住一条路径容易，而且路径会变，词不太会。
索引页我只在两类地方建：反复答错的那批题，和某个方向的整体脉络。后者在准备系统设计时有用，因为面试官的追问是跳跃的，需要有一张图能随时跳过去，而不是靠回忆文件夹顺序。
标签我用的很少，只保留两类：难度和状态。标签一多就会变成第二套文件夹，而且比文件夹更难维护，因为没有任何东西阻止我给一条笔记打十个标签。
分类是在回答「这条笔记属于哪里」，链接是在回答「这条笔记和什么有关」。后者才是面试真正用到的。
这套结构有个副作用：它逼我承认有些笔记其实没内容。一个只有标题和两句定义的页面，放在文件夹里看起来像资产，放进平铺的列表里就显得很空。空着也好，至少知道哪里该补。
平铺还有个隐性好处：它让重复暴露出来。同一个知识点被写了三遍，放在一起就很明显，可以合并。文件夹结构里这种重复是看不见的，因为三份分别躺在三个目录里。
索引页我也不会一次建完。等某个方向的题目攒到十几条，再回头拉一页出来，顺序按当时的理解排。提前设计的分类体系，通常活不过三个月。
一条笔记该有什么
最早的模板只有问题和答案。复习的时候很痛苦，因为答案太长，每次都要重读一遍，读完也不知道自己到底记住了没有。
后来改成三段。第一段是三十秒能说完的版本，逼自己压缩；第二段链接到底层的概念笔记；第三段是项目里的具体经历，按情境、任务、行动、结果写。
1 | 问题： |
第三段是唯一抄不来的部分。前两段网上到处都有，项目经历只有自己有。面试里真正区分人的也在这里：同一个技术点，能讲出自己在什么约束下做了什么取舍，和背出定义，是两件事。
我在这上面吃过亏。有一次被追问「为什么当时不用另一个方案」，我答不上来，因为笔记里只记了结论，没记当时的限制条件。后来我在每段经历后面加了一行「放弃了什么」，情况才好一些。
模板里还有一栏是可选的：当时的错误答案。把最初的错误理解记下来，比记正确答案有用，因为下次大概率还会那样想。这个做法有点自曝其短，但复习的时候确实有效。
链接概念和抄定义的区别，一开始我也不在意。直到改一个概念的理解时，发现十几道题里各有一份过时的解释，才意识到重复的代价。现在题目里只留一句结论和一个链接，要展开就跳过去看那一份。
复习的成本要低
间隔重复的道理都懂，难在执行。我试过每天固定半小时，坚持了两周。后来改成通勤时刷十几分钟，反而稳定下来。固定时段太像任务，一旦某天没做，后面就容易整个放弃。
工具自带的算法我基本不调。参数调得再细，也不如每天真的打开一次。这一点上我更相信习惯，不太相信调度。
关键是把单次成本压到很低。卡片要小，一张只问一件事；答案要短，短到能在心里默念完；卡住的时候能一键跳回原文。这些细节决定了会不会真的去复习，比算法本身重要。
卡片的质量比数量重要。我踩过的坑是写「了解某某吗」这类问题，看起来覆盖了，实际上什么也没测出来。改成「某两个方案在冲突概率高的时候分别表现如何」，才逼得出具体的判断。
写卡片的时候我会刻意留一个「为什么」。只记结论的卡片，复习三次就变成噪音；带上原因，每次复习都在重新推导，记忆才比较稳。
复习的节奏我也调过几次。每天刷全部卡片，一周就疲了；只刷到期的，又容易漏掉长期不出现的那批。现在是把到期的刷完，再手动挑三五张很久没见的重看一遍。这个组合没什么理论依据，纯粹是试出来的。
删卡的时候我会留一个备份，但从不回看。留着只是为了不心疼，回看会让人忍不住恢复几张，队列又慢慢变长。
还有一个坑是收集。看到面经就导入，打完标签就觉得自己会了。这个错觉很强，但复习队列不会骗人——积压几百张没看的卡，等于没有。我现在会定期删卡，看起来浪费，其实是在控制总量。一个只能维护两百张的库，比一个存了两千张但从不打开的库有用得多。
还有一个反直觉的观察：笔记的价值不在写下的时候，在重写的时候。一条笔记如果一年没被改过，要么它已经完全内化，要么它已经过期了。我分不清是哪一种，所以会定期挑几条重写，重写的过程本身就是复习。
面试结束后那半小时是最值钱的。趁记忆还在，把被问住的地方写成具体的缺口，而不是「这块我不熟」。前者能补，后者只能焦虑。
具体的意思是：能写出当时卡在哪一句话、缺的是哪个环节、下次类似的问题应该从哪里切入。写不出来，说明还没想清楚，那就先放着，别装作已经复盘过了。
复盘里我最常写的一栏是「判断错在哪」。答不上来是知识问题，判断错了是经验问题，两者的补法不一样。前者加一条笔记就够了，后者得改笔记里的结论，有时候还要把之前几条一起改。
复盘还有一个容易忽略的部分：面试本身的信号。对方问了什么、追问到第几层、在哪一句停下来，这些信息比答案更能说明岗位的期待。有时候一场面试挂了，但复盘出来的结论是「这个方向我确实不想做」，那也是一条有用的结论。
我现在会把面试记录和题库分开。前者是流水账，按时间排；后者是提炼过的结论。混在一起的话，题库会被流水账淹没，而流水账又不该被当成结论。
这套东西我还在改。唯一确定的是，它得能承受我半年不看它。如果一份笔记需要持续维护才不会失效，那它和一次性笔记的差别其实不大。
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