面向未来学习，在当下看见收益
知识的精准适配，重点是实现知识信息的“存－用”适配。知识网格化管理采用了结构化思维模式，强调用知识管理知识，每一条知识记录都由元知识控制，让知识存储的物理空间和逻辑空间固定而清晰，不仅有效解决了存储混乱的问题，还解决了存与用的适配问题。
因此，知识存储的物理空间结构化，有效解决了知识存储混乱的问题；逻辑空间结构化，解决了知识使用路径不明确的问题。经常写笔记的朋友一定深有感触，写笔记的目的大多是复习考试、积累写作素材、工作复盘，问题复查等。
知识适配，主要分为前适配和后适配两种情况，如图2-2所示。
图2-2 知识精准适配的主要用途
第一，前适配知识。这主要指尚未被正式使用、用于积累未来会使用的素材信息，比如在阅读、工作、生活中记录的笔记或个人想法，预备将来在某处使用的知识。
我一直认为自己不够聪明，记忆力也不好，所以我信奉“好记性不如烂笔头”，养成了随时记录的习惯。读书时，读到精彩的内容，我会划线、写想法。在工作、生活、学习中，我也不会错过任何一个突发灵感，想到什么就第一时间记录下来。与人进行主题交谈，讨论到热烈时，我也会拿出手机录音备份，事后再用语音识别软件将其转成文字并记录到笔记中。
以我的经验来看，新奇的点子总会在不经意间产生，尤其是在与他人进行热烈交流时，经常会冒出一些金句和独特的观点。有些精彩的观点，有时候连我自己都没有意识到。如果不及时记录下来，可能讲完了就结束了，这些“金点子”不会再有后续，但记录下来后，它们就可以在完成某项工作时发挥关键作用。
我周边的朋友都说我是个“快枪手”：在临机决断时，我通常能快速做出决定并提供相对可行的解决方案；在紧急需要写稿子时，我也能快速“堆”出一篇来“应急”。
事实上，哪里有什么“快枪手”，无非就是平时喜欢记录，并重视这些记录，把大量的时间花在积累、整理知识信息上，相当于把工作做在了前面，也可以说是一种厚积薄发。
在发现“知识网格化管理”方法后，我的知识管理变得更加高效，但这种高效并不体现在知识存储方面。因为每次存储知识都要按规则去整理，在没有形成一套适合自己的知识管理方案时，比如元知识体系不完善，整理知识的确会占用很多时间。但在整理的过程中，由于要考虑元知识的定义、设计元知识在未来的使用，我不得不多花时间思考，也激发了自己的思考动力，从而促进了知识的高效使用。
第二，后适配知识。这主要指存储的知识已经被使用过至少一次、适用于查证知识来源的信息。比如，你在写作过程中需要引用一句名言、一个案例、一份数据、一张图片等，临时从互联网平台或图书中获取到相关信息，直接插到正式写作的文档中，是为完成写作后查证来源而记录的信息。
我们可以把完成的工作看成一个项目。任何项目在实施过程中都会产生大量的过程文档或数据，包括文字、图片、视频、音频等。如果没有做好结构化管理，就算这些过程数据都被完整地保存了下来，也会因为产生的碎片化过程数据太多，导致在项目完成后面临溯源、查证异常困难的问题。
例如，在写作论文时，我们会从各个渠道选取素材。论文中的引文、图片、数据、案例等来源不一，如果没有及时做好记录，写作者就会忘记它们的来源；论文中的一些表达，有的是作者结合自己对文献资料的理解复述的，时间一久容易误以为就是自己的原创，发表后被人指出才发现自己是“抄作业”，埋下侵犯知识产权的风险。
做知识网格化管理，可以让我们养成良好的记录习惯。在写作中每搜索到一条信息，都存放在指定的项目文件夹中，每条信息占用一个文档，在文档中区分记录信息的来源、内容和自己的想法，让每个文档都有一个独立的标题，形成一个独立的知识网格；再利用软件的链接功能通过元知识和有关联的知识建立连接（知识网格之间如何建立连接，详见本书第三章第五节和第四章）。这样不仅可以为使用知识后的查证溯源提供便利，同时也可以将“后适配知识”转换成“前适配知识”，为未来创造新知识提供素材。
知识的前适配和后适配是相对概念，例如，你在写一篇论文时引用了某位专家提出的观点，专家的观点被记录在特定的知识网格中。此时，这个知识网格对于该篇论文来讲，属于知识的后适配管理素材。未来某天，你在一次交流会上又引用了这位专家的该观点，这个知识网格对于此次交流发言来讲，就是知识的前适配管理素材。
所以，我们讨论问题，一定要树立“相对”的观念，即设置前提。没有前提条件约束，任何思考与讨论都如脱缰野马。这也是做知识适配需要特别重视的，设置知识适配的前提和边界，才能产生具体并实际有效的结果。否则，无限的联想会让你陷入思维的“黑洞”，一直在思考却没有具体收获。例如，当阅读到一种思维模型时，你开始思考这个思维模型未来可以在哪些场景下使用，刚开始可能一种也想不出来，随着思维发散开后，可能会想出100种、1000种、10000种。但这可不是什么好事，因为你可能一种都不会实践，时间全花在了联想“思维模型”与“使用场景”的适配上。我建议在记录知识时，思考知识在未来的使用场景最好不超过3种，相对于适配更多的使用场景，更重要的是立即适配一个有价值的场景去使用知识，让知识变现。虽然我们常讲“没有方向，所有努力都不会有结果”，但是方向太多，也容易迷路。
