序言
知识管理是一项长期且复杂的工程，只有通过清晰的规范，才能确保信息在收集、整理、使用和传承的每一个阶段都能高效发挥价值。
本蓝皮书即是为此目标而制定的一套统一标准，并以PARA 模型、生命周期视角与演进式治理为指导思想，致力于构建一个既灵活又严谨的知识管理体系。
宗旨
本规范旨在解决以下核心问题：
- 可发现性：所有笔记都能通过一致的命名、标签和索引被快速找到，无论是近期创建还是多年沉淀。
- 可重用性：每条信息都经过清晰的分类与关联，方便在不同项目、主题、领域中反复引用、复用。
- 可演化性：知识随着时间更新演进，笔记的状态、版本、上下文都能被追溯和完善，避免信息孤岛与遗忘。
- 可协作性：既支持个人第二大脑的高效使用，也支持团队共享与多角色参与，通过元数据、版本控制、权限管理保障协同质量。
通过统一规范，既保障个人使用的简洁高效，也支持团队场景的协作和长期维护。
指导思想
本蓝皮书在设计上，秉持以下三大原则：
- 框架先行，细节渐进：先确立清晰的分区与命名逻辑（PARA 模型），再通过实践逐步丰富标签、元数据和模板。先搭好骨架，再养成肌肉。
- 生命周期视角：所有信息都视为从收集（Capture）—整理（Curate）—创造（Create）—连接（Connect）—归档（Archive） 的流动过程，避免写完即弃。
- 可验证与可改进：所有规范应当具备可衡量的执行标准（如清理率、分类率、链接密度），并在使用中迭代优化。
适用范围
本蓝皮书适用于以下 Obsidian 知识库核心组件与工作流：
- Markdown 笔记：所有日常记录、项目文档、读书笔记、会议纪要、研究备忘等。
- YAML 元数据：用于描述笔记属性（状态、责任人、版本、隐私级别、标签等），支撑自动化管理、进度追踪与权限控制。
- 目录与命名规范：所有文件与文件夹应遵循**PARA 分区（Projects、Areas、Resources、Archive）**及统一命名规则（见后续章节），确保跨平台一致性。
- 附件管理：图片、PDF、音频、视频及其他二进制文件的命名、存储、引用方式。
- 脚本与自动化工具：包括 Templater 模板、Dataview 查询、批量操作脚本（如 Inbox 清理、状态审计）、Git 同步钩子等。
- 插件配置：所有核心插件（如 Dataview、Templater、Git 等）的启用、版本管理、配置文件标准。
- 版本控制与安全措施：Git 同步策略、加密流程、访问控制、审计日志。
简而言之，凡是与 Obsidian 知识库全生命周期相关的内容，均在本蓝皮书约束范围之内。
派生规范
考虑到不同使用者（如个人与团队）、不同领域（科研、产品、写作）在实践中存在差异，本蓝皮书引入派生规范机制，以兼顾统一性与灵活性。
规则如下：
- 最高准则：蓝皮书为全局通用最高规范，所有笔记和操作必须遵循其基本原则（可发现性、可重用性、可演化性、可协作性）。
- 领域派生规范：在蓝皮书框架下，可制定更具针对性的细化规范，
- 继承与冲突处理：派生规范不得与蓝皮书核心原则相抵触。如出现冲突，建议以蓝皮书为准。
- 修订与演进：蓝皮书及派生规范均需通过标准化流程（提案、评审、版本发布）进行修订。
核心价值观
本蓝皮书倡导以下价值观：
- 透明性：所有笔记和变更都可被追溯和解释。
- 一致性：无论个人或团队，始终遵循统一的结构与命名约定。
- 简洁性：避免不必要的复杂化，确保长期可维护性。
- 灵活性：通过派生规范与元数据，兼容不同场景和偏好。
- 进化性：鼓励持续完善，拥抱新工具（如 AI 自动标注、智能推荐、去中心化存储）。
目录与命名
目录与命名的本质，是用一致的结构和语义为笔记赋予位置与上下文，让内容在海量积累中始终可发现、可组合、可迁移。
良好的目录体系不是一成不变的分类法，而是一种帮助人和机器理解知识边界与关系的长期约定。通过清晰、有限、统一的命名与层级规则，知识库才能在扩展中保持有序，而非退化为混沌的信息堆。
核心理念
- 层级清晰，语义明确：每一层目录都应表达唯一且清晰的概念，禁止混用主题、类型、时间等不同分类维度，确保路径在任何场景下都能一眼理解其含义。
- 编号驱动与命名规范：所有目录和文件应采用两位编号 + kebab case命名方式，既能保证在多系统下排序一致，又提升可读性和脚本兼容性，避免因空格或大小写导致的问题。
- 有限层级：目录深度建议不超过三层，防止路径冗长、迁移复杂和协作混乱。如需更细粒度的分类，优先通过标签或索引笔记而非增加层级。
- 可迁移性与稳定性：命名与目录应保持跨平台和跨工具的兼容性，避免依赖特定软件或插件的私有逻辑，保障在不同环境下长期可用。
- 演进与治理机制：目录结构和命名规范不是静态的，应定期审视与优化，确保在知识库成长时依然贴合实际使用需求，并保留向后兼容性。
目录规范
根目录采用数字编号 + 主题分组的命名方式，确保分类清晰、顺序一致，并便于未来扩展和维护。
.
├── 00-knowledge # 知识体系、风格指南、方法论
├── 10-formal-sciences # 数理科学
├── 16-computer-science # 计算机科学
├── 20-natural-sciences # 自然科学
├── 30-social-sciences # 社会科学
├── 40-professional # 职业技能
├── 50-personal # 个人生活
├── 60-writing # 写作产出
├── 70-future # 前沿探索
├── 80-project # 项目与任务
├── 90-obsidian # Obsidian 配置与模板
├── 91-attachments # 附件（图片、音视频）
├── 92-archive # 历史归档
├── 99-inbox # 临时收集
└── README.md # 仓库说明设计原则
一级目录建议使用整十编号优先（如 10-、20-、30-），为后续新增分类预留编号区间。
例如：16-computer-science 源自 10-formal-sciences 拆分，如果未来需要细分，可在 11-19 范围内插入新目录。同理，若 40-professional 下需增加细分类，可使用 41-、42- 等编号。
命名规范
为确保文件可预测、可检索、便于长期维护，务必遵循以下通用规则：
通用规范
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| 小写字母 | 仅使用 a-z、0-9 和短横线 - |
| 不含空格 | 所有空格统一替换为短横线 - |
| 无特殊字符 | 禁用 _、#、@、& 等特殊符号 |
| 可读性优先 | 避免不必要的缩写，保持清晰、直观 |
| 日期格式 | YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ |
命名要素
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 大小写 | 文件名全部使用小写字母 | zettelkasten-methodology-core.md |
| 分隔符 | 统一采用短横线 - 作为分隔符 | python-virtualenv-overview.md |
| 短标识（slug） | 无日期的主题材料需使用简短标识，清晰表达主题及关键词 | zettelkasten-methodology-core.md |
| 字符限制 | 文件名建议 ≤ 100 字符，slug 建议 ≤ 20 字符 | 遵循上述示例 |
元数据与 YAML
元数据的本质，是为笔记赋予机器可读的身份与语义，让其从纯文本演化为结构化、可计算的知识单元。通过 YAML Frontmatter，笔记不仅具备人类可读性，还能支持高效检索、自动分类、智能推荐和生命周期管理。
一个规范、演进的元数据体系，是任何第二大脑系统长期可扩展性的关键保障。
核心理念
- 结构化信息：元数据将笔记从无结构文本提升为带结构的数据容器，让自动化工具（如 Dataview、Templater、搜索脚本）能够可靠地解析、处理与重组内容。
- 多维度索引：YAML 字段支持按主题、日期、状态、隐私级别等多维度快速筛选和聚合，让笔记在海量内容中保持可发现性。
- 语义可演化：元数据体系应随着知识库的发展不断演化：在保持向后兼容的前提下，逐步拓展新字段和约定，适配更多业务和使用场景。
- 一致性与标准化：所有笔记应遵循统一的元数据字段、命名规范和数据格式，避免因随意扩展导致的语义混乱与工具解析失败。
- 最小必要集：元数据应保持简洁，只包含当前必需的字段，避免冗余和复杂性；每新增一个字段都需明确其使用场景和维护责任。
核心字段
| 字段 | 作用 | 必须性 |
|---|---|---|
slug | 永久 ID | ✅ |
title | 可读标题 | ✅ |
tags | 标签类型 | ✅ |
status | 生命周期 | ✅ |
updated | 时间戳 | ✅ |
review | 复审日期 | ⚙️ |
author | 作者数组 | ⚙️ |
privacy | 权限级别 | ⚙️ |
source | 信息来源 | 🌱 |
related | 关联笔记 | 🌱 |
字段规范
| 字段 | 类型 | 格式 / 可选值 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
slug | string | ^[a-z0-9\-]{3,80}$（全小写、连字符） | 永久唯一 ID | deep-work-notes |
title | string | 1–160 字符，不含首尾空格 | 人类可读标题 | 深度工作读书笔记 |
tags | string[] | 每项：#分组/主题，最多 8 个 | 类型/主题标签 | ["#type/book", "#topic/focus"] |
status | enum | idea · draft · review · published · evergreen · archived | 生命周期阶段 | draft |
updated | datetime | ISO 日期：YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ | 最近更新时间 | 2025-07-09T15:25:00Z |
review | date | ISO 日期：YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ | 下次复审日期 | 2025-10-01 |
author | string[] | 每项 1–50 字符，最多 5 个 | 作者/责任人 | ["Cal Newport"] |
privacy | enum | public · internal · confidential | 权限级别 | internal |
source | string / object | 简写：book: 名称 或对象：book:、url: | 信息来源 | book: Deep Work url: https://example.com |
related | link[] | Obsidian 内部链接格式：[[笔记ID]]，最多 10 个 | 关联笔记 | ["[[focus-habits]]", "[[time-blocking]]"] |
标准模板示例
---
slug: deep-work-notes
title: 深度工作读书笔记
tags:
- #type/book
- #topic/focus
status: draft
updated: 2025-07-09T15:25:00Z
review: 2025-10-01
author:
- Cal Newport
privacy: internal
source:
book: Deep Work
url: https://www.calnewport.com/books/deep-work/
related:
- [[focus-habits]]
- [[time-blocking]]
---链接与引用
链接与引用的本质，是让知识在时空中产生可验证的关联。
链接是知识库的血管，引用是流动其中的血液，二者共同构建了跨笔记、跨主题、跨时间的结构化网络。只有当链接体系具备一致性、可追溯性与长期稳定性，个人或团队的知识管理系统才能演化为可计算、可发现的动态图谱。
核心理念
- 统一性：所有内部链接应统一使用
[[相对路径/文件名]]格式，禁止混用绝对路径、裸文件名或扩展名，确保在多平台与多工具间稳定解析。 - 上下文清晰：每条引用都必须在正文交代出处与用意，避免出现孤立的悬空链接，让后续阅读和检索具备明确语义。
- 长期稳定性：链接应始终指向固定的文件名或锚点，文件改名需使用重命名并更新链接功能，保证历史引用不失效。
- 可检索性：链接命名应兼顾人类可读性与机器可检索性，支持 Dataview、Graph View 等工具查询；外部链接一律使用 Markdown 标准格式。
- 双向友好：当引用外部主题或关键笔记时，建议在目标笔记创建回链，形成双向链接，保持知识图谱的完整性与可探索性。
内部链接规范
绝对根目录相对路径
[[根目录/子目录/文件名]]
- 根目录起算：避免在不同文件夹层级出现多种相对标准
- 不得添加
.md：兼容移动端、博客生成器 - 改名自动更新：务必开启
Settings ↦ Files & Links ↦ Automatically update links或使用 Advanced URI 批量脚本
外部链接规范
主流 Markdown 形式
[可读标题](https://example.com)
-
禁止裸 URL：阅读体验差，难以全文检索显示
-
可选标题别名：
[RFC 2119](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc2119) -
引用块格式（推荐）
> 来源: [维基百科·微积分](https://zh.wikipedia.org/wiki/微积分)
引用段落
| 要素 | 说明 | 不合规示例 | 合规示例 |
|---|---|---|---|
| 显式来源 | 链接或内部引用必须在同一区块标明 | 只贴文字不注明出处 | > 来源: [[zettelkasten-method]] |
| 上下文摘要 | 引用内容前需 1-2 句解释 为何引用 | 裸链接堆砌 | > Zettelkasten 方法强调… |
| 二次加工 | 建议在引用后立即写批注，提升原创比例 | 无批注 | > 💡我的思考：… |
跨主题引用
-
检索意图明确
CTRL/CMD + O打开目标笔记快速预览- 确认与当前主题 tag 不冲突
-
插入引用块
> 来源: [[10-formal-sciences/01-mathematics/calculus-overview#基本概念|基本概念]] > 微积分研究变化率与累积量… -
补充 YAML
related（自动或手动）related: - [[calculus-overview]]
最佳实践
### 1 何为深度工作
源起于 Cal Newport 的定义：
> 来源: [[理论/生产力/深度工作笔记#定义|定义]]
> 深度工作（Deep Work）是指…
> *💡我的洞见：在 AI 时代，深度专注更显稀缺。*
外部佐证：
> 来源: [MIT Study (2024)](https://doi.org/10.1145/XXXX)
> 对 2000 名知识工作者的实验表明…
---
相关笔记
- [[行为/专注习惯/focus-habits]]
- [[工具/时间管理/time-blocking]]标签
标签的本质，是为知识内容赋予可横向组合的语义坐标。
在目录负责物理归档的前提下，标签承担着跨主题检索、自动化聚合与智能推荐的关键角色。一套语义清晰、层级合理、演进友好的标签语言，能够显著提升笔记系统的可发现性与长期适应性。
核心理念
- 语义清晰：每个标签都应明确表示主题或属性，而非目录位置。标签是内容的语义标记，不应混用物理归档概念，如用
#machine-learning表示领域，而非#10-formal-sciences。 - 层级有限：标签层级最多保留两级，避免出现无限嵌套导致混乱。层级关系仅用于必要的上位—下位概念，如
#project/active。 - 一事一义：每个标签只表达一个维度，避免含混不清的泛用标签。禁止使用如
#todo等模糊标签，任务管理应通过专用插件或状态字段完成。 - 演进与治理机制：标签体系不是一次性定义完毕，应随着知识库扩展定期审视、合并、废弃或新增，保持语义鲜明与适应性。
- 最小必要集：标签数量应控制在能被人脑识别和运用的范围内，优先少而清晰，而非多而分散，确保长期可维护性。
命名规则
为保证一致性与脚本兼容，建议标签命名遵循以下规范：
| 规则 | 要点 |
|---|---|
| 全小写字母 | machine-learning |
| 短横线分词 | knowledge-management |
| 无空格 & 特符 | 禁用空格、& @ $ 等 |
| 不用 emoji | 保持纯文本 |
| 二级以斜杠切分 | #topic/data-science |
核心维度
| 维度 | 前缀范式 | 例子 | 场景 |
|---|---|---|---|
| 主题 | #topic/ | #topic/security #topic/docker | 跨学科聚合 |
| 类型 | #type/ | #type/article #type/cheatsheet | 文档形式、输出形态 |
| 状态 | #status/ | #status/draft #status/review | 仅在你不想用独立 status 字段时 |
| 项目 | #project/ | #project/obsidian-wiki | 多文件协作或时间绑定任务 |
扩展维度
| 维度 | 前缀范式 | 示例 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 扩展 | #ext/ | #ext/experimental #ext/temp-2025 | 临时性、实验性、待定性或短期标签 |
模板与自动化
模板与自动化的本质，是将高频认知劳动转化为可复用的流程资产。
它不仅提升效率，更保证了内容质量的稳定性与团队协作的一致性。在知识库体系中，模板和脚本构成了结构化生产与持续改进的基础设施，是实现规模化、标准化与智能化的关键要素。
核心理念
- 一致性优先：所有模板和脚本必须在命名、存放位置、字段定义上保持统一，确保任何成员使用相同输入都能得到一致输出，降低协作摩擦。
- 可追溯性保障：每一个模板与脚本都应记录作者、版本、用途等元数据，确保在出错或需要优化时能快速定位责任与修改依据。
- 自动化友好：所有模板需与 Templater、QuickAdd、Dataview 等核心插件兼容，脚本输出格式应保证可被后续流程解析，支持批量操作与持续改进。
- 最小耦合性：模板与脚本尽量保持独立与通用，避免与特定笔记或个人习惯高度耦合，以增强可移植性和团队复用性。
- 演进与复盘机制：模板和自动化脚本不是一劳永逸，需定期复盘其适配性、效率和易用性，根据反馈持续优化迭代。
目录结构
所有模板和脚本统一存放于：
90-obsidian/
├── templates/ # 模板
│ ├── daily.md
│ ├── weekly.md
│ ├── meeting.md
│ ├── reading.md
│ ├── project.md
│ └── proposal.md
├── script/ # 自动化脚本
│ ├── rename.js
│ ├── update-metadata.js
│ └── batch-move.py
├── marp/ # 幻灯片模板
└── icon/ # 图标资源
必备模板
| 模板类型 | 主要作用 |
|---|---|
| 日报模板 | 记录每日行动、反思、重要事件，形成细颗粒度的行为数据积累 |
| 周报模板 | 总结本周进展与收获，规划下周目标，促进节奏与持续改进 |
| 读书模板 | 提炼书籍要点、个人见解与后续行动，沉淀系统化阅读资产 |
| 季报模板 | 战略性总结与方向调整，梳理季度目标达成情况 |
| 博客模板 | 支持结构化写作，输出对外内容，提升影响力 |
| 文档模板 | 记录和共享结构化资料，形成项目或知识的正式输出 |
生命周期
生命周期管理的本质，是把笔记视为持续演化的知识资产，而非一次性内容。
通过清晰的阶段划分、准入条件和流转标准，确保每条笔记在不同阶段都具备明确目标和时间约束，让知识始终处于最新、最优、最相关状态，避免沉没成本和陈旧信息的累积。
核心理念
- 演进视角：所有笔记都是不完整的假设集合，需要在捕获、验证、沉淀、更新的周期中不断演进，而非一次性定稿。
- 阶段明确：生命周期分为 Inbox、Draft、Review、Evergreen、Archive 五个阶段，每一阶段都有清晰的目标、准入条件和时限约束，避免状态混乱。
- 周期性复核：任何笔记都需要定期复查其有效性与适用性，防止过时即真理，尤其是 Evergreen 笔记需每 180 天至少复核一次。
- 可追溯与透明：每次状态变更都必须记录原因、执行人和时间，形成知识资产演化的完整轨迹，便于复盘与责任界定。
- 最小必要活跃集：知识库不是越多越好，只有符合当前任务和长期价值的内容才应保留在活跃区，过时或无效内容应归档封存，降低认知负担。
生命周期阶段
每条笔记从产生到封存，严格分为五个阶段，各阶段目标、进入条件、时限如下：
| 阶段 | 目标 / 定义 | 关键内容 / 进入条件 | 时限与触发条件 |
|---|---|---|---|
| Inbox | 捕获原始想法、资料，防止信息丢失 | 任何新内容都自动进入此状态，无需结构化内容；此阶段仅用于快速收集 | 无固定时限，但需在每周例行整理时清理 |
| Draft | 初步成文，建立基础结构和内容骨架 | - 至少 30% 的主要内容 - 明确标题、摘要、关键词 - 作者确认笔记进入 Draft 状态 | 2 周内必须转入 Review，否则需重新评估重要性 |
| Review | 内容完整但需验证、完善、核对 | - 已有完整内容 - 明确下一次复核日期（ review_date） - 指定复核人 - 状态标记为 Review | 超过 review_date 90 天未更新需提醒复核 |
| Evergreen | 经验证长期有效、可复用、质量上乘 | - 内容准确、无重大遗漏 - 结构完整（摘要、关键词、引用齐全） - 最近 90 天内更新过 - 至少 2 条其他笔记引用此内容 - 负责人确认通过 | 定期（每 180 天）需重新审视其有效性与适用性 |
| Archive | 历史或无效内容，封存备查，不再活跃 | - 不再活跃或已被合并/废弃 - 无需再更新 - 状态变更需说明原因 | 无固定时限，如需恢复需按撤销归档流程 |
状态流转规范
笔记状态必须遵循下列严格流程：
flowchart TD
A[Inbox 捕获原始内容]
B[Draft 初步成文]
C[Review 待验证]
D[Evergreen 长期有效]
E[Archive 封存]
A -->|开始整理| B
B -->|完成初稿| C
C -->|验证通过| D
C -->|不再活跃| E
C -->|需重大修改| B
D -->|定期复核/失效| C
D -->|主动封存| E
插件治理
插件治理的本质，是在自由扩展与可控演化之间取得平衡。
插件是 Obsidian 的创新引擎，也是第二大脑最敏感的依赖层：一旦无序引入、无限叠加，就会带来兼容性崩溃、安全风险和长期负债。治理的目标不是遏制创新，而是让创新在最小复杂性与最高可靠性框架下安全落地。
核心理念
- 插件即基础设施：任何插件一旦纳入核心工作流，就应视为关键基础设施，而非可随意替换的工具。
- 最小必需性：插件数量越多，复杂性与依赖性呈指数上升。优先使用原生功能和核心插件，避免功能重复或冗余。
- 分层信任模型： 不同插件应有不同的信任级别：一级：官方核心插件、二级：知名社区维护、活跃更新、三级：个人作者、实验性插件。不同级别决定验证深度与更新频率。
- 时间价值与依赖评估：所有插件都在价值 - 依赖 - 维护负担三轴上权衡。即便功能强大，如果依赖过深或作者已弃坑，需保留替代预案。
- 可逆性优先：没有完美的插件组合。任何配置都应支持快速回滚和最小损失切换，保障知识库在最坏情况下依然可用。
推荐插件
| 插件 | 用途 |
|---|---|
| Calendar | 日历视图 |
| Excalidraw | 思维白板 |
| Dataview | 数据查询 |
| linter | Markdown 格式化 |
| marp slides | 幻灯片生成 |
| periodic-notes | 周期性笔记 |
| Templater | 模板引擎 |
| weread | 微信读书笔记同步 |
附件管理
附件管理的本质，是对笔记知识体系的资产治理，它不仅关乎存储有序，更关乎来源可溯、结构清晰、生命周期明确。
每一个附件，都是内容生态的一部分：它既是证据与上下文，也是潜在负债与风险。治理的目标，不是消灭冗余，而是在复杂性与可用性之间取得平衡，让所有附件都具备身份、路径、和生命轨迹。
核心理念
- 附件即知识资产：任何附件都是笔记系统的长期资产，而非临时文件。它们承载着证据、语境和可复用价值，必须被系统化治理。
- 可溯源性优先：附件命名、元数据、存放结构都应确保来源可查、用途可辨、关联清晰，避免日后出现孤儿文件。
- 最小依赖性：所有附件应尽量本地化存储，不依赖外链或专有协议。文件与笔记相互独立，增强系统迁移与长期可用性。
- 生命周期管理视角：附件应具备活跃—归档—清理全周期策略，避免存储膨胀和冗余堆积。
附件存放目录
附件统一置于 /91-attachments/ 目录，并按类型分文件夹：
91-attachments/
├── audio/ # 音频文件
├── documents/ # 文档（PDF、Word等）
├── drawings/ # 绘图、流程图
├── images/ # 图片
├── videos/ # 视频
命名规范
<type>-<YYYYMMDD>-<slug>.<ext>
| 类型 | 前缀 | 示例 |
|---|---|---|
| 图片 | img- | img-20250707-vault-overview.png |
| 音频 | audio- | audio-20250707-interview.m4a |
| 视频 | video- | video-20250707-demo.mp4 |
| 文档 | doc- | doc-20250707-governance.pdf |
| 绘图 | draw- | draw-20250707-architecture.svg |
Git LFS
Git 仓库可选择启用Git LFS，如下可参考 .gitattributes 示例：
*.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
*.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
排版与风格
排版与 Markdown 风格的本质，是知识表达的规范化。
它既是对内容美学的约束，也是对未来迁移性、自动化处理、长期可维护性的保障。排版不是装饰，而是结构化认知的容器，良好的排版体系让笔记在跨平台、多工具流转时依旧清晰、准确、可解析。
核心理念
- 一致性优先：所有笔记遵循统一的排版规范，无论作者、主题或场景，风格都保持一致，避免因个人偏好导致阅读和维护成本上升。
- 可移植性保障：Markdown 仅使用通用语法，确保在各类渲染器（Obsidian、Typora、GitHub、静态博客）显示一致。除必要的 Admonition 外，禁止依赖 Obsidian 私有格式。
- 自动化友好：所有格式应满足自动化校验（如 Linter）和脚本解析要求，不产生语法错误或模糊表意，为后期批量处理与格式转换打下基础。
- 结构化优先于装饰：强调通过清晰的标题、列表、表格、引用来表达逻辑，而非纯粹视觉美化，保证长期可维护性和内容可演化。
- 最小惊讶原则：阅读者应能在任何笔记中预期相同的结构和格式，降低理解门槛，提升协作一致性。
版本控制
版本控制的本质，是为个人知识系统提供可验证的演化记录与安全冗余。
在分布式文件存储中，版本管理不仅防止意外丢失，更是协作、审计、和内容信任的基石。良好的版本治理让笔记的每一次修改都有迹可循、有据可查、可随时回滚，同时兼顾共享协作与私密安全。
核心理念
- 审计可追溯：所有内容变更都必须形成可审计的记录，确保每一次修改都能溯源至责任人和变更原因，支撑长期可信的知识演进。
- 分支清晰：不同工作流（功能开发、修复调整、发布同步）应在分支层面清晰隔离，避免内容冲突与错误覆盖，增强协作透明度。
- 最小权限原则：公共内容与私密内容分区存储、分区同步，确保权限最小化，敏感信息不被错误公开或传播。
- 自动化驱动：版本管理与同步流程应通过自动化工具驱动：提交前自动校验格式规范、自动备份到远程仓库、自动部署公开内容，降低人为操作失误。
- 冗余与可逆性：同步机制需确保多地冗余存储和快速回滚能力，任何版本都能在数分钟内恢复到历史状态，保障知识安全。
安全与隐私
安全与隐私的本质，是在开放性与保护性之间取得平衡，让知识既能自由流通，又不失去对敏感内容的控制权。
在第二大脑体系中，安全治理不仅仅是防止外泄，更是对内容可信性、合法合规性、长期可用性的系统性保障。良好的安全框架必须覆盖分级分类、加密存储、权限控制与审计记录，并形成可持续演进的治理机制。
核心理念
- 分级分类优先：所有内容先进行安全级别划分，再决定存储位置、加密方式和访问策略，避免一刀切导致安全过度或不足。
- 默认保守原则：未明确分类的内容一律视为
internal，禁止默认公开，最大限度降低无意识泄露风险。 - 加密优先：对于
confidential等敏感数据，先加密再存储或同步，确保即使外部存储泄漏也无法直接读取。 - 最小权限控制：仅对必要人员授权访问，分层分区配置权限，杜绝全库共享，避免权限膨胀。
- 可审计与可回溯：所有访问与变更操作都应具备日志记录，能够在事后审计、复查和责任认定，保障安全事件的可追溯性。