1.笔记本分类

分类就是知识本身，是我们理解完知识后才可做出的操作。将知识分门别类，物归所属，做好了分类就等于抓住了本质。通过对笔记分类，我们能够有效地梳理过去学习和积累的知识，为构建知识体系打好基础。
好分类和笔记本数量无关，它需要遵循的是“外脑内化”原则：

清晰地知道建立笔记本体系的思路
清晰地知道有哪些笔记本

具体实践起来，笔记本体系可以分为三个层级：

Inbox体系
主体知识库
- 比如：工作、学习、生活和兴趣爱好
存档笔记本

首先，每周清空Inbox体系中的笔记，然后把“费曼”过的笔记转到主体知识库中，知识就成了活水。特别地对于主体知识库，要做到“唯一维度”。
如果分类维度混乱，那么在搜寻时成本会大大增加，久而久之笔记就被弃用了。分类只有做到了唯一维度，才能实现MECE原则。实践起来就是按照事物的性质进行分类。可能有的对象横跨多学科，可以用不断加工整理来应对。如何去落实以上的建议，这里有三点：

用思维导图梳理自己的知识体系
- 系统梳理自己平时的关注点
- 做好版本控制，不断地迭代
在印象笔记中建立相应的笔记本
迭代，不断地迭代
- 笔记本体系不存在完美的状态，需要不断地迭代

虽然现如今的搜索技术很强大，但笔记本体系的建议依旧有重要的意义。

分类就是知识本身，分类是我们形成知识、把握知识的有效途径。
笔记本分类有利于做主题研究。
建立笔记本体系有利于做知识复盘。

2.笔记本编码

这里介绍一种“杜威十进制”分类法，利用这个数字编号方法，就可以建立一个笔记本和文件规范命令规则。该规则由三部分构成：数字编号，分类名称和具体名称，比如：

父类：100
子类：110,120,130...
孙类：111,112,113...

落实到印象笔记中，由于它也是三个层级，因此对照起来很方便，比如：

笔记本组：200-Learning
笔记本组：210-Learning-Reading
笔记本：211-Learnig-Reading-Python
笔记A：Pandas入门

以上笔记本组和笔记本需要严格遵循命令规范，笔记则可以灵活命名。当某一子类或者孙类超过10个，可以在数字编号后添加小数点，比如：

110-Learing-Programming|编程（笔记本组）
- 111-Programming-Python|Python（笔记本组）
  - 111.01-Python-Grammer|基础语法（笔记本组）
  - 111.02-Python-Web Scraping|网络爬虫（笔记本组）
  - 111.03-Python-Data Preprocessing|数据处理（笔记本组）
  - 111.04-Python-ML|机器学习（笔记本组）
- 112-Programming-R|R（笔记本组）

以上建议用中英文进行双重命名。这样做的目的：一是为了快速跳转，二是为了形式对称。

虽然现如今的搜索技术很强大，但笔记本体系的建议依旧有重要的意义。