Effie 致创作路上的独行者:动静相宜

Effie是一款独特且专注于写作的工具,它集成了思维导图功能,帮助作者整理思路并支持无缝转换成线性结构。CEO李自然的理想主义理念体现在其对简洁、专注和用户体验的追求上,使得Effie区别于过度商业化的软件。其特点包括思维导图编辑、行号设计、专注模式和便捷的快捷键操作。

喜欢折腾的我又发现了一款新的笔记软件—— Effie .

区别于其他笔记软件几乎能一眼就看出来这是「一个笔记本」的 Logo 设计, Effie从命名到 Logo ,都给人一种酷酷的为了女生准备的修图软件的感觉。当然,实际上,她是一款极简写作工具。

本文不聊Effie具体的使用方法,只聊一聊这款软件的梦想和实践。

在正式体验 Effie 之前,我先看完了来自 Effie 开发公司 CEO 李自然的产品发布会。尽管发布会的视频总令我感觉有一种淡淡的「阴间色调」,但看完之后我却感受到理( cai )想( da )主( qi )义( cu )的光芒在闪耀——那是李自然所阐述的他对这款软件的要求、期待和实践。

在当今很多软件呈现出过度商业化的大背景下,理想主义能否站稳脚跟,或许还要交给时间来解答。但是,我认为,对于一个刚刚起步的写作软件而言, Effie 的第一步已经迈出很远了。

为思想者服务,那思想者所需何物

Effie 官网的口号是「把思想变成价值」。在发布会中,李自然也多次强调这是一款为思想者打造的写作工具。那么在 Effie 的理想世界里,思想者到底需要什么样的写作工具?

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我试着从 Effie 现有的功能中,窥探端倪。

思维导图,一把出鞘的利器

对于写作者、思想者而言,思维导图有两个作用,而后一个常常被人忽略。

第一个作用很明显。写下思维导图,能够帮助作者梳理思路、整合想法,让作者能够把在脑袋中乱麻一般纠缠着的网状的想法,以树状形式伸展开;进而专注于树枝上的每一个节点,逐个击破,写成线性的文章。这一整个过程,其实也是史蒂芬·平克在《风格感觉》中所提到的「写作之难」:

写作之难,在于把网状的思考,用树状的语法结构,转换成线性字符串。——史蒂芬·平克《风格感觉》

但是,一个聪明的写作者、思想者不会局限于自我陶醉。成熟的思想都是在不同人之间碰撞、打磨出来的。在一篇文章成型以后,通过聆听其他人的意见,是我们快速进步、却常常难以心平气和做到的小技巧。

在「给他人看」这一环节上,思维导图的作用就更妙了。人类认知学指出,当人们对一件事或某个领域的知识有一个更宏观、更全面的了解时,人们会学得更快、掌握得更好。在阅读这件事上,亦是如此。

举例而言,在公众号文章铺天盖地、良莠不齐的今天,如果你打开一篇公众号文章,能够在文章的最前面看到作者为你列好的文章提纲、目录或者思维导图,那么通常而言,这篇文章至少属于中上游水准——因为这个作者懂得尊重读者。

如前所述,一方面,当作者将他的全部思想转化为线性结构之后,读者其实很难快速、高效理解和掌握,对于当今快节奏的社会,不尊重他人的时间,他人也没有必要尊重你的成果。

另一方面,一个高效率的阅读本来就不应该是从头到尾、循规蹈矩的,读者根据自己的需求针对性阅读,并就某一部分提出意见,其实已经是很宝贵的思想交流方式了。

说了这么多,其实核心就在于「思维导图对写作至关重要」。但是,现在的写作工具其实在思维导图领域都有所欠缺。近两年做得很不错的一个国产思维导图工具「幕布」,在整理笔记和思路方面做得非常不错,但是却在写作体验上,让人不自觉的产生割裂感。因为幕布所有的写作都必须基于大纲节点,当我们沿着「树状结构」不断展开的时候确实很顺畅,但却没有办法形成「线性字符串」——字符串都绑在了树梢,除非我们一片一片摘取下来(即复制粘贴),否则它们永远只呈现出了网状结构。

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提到幕布,其实是因为他是我认为在思维导图笔记工具领域做得最好的一个软件,但是却让写作者产生割裂感。以我的了解,很多朋友会双开两个软件或网页,一个是幕布,一个是写作工具,来完成从树状结构到线性字符串的转变过程——这样有效,但却让人产生了割裂感,也更加容易分心。必须同时购买或使用多个工具,其实也让很多贯彻「极简主义」或「少即是多」的朋友感到不太喜欢。

Effie 改变了这个现象——大纲、思维导图、写作,在同一个页面里就可以完成。


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显然,这其实并不是一个技术上的难点,却是一个产品思维上的痛点。

一个容易被人忽视的事实是,思维导图的编撰往往并不只是在行文之前,往往更是在行文之中。随着写作的开展和深入,写作者会发现一些新的「节点」,或者进行一些顺序、结构上的变动,这其实是非常自然和正常的事情。

但是,如果逼自己不更改、一张图用到底,反而是在因噎废食,让自己的写作失去了变得更好的机会。即使如前所述,双开窗口、不停切换来保持思维导图和行文之间的连贯,却又让自己处于一个不专注、聚焦点反复横跳的状态,其实非常不利于优秀作品的诞生——自古以来,好作品都需要耐心和专注。

在 Effie 的任何一个笔记里,只要输入无序列表,就会在右上角激发一个小小的思维导图标志。点击她,便进入了相对应的思维导图中,还能选择不同的呈现结构。更妙的是,你可以直接在这里面进行编辑,避免了在大纲视图和导图视图之间来回切换的麻烦。

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当写作正式收官后,你可以直接将最终版本的思维导图以图片形式导出。其余的文字部分可以选择以 docx 、 markdown 文档、 PDF 等形式导出,进行下一步的分享。

幕布的本质是笔记工具,本质是「知识的输入」,而 Effie 的定位是写作工具,本质是「知识的输出」。没有必要责怪幕布没法写作,因为其志不在此。但从写作工具而言,我觉得 Effie 确实从幕布身上做到了「取其精华」,值得赞叹。

爷青回,升级版的「行号」

从学生时代开始,我就很喜欢买各式各样的笔记本。在本子这件事情上阅历丰富的我,深感「行号」是一个虽然不起眼,但是非常有质感的小玩意儿。

对于写作者而言,行号是一种变相的字数掌控,不会很精确,但也足够用。进入电子时代后,很多写作工具也提供了行号,这样做的初衷很好,但是问题在于,一旦显示宽度变大或变小,行号就失去了它本应具备的意义。以全屏宽度显示,一篇文章可能有 50 行文字,但是一旦改为半屏显示,一篇文章便会有 100 行文字。这样的设计,让行号变得食之无味、弃之可惜,「鸡肋」是也。

在 Effie 里,开发者作出了一些改变,关注行号的本质——让写作者掌控行文长度,而不是关注行号的表面。基于此, Effie 写作页面的右侧,显示的实际上是「段号」。一个小细节是, Effie 会自动忽略空白段落,习惯了每段之间换两行的写作者,也不必担心计算错误。

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这一点细微的差别,却保障了同一篇文章无论在什么设备中、以什么宽度显示,都呈现出相同的段号,不会让写作者切换设备或宽度后摸不着头脑,行号(段号)不再是一块可有可无的鸡肋了。

排除干扰,在软件设计上增强专注力

其实保持专注状态不容易,一点小小的动静就会打破我们的注意力。桌面右下角跳动的聊天框,手机自动亮起的屏幕,甚至是伸手摸鼠标时突然发现自己指甲太长了该剪一剪了然后就开始不务正业起来了(别问我是怎么知道的)……

注意力的重要性不必再提,我们已身处「注意力经济时代」。从某种奇怪的层面来说,保护自己的注意力,其实也是一种变相的赚钱或自保的方式。

如果你喜欢使用快捷键的话,花一点点时间熟悉 Effie 的快捷键操作,其实能够在之后给我们节省很多时间。 Effie 在很多方面,与 macOS 系统基本保持高度一致的设计,快捷键也不例外,学习成本其实很低。当你熟悉之后,在整个写作过程中,你便不再需要使用鼠标或触控板了。

Effie 也想尽力做到这一点: Effie 会在光标移回文字区,或者开始码字的几秒后,降低左侧边栏的亮度、对比度,在视觉上悄悄退场。这一点其实我是在产品发布会中听李自然介绍后才知道的,因为变化真的非常细微和舒缓,实际使用时很难明显察觉,但却是一种让人感到贴心的精妙设计。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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