読書中に得られた知的生産メモをどうやって、Evergreen noteにするか？

クラスターせよ。

読書中のメモは、本の内容に沿って順番に書かれているため、バラバラで関連性が明確でない場合がある。

そこで、これらのメモを「クラスター化」する。

つまり、似たようなトピックや関連するアイデアごとにメモをグループ化する。

これは、メモを物理的に山に分けることで行うこともできる

マインドマップを描いてメモ間の関係性を視覚化することもできる。

例えば、「人工知能の歴史」についてのメモをクラスター化する際、以下のようなグループができるかもしれない。

AIの初期の発展（1950年代～1970年代）

エキスパートシステムの台頭（1980年代）

機械学習の進歩（1990年代～2000年代）

ディープラーニングの革命（2010年代～現在）

このようにメモをクラスター化することで、本全体の構造や、自分にとって重要なアイデアがより明確になる。また、関連するメモが近くにあるため、それらを結びつけてより深い理解を得ることができる。

実際の運用ではどうすべきか？

Omnivore経由で、Obsidianに自動で読書メモはimportされることになる。

それらを全部コピーして、構造化してとClaude3 Opusに投げることはできそう。

クラスター化して、Evergreen noteを作りたいんだけど、どういうふうにグルーピングできるかな？など

そこまでしなくても、最初に作るEvergreen noteは、大きな広範なコンセプトを作り、徐々に狭く具体化していく。

クラスター化は、本の構成に必ずしも沿う必要はない。

自分にとって意味のある方法でメモを整理することが重要。

クラスター化したメモを使って、それぞれのクラスターについて広範なノートと詳細なノートを書いていくことで、読書から得た知識を効果的に整理し、活用することができる。