从 这个演讲 发布开始，今天几乎一天空闲的时间都在关注着周遭对它的评价——从朋友圈里、知乎 b 站上、虎嗅 36kr 上等等。一直想说点什么，整理整理思绪。

但即便整理过后，也依旧很乱，不知所言。只是赶着想在今天发出来，于是也不再深究了。

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本文最近更新于 2020/02/17

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终于写点产品设计相关的东西了 XD

打赏，一个为爱发电的开源圈里很难避开的话题。

小到个人项目，大到大型开源基金会，对开源与项目本身的热爱和支持者所基于的赞助，往往就是项目能够长久延续下去的根源所在。

而作为一名未入职的（划去）商业产品经理，让用户多打钱，打大钱，似乎是商业产品经理 “刻在 DNA 里的” 执着（大误）

这篇文章会简单介绍一下自己在进行打赏功能设计的时候所进行的一些思考，以及在痛点之上的一点改良。

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如何更好地构建知识体系？

坦白地说，这个问题又大又玄。我也没有能解答这个问题的信心与万能灵药。只是前两天看了一些元认知领域的书与文章，有了一些新的视角，和大家分享一下。

那么就要引出我们今天的主角 - DIKW 模型

简单来说，DIKW 模型将我们广义上的知识分为 Data - Information - Knowledge - Wisdom 四层金字塔结构。

这个模型告诉我们，我们认知与学习，是遵循一个获取数据 - 提炼信息 - 总结知识 - 通悟智慧的过程，每一层都比上一层更为深入。

那么接下来，我们一层一层进行解释。

（为了统一，以下所有名词均使用英文）

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工作需要，这两天读了一本《人工智能产品经理 - AI 时代 PM 修炼手册》这本书，总体来讲还是有一些收获的，但很多地方需要更多的书籍作为相应知识的补充，很多地方都是相对粗浅的概括。

这两天比较忙，就先把自己记的提纲摘录下来，有空再慢慢完善之后的读书笔记好啦ww

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