從零開始用 Claude
建立個人知識管理系統

很多人每天都接收大量資訊。

久而久之，資訊越存越多，真正能被使用的知識卻沒有增加。

這也是個人知識管理，也就是 PKM，越來越重要的原因。

PKM 是 Personal Knowledge Management 的縮寫，可以理解為「個人知識管理系統」。它的目的不是把所有東西都收藏起來，而是讓我們能夠有方法地整理、分類、回顧與使用知識。

如果再結合 AI 工具，例如 Claude，以及 Notion 這類資料庫工具，就有機會建立一套能自動摘要、分類、標籤與串連知識的系統。

這篇文章會用比較容易理解的方式，說明如何從零開始，設計一套 AI 輔助的個人知識管理流程。

一、為什麼需要個人知識管理系統？

很多人以為知識管理就是「把資料存起來」。

但真正的問題不是資料有沒有保存，而是：

如果只是把資料收藏起來，其實只是「資料倉庫」。

真正的知識管理，應該讓資料經過整理後，變成可以被理解、被搜尋、被串連、被應用的知識。

例如：

這就是 AI 可以協助的地方。

AI 很適合處理大量文字，也很適合協助摘要、分類、歸納與產出下一步建議。它不能替你決定什麼知識最重要，但可以幫你把原本分散的資訊整理成更容易使用的格式。

二、Claude 在知識管理中可以扮演什麼角色？

Claude 可以被視為你的「知識整理助理」。它不只是幫你看完資料，而是協助你把資料轉成知識卡片，再放進 Notion 這類工具中長期累積。

三、Notion 在系統中扮演什麼角色？

如果 Claude 是知識整理助理，那 Notion 就是知識資料庫。

Claude 負責協助你整理內容，Notion 負責保存、分類與查找。一個基本的 Notion 個人知識管理系統，可以設計成一個知識資產庫，每一筆資料都是一張整理好的知識卡片。

這樣一來，你存進 Notion 的就不只是資料，而是經過整理的知識卡片。

四、完整流程：從資料進來到變成知識資產

一套 AI 輔助的個人知識管理流程，可以分成六步：

這六步看起來簡單，但如果固定執行，就能慢慢形成自己的知識資產庫。

五、第一步：收集資料

你可以先決定哪些資料要進入知識管理系統。

不需要什麼都收，否則系統很快就會變得混亂。

建議先從這幾種資料開始：

每一筆資料進來時，先不要急著整理成很完整的內容，只要先保留原始資料，後面再交給 Claude 協助摘要與分類。

六、第二步：請 Claude 產出摘要

資料進來後，可以先請 Claude 幫你整理摘要。

你可以使用這組指令：

請你擔任一位個人知識管理助理，協助我整理以下資料。


請依照以下格式輸出：

1. 這份資料的主題
2. 150 字以內摘要
3. 5 個核心重點
4. 重要概念或關鍵字
5. 這份資料可能適合放入的分類
6. 可以延伸應用的方向
7. 需要進一步確認或查證的內容

請使用繁體中文。
如果資料中沒有明確提到，請標註「資料未提供」，不要自行推測。

以下是資料：
【貼上資料】

這組指令很適合處理文章、報告、筆記或會議資料。

重點是最後一句：

這可以降低 AI 自行補內容的風險。

七、第三步：自動分類

當你有很多資料時，分類會變得很重要。

如果是禾與共共學網這類知識學習型資訊平台，可以直接對應五大分類：

你可以請 Claude 判斷資料適合放在哪一類。

請協助我判斷以下資料最適合放入哪一個分類：


分類選項：

1. AI 工具與應用
2. 商業與創業
3. 職場技能
4. 行銷與內容
5. 產業趨勢

請輸出：

1. 最適合的主分類
2. 次要分類，如有
3. 判斷理由
4. 建議標籤 5 個
5. 這份資料未來可以延伸成什麼內容

以下是資料摘要：
【貼上摘要】

這樣做的好處是，資料不會只是堆在一起，而是從一開始就被放到對的位置。

八、第四步：產生標籤與關聯

分類是大方向，標籤是細節。

例如同樣屬於「AI 工具與應用」，標籤可能是：

標籤的價值在於，未來你可以用不同方式找回同一筆資料。

你可以使用這組指令：

請根據以下資料摘要，協助我產生適合的知識管理標籤。


請提供：

1. 5 到 8 個關鍵標籤
2. 每個標籤的用途說明
3. 這份資料可能連結到的其他主題
4. 未來可以延伸成的文章或簡報題目

以下是資料摘要：
【貼上摘要】

這一步可以讓知識之間開始產生連結。

當你日後要寫文章、設計課程、整理簡報或規劃專案時，就比較容易找到可用素材。

九、第五步：存入 Notion 資料庫

當 Claude 幫你整理好摘要、分類與標籤後，就可以存入 Notion。

你可以先建立一個 Notion 資料庫，名稱例如：

一開始不需要設計得太複雜。

最重要的是先養成一個習慣：

十、第六步：把知識庫變成產出系統

個人知識管理最終不是為了收藏，而是為了使用。

當你的 Notion 裡累積了一些整理好的資料，就可以開始讓它支援你的輸出。

例如：

你可以使用這組指令：

請根據以下知識卡片，協助我判斷它可以如何被再利用。


請輸出：

1. 可以延伸成的文章題目
2. 可以製作的簡報主題
3. 可以整理成的社群貼文方向
4. 可以設計的學習任務
5. 可以補充查找的資料
6. 最適合優先產出的內容建議

以下是知識卡片內容：
【貼上知識卡片】

這樣你的知識庫就不只是儲存資料，而會成為內容產出、學習整理與工作決策的素材庫。

十一、如果要進一步自動化，可以怎麼做？

如果只是剛開始，手動複製資料、請 Claude 整理，再貼到 Notion 就已經夠用了。

但如果資料量越來越多，也可以進一步思考自動化流程。

這種流程可以用 Notion、Claude API、Make、Zapier、Google Sheet 或其他自動化工具搭配完成。

不過，初期不建議一開始就追求全自動。

因為知識管理最重要的不是工具多，而是分類邏輯清楚、使用習慣穩定。

如果你的分類還沒想清楚，就先自動化，反而可能只是更快地製造混亂。

建議順序是：

十二、建立知識管理系統時，最容易犯的錯

十三、給新手的最小可行版本

如果你是第一次建立個人知識管理系統，不需要一開始就做 API 串接。

可以先做最小版本：

這樣就已經是一套可執行的 PKM 流程。

等你確定這套流程真的有幫助，再慢慢加入自動化。

結語：讓知識不再散落各處

AI 時代的問題，不只是資訊太少，而是資訊太多、太散、太快。

如果沒有一套整理方法，我們很容易每天接收很多內容，卻很少真正累積。

Claude 可以協助我們摘要、分類、標籤與延伸思考；Notion 可以協助我們保存、搜尋與建立資料庫。

兩者結合起來，就能讓原本散落在文章、會議、課程、筆記與靈感中的資訊，逐步轉化為可查找、可使用、可延伸的個人知識資產。

不過，工具不是重點，流程才是重點。

真正重要的是，你是否能把資料整理成知識，把知識轉化為行動，再把行動累積成自己的能力。