The para mothed
The PARA Method 是一種簡單且高效的數位資訊管理系統，它的目的是幫助人們有效地組織和管理數位資訊，從而提升工作效率並減輕資訊過載的壓力。
主要是四個分類 Projects (專案)、Areas (領域)、Resources (資源)、Archive (檔案)，可以靈活調整細節，但核心原則是保持結構簡單且易於維護！
PARA 是以下四個分類的縮寫：
Projects (專案)
- 包含你目前正在進行的、需要完成的目標或任務。
- 例如：寫一篇報告、完成一個設計、策劃一場活動。
- 專案是有明確目標和期限的。
Areas (領域)
- 包含你需要負責的持續性責任或關注的領域，但沒有明確的期限。
- 例如：健康管理、財務規劃、職業發展、家庭生活。
- 這些領域是你生活中需要定期維護的部分。
Resources (資源)
- 包含你感興趣的或可能在未來有用的參考資料或資訊。
- 例如：學習筆記、文章收藏、書籍摘錄、教程資料。
- 資源是支持你專案和領域的知識庫。
Archive (檔案)
- 包含已完成的專案或不再活躍的資訊。
- 例如：完成的報告、過期的活動計畫、舊的參考資料。
- 這是用來存放過去的內容，方便未來查閱。
PARA 的核心理念
- 專注於行動：將資訊根據用途分類，而不是根據來源（例如文件夾、應用程式）。
- 減少混亂：將資訊分為活躍（Projects, Areas, Resources）和非活躍（Archive）兩部分，避免資訊堆積。
- 靈活性：可以適用於不同的工具（如 Notion、Evernote、Google Drive 等）和不同的工作流。
如何實施 PARA Method
- 整理你的數位資訊：
- 將所有文件、筆記、待辦事項等，分類到 Projects、Areas、Resources 或 Archive 中。
- 定期檢查和更新：
- 每週或每月回顧你的專案和領域，確保它們是最新的。
- 選擇適合的工具：
- 使用數位筆記應用程式（如 Notion、Obsidian）或雲端存儲工具（如 Google Drive）來實現 PARA 系統。
實際應用
假設我要在電腦科學的領域深耕，要如何規劃一個基於 PARA 方法論的資料夾結構。
- 操作多個雲的應用項目
- 做資料庫的操作與管理
- AI、ML 議題的研究
- 我有 MySQL、Golang、AWS、Huawei、Terraform、Kubernetes、AI、ML 等等的研究項目。
頂層資料夾
1/PARA
2 /Projects
3 /Areas
4 /Resources
5 /Archive
Projects
目標：存放當前正在進行的具體項目，這些項目是短期且有明確目標的。
資料夾結構：
1/Projects
2 /CloudApp-Development
3 /Frontend
4 /Backend
5 /Infrastructure
6 /Database-Optimization
7 /MySQL-Tuning
8 /PostgreSQL-Indexing
9 /AI-ML-Experimentation
10 /Image-Classification
11 /NLP-Chatbot
12 /Kubernetes-Migration
13 /Cluster-Setup
14 /Service-Migration
示例說明：
- CloudApp-Development：一個專注於多雲應用開發的項目，細分為前端、後端和基礎設施。
- AI-ML-Experimentation：一個專注於 AI 和 ML 的實驗性項目，根據具體研究方向（如圖像分類、自然語言處理）進一步細分。
Areas
目標：存放需要長期維護的專業領域或責任範疇，這些內容與你的專業方向緊密相關。
資料夾結構：
1/Areas
2 /Cloud-Computing
3 /AWS
4 /Huawei
5 /Terraform
6 /Databases
7 /MySQL
8 /PostgreSQL
9 /MongoDB
10 /AI-ML
11 /Deep-Learning
12 /Reinforcement-Learning
13 /Programming
14 /Golang
15 /Python
16 /Rust
示例說明：
- Cloud-Computing：專注於雲端計算的研究和實踐，根據不同平台（如 AWS、Huawei）進行分類。
- AI-ML：AI 和 ML 的長期研究方向，根據不同技術（如深度學習、強化學習）進行劃分。
- Programming：長期學習和使用的程式語言，每種語言可存放相關的學習資源、工具或範例程式碼。
Resources
目標：存放可以重複使用的參考資料、教程、工具文檔或學習資源。
資料夾結構：
1/Resources
2 /Books
3 /AI-Books
4 /Cloud-Computing-Books
5 /Tutorials
6 /Golang-Tutorials
7 /AWS-Tutorials
8 /Tools
9 /Terraform-Scripts
10 /Kubernetes-Helm-Charts
11 /Research-Papers
12 /AI-ML
13 /Databases
示例說明：
- Books：電子書或 PDF 文件，根據主題分類。
- Tools：常用工具的腳本或配置文件，例如 Terraform 腳本、Kubernetes Helm Charts。
- Research-Papers：研究論文集合，按主題（如 AI/ML、資料庫）進一步劃分。
Archive（檔案庫）
目標：存放已完成的項目或暫時不需要的資料，方便未來查閱。
資料夾結構：
1/Archive
2 /Completed-Projects
3 /Old-CloudApp
4 /Legacy-Database-Scripts
5 /Old-Resources
6 /Deprecated-Tools
7 /Archived-Books
示例說明：
- Completed-Projects：存放已完成或關閉的項目。
- Old-Resources：存放過時的資源或工具，供未來參考。
問題
在 PARA 系統中，Areas 和 Resources 是兩個核心的資料夾類別，它們的主要區別在於用途和內容的性質。
Areas 與 Resources 的主要區別
| 特徵 | Areas（領域） | Resources（資源） |
|---|---|---|
| 目的 | 維持某個領域的穩定性與標準 | 提供支持或參考資料 |
| 性質 | 動態、需要定期檢查與更新 | 靜態、不需要頻繁更新 |
| 與角色的關聯性 | 與你的生活或工作角色直接相關 | 與角色無直接關聯，更多是主題性資料 |
| 使用方式 | 持續管理，處理當前進行中的責任 | 作為工具或參考資料，支持項目或領域 |
| 範例 | 健康管理、財務管理、專業技能 | 書籍、教程、研究論文、工具模板 |
如何正確分類 Areas 與 Resources
以下是一些實際操作的建議，幫助你正確區分資料應該放在 Areas 還是 Resources：
1. 問自己一個問題
- 「這是我需要持續管理的責任嗎？」
- 如果答案是「是」，那麼它屬於 Areas。
- 如果答案是「否」，那麼它屬於 Resources。
2. 具體情境分析
- 健康管理：
- 健康計畫（如運動紀錄、飲食追蹤）屬於 Areas，因為需要定期維護。
- 健康相關的文章或運動指南屬於 Resources，因為這些是靜態參考資料。
- 專業技能：
- 你正在學習的技能（如程式語言學習進度）屬於 Areas。
- 教程、書籍或程式碼片段屬於 Resources。
3. 避免混淆
- 如果某個資料夾同時包含動態管理的內容和靜態參考資料，建議將它們拆分：
- 將動態內容放入 Areas。
- 將靜態內容放入 Resources。