对于“清单”这个概念，最早是在写芒格的书中看到的，关键词为“自检清单”。后来自己在使用的过程之中，有使用到“知识清单”、“行动清单”两个类型。使用的工具有涉及到trello、滴答清单和workfly。其中前两者严格意义上将并非是专业的清单工具，而workflowy作为一个专业的清单工具实在是太优秀。简单、易上手也易上瘾。 那么，今日卡包里面提到的这两个概念又是什么意思？和如何使用呢？
模型类清单
- 对象：高阶模型、习惯、技巧等；
- 使用流程和注意事项：
- 需要内隐的知识点，将其拆解为可以行动的行动点；
- 分类：不超过4*5结构；
- 填充前后对比案例；
- 实践：
- 检查、反省、记录
- 一段时间以后可以更新为新的知识点
因此，从对模型类清单的描述中可以看出。它的存在意义是针对知识模型，使用行动去内隐这样的目的。而着重点就在于
拆分、4*5、持续练习。
这其实回答了我长期以来的一个困惑，即如何“知行合一”。特别是那些容易让人缺氧的高阶模型。知道、理解似乎都很困难了，还如何能够化知道为行动？而在我长期的生活经验中发现，有时候直接行动反而能够比只单纯钻研理论能够更快内隐。所以模型类清单就是用在这种情况之下的。
那么和我之前使用的知识清单不同。知识清单 注重知识点的全面、细节的完整，为了是备忘和查询。即我们不需要把知识清单给记下来。更完美的方式是我们知道有这个东西，知道能在哪个物理路径下找到它，需要它的时候一键检索、快速得到需要的具体知识点（即使是非常细的那类）。它就很好的完成了自己的使命。
模型类清单 则不注重太过于细节，而更注重于将高阶模型降维成具体而可行的行动点，且为了我们能够更好的训练，还最好要将其结构控制在4×5 以内。因为人脑的工作记忆。这就和 知识清单非常不同。 知识清单非常重要的就在于要把知识点罗列得非常细致，丝毫不能屈就于4×5结构。
信息点清单
- 对象：新鲜知识点
- 背后的思路：为了获取、积累新鲜知识点，更好的方式是直接在输出中应用，或者模仿、写作、商业实践等。这类清单也可以以卡片形式存储。
- 流程和步骤
- 搜集新鲜知识点
- 分类，不超过4*5结构
- 在输出中应用，比如模仿、写作等
- 一段时间后，可以替换为新的知识点
从上面的描述中可以看出，信息点清单 的重点在于新鲜知识点、输出/应用等关键词上。即模型类清单 像是建议/提议。 而信息点清单 则是为了积累新鲜的知识点，更像是一个个“名词”，即学到了我们就在实践中去把这些名词操办起来。
实践中实践注意事项
「交叉验证」的高阶模型 的 模型类清单 编制。 既然是要对「交叉验证」做模型类清单 ，那么我们就需要找到相关的好例子。
| 分类 | 清单 | 好例子 | 坏例子 |
| 评判信息 | 注意信息的来源 | 在获取信息的时候去特别留意该信息来源于哪里，最初来源于哪里，能挖掘到源头最好 | 获取信息的时候并不注意该“信息”来自于那里，甚至于直接忽略掉这个主题 |
| 评判信息 | 信息源头的比较 | 学术可靠性优于专业图书优于Wikipedia优于普通网页 | 百度一下就看前面几个词条，然后就相信了这些信息。完全不去判断信息源头在哪里以及其优劣性比较 |
| 评判信息 | 看支撑观点的证据有效性和可靠性 | 比如某个信息背后支撑着某些观点，会去找出来。还会找出作者支撑它的证据。从而在交叉验验证过程中，交叉对比看看谁的证据更可靠 | 被各种公众号文章咋咋呼呼的文风和吸引人眼球的故事“蒙骗”，在不知觉中就相信了作者的观点。从而不去看它的证据 |
| 得到信息 | 一个信息最好多方的信息交叉验证 | 比如一个信息找到不同的来源对同一个信息的不同描述，从而进行横向对照。对照的标准可以参照上面几条。 | 寻找答案的过程之中，先做好了假设。从而在寻找相关的信息过程之中只是为了证明自己预先的假设，隐含找信息的过程就是找到了自己预先假设就停。而不是为了获取更可靠的信息去多方获取信息。比如我在之前做一个非常简单的检索题目的时候。因为最开始使用的是中文检索词，所以刚开始获取的信息就给我做了一个预先的假设。后来我主动去更换成了英文关键词+主动多方获取信息，才发现了后来与原先假设完全不同的“答案”。 |
| 得到信息 | 主动使用更多的不同检索词 | 中英文检索词、上位词、下位词、通同为词更换。不同的检索工具（比如谷歌、百度、360等。比如谷歌地图、谷歌图片、必应图片等），不同的主题网站。 | 只会用中文建检索词在百度搜索一两下，然后查不到太多有价值的内容。就说搜不到，然后就放弃。 |
| 得到信息 | 使用多种不同的检索技巧 | 比如使用布尔逻辑检索、检索式，知道优化检索结果。多多使用，甚至于这些技巧内隐化了 | 不知道检索式，或者不会用，或者使用不熟练导致不会主动去使用。 |
| 得到信息 | 优化检索关键词 | 不断检索的过程之中，其实是一个纵向的认知往深处走的过程，而非一一成不变。因此，可以随着认知深入，就可以更换更为精确，颗粒度更细致的关键词. | 一两个关键词打天下，搜不到就又放弃了。或者没有意识到这是一个认知深入的过程。 |
| 信息的信息 | 一个优质信息背后相关更多优质信息 | 当获取到了一个优质信息的时候，去思考如何批量获取类似优质信息。还有，根据这一个优质信息可以顺藤摸瓜找到更多的哪些优质信息？比如我在谷歌学术中查看了平克的信息，再在公开平台上去获取相关信息，再逆向追踪这些信息点。 | 1、不懂得顺藤摸瓜，还有逆向利用的道理。查了平克发现了有Twitter主发了相关信息，却没有想到可以关注该Twitter主，然后追踪他发现其他相关的优质信息点。 </tr> |
| 信息的信息 | 时间维度占据优质信息源 | 比如，可以使用rss等技术将优质信息源纳入囊中，再在大时间周期上去占领这些优质信息源 | 不懂得大时间周期的威力，不懂得习惯大于一时的熬夜，不懂得硬件大于认知。还有就是找到了这些优质信息源，然放进了浏览器收藏夹就十年都不打开一次（就是我）。比起人家放进了rss，没事就能刷一波，谁获利更大，一目了然。 |
