超越主題分類：Heptabase 如何運用標籤與屬性打造高效卡片資料庫

摘要

💥 您的筆記是「知識地圖」，還是「數據資料庫」？兩者缺一不可！

許多 Heptabase 用戶常問：什麼時候該用標籤 (Tags)，而不是白板 (Whiteboard)？ 簡而言之，白板擅長結構化知識與視覺化關係（如：閱讀筆記）；而標籤則專注於結構化數據與比較同類型卡片。

本文將透過實際的投資研究案例，示範如何將一系列公司卡片賦予「公司」標籤，並新增屬性 (Properties)，如股價、營收、研發狀態，甚至通過關係屬性連結到「執行長 (CEO)」卡片。透過標籤，您可以將這些同類型筆記轉化為可篩選、可排序的視覺化資料庫（如看板視圖），以便快速進行數據比較、追蹤狀態，並做出專業決策。這為您的知識管理體系帶來了強大的數據分析與任務管理能力。

想讓您的筆記不僅能看，還能「用」來分析和決策嗎？立即掌握標籤與屬性的精髓！

💡 前言：標籤與白板：功能上的本質區別

在 Heptabase 的知識管理體系中，白板是進行意義建構 (Sense-making) 的核心——它讓使用者能夠以空間、視覺化的方式，分解、連結並結構化複雜的主題知識。然而，當知識工作者需要處理大量的同類型資訊（例如：客戶訪談記錄、專案任務清單、投資公司清單）時，僅靠白板的空間佈局將會顯得力不從心。

這就是標籤 (Tags) 和屬性 (Properties) 發揮專業作用的地方。它們的設計目的並非取代白板，而是將一組具有相同類型的卡片轉化為結構化、可操作、可比較的資料庫。

本文將透過一個案例，清晰地展示標籤與屬性的運作機制，並闡述它們在知識工作流程中不可替代的專業價值。

一、標籤的核心功能：將同類型卡片轉化為數據庫

標籤系統的核心在於提供一個表格化的視圖，讓使用者能夠對同類型的卡片進行數據輸入、比較與狀態追蹤。

1. 案例示範：半導體供應鏈研究

想像一位投資者正在研究半導體供應鏈中的數十家公司。雖然白板可以視覺化這些公司在供應鏈中的關係（例如：設計公司與代工廠的關係），但它無法一目瞭然地呈現數據資訊。

解決方案是：

將所有公司卡片統一賦予一個「公司 (Company)」標籤。
點擊此標籤，進入其表格視圖，所有被賦予此標籤的卡片將被排列為數據行。

2. 屬性 (Properties) 的導入與結構化

在標籤的表格視圖中，使用者可以為這組卡片新增多種屬性欄位，以結構化資訊：

數值與文字屬性： 可新增數值屬性（例如：「股價 (Stock Price)」或「營收 (Revenue)」）和文字屬性（例如：「公司洞察 (Insight)」），從而將關鍵財務數據和分析見解集中在一個視圖中進行比較。
狀態與選擇屬性： 可使用選擇 (Select) 或核取方塊 (Checkbox) 屬性來追蹤狀態，例如：「研究狀態 (Research Status)」（待研究、進行中、已研究）或「已投資 (Invested)」。

3. 跨卡片連結：關係屬性 (Relation Property)

關係屬性是標籤數據庫中的一個強大功能。它允許使用者將當前標籤中的卡片，與另一組標籤中的卡片進行連結。

例如：在「公司」標籤中新增一個名為「執行長 (CEO)」的關係屬性。這個屬性可以連結到一個專門記錄人物（例如：「人物」標籤）的卡片（如 CEO 的個人介紹、任職日期）。
雙向連結： 這種關係會自動產生反向連結 (Backlink)。從公司卡片可以看到 CEO 卡片，而從 CEO 卡片也可以看到所有他領導的公司，確保知識的高度互聯性。

二、標籤的專業應用：篩選、排序與視覺化管理

一旦卡片被結構化為數據庫，使用者即可利用強大的視圖功能進行進一步的專業分析與管理。

1. 數據分析與排序

使用者可以透過對任何數值屬性（例如：營收）進行排序 (Sort)，快速識別出高價值或低價值的項目。這使得對同類型卡片進行量化比較和優劣排序變得輕而易舉。

2. 專案狀態追蹤：看板視圖 (Kanban View)

標籤數據庫不僅限於表格視圖。透過切換到看板視圖，使用者可以根據任何狀態屬性（例如：「研究狀態」）將卡片組織成不同的欄位（例如：待辦、進行中、已完成）。這種視覺化的流程管理模式，適用於：

任務管理： 追蹤各個任務的進度。
內容排程： 管理文章或貼文的寫作階段（草稿、審核、發布）。
銷售通道： 可視化銷售機會在各個階段的移動。

3. 專業使用原則：將標籤用於「類型」而非「主題」

標籤的最佳使用場景是組織具有相同類型 (Type) 的卡片，而非組織一個廣泛的主題。

組織工具	適用場景 (Scenario)	核心價值 (Core Value)
白板 (Whiteboard)	主題研究、書籍筆記、複雜概念的分解與連結。	視覺化知識關係、建立心智模型。
標籤 (Tag)	同類型記錄（會議記錄、客戶訪談、功能請求、產品 Bug）。	結構化數據、數據比較、狀態追蹤、批量管理。