夜雨聆风
这两年，一个以前常在程序员电脑里出现的词，开始频繁跑进普通人的工具里：Markdown。
ChatGPT 能读，Codex 经常写，Obsidian 把它当底层文件，飞书和很多编辑器也能识别其中的大部分格式。
可一打开教程，满屏都是井号、星号和反引号，很多人看两分钟就关掉了。
其实日常工作根本用不着背完整语法。
先学会 6 个操作，你就能把零散想法整理成一份 AI 看得懂、自己以后也找得到的文件。
一、Markdown 到底是什么
把它想成一张“带路标的白纸”就行。
普通文本只有字。Markdown 会用几个简单符号告诉工具：这里是标题，这里是清单，这段是引用，下面是一块代码。
比如这段：
# 周一工作安排 ## 今天要做 - 整理客户反馈 - 修改公众号文章 - [ ] 下午提交报价人一眼能看懂，AI 也能快速分清层级。
文件本身仍然是纯文本。换电脑、换软件，哪怕原来的应用停更了，里面的字通常还能打开。
这才是它在 AI 时代重新变得好用的原因：结构够清楚，格式又足够轻。
二、第一个操作：用标题搭骨架
标题前面放 #，井号越多，层级越低。
# 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题新手先用到三级就够了。
我更建议先写标题，再往里面填内容。因为一份文件只要骨架清楚，AI 就不容易把“背景”“任务”和“结论”混在一起。
三、第二个操作：把重点和原话分开
重点内容两边放两个星号：
**这个结论需要人工确认。**引用内容前面放 >：
> 客户原话：希望周五之前看到第一版。这两个操作很适合做会议记录。
自己的判断用普通段落，关键结论加粗，客户原话放进引用。过几天回来再看，不会把谁说了什么弄混。
四、第三个操作：用列表和任务清单推进事情
列信息时，用短横线：
- 客户需求 - 当前进度 - 待确认问题要追踪进度，就加一个方框：
- [x] 收集资料 - [ ] 核对数据 - [ ] 发给客户确认这比在一段话里写“还有三件事没做”直观得多。
把这样的文件交给 Codex 或 ChatGPT，还可以直接说：
请读取任务清单，只整理未完成项目。 不要替我勾选完成，也不要补写没有依据的进度。
五、第四个操作：把资料真正连起来
网页链接的写法是：
[OpenAI 官网](https://openai.com)图片写法只多一个感叹号：
这样做的价值很朴素：看到结论时，顺手就能找到材料。
至于 [[另一篇笔记]] 这种双链，常见于 Obsidian 等笔记软件，确实很好用，但它属于具体工具提供的扩展能力。换到别的软件，不一定原样生效。
先把通用写法学会，再碰软件特有功能，会轻松很多。
六、第五个操作：把提示词和代码单独装起来
一小段命令，可以用一对反引号包住：
运行 `python app.py`长提示词或代码，用三个反引号围起来。
这样 AI 不会把代码里的符号误当成正文格式，自己复制时也更省心。
七、第六个操作：表格交给工具生成
Markdown 表格手敲起来有点烦。
我的建议很简单：看得懂就行，别背。
需要时直接对 AI 说：
请把下面的信息整理成 Markdown 表格。 列名为：项目、负责人、截止时间、当前状态。 缺失内容保留为空，不要猜测。生成以后，核对数据，再保存。
这类机械格式本来就适合交给工具，人的时间应该花在内容是否准确上。
八、直接照抄这份工作模板
如果你今天就想试一次，新建一个 .md 文件，把下面这份模板放进去：
# 项目名称 ## 背景 这件事为什么要做： ## 已确认信息 - ## 待核验问题 - [ ] ## 下一步 - [ ] ## 相关链接 - [资料名称](链接)然后把文件交给 AI：
请保持现有 Markdown 层级，帮我整理这份文件。 已确认信息和待核验问题必须分开。 缺少依据的地方不要补写，保留为空并提醒我确认。
你不需要先成为 Markdown 高手。
从下一次会议记录、项目清单或者公众号提纲开始，把标题、重点、清单和链接写清楚，就已经够用了。
等到真的遇见新需求，再多学一个符号。
