优先使用细粒度的关联

%%我的理解:: 这也是相比于Obsidian，我一直对Logseq的大纲式块引用笔记念念不忘的原因，更细粒度的引用，应该能发挥出更强大的力量。现在还没经过大量实践，还不清楚太多的细粒度的块引用会带来什么麻烦和缺点。#待办/某天 %%

Thoughts Memo 汉化组译制

原文：Prefer fine-grained associations (andymatuschak.org)

信息系统中材料之间的链接（例如常青笔记之间应该建立大量链接）可以是细粒度的（如文章中一句话中的引用），也可以是粗粒度的（如「另请参阅」小节）。

一般来说，进行细粒度的关联会更好。例如，与其评估与你正在阅读的论文有关的杂乱无章的论文清单，不如看到我注意到文章 X 与段落 N 有关，这样更有帮助。

双向链接尤其如此，否则很难知道这里的「反向」关系为何合理。