文件命名与归类整理实在太麻烦?你需要tagLyst来帮忙!(Win/Mac)
在日常工作和学习生活中我们经常需要下载或者生成各种文件,其中肯定有些文件比较重要需要我们归类和存档。
然而对文件进行归类存档是个比较麻烦的事情,如果平时没有归类存档习惯想要直接整理文件的话非常耗时耗力。
散落在各个文件夹中的文件想要进行备份也不是轻松的事情,所以如何有效的便捷的归类文件有时候很让人头疼。
基于查找文件和归类整理的需求蓝点网平时会建立多层文件夹,每个文件夹存放不同类型的文件然后上传到云端。
对我们来说这还算是个不错的解决办法,至少想要寻找某个特定文件时可以按照文件夹类型快速找到对应的文件。
只是麻烦的地方在于平时有新文件需要随手进行命名,命名完毕后再将其按照文件类型放到不同的文件夹里存档。
比如在OneDrive我们存储的文件共有13.9万个 , 这里面去除代码类文件和照片外大约有5万个是我们手动分类的。
Windows 10内置的搜索工具可以查找文件的文本内容,这让用户在大量文档文件里搜寻特定文件变得非常轻松。
但如果用户存在大量的非文本类文件例如照片、视频、程序包以及压缩包等,想要查找只能依靠对应的文件名称。
如果用户平时存档时没有按照文件内容进行正确命名的话,突然想要查找某个特定文件的时候就会变得非常困难。
所以整理文件涉及的关键点包括文件名称和同类文件夹,虽然日常保存文件时比较麻烦但至少可以有效进行整理。
但在这个效率至上的时代难道我们就没有更好的办法整理文件吗?显然是有的,这就是这篇文章需要介绍的内容。
整理文件还有个方法是给每个文件定义特定的标签,然后按照不同定义标签进行归类和检索岂不是变得非常方便?
举个栗子:我们把秋游的照片全部添加「秋游」的标签,当需要查找相关照片时直接检索秋游即可罗列所有照片。
同时每个文件也可以定义多个标签例如可以把带有人物的照片添加姓名标签,又可以同时按秋游和姓名进行检索。
可惜的是如果文件数量巨大想要给文件添加标签会变得非常麻烦,这时候我们需要更专业的 tagLyst 来帮助我们。
这款软件基于标签化的文件管理系统可以为文件添加标签,同时支持标签层级让我们更方便的按标签来归类文件。
通过为不同的文件添加一个或多个标签进行文件的快速筛选,对于拥有大量文件的用户来说可以更好的整理文件。
例如 tagLyst 可以按自定义标签检索、按文件目录标签检索、按文件类型标签检索以及按照时间范围进行检索等。
文件可被归类到不同的资料库,每个资料库下又可以添加不同的标签和标签组,不论是整理还是检索都游刃有余。
tagLyst 直接将标签放到文件名中实现便捷的管理 ,例如当你为某个文件添加标签后文件名被修改带上对应标签。
修改文件名听起来似乎有些奇怪但 tagLyst 要解决的就是这个问题,而修改文件名添加标签是个非常有趣的功能。
继续举栗子:例如原文件名为蓝点网.png 再为其添加「素材」标签,添加后这个文件名称变成蓝点网#素材.png
而你检索时只需要搜索「素材」即可找到对应的文件,即便在没有安装 tagLyst 的电脑也可以快速找到对应文件。
所以在这里也需要提醒大家不要太在乎文件名称,毕竟如果有大量文件的话让你挨个按内容进行命名也非常麻烦。
初次使用 tagLyst 你会发现这软件使用非常困难,你需要按照指引一步一步创建资料库再添加文件和对应的标签。
所以刚开始使用这款软件你会觉得所谓的标签管理简直太扯,还不如随手重命名文件然后放到固定文件夹里方便。
不过经历刚开始使用的阵痛期后大家就能感受到这款软件的强大,在文件管理方面提高几倍工作效率完全没问题。
当你需要寻找某个或某类型的文件时只需要点击对应的标签,然后带有该标签的所有内容便会迅速展示在你面前。
不需要去输入文件名搜索也不需要绞尽脑汁回想当初文件的命名是什么,明明几秒钟的事情为什么花个几分钟呢?
说到这里,最重要的问题也就是:如何高效的给逐个文件添加标签,如果靠手动添加标签的话显然是个比较繁琐的事情。这也是 tagLyst 在最近更新中解决的重要问题,为了方便用户添加标签新版本已经增加“智能匹配潜在标签”的新功能。
(1)自动文件名过滤
举个栗子:
上海2019景点一览.pdf
如果这个文件名里已经有“上海”这个词,那么就不要再为这个文件添加「上海」这个标签了。 而只要在标签库里一次性预设「上海」作为一个新的标签即可。那么即使还有几千个文件,也不用重新去审视了,下次只要点击「上海」标签,就能自动匹配。 同理我们也可以为「2019」或者景点专门开设一个预设标签,立刻聚合所有的相关文件。
(2)同义词匹配
再举个栗子:
Shanghai.2019.Sites.docx
如果这样一个文件,「上海」的标签能否智能匹配到呢?只要我们一次性在预设标签库里,在刚才的「上海」标签下添加一个「shanghai」的同义词即可。
以后所有文件里出现「Shanghai」字样也会被匹配到「上海」这个标签下,
同理我们也能把「沪」,「魔都」,「陆家嘴」之类,作为「上海」标签的同义词。
(3)智能标签建议
tagLyst 在最近更新中,为文件名命名习惯良好的小伙伴们准备了一个额外福利。可以分析文件名提供标签建议。
虽然并非人人可以用上,但如果恰好文件已经比较规范的整理过了,那么tagLyst直接上手就能帮助大家提炼「标签了」
相信看到这里的你肯定已经对tagLyst有兴趣,心动不如行动。点击这里下载tagLyst for Windows/Mac最新版进行体验吧!