根據不同需求推薦替代Evernote的10種筆記軟體到知識庫工具
根據不同需求推薦替代Evernote的10種筆記軟體到知識庫工具

昨天 Evernote 的新隱私政策,傷了不少老用戶的心,雖然 Evernote 強調為了機器學習的人工檢查是可以被關閉的,但其實 Evernote 原本可以有更好的做法,例如「先宣布將開發人工智慧的功能,讓有興趣的用戶主動加入實驗計畫」,我相信如果這樣做,反而增加用戶的期待,而且一定也有用戶願意主動加入。(更新:最新消息是 Evernote 從善如流,決定取消這一次的隱私權更新計畫

但 Evernote 卻沒有這樣與用戶充分溝通,也難怪許多用戶再次感到灰心,也紛紛提到要轉移服務。那麼,如果想要離開 Evernote ,轉移到其他筆記服務,有沒有什麼好選擇呢?

我身為長達十年的 Evernote 使用者(從 Evernote 更早之前還只是電腦單機軟體就開始使用),加上近幾年來也寫了非常多筆記方法、第二大腦、知識整理文章,又研究了許多其他類似工具,所以今天這篇文章,就讓我以「不同需求」的多角度,盡可能就我所知,全面的推薦可以作為 Evernote 替代的不同軟體。

Evernote 的基本特色是數位筆記、雲端同步與便捷搜尋,我把所有資料數位化,讓我以後丟關鍵字就能搜尋到,可以減少整理分類的麻煩,然後又能透過同步在各種裝置上使用。

我先設定 Evernote 的用戶都對上面這樣的基本特色有強烈需求,所以替代軟體也要基本滿足數位筆記、雲端同步與便捷搜尋。

然後,我再根據用戶們不同的進階需求,來推薦其他替代品。(你可以延伸閱讀:Evernote, Onenote, Google keep 雲端筆記完整比較表

1. 輕度筆記用戶:Google Keep

如果你的筆記數量並不多,大概就是幾十則,並且大多時候你用 Evernote 是為了滿足行動中快速記錄與收集的需求,而且你也不會用 Evernote 來建立龐大的知識庫整理,或是用 Evernote 來管理很龐大的專案任務排程。

那麼這樣的輕度筆記用戶, Google Keep 或許是最好的替代選擇,它可以做照片筆記、手寫筆記、收集網頁、待辦清單,也能簡單記錄,又能標籤分類,並且在各大系統平台都能雲端同步,還能多人協同合作,是可以滿足筆記需求了。

只是 Google Keep 的整理與收集功能還是比較簡單,如果要建立資料庫與知識管理還不足。而且 Keep 的筆記編輯功能也無法作太多更有條理的變化。

我在電腦玩物的這篇文章有持續更新的完整心得:Google Keep 筆記任務更強的活用 10 招技巧心法教學

2. 純文字筆記用戶:Simplenote

如果你之前使用 Evernote 會用來做任務管理、靈感收集,但都是以文字筆記為主,所以你反而有更舒適文字筆記編輯的需求,和管理任務與靈感需要的標籤功能,這時候,比 Google Keep 還要簡單,但是可以有舒適長文字編輯介面的,就是 Simplenote 這個服務。

當然,如果你要的是圖文、郵件、網頁等全面資料的統一收集,建立一個完全記憶的資料庫, Simplenote 與 Google Keep 都無法滿足你的需求。

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圖/ 電腦玩物

3. 純任務與構思草稿用戶:Workflowy

但是也有可能你的筆記需求真的很簡單,不像我一樣當成第二大腦,也不需要收集各方面的資料,你在之前的 Evernote 筆記上就真的只是在排程任務清單,構思一些文稿大綱。

這時候,說不定你不需要太多複雜的筆記功能,除了可以筆記、同步與搜尋外,你反而更需要有條理的可以列出任務、列出大綱,那麼我會推薦你轉而使用「 Workfloy」。

如果你的 Evernote 筆記數量還不多,大概百則以內,或是百則左右,我猜測是比較輕度的使用者,這時候要轉移就很容易,也不需要什麼特別的轉移工具,我會建議「手動轉移」(也就是一則一則複製貼上轉移),然後適應新的筆記工具的整理方式,這樣更好。

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圖/ 電腦玩物

4. 文件為主的筆記用戶:Quip

若是你之前在 Evernote 上主要需求是構思自己的文件草稿,或者是跟工作夥伴一起共享圖文內容資料。還是說妳主要用 Evernote 寫出專案企劃、排程專案任務,但除了文字外,也會常常需要插入圖片、表格。

那麼這種文書類型筆記需求,要有更強大筆記編輯功能的朋友,或許可以試試看 Quip 。

但 Quip 畢竟是文書平台,相較可以快速切換、整合的「筆記」,本質上是不同的,所以你可能會犧牲之前每一則筆記之間快速轉換瀏覽的便利性。但如果你原本的筆記就是以長篇構思、長篇企劃文件為主,那麼或許反而適合。

不過 Quip 也相對沒有快速收集、快速記錄的便利性。

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圖/ 電腦玩物

5. 完全 Apple 平台用戶:Mac 與 iPhone 備忘錄

又如果其實你是完全都在 Apple 裝置上工作,電腦用 Mac ,手機用 iPhone ,短期內也沒有使用其他平台的打算,那麼 Apple 內建的「備忘錄」也可以充當筆記工具來使用,並且「備忘錄」有相對 Keep 更強大的圖文筆記編輯功能,也有基本的筆記多層分類功能。

如果你的筆記數量又稍多一點,且又需要比較好的圖文筆記編輯功能,而在分類需求上,你需要的是簡單夠用的多層樹狀資料夾分類。加上又是純 Apple 用戶,那麼我會建議你可以選擇內建的備忘錄。

要轉移也很簡單,你可以先從 Evernote 記事本匯出筆記 enex 檔案,直接拖曳到 Mac 的備忘錄,就完成匯入囉!

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圖/ 電腦玩物

6. 完全 Apple 平台用戶,有彈性整理需求:Bear App

如果你不滿意 Apple 內建備忘錄的樹狀資料夾管理方式,因為我之前有討論過,真實知識的整理更適合「彈性標籤」與「記事連結」,希望可以有類似 Evernote 那樣強大的整理功能,那麼或許你應該試試看另外一個最近國外討論度很高的最新雲端筆記服務,是義大利團隊開發的 Bear 。

他也有很棒的圖文編輯功能,支援 Markdown ,他的標籤甚至可以針對筆記特殊段落來插入,而且介面非常流暢好看。

但 Bear 目前也是只有 iPhone 與 Mac 軟體,而且他的同步是使用 Apple 的 CloudKit,這個的好處是 Bear 不保存與訪問你的內容,但你真的不能離開 Apple 系統工作。不像 Apple 內建備忘錄還能用網頁版在其他系統查看。

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圖/ 電腦玩物

7. 時間管理需求用戶:Trello

也有可能你仔細想想,發現自己並不是真的需要一個傳統意義上的筆記軟體,例如你只是用 Evernote 收集片段的待辦任務,想要把一些片段的想法與資料組織在一起,或做簡單分類。而這樣做的用途是,你更需要一個時間管理工具。

那麼或許你不一定要用筆記替代品,而可以試試看像是 Trello 這樣結合看板、便利貼與時間管理、資料分類概念的服務。

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圖/ 電腦玩物

8. 資料庫與第二大腦需求用戶:Onenote

當然,你也可能跟我一樣,在長期使用 Evernote 的過程中,真的把它當成「第二大腦」來使用,你使用這類工具的目的在於幫自己做好資料庫、知識庫的準備工作,並且在自己遺忘或找不到時,可以快速找回資料,可以快速重新組織筆記。

而你也有大量的、頻繁的、長期的、全面的做筆記的習慣,你的筆記面貌千變萬化,不只單純想法或任務,甚至可能到各種整理。

那麼這時候, Evernote 目前看起來最接近的替代品,就是微軟的 Onenote 了。

無論在收集網頁、收集圖文資料,整理大量的(數百數千)筆記上, Onenote 可以負擔最複雜的筆記編輯,以及專業的資料整理需求。

當然 Evernote 與 Onenote 還是有些方法上的不同,不過轉換總是必須有些方法的轉變,而 Onenote 也有提供從 Evernote 匯入資料的工具。(參考:Onenote 最新 Evernote 匯入 Onenote 工具實測教學

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圖/ 電腦玩物

9. 大陸可用第二大腦平台:為知筆記

如果你可以接受,或者你需要使用大陸的服務(例如在大陸工作也能順利使用),那麼大陸的「 Wiz 為知筆記」,也是一個老牌的,類似 Evernote 的筆記服務,並且它的功能上更接近 Evernote 。

10 回到雲端硬碟:

最後,也可以同時搭配幾種工具來滿足整個知識管理、專案任務收集的需求,當然最好這些工具之間彼此連結,才能獲得最大的第二大腦效率。

例如我在「Google GTD 方法教學:用 Inbox、 Keep、日曆搞定時間管理」這篇文章所說的,把文件檔案儲存在 Google Drive ,用 Inbox 管理瑣碎任務,用 Google Keep 管理想法、清單,類似辦法也能套用在 Dropbox + Paper ,或是 OneDrive + Outlook + Onenote 上。

Evernote 當然還是有一些不可取代的特殊性,例如他的搜尋、標籤、時間提醒、強大的收集功能等等,但工具本可轉換,只是轉換時,我們可以仔細思考需求,轉換到能滿足需求層級的服務上。(例如:分析 Evernote 與 Onenote 兩種截然不同的筆記整理邏輯

你可能會問我,那 Esor 你也準備離開 Evernote 工具,替換到其他工具了嗎?

我想經過這次事件,我也會認真考慮轉換的可能性了,但我還不會立刻轉換,目前來看,我會先以 Onenote 作為試試看跟 Evernote 一起共用的目標,後續如果有心得,或是最後到底有沒有轉換,我再陸續跟大家在電腦玩物中分享。

倒是,如果你知道其他更好的替代服務,或是你想到不同需求也有其他替代工具,歡迎您在電腦玩物中留言討論。

本文授權轉載自:電腦玩物

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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