博客分类体系设计：工作/学习/技术/生活四大类方案

一、为什么选择四大类方案

本站内容跨度较大，涵盖工作、学习、技术、生活四个方面。在设计分类体系时，面临两个选择：

• 扁平方案：一级分类直接对应内容领域（如网络测试、算法、编程、系统……）
• 层次方案：一级分类对应用途场景，二级分类细分内容领域

扁平方案的优点是少点击、定位快，缺点是分类维度不统一——有的按工作领域分，有的按学科分，有的按技术栈分，容易混乱。

层次方案的优点是维度统一、结构清晰，缺点是需要二级分类，多一层导航。

本站最终选择层次方案，以「工作/学习/技术/生活」四大类为一级分类，每类下设 2-3 个二级分类。

核心理由：四大类的维度是统一的——都是**“用途/场景"维度**，这比混合维度更清晰、更易维护。

二、分类维度总览

四大类的一级分类，维度完全统一：

统一维度的好处：

• 归类时只需问一个问题：“我为什么写这篇文章？”
• 不会出现"这个算工作还是算学科"的维度冲突
• 分类体系稳定，不易随内容变化而重构

统一维度的代价：

• 某些一级分类会过大（如"技术”），需要二级分类细分
• 归类时"用途"有时难以判断（如"为工作学的算法"）

三、一级 + 二级分类结构

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工作
├── 网络测试
└── 项目记录

学习
├── 算法
├── 数学
└── 物理

技术
├── 编程
├── 系统
└── 工具

生活
├── 随笔
└── 育儿

• 一级分类：4 个（工作/学习/技术/生活）
• 二级分类：10 个

四、四大类详解

1. 工作

• 维度：职业产出
• 包含：网络测试、项目记录
• 二级分类：
  • 网络测试——测试理论、实践、工具、调优
  • 项目记录——具体项目的过程、复盘、踩坑
• 典型 tags：TCP、DPDK、iperf、压测、调优、复盘

边界处理：工作中的学习（如为项目学的新技术）算工作还是学习？

• 为完成工作而学 → 工作
• 独立于工作的知识积累 → 学习

2. 学习

• 维度：知识输入
• 包含：算法、数学、物理
• 二级分类：
  • 算法——算法导论、数据结构、复杂度
  • 数学——线性代数、微积分、概率论
  • 物理——量子力学、电磁学、力学
• 典型 tags：动态规划、图论、线性代数、量子力学

边界处理：学习中的编程练习算学习还是技术？

• 主题是算法/数学知识 → 学习
• 主题是编程技巧 → 技术

3. 技术

• 维度：技能实践
• 包含：编程、系统、工具
• 二级分类：
  • 编程——语言、框架、设计模式
  • 系统——Linux、macOS、树莓派、Shell
  • 工具——Git、Vim、Docker、编辑器
• 典型 tags：Python、Go、Linux、Git、Docker

边界处理：技术里的算法实现算技术还是学习？

• 主题是算法原理 → 学习
• 主题是工程实现 → 技术

4. 生活

• 维度：非技术日常
• 包含：随笔、育儿
• 二级分类：
  • 随笔——感想、记录、杂谈
  • 育儿——孩子日常、教育
• 典型 tags：育儿、随笔、感想

边界处理：生活中的技术折腾（如家庭 NAS）算生活还是技术？

• 主题是生活应用 → 生活
• 主题是技术本身 → 技术

五、归类判断原则

核心口诀

先问"为什么写"，再问"写什么"。 为工作产出 → 工作 为知识输入 → 学习 为技能实践 → 技术 为生活记录 → 生活

判断示例

易混淆边界

Q：为工作学的算法，算工作还是学习？

• 为完成具体工作 → 工作
• 通用知识积累 → 学习

Q：技术文章里的数学推导，算技术还是学习？

• 数学是主题 → 学习
• 数学是工具 → 技术

Q：家庭 NAS 搭建，算生活还是技术？

• 主题是生活应用 → 生活
• 主题是技术方案 → 技术

Q：博客搭建文章，算技术还是生活？

• 主题是技术实践（Hugo 配置、taxonomy 设计） → 技术
• 主题是生活记录（博客感想） → 生活

六、Hugo 实现方式

Hugo 原生不支持多级 categories，有三种实现方式：

方式 A：单层 categories，用命名约定

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categories: ["工作/网络测试"]

• 优点：Hugo 原生支持
• 缺点：斜杠在 URL 里需要处理，部分主题显示不友好

方式 B：categories + subcategories 两个 taxonomy（推荐）

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[taxonomies]
  category = "categories"
  subcategory = "subcategories"
  tag = "tags"
  collection = "collections"

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categories: ["工作"]
subcategories: ["网络测试"]

• 优点：结构清晰，两个独立 taxonomy
• 缺点：需要主题支持，二级分类页面需单独配置

方式 C：categories 只放一级，二级用 tags

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categories: ["工作"]
tags: ["网络测试", "TCP", "压测"]

• 优点：最简单，Hugo 原生
• 缺点：二级分类和普通 tag 混在一起，不够"正式"

本站采用方式 B，最符合"一级 + 二级"的语义。

hugo.toml 配置

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[taxonomies]
  category = "categories"
  subcategory = "subcategories"
  tag = "tags"
  collection = "collections"

文章 front matter 模板

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title: "文章标题"
date: 2026-10-16
draft: false
categories: ["工作"]              # 一级，4 选 1
subcategories: ["网络测试"]        # 二级，按一级对应
tags: ["TCP", "原理"]             # 自由
collections: ["网卡测试实战"]      # 可选，系列
description: "文章摘要"
---

一级与二级的对应关系

七、Tags 与 Collections 的配合

Tags：细分维度

Tags 用于同一二级分类内的细分：

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# 网络测试的理论文章
categories: ["工作"]
subcategories: ["网络测试"]
tags: ["TCP", "原理", "拥塞控制"]

# 网络测试的实践文章
categories: ["工作"]
subcategories: ["网络测试"]
tags: ["iperf", "压测", "调优"]

好处：二级分类下理论和实践都在，读者一览无余；想只看理论，点 tag 原理。

Collections：系列维度

Collections 用于跨分类的系列文章：

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collections: ["算法导论笔记", "网卡测试实战", "Python 进阶", "树莓派折腾记"]

好处：把同一系列的零散文章聚合起来，不受分类限制。

八、设计原则总结

1. 一级分类维度统一——四大类都是"用途/场景"维度，避免混合维度。
2. 二级分类按需添加——不必全部预设，按实际内容增长添加。
3. 每个二级分类至少 5 篇——否则不值得独立，可先并入一级。
4. 用 tags 细分，不用分类——语言、工具、具体技术，都放 tags。
5. 先问"为什么写"——归类时以写作目的为准，而非内容主题。
6. 可以动态调整——先少后多，比先多后少好。

九、未来调整预案

如果某领域内容增长，可考虑调整：

原则：先少后多，按实际增长调整，不预设。

十、与扁平方案的对比

核心差异：

• 扁平方案：一级分类直接对应内容领域，扁平，但维度混合
• 四大类方案：一级分类对应用途场景，统一，但需要二级细分

选择建议：

• 重视维度统一、结构清晰 → 四大类方案
• 重视扁平、少点击 → 扁平方案

十一、一句话总结

本站采用「工作/学习/技术/生活」四大类为一级分类，维度统一（用途/场景）；每类下设 2-3 个二级分类，共 10 个。 归类时先问"为什么写”：为工作产出→工作，为知识输入→学习，为技能实践→技术，为生活记录→生活。 Hugo 用 categories + subcategories 两个 taxonomy 实现。