新功能背景
很多人抱怨标签不好用，尤其使用一段时间后，标签数量膨胀，像多年未整理的仓库，让人失去整理动力。这种痛苦源于工具将标签视为简单标记，仅用于搜集资料，忽视层级与分类。更关键的是，工具缺乏对标签的组织和管理能力，导致数量过多时，用户陷入管理无能的困境，标签从帮手变成负担。
我在思考“标签如何更有用”时，发现标签本质上是一种集合，汇聚被标记事物的共性。例如，“工作”标签集合会议记录、任务清单和邮件，“学习”标签包括笔记、文章和视频。这种集合视角让我联想到推荐算法——大数据和AI通过为数据打标签，并挖掘标签间联系，实现精准推荐。
我想将推荐算法的机制应用于个人管理中。如果把标签视为动态集合，并赋予标签间关系，就能形成网络状结构化体系。例如：
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“工作”与“deadline”关联，提醒任务紧急性；
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“读书”与“笔记”形成层级，梳理学习脉络；
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“旅行”与“预算”并列，方便规划。
这样的系统能消除标签数量膨胀带来的混乱，让用户在信息中自由切换视角。例如，面对项目，你可通过“时间”查看进度，“团队”检查分工，或“资源”评估需求。这种多维度思考是网络化标签的核心优势。
所以，我为 org-supertag 新增加了如下功能：
为标签与标签之间设定关系 org-supertag-relation-manage
在如何帮助人发现标签关系这件事上，我进一步思考，发现不少标签会添加到同一个对象上。这意味着，这这些同时出现的标签，存在着内部关系。我们可以快速通过「同现」这一关系，找到相互关联的标签。
因此，在标签关系的管理界面可以看到「Co-occurrence Tags」这一栏，可以直接看到一起出现过的标签。在我们添加标签关系时有重要的参考意义。
这里有两个小功能：
- Find By Relation，可以找到存在着关系的标签。
- Find By Relation Group，可以基于标签关系组找到存在着关系的标签。
这两点可以提供比较丰富的发现维度。
隐式发现信息结构 org-supertag-tag-discover
标签发现面板，是一种渐进式过滤的机制。可以在添加了一个标签的同时，添加另外的标签，寻找位于两个标签之间的交集里的笔记（笔记节点）。
同样，它会有 Co-occurring Tags 一栏，可以看到此间一起出现过的标签，并将它们直接添加为过滤条件，像放大镜一样，一点点变得具体。
换言之，这里存在着一种发现路径，这个发现路径将你第一次添加为过滤条件的标签，视为一个入口。如果这是一个箱庭世界，就可以通过不断添加标签，从而方便自己回顾和寻找对应的笔记。
在这个过程中，如果不断重复这一发现过程，路径本身就是结构化的象征，自然而然，在不断设计标签关系，以及发现标签的交集时，这种结构化自然地会印在脑海里。
多列对比视图 org-supertag-column
如果把标签视为集合，为了方便不同的集合之间的对比，应该以一种列状视图来表现。
在 Multi-Colmn Tag View 中，可以快速地添加标签，进行对比，同时，还可以通过 Add Realated Tag，来将相关联的标签放在一起进行对比。
内联标签 org-supertag-inline-insert-tag
当然，将多个标签添加到同一个对象是吃力的。尤其是当前大部分工具添加标签的过程，在思考标签的时候都花了太多时间。
我提出的解决方案是，让 org-supertag 支持内联标签。让人在自然输入的过程中，直接输入标签。以 # 作为前缀。
比如：
This is a #book, named #harry_portter
这两个标签，基于「同现」的统计，可以轻易地发现，以及方便为它们添加关系。
org-supertag-inline-insert-tag 不光可以用于 heading 下方的内容，写在标题中。比如：
- This is a #book, named #harry_portter
和 org-supertag 里添加普通的标签一样，这个标签关系同样会记录。只不过不会显示为 org-tag。
目前，我在积极实践这套自己提出的想法、方法、工具。尽管记录的标签数量还不够多，但现在记录标签的积极性大大地提高了。