当进行任何类型的主动回忆学习时，尤其是在使用间隔重复学习闪卡时，编写闪卡最重要的规则是：闪卡越小，你的学习就越高效、越有效。更准确地说，每张闪卡都应该是原子化的。
什么是原子化？
我们所说的原子化是什么意思？简而言之，原子闪卡不能被分解成多个可以独立理解和使用的部分——它是一个单一的单元，测试你对某一特定信息的了解。
例如，假设我们想学习 Python 编程语言。最显而易见的方法是创建一个闪卡，要求你描述该语言：
这种卡片就不是原子的，它至少有七个不同的事实——甚至可能更多，这取决于你如何计数！让我们将其改写成一系列的原子卡片：
这种改写使用了概念-描述符框架，但如果你愿意，你也可以很容易地将每个缩进的描述符（斜体部分）写成问题，例如 “哪个组织维护 Python？→ Python 基金会。”
为什么原子化很重要？
你可能会说，在第一个例子中，一张闪卡上有七个事实，但这为什么不好呢？简而言之，这张卡片将不可避免地导致不一致的回忆，并且练习起来会令人沮丧。
首先，考虑一下：如果你想出的事实少于七个，你将如何评价自己？如果你说 Python 是“一种由...编写的高级、多范式语言”，而只是遗漏了“解释型”部分，你了解 Python 吗？如果你忘记了创建者的名字呢？或者你遗漏了一个常见的用途呢？你最终会耗费有限的意志力和学习时间来弄清楚什么才算了解 Python，而不是真正学习这些事实——或者你可能只是说你答对了并继续，即使有一些你原本想知道的事实却被你忘记了。
如果你和大多数人一样，你最终会记住卡片上随机的一部分信息——那些最容易记住的信息——然后在拿到卡片时总是回答这些信息，并认为这已经足够好了。然后你会完全忘记其余的信息，即使你在 RemNote 中将这些信息作为闪卡！当考试来临时，你会发现你随机地不知道一些你试图学习的信息。这让你无法控制你实际学习的内容——而这正是使用 RemNote 学习的全部意义所在。
除非你逐字逐句地准确记住整个段落并在看到卡片时背诵出来，否则你永远不会有“是的，我知道！”的满足感。这是一个很大的问题，因为在练习闪卡时答对问题是主要的动力来源；如果你感觉不到这一点，你会更快地感到疲倦和倦怠。
最后，由于 RemNote 无法单独跟踪你对七个信息中每一个的掌握程度，即使你每次都能以某种方式真正记住所有项目，你也需要花费额外的学习时间才能获得好的结果。这是因为当每个事实在单独的闪卡上被单独安排时，你可以经常复习困难的事实，而偶尔复习容易的事实。当所有事实都被塞进一张闪卡时，你要么必须像学习最困难的项目一样频繁地学习这张闪卡，要么会反复忘记最困难的项目。
本页部分内容参考了 Control-Alt-Backspace 的记忆系列文章（也由本文原作者撰写）。