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潦草学者
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潦草学者
1年前
Readwise Reader 是最好用的阅读软件之一。
但作为一款海外产品,Readwise Reader 在中国有些许水土不服。

为了让你更好地使用 Readwise Reader ,我们做了一款小工具—— wechat 2 reader

这款小工具解决了两个问题:
1. 让收藏文章更加便捷,在微信内转发文章或链接,即可以收藏文章。
2. 解决了Readwise Reader 在收藏中文文章时,图片丢失的问题。
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潦草学者
3天前
「画」
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潦草学者
8天前
这篇文章自己写的很满意。

从商业,技术,产品的视角讲了RSS。

有Google和Bytedance的商业故事,有内容分发方式之争,有RSS小众群体的执着,最后还讲了AI可以给RSS带来哪些变化和机遇。

AI 复兴 RSS ?

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潦草学者
13天前
有一个需求,是将各个大模型的问答记录保存到笔记软件。

具体地说,我的需求是
Chatgpt、Kimi、通义千问等等的 LLM 应用的问答记录保存到 Notion

这个不知道有没有人已经开发了插件
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潦草学者
17天前
微信输入法
做了 p o 的错误纠正

结果就把 "来组排吧" lai'zu'pai'ba
纠正成了 “来做爱吧” lai'zuo'ai'ba

只能说🤦‍♂️
微信输入法是懂游戏玩家的...
10
潦草学者
22天前
今天在研究 RSSHub 服务自建的事情,阅读了 RSSHub 的文档。
docs.rsshub.app

才知道 RSSHub 比我想象中更强大。
原来一直认为 RSSHub 就是个快速发现和生成 RSS 链接的插件。
好家伙原来 RSSHub 在底层上就支持了很多功能,如
—内容过滤:支持针对字段过滤,正则表达式过滤
—内容排序
—全文访问:强行获取全文内容
—GPT总结:GPT 总结内容

再加上 RSSHub 最近正在开发的 RSS 阅读器,有点期待。
github.com
13
潦草学者
24天前
马斯克收购 Twitter 以后,对站内爬取 Twitter 内容的行为做了很多管制

以前我习惯用 RSS 来订阅 Twitter,但是老马一直不让我这么干,从最开始用 RSSHub 就可以订阅 Twitter,到后来要用一些 Nitter 的实例。但这些方法去年都基本上被封完了。

这一年来,都只剩下一种方法可以订阅 Twtter 的 RSS 链接,就是通过 Google News 的方式订阅。

例如我要订阅@歸藏 的 Twitter RSS:
只需要通过这条链接就可以订阅:
news.google.com:twitter.com/op7418%20when:5d

它的原理是订阅Google的搜索结果,理论上,只要能 Google 到的帖推,都可以用这种方式订阅。

> 方法来源:www.reddit.com

虽然这种订阅方式看不到全文,只能看到前18个字,但总体来说也勉强够用。

但是5天前,不确定是Google的爬虫规则改了还是twitter开放给Google的内容局限了,这种方式也没办法订阅到最新的twitter了。

真是难过。
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潦草学者
28天前
Wegic - The first AI web designer & developer by your side

* 产品的 slogan 是「您身边的第一位 AI 网页设计师和开发人员」
* Product Hunt 的周/日榜第一名(www.producthunt.com)
* 产品的功能是通过多轮问答, 明确设计需求,然后自动生成网站

生成的网站目前还不确定,不过整个产品的交互做的非常好。包括官网的一些交互小细节很惊艳。例如跟随者鼠标的一直有一个输入框,随时发起提问。例如一些光效等等。

包括生成过程中的问答交互,也做得很流畅。

wegic.ai
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潦草学者
28天前
健身的动力:想听播客了

生活中除了健身,真的没有听播客的场景
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潦草学者
28天前
卡片笔记法最规范的写法,要求「永久笔记」是处在“空白语境”中的。如果是按照空白语境写的卡片,在输出的时候,还要用文章中的语境再写一遍。这是语境转化的过程。所以我自己的实践,在写作时,我更多地是参考之前的卡片,而不是直接将卡片组装起来。

简冬阳dayup: 发现推广卡片笔记写作法的人, 都很少提到, 把卡片有机组合成长文, 以及把长文拆分成独立的碎片的过程 其实这两步都挺有难度的 •ᴗ•💧

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潦草学者
28天前
这刚好为我的上篇文章《AI 搜索为什么行不通》的真实案例 —— AI 搜索产生的结果可信度值得质疑

中文互联网大量的垃圾文章 + 模型本身无法验证信息的真实性 + 模型产生幻觉 + RAG 工程中导致的信息稀疏化 + 传统搜索引擎糟糕的 SEM SEO 策略(百度:你直接念我股票代码吧)

当然我这么说是把所有环节可能的问题都放大了,实际上你在使用的时候,可能只会遇到其中一个。并不会每次 AI 搜索都出现这些问题

郭烁: 今天第一次吃到 AI 喂得屎。 先说结论:基于 RAG 的 AI 搜索结果,在当下只可信 80%(甚至更少),哪怕他吹的天花乱坠,也依然要保留质疑和求证的心态。 事情是这样的,国内不是某个 AI 搜索工具很火嘛,我就想着试试看,万一能给我提高效率呢,我先是搜了一些我完全不熟悉的领域,比如公平和自由的关系。返回的结果很惊艳,也很详细。 接着,我就搜了下一个问题,张一鸣有史以来的公开演讲。 然后,奇妙的事情就发生了:结果中有一条张一鸣 2023 年关于 AI 的公开信,我这时就犯了嘀咕,按理说不对呀,2023 年从来没有刷到过张一鸣关于 AI 的公开表达,他这个咖位,如果真的有这封信的话,应该早就被转翻天了。 于是,我就好奇的点进去细看,一看更嘀咕了,转载这篇内容的网站看着还算正规,有些内容还确实写的有鼻子有眼的,但是整体的风格,文笔,表达逻辑完全不是张一鸣的感觉,看下来又很像拼凑的。 所以,我下意识拿着文章标题去微信做了一次搜索,终于真相大白。这篇文章是一个 AI 拼凑杜撰的内容。 最魔幻的是,这个杜撰还被官媒当做事实连环引用了。

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