以下是一些可以用来整理收藏的网页知识内容的 AI 工具:
收集完资料后,紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)这个AI会话助手。[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)具备读取网页内容的能力,并且能够在此基础上生成一定的内容。当[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)读取完毕时,会显示绿色标点作为提示。需要注意的是,[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)的阅读能力有一定的限制,它可能无法一次性处理大量的资讯,或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制,我们可以分批次地将资料提供给[Kimi](http://kimi.moonshot.cn),确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了,就让他整理下资讯内容。它做的还不错,我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。
基于前面的分析,我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路:1.简化"收集":1.1.实现跨平台收集功能,支持电脑(web端)、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接,最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式,通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库":2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单,系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时,这份阅读清单最好也能支持跨平台查看,提高可访问性。3.智能"选择"推荐:3.1.根据当前收藏记录,结合用户的阅读兴趣,进行相关性匹配,并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现,同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格,正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说:通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件,完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来,理论上无需开发任何插件、APP,也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
基于前面的分析,我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路:1.简化"收集":1.1.实现跨平台收集功能,支持电脑(web端)、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接,最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式,通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库":2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单,系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时,这份阅读清单最好也能支持跨平台查看,提高可访问性。3.智能"选择"推荐:3.1.根据当前收藏记录,结合用户的阅读兴趣,进行相关性匹配,并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现,同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格,正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说:通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件,完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来,理论上无需开发任何插件、APP,也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。