#知识管理

吕立青_JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25 | building bibigpt.co

1天前

要学新东西，直接在BibiGPT搜索，然后咔咔批量总结，太特么爽了！聚合搜索+异步总结+批量处理+自定义提示词+消息通知+自动保存Notion 这一套下来，整个视频知识管理流程无比丝滑~

#BiBiGPT #知识管理 #效率工具 #自动化 #Notion

张伟健 William.Z

2周前

# YouMind 的小巧思：通过快捷标注按钮分离筛选资料和通读资料场景 YouMind 的这个 Overview 和标注的方式很特别，跟其他的不一样。其他的通常是在阅读原网页的时候会弹出一个弹窗可以标注，但是 YouMind 的插件在你阅读原文章的时候，它只会出现复制 copy、解释 explain、提问 ask。但是呢，我刚刚才发现，原来它所期待的一个流程是：你点击这个插件按钮，它会唤起概括 Overview 功能。然后你在一边看这个文章的摘要，当你觉得这篇文章值得深入阅读的时候，点击保存，然后可以 open in YouMind，就直接跳转到你的 YouMind 的主页并且打开这篇文章。在这里，它已经把文章内容剪藏到了 YouMind 的这个软件之中。然后你在这里选中一段内容，哎，这个时候，在快捷弹窗中，出现了 Note 按钮。也就是说，它不希望你在原网页中进行划线。它更期待的是你在原网页进行一个快速的浏览和筛选，把你觉得值得深入阅读的内容保存到 YouMind 中。然后在 YouMind 中，正式开始进行深入阅读，也就是在这个时候才会开始进行标注（高亮和评论）。而像其他软件（比如 ReadWise、remio、reminds、五彩等），它就没有把这两个环节分得很开。我们通常在进行轻度阅读时进行标注。在日常阅读中，我们会有浏览和筛选的场景。轻度阅读时，一边读一边会做摘要和评论，包括标注、高亮和评论，这些我统称为"摘录"。而深度阅读则是用自己的话表达对文章的理解，并将其与自己已有的知识建立联系。 YouMind 明确意识到了这一点，巧妙地将浏览筛选与轻度阅读这两个场景分开了，分别安排在原网页和 YouMind 软件中进行。它的浏览器插件不允许你在阅读原网页时进行摘录，而其他大多数笔记软件则允许你直接在原网页上标注。这种分离避免了浏览筛选与轻度阅读的混合。否则，你可能本来只是在处理信息流，但读着读着，突然被某句话吸引并进行摘录，就不知不觉进入了轻度阅读状态。结果是，你原本只计划花半小时浏览和筛选，却在阅读一篇长文或较长的短文时，陷入深度阅读和思考的过程，最终在一篇文章上花费几十分钟。这其实是不理想的信息处理方式。我曾看到建议应尽量将浏览筛选与完整阅读分开进行。许多内容创作者也采用类似方法，比如归藏老师，他每天早上先用半小时浏览和筛选新信息，然后再花一两个小时完整阅读值得深入的内容。之后，他会花更长时间深入实践那些有价值的资料和功能。 YouMind 的这个设计真的是非常巧妙。 #YouMind #信息管理 #知识管理 #笔记管理 #网页标注 #学习 #AI笔记软件 #信息工作流

#YouMind #信息管理 #知识管理 #效率提升 #阅读流程优化

2周前

知识管理，很大一部分意义是管理context。在 2025年用 ai，context 越来越重要。如何把一切与任务\需求\目标有关的、高质量的context，喂给gpt-5这样的顶级llm，这是一个big question。所以，开始做个人知识管理吧。晚是真晚了点，但是比不做好🤣

#知识管理 #AI #GPT-5 #Context #个人知识管理

2周前

之前提到要有个输出式的爱好，今天正好看到这本《输出式阅读法》，实在是读书博主必备了！《输出式阅读法：把学到的知识用起来》是日本知识管理大师尾藤克之写的实战派阅读手册。书中展示了25个阅读技巧，帮你构建阅读体系，用更少投入获取有效信息，告别低效阅读。

#输出式阅读法 #读书博主 #知识管理 #阅读技巧 #高效阅读

4周前

刚发现原来 NotebookLM 的 mindmap 支持点击文字自动触发提示词讨论，生成的内容会链接源文档来源相当于，mindmap 将原文高度压缩，当你对某个内容感兴趣，可以点击它，让它帮我找到原文并做详细解释非常好的功能，还是得多用 NotebookLM

#NotebookLM #mindmap #自动提示词 #知识管理 #效率工具

4周前

大概用了2年logseq，8500个知识砖块，23000个联结。平均每个知识砖块有2.7个联结，平均每天新增加30个左右联结。 === 如果有且只有一条评价标准的话：ai时代的全新学习，绝不在于大脑存储知识的多少，而在于大脑中有效联结的数量。可以提一个概念：刻意联结（deliberate connecting）。学习每个新知识时，都要主动去关联已知，不断在自己的知识框架上，用新知联结已知，用陌生联结熟悉，用复杂联结简单，用抽象联结具体…… 这一点非常重要。我认为，在logseq中建立以概念（知识砖块）为单位的笔记，然后，用wikilink在笔记之间建立大量的联结。这是“刻意联结”的最佳方式。 logseq的优势，就是建立知识之间的联结。一方面是颗粒度极佳（概念、idea、思维模型等知识砖块，对应一条笔记），另一方面，是建立联结极其方便，非常容易形成习惯。

#Logseq #知识联结 #刻意联结 #AI学习 #知识管理

1个月前

有很多感兴趣的主题，但每次的学习/搜索/输出都是零零散散的，给自己手搓了一个blog管理系统，每次有什么想法或者想记录的就指定一个topic扔进去append，让AI自动合并成完整的文章，以后再回头看就方便多了

#个人项目 #AI辅助 #知识管理 #博客系统 #自动化整理

1个月前

Refly v0.10.0 发布！真正的 Visual Context Engineering 🚀一块承载 Agent + 知识管理终极想象力的白板产品来了！🔥 这才是「Manus + Notion + 白板」的新范式⚡️ - 🤖 白板 Manus：深度搜索、文章/网页/PPT创作都整上！ - 📝 Notion 级别的组织 Context 能力 - 🚀 DeepSeek 3.1 加持，为期两周，无限免费畅饮 💥 4.5K+ Star 完全开源 👉 立即畅想 DeepSeek 3.1 免费使用 👉

#Refly v0.10.0 #Visual Context Engineering #agent #知识管理 #DeepSeek 3.1

吕立青_JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25 | building bibigpt.co

1个月前

BibiGPT AI 自动生成的时间戳来啦，老父亲为它求一个三连！ 00:00 - 👋 欢迎与更新概览 00:57 - ⚡️ 视觉摘要与AI润色：让视频“看得快” 02:57 - ✍️ 公众号图文生成：视频转文章 04:57 - 🎬 字幕烧录与视频导出：多平台发布利器 07:37 - 🔍 智能内容管理：让音视频“搜得到” 12:56 - 🌐 全局搜索：快速定位信息 14:18 - 🚀 桌面应用与生态集成：让音视频“用得好” 17:39 - 🧠 智能闪记卡：深化知识内化 20:17 - ✨ 用户体验与模型升级：更便捷高效 22:25 - 📦 批量导出与通知系统：知识归档新纪元

#BiBiGPT #AI #时间戳 #视频处理 #知识管理

3个月前

2025，知识管理的重要性从未如此明显。 if 你用logseq和obsidian这些markdown笔记来做了知识管理，then 你已经可以chat with 你所有笔记； if 你用了readwise 这类工具来管理你的全部输入，then 你已经可以chat with 你所有的阅读； if 你对工作（内容、结果、复盘）有详细的文档记录，存在google drive等网盘中，then 各种llm都可以自由调用；通过MCP，claude和chatgpt等顶级llm，可以充分且灵活调用你的私人数据，实现高质量的RAG和 deep research。随着模型的agent能力越来越强，效果和好处会越发明显。所以，现在也不晚。个人知识管理，从今天开始做起来！logseq每天5条笔记，readwise reader管理你今日份的阅读～

#知识管理 #工具 #信息管理 #技术 #未来趋势 #数字化

4个月前

AI 再往后发展进步会让知识花园和稍后再读都变成伪需求当整个世界都是你的资料库你只需要一句话就能获得任何资料也自然不需要知识的花园了你想读的东西越来越多收藏之后也没时间再看也自然不需要收藏了人类处理信息的方式会发生剧变

#AI #知识管理 #信息处理

4个月前

飞书干这个太有优势了！绝大多数AI知识库产品的逻辑是先搭好AI，再想办法喂知识，就像ima。但在飞书里不需要，知识本身就存放在飞书里，我们所有的信息沉淀都在这个生态中，相当于有个智能助手能帮你把所有资料都记住，随问随答，这就解决了想找个资料，翻来覆去找不到的问题。想我们团队，日常工作和任务安排，数据资料沉淀啥的都是在飞书上弄的，简直不要太方便！

#飞书 #智能助手 #团队协作 #知识管理 #AI应用

6个月前

问：宝玉老师，请教一下，构建个人知识库的区别又在什么地方呢？还有微调答：打个比方，现在你在上一门新的历史课程，知识库（专业说法叫 RAG，检索增强生成）就好比教科书，微调（Fine-tuning）就好比你学习消化了知识。知识库就好比你的教科书，但是这门课其实你还没上过，直接就去考试，好在考试是开卷的，而且你语文历史基础很好，然后每一道题你就去现场查教科书，翻到可能的知识点位置，现场去阅读这几个知识点，把题目就给做出来。要是一时半会没查到正确的位置，你以前也没学过，可能会根据已有的知识推测，这样就可能出现幻觉，答题就不太精准。微调就好比你把这本教科书上的知识都学了一遍、题库做了一遍，知识都学过了，考试的时候从记忆里面把知识直接搜集出来，去答题。这样好处就是答题快且专业，但如果你微调时学到的知识本身不准确或冲突，你记忆里的知识就可能出现混乱或偏差，有时反而不如直接从教科书里查阅更准确。另外你深入学习了很多历史知识后，在面对数学等其他领域的泛化能力可能会稍微受到限制，因为你专注学习了一门课之后，精力投入其他科目的泛用能力相对减少了。再有就是如果你的教科书很多的话，每本书都学一遍时间成本和算力成本都不低，所以微调成本明显更高，包括数据整理、训练资源（算力）和长期维护的成本都相对较大。总结一下它们的区别：个人知识库 = 模型外的记忆，通过动态检索实现，灵活、快速，但受限于检索效率和相关性，适合规模适中的临时问答，不修改模型本身。个人知识库适合的场景： - 做个人知识管理，比如个人笔记、文档、读书笔记的快速问答。 - 针对公司内部文档、手册等建立企业内知识库快速问答。微调 = 模型内的记忆，真正内化知识，专业、精准，但数据准备和训练维护成本更高，适合对精准度要求很高或特定领域内长期稳定的任务。微调适合的场景：你需要模型对某一特定领域或任务更加专业化，精准度要求很高。需要固定风格或内容的输出，比如特定企业风格、客服对话场景、创作特定风格内容。

#个人知识库 #RAG #微调 #知识管理 #模型训练

8个月前

【周末分享：介绍一款知识管理神器】1.为什么需要知识管理？和很多人一样，我一辈子学了好几个专业，读书虽未破万卷，但自信几千本还是有的。但不一样的是，我所学的专业和读的书基本上忘得一干二净，尽管一直在学习，但有如湖南人俗话说的猴子摘包谷，摘一个甩一个，到头来一场空。所以觉得自己浪费了精力、时间和生命，很想对此进行补救。反省后发现自己缺乏一个知识管理系统，所学非所用，又没有系统性去温习所学的知识，并将其联系起来，产生新想法和洞见，遗忘是必然的。如果我在中学大学时就知道并学会使用Zettelkasten方法，我在个人成长方面会做得好得多。然而，亡羊补牢，未为晚也。和知识管理：像文字的产生、印刷术的发明、信息时代的出现一样，AI时代的到来正在引发一场根本性的知识革命，给人类的生活、学习、研究、创新方式带来巨大变化。我很庆幸能够赶上这趟车，它可以让我重新捡起学过的知识，继续学习新知识和技能，并将它们串连起来，进行有创意的工作。当下AI提供的工具超过了Niklas Luhmann不知多少倍，我们应当尽快用起来，进行个人的知识管理。的NotebookLM 2.0：我试用了很多知识管理平台和APPs，都没有找到一个完美的，而NotebookLM为其中最好。虽然它是个笔记工具，但我觉得如果善用，可以将其变成一个知识管理平台。这是一个个人化学习研究助手。它利用谷歌AI技术（Gemini）来帮助用户与其上传的各种文档互动。NotebookLM可以根据用户上传的内容生成摘要、注释和回答问题。它还支持创建播客形式的音频叙述，提供一种创新的知识管理方式。 4.我如何使用NotebookLM：1）笔记本的设置：我目前设置了30几个笔记本，涵盖希望捡回来学习过的专业和读的书，以及正在或打算学习的新知识和技能；每个笔记本可以上传50个源文件，每个源文件可达50万字或200MB，这对一般人来说足够了。文档包括PDF、Google文档、网页链接，YouTube和Google幻灯片，音频文件；从今年年初开始，Google One AI Premium的订户将享受NotebookLM Plus，可以创建和管理更多的笔记本（最多500个）、源文件（每个笔记本最多300个），以及每日查询和音频生成的数量（分别为500次和20次）。2）具体使用：我最先用的是，把我写的和合写的书、文章汇集在一个源文件中，上传到一个笔记本里，让AI对这些资料整体地进行分析，对我的写作进行批评，并提供改进的建议；然后，我让AI在这些文档的基础上，提出一些创新性的题目，或遗漏的题材；最后，我指示AI，按我的写作风格、语气、观点、用词等为我起草几篇文章。这些草稿虽不完美，但提供了一个很好的起点，我利用它们来从新思考、补充、修改评论文章。尽管这些文章是AI生成的，但它们完全是从我自己的文字中生成的，我觉得不会构成抄袭。我也用NotebookLM的音频功能，将我合著的 ”Understanding the China Threat”一书做成了一个30分钟的播客，播客的deep dive对话很自然，也有深度。这让我能从不同的角度来审视这本书。另一个使用是，我一直想学习R语言的统计学，我把斯坦福大学的一本教科书作为源文件上传，让NotebookLM给我提供学习计划，用简单的语言解释深奥的概念，出题考试我对新知识的掌握程度，并生成博客在开车时听，很有效果。我正在把我以前写下来的笔记用类似Zettelkasten中的永久卡片输入，并NotebookLM将其转为源文件，然后让AI帮我找出我想法之间的联系，发现新东西。这比实体的Zettelkasten分类更省事，更直接，也比Obsidian，Logseq等更容易发现相关联系。我也准备把Pimsleur的外语音频教材上传，让NotebookLM帮助我学习。总之，NotebookLM用途无限，不仅可以管理知识，也会成为个人的终身导师。 5.对NotebookLM的补充：和NotebookLM互动，最重要的是知道如何提问，可以通过其他AI平台如ChatGPT帮助生成提问，实现更好的互动。此外，NotebookLM虽然是一款神器，但它仍然不可能替代人的大脑，目前还没有什么任何AI可以代替。所以我建议将NotebookLM和Obsidian、苹果的Notes等，与实体的Zettelkasten卡片并用；通过用人脑处理信息，用手写下资料，同时用记忆宫殿方法，比较能永久记住学过的东西。AI不能替代人的所有hard work。如果您从此文中受益，请转发给亲朋好友，让AI带动一场崭新和深刻的思想解放运动。

#知识管理 #学习方法 #自我提升