实时创造英语接触
不上课也能获得十倍提升
英语学不好的最大原因是接触的太少!我们创新地将高频词汇融入你看的视频和文章,
把每天接触的大量中文改造一部分成英语接触,渐进低压拓展语言边界。
https://ries.ai/zh
不上课也能获得十倍提升
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隐藏书签栏,使用 枫叶书签 让你行云流水。
https://github.com/tw93/Maple/blob/main/README_CN.md
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一款专为极致书写体验与「一键复制为公众号格式」而生的现代化 Markdown 编辑器。界面精致、体验顺滑,所见即所得地预览与复制,帮助你高效创作优雅内容。
https://github.com/xiaobox/mdeditor
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Coro Code 是一个用 Rust 编写的高性能 AI 编码代理,带有丰富的终端界面。此前名为 Trae Agent Rust,现已更名并聚焦于速度、稳定性与优秀的使用体验,同时保持与原始工具规范的兼容性。
https://github.com/Blushyes/coro-code/blob/main/README_zh.md
https://github.com/Blushyes/coro-code/blob/main/README_zh.md
如何超越常人,快速掌握任何技能?
• 20/80法则:高效学习的第一步是“解构”目标技能,识别其中最具杠杆效应的20%核心内容。无论语言、烹饪还是其他复杂领域,掌握这部分知识或动作即可实现80%的应用效果。该法则反直觉地告诉我们,非核心细节初期可放弃,避免完美主义陷阱,集中资源打造坚实基础,使后续学习事半功倍。
• 拥抱失败,激活学习循环:真正的成长始于失败。视频强调“失败-反思-信息获取-改进”四步循环,失败不是终点,而是学习的触发器。主动回忆(Active Recall)作为认知“作弊码”,通过主动输出快速暴露知识盲区,精准打击认知漏洞,极大提升学习效率。这种方法论远胜传统被动复习,帮助构建动态反馈系统,使学习成为不断迭代优化的闭环。
• 慢学快进:表面矛盾实则顺应大脑认知规律。拒绝多线并进导致的认知超载,转而专注于单一子技能,做到精通且自动化。举例说明,烹饪时专攻“烤鸡”比同时练习多项技能更有效。该策略基于认知负荷理论,强调深度而非广度,保证学习质量并加速整体技能整合。
• 心智模型驱动:框架的核心在于两种心态——极端成长型思维和痴迷式沉浸。前者要求坚信能力可塑性,摒弃“天赋论”,为面对挫折提供心理支持;后者则是让学习成为生活一部分,激活潜意识学习机制,延长有效学习时间。两者结合,形成强大内驱力,确保学习飞轮持续高速运转。
• 全流程学习框架清晰可复制:
1. 解构与识别:用20/80法则筛选关键知识点,编制优先级清单。
2. 聚焦与精通:慢学快进,专注单一子技能,直至习惯化。
3. 测试与迭代:主动制造失败,利用主动回忆检验掌握度。
4. 反思与优化:针对短板反馈,调整学习策略或重新评估核心内容。
这套框架不仅适用于语言、烹饪、运动、下棋、演讲等具体技能,更是一种普适认知提升路径,具备极强的跨领域迁移能力。它打破“学无止境”的迷思,告诉我们如何用有限时间与精力,构建高效、可持续的学习系统。
• 20/80法则:高效学习的第一步是“解构”目标技能,识别其中最具杠杆效应的20%核心内容。无论语言、烹饪还是其他复杂领域,掌握这部分知识或动作即可实现80%的应用效果。该法则反直觉地告诉我们,非核心细节初期可放弃,避免完美主义陷阱,集中资源打造坚实基础,使后续学习事半功倍。
• 拥抱失败,激活学习循环:真正的成长始于失败。视频强调“失败-反思-信息获取-改进”四步循环,失败不是终点,而是学习的触发器。主动回忆(Active Recall)作为认知“作弊码”,通过主动输出快速暴露知识盲区,精准打击认知漏洞,极大提升学习效率。这种方法论远胜传统被动复习,帮助构建动态反馈系统,使学习成为不断迭代优化的闭环。
• 慢学快进:表面矛盾实则顺应大脑认知规律。拒绝多线并进导致的认知超载,转而专注于单一子技能,做到精通且自动化。举例说明,烹饪时专攻“烤鸡”比同时练习多项技能更有效。该策略基于认知负荷理论,强调深度而非广度,保证学习质量并加速整体技能整合。
• 心智模型驱动:框架的核心在于两种心态——极端成长型思维和痴迷式沉浸。前者要求坚信能力可塑性,摒弃“天赋论”,为面对挫折提供心理支持;后者则是让学习成为生活一部分,激活潜意识学习机制,延长有效学习时间。两者结合,形成强大内驱力,确保学习飞轮持续高速运转。
• 全流程学习框架清晰可复制:
1. 解构与识别:用20/80法则筛选关键知识点,编制优先级清单。
2. 聚焦与精通:慢学快进,专注单一子技能,直至习惯化。
3. 测试与迭代:主动制造失败,利用主动回忆检验掌握度。
4. 反思与优化:针对短板反馈,调整学习策略或重新评估核心内容。
这套框架不仅适用于语言、烹饪、运动、下棋、演讲等具体技能,更是一种普适认知提升路径,具备极强的跨领域迁移能力。它打破“学无止境”的迷思,告诉我们如何用有限时间与精力,构建高效、可持续的学习系统。
一份涵盖当前 AI 领域多个顶尖工具和平台的速览清单:每个名字后面简短描述了其核心定位和优势,帮助你快速理解各自的独特价值:
• Lindy:专注于 AI Agent 工作流管理,助力自动化任务和多步骤流程执行
• Claude:被誉为最优秀的写作大语言模型(LLM),擅长生成高质量文本内容
• Zapier:结合 AI 功能的超强自动化应用平台,轻松连接多种服务实现自动化
• DeepSeek:强大的链式思考(chain of thought)大语言模型,提升复杂推理能力
• Claude Code:目前最具氛围感的 AI 编码工具,优化编程体验
• Lovable:AI 原型设计领域的领先者,快速构建和验证 AI 产品概念
• Google’s Genie 3:全球领先的世界模型,支持复杂场景理解与预测
• Perplexity’s Comet:最佳 AI 浏览器,集成搜索和智能回答功能
• Cursor:顶尖的编程集成开发环境(IDE),专为 AI 辅助编码打造
• Wispr Flow:AI 语音转录工具,提升语音输入效率
• Midjourney:AI 制图领域的领军者,生成高质量艺术图像
• n8n:灵活的 AI 自动化平台,支持复杂工作流定制
• ElevenLabs:文本转语音领域的佼佼者,声音自然流畅
• Replit:多功能 AI 编程平台,支持多语言和在线协作
• Runway:AI 视频创作领导者,支持视频编辑和生成
• Manus AI:具备智能代理特性的语言模型,能够自主执行任务
• Fathom:智能会议记录工具,自动生成笔记和摘要
• Luma AI:视频生成工具,助力内容创作
• Suno:文本转音乐平台,自动生成音乐作品
• Cluely:隐形 AI,背景智能支持,提升用户体验而无感知
• Lindy:专注于 AI Agent 工作流管理,助力自动化任务和多步骤流程执行
• Claude:被誉为最优秀的写作大语言模型(LLM),擅长生成高质量文本内容
• Zapier:结合 AI 功能的超强自动化应用平台,轻松连接多种服务实现自动化
• DeepSeek:强大的链式思考(chain of thought)大语言模型,提升复杂推理能力
• Claude Code:目前最具氛围感的 AI 编码工具,优化编程体验
• Lovable:AI 原型设计领域的领先者,快速构建和验证 AI 产品概念
• Google’s Genie 3:全球领先的世界模型,支持复杂场景理解与预测
• Perplexity’s Comet:最佳 AI 浏览器,集成搜索和智能回答功能
• Cursor:顶尖的编程集成开发环境(IDE),专为 AI 辅助编码打造
• Wispr Flow:AI 语音转录工具,提升语音输入效率
• Midjourney:AI 制图领域的领军者,生成高质量艺术图像
• n8n:灵活的 AI 自动化平台,支持复杂工作流定制
• ElevenLabs:文本转语音领域的佼佼者,声音自然流畅
• Replit:多功能 AI 编程平台,支持多语言和在线协作
• Runway:AI 视频创作领导者,支持视频编辑和生成
• Manus AI:具备智能代理特性的语言模型,能够自主执行任务
• Fathom:智能会议记录工具,自动生成笔记和摘要
• Luma AI:视频生成工具,助力内容创作
• Suno:文本转音乐平台,自动生成音乐作品
• Cluely:隐形 AI,背景智能支持,提升用户体验而无感知
将命令行体验转换为现代、高效的 AI 聊天界面
https://github.com/office-sec/AionUi/blob/main/readme_ch.md
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夸客网盘搜索网站-基于pansou和心悦搜索微改,AI让小白实现技术平权
先给结论:
夸客网盘搜索:https://www.kuakeso.net/
前言
1. 喝水不忘挖井人
致敬pansou作者和心悦搜索作者
【PanSou】高性能网盘搜索,集成TG、网盘搜索插件,异步更新缓存 资源荟萃
GitHub - 675061370/xinyue-search: 心悦搜索-支持多网盘转存分享,支持夸克网盘、百度网盘、阿里云盘、UC网盘,打造高效便捷的网盘资源搜索...
心悦搜索-支持多网盘转存分享,支持夸克网盘、百度网盘、阿里云盘、UC网盘,打造高效便捷的网盘资源搜索引擎!
2. AI实现技术平权ing
本人技术小白(高中理科生大学读工业设计现在干销售),借助vscode+Claude 4花费了4个周末,网站搭起来了。
网站部署
我的采购清单
1. 域名 1个 82元 spaceship
2. 香港服务器4H4G 99元2年 狐*云
3. CDN亚太高级版1T永久 300元 狐*云CNM
小计:481元
网站部署历程
● pansou API部署,@fish2018 大佬已经写的很详细了,我跟着教程做的,没有遇到什么问题。有问题去帖子下面留言
● 前后端部署,这是一波三折,好好分享我踩的坑
心悦作者写了一个部署文档,但对于我这种小白的说,会有难度。去B站搜到一个老版本的部署教程,照着做没有太大的问题。(我就不放链接了,那个人是卖源码的。B站搜心悦搜索,就看得到)
遇到的第1个困难:安装时,数据库链接不成功
服务器地址+端口,把能试的都试过了,还是不行
去心悦群里问大佬们,大佬说1panel面板的数据库加密方式和作者的代码不匹配,需要对数据库做设置。
听话照做,依然链接不成功!第一个周末就一直在搞这个事儿。问了各种AI,答案也是差不多,就是搞不了
解决方案
重装系统,安装宝塔面板,再装php和MySQL,不要用docker装数据库
(也不懂为什么。如果有大佬知道原因,麻烦告诉下在1panel面板装容器数据库如何链接成功,我还是喜欢1panel面板的UI,感谢)
遇到的第2个困难:如何正确使用AI写代码
最终选用的是vscode+github copilot(试用一个月)。就光选工具,对于小白来说,也是问了很久AI
AI模型最终选的是Claude4。选AI这过程,对于小白来说也是很折磨人。
刷抖音,今天听这个博主说这个AI很牛皮,明天又听到那个博主说那个AI又升级了,人类要被淘汰了。
还是毛爷爷那句话是真理:实践出真知!最傻逼是GPT 4,后面有了5,稍微好一点,但还是觉得Claude4好用些
用了大佬的方法,AI好用很多了,不再折磨人了。
先让他阅读全部代码,让他自己生成一个网站说明文档,然后再告诉他以后的代码修改,必须要基于这个文档来执行
后面就是一些基础问答、部署、再问答、再部署,反反复复。。。
最后这一步,配置微信机器人,没有成功。作者说要看缘分,看来是缘分未到。
CDN加速访问
这里再分享个小细节,AI真的会让技术小白上瘾的
我想把 kuakeso.net 重定向到 www.kuakeso.net,从最开始AI给我找了3个方案,后面又衍生出第四个方案,最后半夜1点都上床了,想到第五个方案,问AI可不可行。
确定可行而且效果更好,爬起来搞到2点半~
在调试CDN过程又学到了,如何通过CDN保护源站IP,发现新大陆新知识,来回折腾半天,越干越有劲~
网站后台配置
后台配置,都是一些基础的傻瓜式操作(心悦作者大佬很懂用户体验啊)
不过,也遇到一个困难,就是api接口的配置,也是来回折腾了很久,找到了正确打开方式~很有成就感。
因为用的是pansou API接口,接头暗号和心悦作者有一些出入(心悦作者不提供API接口了)。
需要的佬,夸克网盘接口直接复制就可以
接口参数
字段映射
感受体会
差不多了写完了,我靠1点了,写了3个小时。边写边想,找记录搞截图。
但是很爽、很有成就感~
永远想不到,自己也可以写一篇网站搭建的1/5技术贴~
感谢AI时代,感恩国富民强!!!
最重要的是感恩Linux社区! 真诚 、友善 、团结 、专业 ,共建你我引以为荣之社区。
以前没事的时候刷抖音,现在一空下来就打开CDN面板看访问量
最后留个请求,这个网站还有2个执念没有完成
1. 1panel面板docker数据库链接不成功
2. 微信机器人接口没有配置成功
如果大佬们有解决办法,希望可以不吝赐教~buy coffee表示感谢!
如果一次性再续费个5年,就当多去一次95洗脚
传送门
夸客网盘搜索:https://www.kuakeso.net/
40 posts - 21 participants
Read full topic
via LINUX DO - 热门话题 (author: 2185432)
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先给结论:
夸客网盘搜索:https://www.kuakeso.net/
前言
1. 喝水不忘挖井人
致敬pansou作者和心悦搜索作者
【PanSou】高性能网盘搜索,集成TG、网盘搜索插件,异步更新缓存 资源荟萃
来都来了,点个star再走? 一个简约版的前端页面(集成API文档,可在线调试接口): 更新 white_check_mark 202508071317 优化全局缓冲区初始化策略 退出程序时强制保存内存缓存数据到磁盘 white_check_mark 202508051129 TG频道搜索支持匹配图片,返回images字段,想要海报的可以尝试下 …github.com
GitHub - 675061370/xinyue-search: 心悦搜索-支持多网盘转存分享,支持夸克网盘、百度网盘、阿里云盘、UC网盘,打造高效便捷的网盘资源搜索...
心悦搜索-支持多网盘转存分享,支持夸克网盘、百度网盘、阿里云盘、UC网盘,打造高效便捷的网盘资源搜索引擎!
2. AI实现技术平权ing
本人技术小白(高中理科生大学读工业设计现在干销售),借助vscode+Claude 4花费了4个周末,网站搭起来了。
PS:以下内容对于技术大佬们,属于关公面前耍大刀/班门弄斧了
网站部署
网站采用心悦搜索前后端+pansou API搜索服务
我的采购清单
1. 域名 1个 82元 spaceship
2. 香港服务器4H4G 99元2年 狐*云
3. CDN亚太高级版1T永久 300元 狐*云CNM
小计:481元
网站部署历程
● pansou API部署,@fish2018 大佬已经写的很详细了,我跟着教程做的,没有遇到什么问题。有问题去帖子下面留言
● 前后端部署,这是一波三折,好好分享我踩的坑
心悦作者写了一个部署文档,但对于我这种小白的说,会有难度。去B站搜到一个老版本的部署教程,照着做没有太大的问题。(我就不放链接了,那个人是卖源码的。B站搜心悦搜索,就看得到)
遇到的第1个困难:安装时,数据库链接不成功
服务器地址+端口,把能试的都试过了,还是不行
去心悦群里问大佬们,大佬说1panel面板的数据库加密方式和作者的代码不匹配,需要对数据库做设置。
听话照做,依然链接不成功!第一个周末就一直在搞这个事儿。问了各种AI,答案也是差不多,就是搞不了
解决方案
重装系统,安装宝塔面板,再装php和MySQL,不要用docker装数据库
(也不懂为什么。如果有大佬知道原因,麻烦告诉下在1panel面板装容器数据库如何链接成功,我还是喜欢1panel面板的UI,感谢)
遇到的第2个困难:如何正确使用AI写代码
最终选用的是vscode+github copilot(试用一个月)。就光选工具,对于小白来说,也是问了很久AI
AI模型最终选的是Claude4。选AI这过程,对于小白来说也是很折磨人。
刷抖音,今天听这个博主说这个AI很牛皮,明天又听到那个博主说那个AI又升级了,人类要被淘汰了。
还是毛爷爷那句话是真理:实践出真知!最傻逼是GPT 4,后面有了5,稍微好一点,但还是觉得Claude4好用些
用了大佬的方法,AI好用很多了,不再折磨人了。
先让他阅读全部代码,让他自己生成一个网站说明文档,然后再告诉他以后的代码修改,必须要基于这个文档来执行
后面就是一些基础问答、部署、再问答、再部署,反反复复。。。
这个过程是最享受的,技术大佬们体是会不到这种快乐
一个技术小白,说几句话,就看到屏幕上代码跳过去跳过来,瞬间觉得自己牛皮惨了~像美国大片那样,敲几下代码,代码满屏幕跑~部分截图
最后这一步,配置微信机器人,没有成功。作者说要看缘分,看来是缘分未到。
空了一定要把这个功能搞定,觉得很屌~(有大佬指导一下,那就感激不尽了)
CDN加速访问
> 在这之前,也用过很多网盘搜索网站,有2个大的痛点:打开网页慢、广告+验证码所以,我想既然投入这么多精力折腾,就一定要折腾一个自己用起来爽的。不然对不起自己的日日夜夜“敲代码”QQ群里找到一个充了VIP会员要转手的兄弟,比我在官网买便宜,300元永久果断下手,虽然永久是忽悠人的,至少不会有时间焦虑。就当多洗一次脚~而且洗脚只爽90分钟,这个可以爽很久!哈哈
域名未备案,买的亚太,速度还可以,大家也可以测试下。顺便测试下他家CDN够不够硬
这里再分享个小细节,AI真的会让技术小白上瘾的
我想把 kuakeso.net 重定向到 www.kuakeso.net,从最开始AI给我找了3个方案,后面又衍生出第四个方案,最后半夜1点都上床了,想到第五个方案,问AI可不可行。
确定可行而且效果更好,爬起来搞到2点半~
在调试CDN过程又学到了,如何通过CDN保护源站IP,发现新大陆新知识,来回折腾半天,越干越有劲~
网站后台配置
后台配置,都是一些基础的傻瓜式操作(心悦作者大佬很懂用户体验啊)
不过,也遇到一个困难,就是api接口的配置,也是来回折腾了很久,找到了正确打开方式~很有成就感。
因为用的是pansou API接口,接头暗号和心悦作者有一些出入(心悦作者不提供API接口了)。
需要的佬,夸克网盘接口直接复制就可以
百度网盘接口设置方法:把下方"quark"修改为"baidu"(2个地方都需要改哈)请求头:
{
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Accept": "application/json"
}
接口参数
{
"kw": "{keyword}",
"res": "merge",
"cloud_types": "quark"
}
字段映射
{
"list_path": "data.merged_by_type.quark",
"fields": {
"title": "note",
"url": "url",
"password": "password",
"datetime": "datetime"
}
}
感受体会
差不多了写完了,我靠1点了,写了3个小时。边写边想,找记录搞截图。
但是很爽、很有成就感~
永远想不到,自己也可以写一篇网站搭建的1/5技术贴~
感谢AI时代,感恩国富民强!!!
最重要的是感恩Linux社区! 真诚 、友善 、团结 、专业 ,共建你我引以为荣之社区。
以前没事的时候刷抖音,现在一空下来就打开CDN面板看访问量
最后留个请求,这个网站还有2个执念没有完成
1. 1panel面板docker数据库链接不成功
2. 微信机器人接口没有配置成功
如果大佬们有解决办法,希望可以不吝赐教~buy coffee表示感谢!
这个网站我会继续好好维护下去CDN不花钱了,域名续费一年80,服务器续费一年50。
我为它想了三个关键词:速度快、无广告、最新资源
如果一次性再续费个5年,就当多去一次95洗脚
传送门
夸客网盘搜索:https://www.kuakeso.net/
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成了!历时一年的探索,终于搞出了我的“全景图谱读书法“
文章写的比较匆忙,因为今天搞了一天了,有点兴奋,想赶紧分享出来。佬友们凑活看,不过绝对纯古法手工打字,AI含量为0 。下面是正文。
----------------------
说实话,在过去至少一年的时间里,我一直断断续续地探索:到底该如何借助AI,真正有效地提升自己的读书效率和降低阅读痛感?
注意,这里说的是真正有效。我也借鉴和探索了非常多的方式,比如:
● 通过一个提示词,输入书名,然后让AI返回这本书的一些信息,比如介绍、亮点什么的。
最大的问题是什么呢?一个是幻觉严重,另一个是非常流于表面。哪怕是联网搜索,AI也并不能获得这本书的很多深度信息,基本就是个简介,甚至连目录都返回不全。所以,这种方法听起来美好,真正用起来就是个花架子。
● 让AI“吃”下整本书。
我自然而然地想到,如果能让AI处理一整本书,那么它的返回结果应该就不会那么流于表面了。怎么让它“吃”下一整本书呢?通过搭建知识库。无论是自主搭建(Dify、RAGFlow)还是使用现成的知识库产品(腾讯的ima、得到笔记),我都尝试了一遍,但最后的结果令人失望。
首先是自主搭建,那些让人费解的配置,比如什么 TopN 参数之类的,让人头大。哪怕真的配置好了,也会发现可用性很差,基本只能勉强当个搜索引擎用。
而那些知识库产品,同样是花架子,吹得天花乱坠,但凡真正投入使用,基本都要充值,充值也就算了,但真正用起来会发现它们也根本不能解决问题。
● 利用大模型的长上下文能力。
最后,曙光来了。AI的上下文窗口越来越大(比如哈基米的100万上下文),完完整整地“吃”下一本书基本不成问题了。如果能把整本书塞给AI,然后让它彻底理解,这无疑是最好的方案。理论可行后,剩下的就是具体的实施方案了。
先说结论吧,我认为经过我的探索后,我的这个方案,我称之为”全景图谱阅读法“,真的切切实实的达到了下面两个目的:提升阅读效率,减少阅读痛感。
效果展示
不废话,来看看全景图谱的效果。
余华小说《活着》
看到了吗?小说中的所有人物,人物之间的关系,人物涉及的事件,作者表达的思想。一目了然,这就叫全景式。
阅读前,通过看这些材料,就能全面的了解这个小说讲什么故事,作者想表达什么。
阅读中,如果忘了一些角色或者情节,也能非常轻松的通过这些材料来查询。这对于外文小说特别有帮助,比如我最近在看《罪与罚》,里面各种“夫斯基”,都要给我绕晕了,有了这个全景式图谱,就再也不怕了!
大块头哲学作品《做哲学》
这本50多万字的哲学书,虽然说是入门,但也读起来让人非常头疼。特别对于我这种哲学小白,各种哲学概念基本就是前面看后面忘。
可以看看这次的全景图谱,有每个章节的重要内容索引,各种概念说明,各种哲学家何其观点说明,以及书中的思维实验。
同样,在阅读前的大致了解,阅读中的资料查询,阅读后的辅助记忆,都非常有帮助!突然感觉看哲学书也没那么痛苦了(狗头)
阅读痛点与解决方案
其实上面的效果展示,已经附带说明了我们日常阅读的痛点。我再简单梳理一下:
1. 没有全局观:不知道这本书整体在讲什么,哪怕看了目录和前言也不足以解决困惑。正因为没有全局观,所以很容易看着看着就放弃了。
2. 前面看后面忘:特别是国外的一些作品,由于文化差异(比如深恶痛绝的外国人名),给阅读造成了很大的障碍。
3. “脑子内存”不够用:比如一些专业性比较高的书籍,可能后面会引用前面的一些概念和观点,但往往这个时候已经全忘光了。
这个“全景图谱读书法”就是为了解决这些问题!它通过AI把书中所有的内容全都梳理出来,然后串联起来,真正实现了一个 “外挂大脑” 。虽然“外挂大脑”这个说法已经被滥用得有点俗了,但事实还真就是如此。在阅读的全过程中,这份”全景图谱“都能派上大用场。
如何生成”全景图谱“
前面吹了那么多”全景图谱“,来看看具体怎么用AI生成这个全景图谱吧。
其实所谓的”全景图谱“就是一系列互相之间有着连接的markdown文档。所以,整个过程就变成了如何获得这一系列的markdown文档了。
我简单把整体的步骤分成了两个模式,分别称为全自动模式和半自动模式。
全自动模式只需要最开始一句话,让AI开始任务,就可以全程不用管了,AI会勤勤恳恳的整理好所有的材料。
半自动模式,则是,AI会把资料都输出,但是需要自己手动创建文件进行保存。
准备工作
在进行这个流程之前,需要准备一些AI工具。本文不会具体将这些工具的安装配置,因为都是很主流的工具,随便搜索一下有大把的教程。
obsidian
这个可能稍微冷门(应该也不冷门吧。。)一点,所以多介绍几句。Obsidian是一个基于Markdown的笔记软件,我们正是借助它的双向链接等功能来实现完美的“全景图谱”阅读体验。
官网:Obsidian - Sharpen your thinking
claude code
没想到吧,这里还有claude code的事儿。没错,claude code远不止可以编程,我更愿意称它为一个稳定实用的agent。全自动模式靠的就是它。
ai studio网站
所谓的半自动模式,其实就是用大善人谷歌的ai studio网站来实现的。
文本转换
这一步很重要!
一般的电子书都是pdf或者epub的。其实它们对大模型都不太友好,所以最好提前将书转化成md的,如果书的内容太多,最好再进行一次md的分割。
pdf转化成md,推荐MinerU,简直是神器!效果非常好。
epub转化成md,我目前没有特别推荐的工具,一般就是自己上网随便搜一个转化网站,效果也还不错。
全自动模式(有一定的花费)
解释一下,为什么说有一定的花费,其实是指claude code本身的花费。
1. 提前配置好claude code的api,最好使用gemini-2.5-pro,效果更好,费用更低(仅针对于本工作流)。
2. 打开claude code
3. 配置.claude文件
提示词.txt (7.1 KB)
4. 让AI开始执行任务
半自动模式(免费)
1. 打开网站:Google AI Studio
2. 打开prompt输入框。
3. 上传书籍文件
4. 让AI开始执行任务
后续计划
obsidian是可以进行在线网站部署的。
我准备收集一波主流的书籍,然后制作出它们的全景图谱,然后发布到在线网站,帮助像我一样的阅读爱好者,减少阅读负担。
----------------------
最后,”全景图谱“工作流还有很多的优化空间,热爱读书的佬友们有兴趣的欢迎一起交流。
26 posts - 20 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liu juntao)
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文章写的比较匆忙,因为今天搞了一天了,有点兴奋,想赶紧分享出来。佬友们凑活看,不过绝对纯古法手工打字,AI含量为0 。下面是正文。
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说实话,在过去至少一年的时间里,我一直断断续续地探索:到底该如何借助AI,真正有效地提升自己的读书效率和降低阅读痛感?
注意,这里说的是真正有效。我也借鉴和探索了非常多的方式,比如:
● 通过一个提示词,输入书名,然后让AI返回这本书的一些信息,比如介绍、亮点什么的。
最大的问题是什么呢?一个是幻觉严重,另一个是非常流于表面。哪怕是联网搜索,AI也并不能获得这本书的很多深度信息,基本就是个简介,甚至连目录都返回不全。所以,这种方法听起来美好,真正用起来就是个花架子。
● 让AI“吃”下整本书。
我自然而然地想到,如果能让AI处理一整本书,那么它的返回结果应该就不会那么流于表面了。怎么让它“吃”下一整本书呢?通过搭建知识库。无论是自主搭建(Dify、RAGFlow)还是使用现成的知识库产品(腾讯的ima、得到笔记),我都尝试了一遍,但最后的结果令人失望。
首先是自主搭建,那些让人费解的配置,比如什么 TopN 参数之类的,让人头大。哪怕真的配置好了,也会发现可用性很差,基本只能勉强当个搜索引擎用。
而那些知识库产品,同样是花架子,吹得天花乱坠,但凡真正投入使用,基本都要充值,充值也就算了,但真正用起来会发现它们也根本不能解决问题。
● 利用大模型的长上下文能力。
最后,曙光来了。AI的上下文窗口越来越大(比如哈基米的100万上下文),完完整整地“吃”下一本书基本不成问题了。如果能把整本书塞给AI,然后让它彻底理解,这无疑是最好的方案。理论可行后,剩下的就是具体的实施方案了。
先说结论吧,我认为经过我的探索后,我的这个方案,我称之为”全景图谱阅读法“,真的切切实实的达到了下面两个目的:提升阅读效率,减少阅读痛感。
效果展示
不废话,来看看全景图谱的效果。
余华小说《活着》
看到了吗?小说中的所有人物,人物之间的关系,人物涉及的事件,作者表达的思想。一目了然,这就叫全景式。
阅读前,通过看这些材料,就能全面的了解这个小说讲什么故事,作者想表达什么。
阅读中,如果忘了一些角色或者情节,也能非常轻松的通过这些材料来查询。这对于外文小说特别有帮助,比如我最近在看《罪与罚》,里面各种“夫斯基”,都要给我绕晕了,有了这个全景式图谱,就再也不怕了!
大块头哲学作品《做哲学》
这本50多万字的哲学书,虽然说是入门,但也读起来让人非常头疼。特别对于我这种哲学小白,各种哲学概念基本就是前面看后面忘。
可以看看这次的全景图谱,有每个章节的重要内容索引,各种概念说明,各种哲学家何其观点说明,以及书中的思维实验。
同样,在阅读前的大致了解,阅读中的资料查询,阅读后的辅助记忆,都非常有帮助!突然感觉看哲学书也没那么痛苦了(狗头)
阅读痛点与解决方案
其实上面的效果展示,已经附带说明了我们日常阅读的痛点。我再简单梳理一下:
1. 没有全局观:不知道这本书整体在讲什么,哪怕看了目录和前言也不足以解决困惑。正因为没有全局观,所以很容易看着看着就放弃了。
2. 前面看后面忘:特别是国外的一些作品,由于文化差异(比如深恶痛绝的外国人名),给阅读造成了很大的障碍。
3. “脑子内存”不够用:比如一些专业性比较高的书籍,可能后面会引用前面的一些概念和观点,但往往这个时候已经全忘光了。
这个“全景图谱读书法”就是为了解决这些问题!它通过AI把书中所有的内容全都梳理出来,然后串联起来,真正实现了一个 “外挂大脑” 。虽然“外挂大脑”这个说法已经被滥用得有点俗了,但事实还真就是如此。在阅读的全过程中,这份”全景图谱“都能派上大用场。
如何生成”全景图谱“
前面吹了那么多”全景图谱“,来看看具体怎么用AI生成这个全景图谱吧。
其实所谓的”全景图谱“就是一系列互相之间有着连接的markdown文档。所以,整个过程就变成了如何获得这一系列的markdown文档了。
我简单把整体的步骤分成了两个模式,分别称为全自动模式和半自动模式。
全自动模式只需要最开始一句话,让AI开始任务,就可以全程不用管了,AI会勤勤恳恳的整理好所有的材料。
半自动模式,则是,AI会把资料都输出,但是需要自己手动创建文件进行保存。
准备工作
在进行这个流程之前,需要准备一些AI工具。本文不会具体将这些工具的安装配置,因为都是很主流的工具,随便搜索一下有大把的教程。
obsidian
这个可能稍微冷门(应该也不冷门吧。。)一点,所以多介绍几句。Obsidian是一个基于Markdown的笔记软件,我们正是借助它的双向链接等功能来实现完美的“全景图谱”阅读体验。
官网:Obsidian - Sharpen your thinking
claude code
没想到吧,这里还有claude code的事儿。没错,claude code远不止可以编程,我更愿意称它为一个稳定实用的agent。全自动模式靠的就是它。
ai studio网站
所谓的半自动模式,其实就是用大善人谷歌的ai studio网站来实现的。
文本转换
这一步很重要!
一般的电子书都是pdf或者epub的。其实它们对大模型都不太友好,所以最好提前将书转化成md的,如果书的内容太多,最好再进行一次md的分割。
pdf转化成md,推荐MinerU,简直是神器!效果非常好。
epub转化成md,我目前没有特别推荐的工具,一般就是自己上网随便搜一个转化网站,效果也还不错。
全自动模式(有一定的花费)
解释一下,为什么说有一定的花费,其实是指claude code本身的花费。
1. 提前配置好claude code的api,最好使用gemini-2.5-pro,效果更好,费用更低(仅针对于本工作流)。
2. 打开claude code
3. 配置.claude文件
提示词.txt (7.1 KB)
4. 让AI开始执行任务
半自动模式(免费)
1. 打开网站:Google AI Studio
2. 打开prompt输入框。
3. 上传书籍文件
4. 让AI开始执行任务
后续计划
obsidian是可以进行在线网站部署的。
我准备收集一波主流的书籍,然后制作出它们的全景图谱,然后发布到在线网站,帮助像我一样的阅读爱好者,减少阅读负担。
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最后,”全景图谱“工作流还有很多的优化空间,热爱读书的佬友们有兴趣的欢迎一起交流。
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开源CF托管邮箱系统
开源地址:GitHub - eoao/cloud-mail: cloudflare email 邮箱 临时邮箱 邮件发送 mail
搭了个免费的给大家玩玩 https://o-uu.com/ 哦哟哟邮箱 嘻嘻 注册码 o-uu.com
支持一号多邮箱 大家可以当临时邮箱用~
另外请教一下各位 搭这玩意不会被cf封号吧
大家不用担心跑路问题 本身就是cf部署无任何成本 我自己也在用 可放心长期使用
ps.有个小彩蛋 x.o-uu.com 将x换成1-100任一数字可以玩h5小游戏~
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searxng-mul-mcp: 基于 SearXNG 的多关键词并行搜索 MCP
大家好!今天给大家分享一个我开发的开源项目:searxng-mul-mcp,这是一个基于 SearXNG 的多关键词并行搜索 MCP。
我之前有开发过一款类似的 MCP 工具:g-search-mcp ,它是基于浏览器自动化来实现多关键词并行搜索的,但是我感觉这种方式等待时间太长,体验不是那么好,所以就做了这款基于 SearXNG 的多关键词搜索插件。
项目简介
searxng-mul-mcp 是一个专为 AI 助手(如 Claude Desktop、Windsurf 等)设计的搜索工具,通过 MCP 协议让 AI 助手能够直接调用 SearXNG 进行网络搜索,获取实时信息。
GitHub 仓库: GitHub - jae-jae/searxng-mul-mcp: A Model Context Protocol (MCP) server for SearXNG search engine with multi-query parallel search support
✨️ 核心特性
● 🚀 多查询并行搜索: 同时执行多个搜索查询,大幅提升效率
● 🔌 双传输协议支持: 兼容 stdio 和 HTTP 两种 MCP 传输协议
● 🛡️ 隐私保护: 直接集成 SearXNG API,无需浏览器自动化
● 🔐 Basic 认证支持: 支持需要认证的私有 SearXNG 服务器
● 🐳 Docker 部署: 完整的容器化支持,一键部署
● ⚙️ 灵活配置: 通过环境变量进行配置管理
演示
可以看到多关键字并行搜索,可以极其高效的搜索网络内容。
再配合我的另一款 MCP 工具: fetcher, 批量抓取网页详情, 可以轻松实现一个高效的 Deep Search 助手。
快速开始
一键运行
SEARXNG_URL 为你的 SearXNG 服务器地址,理论上支持 SearXNG 和它的变体,如:Libre Search.
Claude Desktop 集成
在
Docker 部署
结语
这个项目是我对 AI 工具生态建设的一个小贡献,希望能够帮助更多开发者和用户更好地使用 AI 助手。如果你觉得有用,请给个 Star 支持一下!
同时也欢迎大家分享使用经验和改进建议,让我们一起把这个工具做得更好!
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大家好!今天给大家分享一个我开发的开源项目:searxng-mul-mcp,这是一个基于 SearXNG 的多关键词并行搜索 MCP。
我之前有开发过一款类似的 MCP 工具:g-search-mcp ,它是基于浏览器自动化来实现多关键词并行搜索的,但是我感觉这种方式等待时间太长,体验不是那么好,所以就做了这款基于 SearXNG 的多关键词搜索插件。
项目简介
searxng-mul-mcp 是一个专为 AI 助手(如 Claude Desktop、Windsurf 等)设计的搜索工具,通过 MCP 协议让 AI 助手能够直接调用 SearXNG 进行网络搜索,获取实时信息。
GitHub 仓库: GitHub - jae-jae/searxng-mul-mcp: A Model Context Protocol (MCP) server for SearXNG search engine with multi-query parallel search support
✨️ 核心特性
● 🚀 多查询并行搜索: 同时执行多个搜索查询,大幅提升效率
● 🔌 双传输协议支持: 兼容 stdio 和 HTTP 两种 MCP 传输协议
● 🛡️ 隐私保护: 直接集成 SearXNG API,无需浏览器自动化
● 🔐 Basic 认证支持: 支持需要认证的私有 SearXNG 服务器
● 🐳 Docker 部署: 完整的容器化支持,一键部署
● ⚙️ 灵活配置: 通过环境变量进行配置管理
演示
可以看到多关键字并行搜索,可以极其高效的搜索网络内容。
再配合我的另一款 MCP 工具: fetcher, 批量抓取网页详情, 可以轻松实现一个高效的 Deep Search 助手。
快速开始
一键运行
SEARXNG_URL 为你的 SearXNG 服务器地址,理论上支持 SearXNG 和它的变体,如:Libre Search.
# 基础使用
SEARXNG_URL=https://your.searxng.com npx -y searxng-mul-mcp
# HTTP 模式
SEARXNG_URL=https://your.searxng.com npx -y searxng-mul-mcp --transport=http --host=0.0.0.0 --port=3000
Claude Desktop 集成
在
claude_desktop_config.json 中添加配置:
{
"mcpServers": {
"searxng-mul-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "searxng-mul-mcp"],
"env": {
"SEARXNG_URL": "https://your.searxng.com"
}
}
}
}
Docker 部署
services:
searxng-mul-mcp:
image: ghcr.io/jae-jae/searxng-mul-mcp:latest
environment:
- SEARXNG_URL=https://your.searxng.com
# Optional: Basic Auth
# - USERNAME=your_username
# - PASSWORD=your_password
ports:
- "3000:3000"
environment:
- TRANSPORT=http
- HOST=0.0.0.0
- PORT=3000
结语
这个项目是我对 AI 工具生态建设的一个小贡献,希望能够帮助更多开发者和用户更好地使用 AI 助手。如果你觉得有用,请给个 Star 支持一下!
同时也欢迎大家分享使用经验和改进建议,让我们一起把这个工具做得更好!
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