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Coze Agent / Feishu Bitable / Daily Reminder
Watch Later 面向信息收集和内容复盘场景。用户只需要提交一个 URL,系统会自动解析链接并写入飞书多维表格;后续的每日提醒由飞书表格自动触发,形成「收集、归档、提醒、阅读」的轻量闭环。
在 Watch Later 或下方表单中提交文章、视频、文档等 URL。
系统自动提取标题、链接和创建日期,形成可写入表格的基础字段。
调用大模型阅读正文,提炼核心观点,生成适合回看的一段摘要。
把 title、url、abstract 和 date 写入飞书多维表格。
由飞书多维表格规则在每天固定时间触发提醒,回到阅读动作。
当前表头:title、url、abstract、date
| 标题 | URL | 摘要 | 日期 |
|---|---|---|---|
| 每个大模型,都要找到自己的非对称优势 | https://www.*** | 本文分析了当前大模型技术竞争的态势,指出全球15款前沿模型密集发布,强调了除了模型能力外,应用场景和生态布局的重要性。 | 2026/05/23 |
| 从 0 到 1 做 AI 原生基础软件产品 | https://www.*** | 这篇文章是一位拥有8年基础软件行业经验的产品经理分享的实战经验,他总结了在AI时代To B产品经理如何避免踩坑的6大教训。 | 2026/05/23 |
| RAG知识库的底层架构与长期价值 | https://www.*** | 本文深入探讨了RAG(检索增强生成)技术的价值和底层架构,解释了RAG如何通过结合检索和生成机制解决大模型的“幻觉”问题,提升企业级AI应用的准确性和实用性。 | 2026/05/23 |
title: 每个大模型,都要找到自己的非对称优势
url: https://www.woshipm.com/ai/6392237.html
abstract: 本文分析了当前大模型技术竞争的态势,指出全球15款前沿模型密集发布,强调了除了模型能力外,应用场景和生态布局的重要性。
title: 从 0 到 1 做 AI 原生基础软件产品:我带2个开发踩过的 6 个坑
url: https://www.woshipm.com/pd/6386981.html
abstract: 这篇文章是一位拥有8年基础软件行业经验的产品经理分享的实战经验,他总结了在AI时代To B产品经理如何避免踩坑的6大教训。
title: RAG知识库的底层架构与长期价值
url: https://www.woshipm.com/ai/6330442.html
abstract: 本文深入探讨了RAG(检索增强生成)技术的价值和底层架构,解释了RAG如何通过结合检索和生成机制解决大模型的“幻觉”问题,提升企业级AI应用的准确性和实用性。