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收藏链接 自动总结 每日提醒阅读

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。

1 步 输入 URL 即可入库
24h 飞书侧固定时间提醒
API 支持页面表单接入代理服务

自动化流程

01

输入链接

在 Watch Later 或下方表单中提交文章、视频、文档等 URL。

02

解析信息

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。

03

生成摘要

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。

04

写入飞书

把 title、url、abstract 和 date 写入飞书多维表格。

05

定时提醒

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。

飞书多维表格示例

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

飞书自动提醒示例 每日推送

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1.

title: 每个大模型,都要找到自己的非对称优势

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2.

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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。

3.

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。

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