基于 Kimi Chat 的 AI 渐进式阅读法

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面对大量社交媒体、RSS 和搜索来源的待读文章，先筛选、再精读、最后做笔记的处理方式，可借助大语言模型进一步提效。内容以 Kimi Chat 为例，提出三步式“AI 渐进式阅读法”：先让 AI 提取标题、作者、标签、一句话总结、摘要和大纲，快速判断文章价值；再在大纲基础上细化总结每部分内容、结论、可学知识和可能疑问；最后根据个人需求追问难点、解释专有名词、用更简单语言改写、提取金句或定位原文观点。还补充了把提示词存入输入法快捷短语的方法，以及 AI 处理文章时可能出现的误判、幻觉和对非结构化内容总结效果较弱等局限。读者可据此搭建自己的阅读流程，提高信息筛选和理解效率，同时保留对原文的独立思考。

正文

前言

我每天需要处理大量的文章。社交媒体推荐的文章、RSS 订阅的文章、主动搜索到的文章……

因为有大量的信息要处理，我的“稍后阅读”的文章也越来越多。两年多来，我的 cubox 里的待读文章，已经攒到了 4800 篇。

但我并不会为此感到焦虑，这些文章成了一个经过我筛选的“图书馆”，当我需要的时候，我可以在里面找到自己想要的文章进行阅读。

我的文章阅读步骤

在没有 AI 之前，我的文章处理步骤是这样的：

粗略阅读，筛选信息
经过筛选的信息，阅读其中一部分/全文阅读
阅读过后记录「文献笔记」

有了AI 以后，大语言模型(LLM)可以帮助我们处理文章，提高筛选文章和阅读文章的效率。

“大语言模型的能力：
聊天机器人：对话
总结类应用：总结信息/提取信息
扩展类应用：续写推理类应用：情绪判断、主题判断
转化类应用：翻译、格式转换、纠错。”
——来自吴恩达的 ChatGPT 教程

好内容，值得继续读下去

THE END

效率系统

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