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让 Agent 读写你的素材:从「我问它答」到「它替我动笔」
聊天模式的隐含成本是搬运:把资料复制进对话,把结论复制出对话。一次两次无所谓,每天都做就是浪费。
skill 让 Agent 接上你的库
装上 LLM-notebook skill 之后,Agent 能直接:
- 读:按关键词检索你的素材,拿到正文与出处;
- 写:把整理结果写成笔记,回填进你的工作区;
- 归档:把当前会话本身收进素材仓。
它不再需要你手动喂上下文,因为你所有素材本来就在一个地方。
一个真实的动作序列
让它基于你上周收藏的三份研报写一段行业概览,它会:
- 检索素材 → 命中三份研报;
- 读取正文 → 定位到市场规模、增速、竞争格局;
- 生成成稿 → 保留引用标号;
- 写回笔记 → 你在工作区里直接改。
整个过程你只需要说一句话,然后审阅。
边界要划清楚
能读写你的库,意味着权限也必须清楚:
- 只在你授权的范围内检索,不做全盘扫描;
- 写回是新增笔记,不覆盖你已有的内容;
- 每一步的引用都可以点回去核对。
Agent 的价值不在于替你思考,而在于替你搬运和整理。
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LLM-notebook:把 B 站视频变成可以提问的素材
B 站上有大量优质课程,但视频是线性的:想回看老师十分钟前讲的那句话,只能拖进度条;有疑问也没处问,弹幕和评论区里说的,是别人的问题。LLM-notebook 可以把一个 B 站视频链接变成一则「可提问的素材」——视频在工作区里播放,字幕按段落排好,看不懂的地方直接选中提问,回答标出依据的原话与出处,点一下就能跳回那一句对应的画面。
阅读全文LLM-notebook: 将流动的 LLM 对话沉淀为知识资产
我们在 ChatGPT 得到精妙的回答,在 Gemini 的对话中获得可行的工程实践,在 Qwen 的对话中获得可以高频使用的知识材料……但过了一周想复用时,它们散落在各平台的历史记录里:想搜搜不到,想改编不了。LLM-notebook 把大模型对话收进同一个仓,并沉淀成可查阅、可导出、可分享的笔记。
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从 main 分支的第一版到现在,按开发周记录。每一条都来自真实的提交:有功能,也有踩坑和回滚。
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