少数派
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从采集到回顾，我用 AI 搭建了一套个人信息处理系统
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原文中文，约13900字，阅读约需33分钟。
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内容提要
过去一年，我开发了一套AI信息处理工具，涵盖采集、处理、存储和回顾，统一处理文本、图片、音频和视频，提高信息筛选效率。系统支持多平台，自动化处理音视频内容，并将信息整合到Obsidian中，便于管理和分析。
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关键要点
- 过去一年开发了一套AI信息处理工具，涵盖采集、处理、存储和回顾。
- 系统支持多平台，自动化处理音视频内容，并整合到Obsidian中。
- 信息流主线为采集、过滤筛选、转录/理解、存储管理和回顾分析。
- 处理系统通过统一Pipeline对文本、图片、音频和视频进行处理。
- 增加了事件聚类去重功能，提升信息筛选效率。
- 系统对接多种RSS源，支持多平台信息采集。
- 信息管理通过Markdown格式存储到Obsidian，方便后续分析和分享。
- 内容消费渠道选择影响信息源的价值，优先选择付费信息源。
- 社交媒体短文本过滤工具复用打分过滤逻辑，主要针对Twitter。
- 音视频转录工具支持多平台，自动化下载和转录流程。
- Memo生态系统演变为全局收藏夹，支持多平台信息输入。
- 每日复盘工具结合ManicTime Server的数据，分析日常活动。
- 群聊总结项目通过API获取群聊内容并生成Markdown文件。
- 基础组件层提供独立服务，支持信息处理系统的灵活组合。
- AI First理念强调需求洞察和审美的重要性，技术门槛降低。
- 建议使用API进行项目构建，提升系统的灵活性和可扩展性。
- Token消耗量反映个人的杠杆能力，未来的AI和机器人将重构社会运转逻辑。
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