實測經驗

AI Agent

LLM輔助卡片盒筆記生成及管理系統

Sau-chin Chen

發布於: 5 個月前

156

加載中...

原始出處

https://github.com/SCgeeker/Claude_Journal_Club_Agents

#人機協作

#Vibe Coding

#Agent 工作流程

留言區

排序

林

林 Jay

#1樓

5 個月前

好奇詢問，你有沒有考慮在 pipeline 裡加入跨論文的概念對齊步驟，例如讓系統自動建議這張新卡片其實跟你去年讀過的某篇 paper 裡的某張卡片非常接近，是否要合併或建立明確對應關係?

Sau-chin Chen

回覆林 Jay

5 個月前

這是下一個階段的目標之一，需要有一定數量的筆記才能測試可行方式。歡迎合作唷

林

林 Jay

回覆 Sau-chin Chen

5 個月前

滿有興趣的，你有預計想開發的功能嗎? 還是會想跟大家討論再決定?

Sau-chin Chen

回覆林 Jay

5 個月前

剛好把CLI工具重新整理，最新版本能直接用指令生成簡報或原子卡片了最主要的更新是讓這個專案能搭配使用者的知識管理工具，不論是Endnote, Zotero, mendeley還是其他。之後想優化的項目在 docs//DEVELOPMENT_PLAN.md 也歡迎有興趣的人一起來討論能開發出什麼功能

Kevin

#2樓

5 個月前

journal club 我也有在關注，沒想到會有人想做一個類似版的🤣 有機會可以一起做一個

Sau-chin Chen

回覆 Kevin

5 個月前

我試過可以生成單篇論文的搞要簡報，品質還不錯，就想到應該也可以生成卡片盒筆記😊 目前正在一邊融合舊筆記，一邊繼續優化系統，有興趣的話歡迎合作。

Kevin

回覆 Sau-chin Chen

5 個月前

現在 nano banana超厲害，融合在一起應該很有趣！

純濃

純濃燕麥當勞

#3樓

5 個月前

看起來是位知識研究的重度愛好者，竟然自己開發工具哈哈你覺得目前最大的問題是甚麼呀? 我自己是覺得變動太快，我還沒找到好的解法

Sau-chin Chen

回覆純濃燕麥當勞

5 個月前

你是指要讀的文獻越來越多嗎? 我覺得各種主題的核心概念只有幾點，只是被淹沒在論文海嘯裡，用引用數評價論文價值的模式很可能快到極限，要反映真正的知識核心，也許要發展語義空間的計量指標。

純濃

純濃燕麥當勞

回覆 Sau-chin Chen

5 個月前

對，而且越來越難找到好的文獻，可能是我方法有問題，但我覺得比起前，現在資訊量太爆炸了，想請教你覺得你目前這個生成及管理系統，能有效解決資訊爆炸的問題嗎?

Chi

#4樓

5 個月前

很棒耶! 我趕緊來試試 :)

Sau-chin Chen

回覆 Chi

5 個月前

今天公開重要更新了，歡迎測試

Chi

回覆 Sau-chin Chen

5 個月前

好耶!! 感謝通知

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