AllyHub
Content Creation

AI 筆記生成器

對一年級生和專家的相同筆記不是做筆記,而是總結。你的筆記應該跳過你已經知道的內容。

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AI 筆記生成器能做什麼

筆記和總結不是同一種文件;一個是寫給讀者的,另一個是寫給六週後的你。下面:它依據什麼、如何調整難度、以及如何組織。

文件與講座

章節、論文、投影片,甚至整個資料夾都可以輸入,YouTube 講座也可以——語音內容會從字幕中提取,並像其他來源一樣處理。

針對你的程度調整

說出你目前的位置——第一學期、複習中,或已在相關領域工作——你會知道的術語會直接使用,而來源預設你不知道的術語則會在出現的地方加以定義。

按概念分組

早期引入的術語在四十分鐘後才被解釋,最終會放在同一個地方。筆記遵循概念,而不是來源剛好提出它們的順序。

如何使用 AllyHub 生成筆記

從講座或章節到六週後仍適用的筆記,只需三個步驟。

01

提供來源

上傳檔案或貼上影片連結,並說明你在學什麼以及大約學到哪裡。

02

它會分類並調整難度

它會從頭到尾閱讀來源,按概念分組材料,定義被假設的內容,標記對你來說是新的內容,並將其寫成筆記。

03

加上你的補充,然後保存

把你注意到而它沒注意到的內容編輯進去。將執行結果儲存為 Playbook,這樣下週的筆記就能知道本週已經涵蓋的內容。

為什麼選擇 AllyHub 的 AI 筆記生成器

結構化的總結不是一組筆記。差別在於它是為誰而寫。

對每個人都是一樣的輸出

把同一場講座給這些工具處理兩次,不管誰問,你都會得到兩次同樣的文件。那就是總結——對知道一半的人和完全不知道的人來說同樣沒用。筆記是來源與你之間的差異。

Extract More Than Text

順序不等於理解

講座會離題是因為有人在說話——某個術語在第四分鐘出現,卻在第四十分鐘才解釋。保留那樣順序的筆記也會保留混亂,這就是為什麼很多筆記只有當時在場的人看得懂。

Bulk Extraction, Any Scale

筆記不等於學習

有一個值得說明的限制:一份好的筆記並不等於理解材料,而一份完整的文件會讓你覺得自己比實際進度更超前。這些筆記的存在是為了給你值得回頭看的內容,而不是取代回頭複習。

From Extraction to Action

到了第六週

到了第六週,一個對第一到第五週一無所知的工具會重新解釋你已經涵蓋的內容。保存執行結果意味著每一組筆記都會沿用先前建立的基礎。你的 AllyHub 再也不必從零開始,所以每次都會更快。

Workflows That Compound

誰會使用 AllyHub 的 AI 筆記生成器

整個學期的學生、轉換領域的人、需要跟上會議內容的人,以及沒有課程的自學者。

整個學期的學生

十二週的筆記由十二次獨立的書寫產生,卻無法累積成任何成果,因為每一次都不知道其他次寫了什麼。你最終想要的是完整的筆記體系,而不是一個充滿不相關檔案的資料夾。

轉換到新領域

一切都很陌生,但沒有什麼被標示為陌生,所以困難的不是難懂的材料——而是這個領域每個人多年前就不再解釋的詞彙。明確說出你是新手,會改變哪些詞需要被拆解。

會議與演講後續

你看了九場演講,卻只記得三場。錄影都存在,但本週沒有時間全部重看,等有時間時,你當初在乎的理由早已淡去。

自學

沒有課程大綱、沒有講師,也無法分辨這個月讀的二十樣東西哪些是基礎。按概念分組的筆記是最接近沒人給你的結構的東西。

關於 AI 筆記生成器的常見問題

來源、程度、影片,以及一整個學期的情況。

什麼是 AI 筆記生成器?

一種將來源材料轉換為結構化筆記的工具——標題、要點、定義。大多數工具不管使用者是誰都會產生相同的輸出,這讓它們成為帶有學習形狀版面的總結器。值得關心的區別在於筆記是否了解你。

AllyHub 的 AI 筆記生成器是免費的嗎?

是的,一次一個來源。一次處理整個模組、較長的來源,以及將你涵蓋的內容從一組筆記帶到下一組,這些屬於付費方案。

它可以處理影片或錄音嗎?

YouTube 講座可以——文字會從字幕讀取,所以任何有字幕的內容都可以。目前無法處理上傳的影片檔或錄音,也無法處理現場課堂。對於這些情況,貼上逐字稿就可以了。

它怎麼知道我已知道什麼?

因為你在一句話中說明了——你修的課程、學到哪裡、或你已經從事的工作。這足以改變哪些術語需要定義、哪些術語直接使用。如果沒說,它會以初次接觸材料的人為預設對象,這是比較安全的預設。

AllyHub 與其他 AI 筆記生成器有何不同?

大多數每次都從空白開始,所以第十週會重新介紹第二週已涵蓋的內容。在這裡,先前的筆記仍然在整體中,材料按概念而非出現順序分組,難度是你的程度,而不是所有人的平均。

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