我靠收件箱偷偷学会了 AI
作者分享了利用网易邮箱大师的AI助理高效处理大量AI领域Newsletter的方法。通过AI分诊、摘要提取、段落翻译和辅助回复等功能,将每日处理上百封未读邮件的时间从1小时压缩至20分钟内。文章核心理念是利用AI实现“决策前置”,先判断价值再精读,并附带了作者长期跟踪的19个优质AI资讯源清单。
作者分享了利用网易邮箱大师的AI助理高效处理大量AI领域Newsletter的方法。通过AI分诊、摘要提取、段落翻译和辅助回复等功能,将每日处理上百封未读邮件的时间从1小时压缩至20分钟内。文章核心理念是利用AI实现“决策前置”,先判断价值再精读,并附带了作者长期跟踪的19个优质AI资讯源清单。
文章提供了一套极具实操性的AI辅助阅读工作流,并附带高质量信息源清单,对提升信息处理效率有直接帮助,且发布时间与当前完全同步。
作者分享了用 AI(Claude/Codex)通过 Mac 连接 Android 平板,几句话完成系统清理的实用技巧。提供的提示词涵盖五个方面:关闭广告和推广入口、按分类保留有用通知、更换带促销装饰的应用图标、停用无用预装应用(保留基础服务)、整理桌面布局。整个过程无需 root,适合优化新买的 Android 设备或帮家人清理手机。评论区还讨论了 WiFi 调试、iPhone Air + 安卓小平板的搭配,以及国内安卓系统广告难以关闭的现状。
作者从事跨境电商,产品进入美国市场需每年 10-12 月完成 FDA 企业注册续期和药品列名认证,错过窗口货物可能被海关扣留。今年 FDA 官方通知淹没在大量代理推销邮件中被漏看。作者使用网易邮箱大师的 Mail Agent,通过三句话(整理紧急邮件、梳理续期步骤、导出合规清单)在 98 秒内扫描 400 封邮件,找回了遗漏的 FDA 续期提醒,并发现逾期的海运发票等其他紧急事项,最终生成 Excel 合规清单。文章为网易邮箱合作推广,同时提醒跨境电商注意合规邮件优先级。
文章借李录的观点,把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账:一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业,每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的,标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦,并给出四个自测信号(工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数)和五条本周可执行的动作:做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检,提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
作者分享了自己多年尝试 Notion、Obsidian 等知识库工具却难以坚持的经历,指出知识库失败的核心原因是需要手动录入维护。相比之下,邮箱三年来从未中断更新。文章介绍了网易邮箱大师推出的 Mail Agent 智能体:它可以让 AI 读取邮箱内容,自动归类账单发票、找出优先处理事项(如 PayPal 账户注销预警)、生成订阅待办清单、将报销凭证附件整理成表格,并通过个性化记忆系统记住用户偏好。作者认为,最好的知识库是不需要维护的知识库,邮箱正是一个天然的、持续更新的个人知识库。
文章探讨普通人在 AI 时代如何抓住机会。作者回顾淘宝、微商、直播三波红利,总结出'门槛低、杠杆高、先到先得'的共同规律,并提出'红利三问'判断框架:门槛能否跨入、杠杆有多大、是否早到。随后列出十件普通人可立即动手的具体事项,涵盖写作、自媒体、小生意、求职等场景,每件配本周最小行动。文章还提醒三大坑:纯复制粘贴 AI 内容、all in 押注、只学工具不看人。核心观点是红利来自平台拆门槛而非技术本身,AI 工具人人都有,能放大的是你已有的积累和信任。
本文汇总了作者两个月来分享的 Obsidian 用法,为新手提供一份开箱即用的搭建清单。内容涵盖:All-in-One 个人工作台(Life OS、向阳乔木工作台、FLO.W、Apex Dashboard 等);高颜值皮肤与模板;AI 驱动的任务管理插件 FlowNote 及手机快捷输入;内容创作插件(微信读书、公众号发布助手);基于 LLM 理念的知识库插件;Claudian Agent 插件;AI RSS 信息订阅(向阳乔木订阅、张咋啦 AI Builder、YouTube RSS);以及 Obsidian CEO 出品的 Kepano Skills。帮助新手快速将 Obsidian 打造成第二大脑和个人工作台。
作者是一位20岁的法学生,大一时通过竞赛拿奖,后因保研政策变化转向真实社会探索。她通过跨国研学结识各行业大佬,参与联合国环境规划署新加坡项目;在深圳红圈所实习后,主动私信活动主理人争取兼职机会,由此遇到现在的老板并被邀请赴上海,成为其唯一正式弟子,入职不到两月分成10万+,并谈成多个律所培训合作。她分享了自己'慕强不怯'的向上社交心得:社交只是入口,从优秀的人身上学习才是核心能力,并预告将持续分享AI、自媒体、金融、法律等领域的实战知识。
作者回顾了自己的职业历程:大学期间通过实习和家教月入过万,大三在数藏公司实习赶上牛市赚到第一个百万,同时运营公众号和交易群积累粉丝并变现。2023年毕业后入职美团,后辞职All in Web3,在二线交易所工作期间转型做KOL Agency,第二个 月即获得150万订单,尝到Build in public的红利。今年行业冷淡遭遇低谷:发胖、公众号被封、客户断崖式下跌。七月中旬入职新公司成为市场部第一名员工,筹备C端和B端产品推广,重新燃起对AI的热爱,走出低谷,感恩生活。
文章通过深圳跨境电商团队的案例指出,AI正在压低'执行任务'能力的市场溢价,未来真正值钱的是能定义问题、承担结果的人。作者提出工作将分为三层:任务执行者、流程建造者、结果负责人,定价逻辑逐层递升。文章批评了'熟练使用AI'这一即将失效的优势,强调要把AI接进真实业务和损益表;建议普通人通过小规模真实项目承担结果、建立问题库/案例库/失败库/决策库等私人训练数据、构建完整的结果回路,并给出九十天重建计划,同时警示拒绝使用、完全托管、疯狂追新等五种危险反应。