一周热榜

我开发 FocusFour 是因为我每天都很忙，但仍然错过了真正重要的事情。<p>FocusFour 是一款基于艾森豪威尔矩阵的任务管理器，直接构建在 Apple 提醒事项之上。最近，我添加了轻量级 AI，以帮助识别和突出显示那些可能很重要但被忽略的任务。<p>它的功能包括：<p>* 四象限（重要 vs. 紧急）任务视图 * 使用 AI 突出显示和重新排序重要任务 * 原生 Apple 提醒事项集成（无需新的收件箱，无需迁移） * 本地优先，无需账户 * iOS、iPadOS、macOS<p>我对两件事很感兴趣：<p>* AI 辅助优先级排序是否长期有效 * 基于系统工具构建而不是拥有所有任务数据的权衡<p>欢迎提问或提出批评。

我在一家大型消费品公司负责数字和品牌业务，我们最近在一个产品发布中使用基于 Agent 的自动化技术。这并非用于实验或原型，而是用于面向消费者的实际产品。 我们使用 Agent 协助完成以下工作： * 内容生成和本地化 * 设计、法务和市场营销之间的资产路由 * 跨渠道的 SKU 变体处理 * 发布后，当声明或包装发生变化时的更新 我们测试了多种工具和方法。包括一些通用 Agent 框架（Auto GPT 风格的设置）、一些工作流工具（n8n、Make + LLM），以及一些特定领域的工具，如用于内容运营的 Jasper 和用于品牌合规性审查的 punttaI。 让我感到惊讶的不是幻觉或明显的失败，而是漂移。系统“运行良好”，但…… 文案逐渐偏离了已批准的声明，或者包装变体在技术上保持一致，但违反了内部品牌规则。下游更新未能干净地传播到每个在线资产。发布后，没有哪个 Agent 负责确保正确性。 大多数在线建议都侧重于发布前的安全措施。然而，在真实的产品发布场景中，这还不够。一旦产品上线，变化就会持续发生。 例如：我们为圣诞节发布准备了 60 多位影响者和 500 多个全球资产，但到 1 月 1 日，所有这些创意都将过时，需要更改。 对我们来说，唯一行之有效的模式是将基于 Agent 的自动化视为一个持续系统。 Agent 执行 > 发布后监控输出 > 标记偏离品牌、监管或发布约束的情况 > 仅当出现超出容忍度的问题时，人工介入。 我们甚至引入了这款名为 Punttai 的 Agent AI 营销合规软件。现在，请不要误会我的意思。工作流程在某些方面有所改进，例如迭代和审批速度？或者生成想法的速度？是的。 但是……这感觉更像是可观察性，而不是审批工作流程。 很好奇其他人是如何处理这个问题的，尤其是在纯 SaaS 之外： * 你们是否允许 Agent 触及在线发布资产？ * 你们如何随着时间的推移验证合规性，而不仅仅是在发布时？ * 人们是自己构建这种监控，还是依赖于专业工具？ 很想听听这在实际的产品发布中是如何运作的（或失败的）。

它本质上是一个书籍进度追踪器。许多应用程序允许你添加你正在阅读的书籍，但无法追踪阅读进度。它很简单，没有复杂的功能，也没有人工智能的噱头。 创建它的初衷是因为我想要阅读的书籍太多，觉得提前规划会很有帮助。 你只需添加书名、总页数，以及你每天想阅读的页数。它会计算并告诉你完成阅读的天数和日期。它还可以灵活地增加每日阅读页数，以便重新计算。 目前它是一个 PWA（渐进式 Web 应用程序）。 还在开发通知和其他功能。

我之前每次分享链接时，都会手动删除 URL 中的 UTM 参数和点击 ID。后来，我开发了一个小工具来自动完成这项工作。 wirier.com 这是一个单页面应用，可以从 URL 中删除 210 多个跟踪参数。所有操作都在客户端的 JavaScript 中运行。URL 永远不会离开你的浏览器。 它会删除的内容： * 平台跟踪器 (fbclid, gclid, ttclid, msclkid, twclid 等) * UTM 参数 * 分析垃圾 (_ga, _gl, _hsenc, mkt_tok) * 招聘人员/ATS 跟踪 (Greenhouse, Lever, Workday, LinkedIn Jobs, Indeed, Glassdoor 等) * 联盟营销参数 此外，它还会解包来自 Facebook、Twitter、Google AMP、YouTube 和 LinkedIn 的重定向 URL。 招聘人员跟踪功能是最近添加的，应一些求职者的要求。事实证明，在 18 个不同的 ATS 系统中，有 60 多个参数用于跟踪候选人的活动。 很乐意回答有关实现的任何问题。