哈咯大家好，经过上周话题互动中奖的大佬记得领奖哦，中奖名单见
✨ 聊聊你近期用AI应用踩过的坑【每日话题 3.30】
本周活动继续！让我们再复习一下活动规则：
当周五个话题参与最多的Top5用户，将获得
知乎2026好问日历 或
星巴克咖啡券 一份哦
那么今天的话题是：「征集一波大家使用知识类agent产品如NotebookLM、IMA等的使用场景与感受」
你是否用过这类产品？
你最常使用的场景是什么？
你最喜欢的功能是什么？
欢迎分享你的体验感受～
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NotebookLM 最喜欢的谷歌AI生态产品，没有之一。
最喜欢它的功能是音频概述，能够用播客的形式详细讲解提供的资料。
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NotebookLM 我最喜欢的场景是信息图和演示稿功能，完全可以用来当生产力使用。准确精致！
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最常用场景是学外语和历史知识。把TED演讲稿、B站视频字幕、wiki页面扔进NotebookLM，然后听它的播客版本，感觉像在听电台一样轻松。最喜欢的功能当然是Audio Overview了！尤其是把《人类简史》+几本相关书籍一起丢进去，它生成的对话真的很有趣，像听两个人在聊天。感受：入门门槛低，玩着玩着就学到东西了。
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我就是纯兴趣在用 NotebookLM，特别喜欢拿它学历史和人文知识。把《枪炮、病菌与钢铁》整本书 plus 几篇相关论文扔进去，听它生成的播客对话，感觉像在听一档高质量电台。
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我们公司是直接放到ragflow里面，这种在线的产品没法做API调用。
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之前玩过一下 ima，收集了很多电子书丢里面，可以帮我结合多本书的内容进行关联回答或者串联多本书不同的知识点，也可以当搜索引擎用，搜索完成后再生成笔记，不过生成质量远不如自己收集电子书然后生成的笔记，因为联网搜索总会将各种自媒体账号的内容作为参考，不会引用更可信的信息来源，如一些白皮书、论文或官方文档
还用过一个叫秘塔搜索的，这个就比较喜欢，本身有许多电子书和论文库的资源，而且还能生成口播ppt讲解，深度研究时会自动构建工作流进行探索研究，并对每个节点的内容进行关联和总结，同样也有缺点，就是模型比较过时，还有引用混乱，虽然不会凭空捏造来源，但是有时后引用的内容是错误的
然后这两个就可以互补，秘塔搜索收集电子资源，丢到 ima 中总结关联 
最后顺便提一下今天是 31 号哦，不是 30号 @10004074672
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1.笔记功能
2.知识库功能
3.有桌面端
4.如果要做的话,我建议就是融合两者,ima 比较单调,功能很少,模型也不太好,使用体验很拉跨了,LM 就是纯文档,太偏向于markdown了,但是我更喜欢ima的应用页面,符合国人的使用习惯,可以考虑吧 markdown融合到新产品中
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难道不是iflow 知识类Agent嘛!哈哈哈；
哈哈哈哈!
ima 和 秘塔搜索都用过！
但是我觉得秘塔搜索的PPT研究这种风格挺有意思的，就像看视频一样，对于有些观看代码没有图像思维的内容非常适合；并且配上语音朗读，可以自定义化的PPT幻灯片。可以自己上传pdf进行讲解。
iflow
心流助手
暂时的使用心得。
不要把它当作仅仅当作搜索啊喂
简单剖析：
1.理解用户需求；重新解读并规划查询内容
2.开始调用工具搜寻网址；并快速整理内容
3.整合上述内容生成内容
4.整理内容逻辑生成思维导图
最让我意外的就是它的高级研究和深度思考调用网页搜索工具还可以有一种多模态RAG的感觉，把网址的图片也显示出来了。
总结一下：
真的希望在调用搜索或者知识点的学习是很需要图文结合而不是单纯的一堆文字。我觉得这方面心流很好用欸!
哈哈哈（虽然带一点主观的爱屋及乌。）
视听文字这三者的结合真的会很舒服。
欸嘿：
如果可以自定义文字宽度的话就更好了，在手机上看代码往往会出现需要拖拽，思维导图有时候放大点不出来
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用过IMA 主要觉得IMA所有信息都存储在云端上 腾讯的风格我不敢相信会不会偷偷拿去训练
秘塔的搜索功能与知识库挺好用的 可以生成PPT 估计提示词优化的好 网络搜索功能不错，可以一键添加知识库
还可以借鉴一下支付宝的灵光，还可以配图
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我用知识库产品主要存储法律文献，判决书案例等，这些给AI参考不错，稍微减轻AI的幻觉和增加检索能力吧
现如今没有看到哪个AI产品可以整合所有的法律条文等 IMA什么的都不全
自己自建RAG也没办法下载
虽然法律法规数据库 https://flk.npc.gov.cn 有吧 但是没办法批量下载 毕竟上万篇 （人家带宽也架不住）
企业版的太贵了 http://www.ceilaw.com.cn/document 个人学习用不起 离线的起码几万然后几千一年的更新
如果可以的话可以做一下这个
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可以融入一些教育（K12）等
训练一个小的出卷的模型 喂一些题目给AI 现在什么跨学科融合 综合素养什么的题目 现在的AI根本不会出题目
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IMA挺好的, 虽然没有想象的功能强大.
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当作浏览器
把网文加入其中. 针对其进行翻译,总结,学习.最终内容记录笔记. 也可以把文章作为知识加入不同分类里面. -
当阅读工具
把书籍按分类加入库后,可以阅读,学习. 支持翻译,可以看原版书. -
当分析工具
把统计资料放入进去,可以从中获取想要的统计数据.
把工作内容入库,月报,周报,年终都可以处理.
近期还开放了claw系的接入,skill. 又爽了.
缺点:功能不完善
检索也不是非常好.
读书功能 支持的相关功能少.
生成内容导入笔记不方便,要么手动复制,要么整段导入. 
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感谢提醒已更正～过晕了！三月好长！
感恩
心流永远需要你
导入笔记指的是没办法一键放进知识库嘛
IMA支持一键知识库,但这些AI产生的内容需要处理,所以我不会直接导入知识库.是记录到笔记中,导入到笔记目前支持片段和整段内容,比较局限.
如果我在处理针对一个话题,知识的学习.会有不同的对话.那么这些内容无法选择插入到某个笔记.只能片段/整篇插入末尾,无法插入具体位置. 我希望: 按markdown段落选择或支持用户选择插入位置.
get！
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可能大半年前用过ima，感觉就是普通rag那种，不太准
notebooklm，就感觉比较准
我主要测试就是把一堆页面，文档给他。一般是产品单页，产品分类页。
再靠询问：
有多少个产品分类
某一产品分类下有多少个型号
某一具体型号的产品介绍
这种应该是语义式查询吧
产品我也不了解，具体是靠他答出的分类数量，型号数量来区分，准确性。
其他功能基本不用。
后面用多了ai agent，ima那些也很少用了。
主题
你是否用过这类产品？
notion：我觉得花里胡哨，还不能离线保存
flowus：被我当成md文件编辑器来用，可以导出离线保存
typora：一款md可视化编辑器，最后回归了文档流，在这之后还是回归了文本编辑器，不管是记事本还是VS CODE都用，打开哪个就用哪个，直接桌面右键新建一个txt直接写东西，写了再说
ima：之前没有出skill的时候是不能离线保存的，现在接入skill就可以做到了，但是，这种情况还要ima干啥，文档流就能解决，本身接入skill就需要有一个模型基座，有了模型基座还需要外部工具吗？
PS：这个回复是直接在论坛里面写的，这个md编辑器用着还行，很清爽，基本功能也有，论坛也是在一直打磨，我甚至发现了还有个快捷键功能，我猜测论坛的开发可能是vim/emcas重度用户。
你最常使用的场景是什么？
将工作内容结构化、文档化管理。
将重要的想法结构化表达。
你最喜欢的功能是什么？
离线一键导出，去平台绑定，对应到现在，就是具备接入skill/agent的原生能力，也就是，协议优于界面，API开放访问。
想法/碎碎念
？
我真的感觉我码字的时候不是很顺畅，我倾向于”想太多“/”系统性思考“，还是完美主义，现在好一点了，先把想法码出来，交给AI去分析我究竟在想什么，我的模糊意图是什么，我想做的是什么，我的意义是什么？
外脑与认知层级
有人把记笔记（知识管理）比作是外脑，我理解的外脑是需要和内脑高强度交互的，这个时候有一个很客观的瓶颈，也就是人的认知能力，更准确地说是认知荷载的问题。
这个时候我们引入一个理论，布鲁姆的六大认知层级从低到高依次为：记忆、理解、应用、分析、评价和创造。
显然，认知层级越低，荷载也越低，学习效率也越低，对应到记笔记（知识管理），记忆就是抄下来，理解就是知道记得是什么，应用就是知道这个知识的使用，分析就是能够知道这个知识的结构/模型，评价就是品味/高低，创造则涉及跨知识域整合。
我期待这些知识管理软件变成真正活的外脑，至少有能力引导用户去接入这种界面的更高层级，而不是停留在记下来，然后交给时间或者AI去消化。
深度研究工具 Deep Research Tool
我还使用了其他两个产品，我最近用心流助手和秘塔去分析同一个命题：AI 编程 CLI 工具深度对比研究报告，心流用了一个小时来深度研究，检索量似乎上千，而秘塔用了大概10分钟，检索量一百以内就收敛了，都有一个问题，就是涉及数据部分出现不准确的情况，比如1000变成2000，或者没有实际反应定价策略，这是我提示词的问题吗？似乎不是，提示词我是找iflow写的，写的很好，强调了不得捏造数据，我的理解就是slop了，一堆资料天然会造成一种意大利面条代码的表象，人力去查询非常耗时，我反馈给iflow，而iflow告诉我，将这些深度研究的结果作为一种引导探索的参考资料来使用，涉及关键节点和数值问题再用agent来专门核查，也就是审稿/review的时候花点时间。这么一套下来的话，感觉写研究报告和写代码就是一件事，都是结构化表达。
ima能做深度研究吗？把问题留给
去解决，估计他们的qclaw更适合做这件事，这种情况下，ima只是挂件。就像是说，RAG只是LLM的挂件。
cahtbot
在早些时候，大概是25年10月，我当时每天有什么想法，我就直接在各种AI APP里面对话，也算是一种记录吧，只是很离散，而且没有形成结构化的表达，就像log日志一样，我在想一种新的视角， AiLog，类比Vlog，blog的形态，这就类似openclaw的每日记忆归档。记录本就是为了对抗记忆的遗忘机制和工作上下文的有限，我们今天可以看到延续数千年还能不断完善的传统历法，就是先民开始记录，开始传承。
总结
我还记得我小学的时候，写作文非常墨迹，上课说起承转合，但是我不太能很好地融入那种场景，毕业手册里面老师写的内容我还记得一句：答非所问，也许，我还没有学会怎么回答问题，不如让我来发问吧：如果你一生只能做一件事，你会做什么？如果你在AI领域只能做一件事，那么你又会做什么？不要回答不要回答不要回答
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不要回答！不要回答！不要回答！
然后按钮戳爆
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系统性思维和发散性思维，需要的是记录和不断地完善，哪有那么多创新，更多的是基于前人的基础上，不断地做一些有助于人类发展的，才是真正能记录和传承下去的。
回答
意义两个字，将是AI领域重要的两个字
按钮
哈哈哈，莫回答莫回答