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【AI产品】Podwise:AI助我听播客

editor editor 发表于2023-09-28 17:07:41 浏览279 评论0

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一直在小宇宙上听一个叫“硬地骇客”的播客,是三个有趣有料的开发者介绍独立开发的方方面面。非常喜欢,每期必听。最近一期节目中,他们介绍了自己的独立开发作品Podwise,笑称这是“养成系”播客:一边做构建自己的作品,一边介绍这个过程中用到的工具、方法、理念等等。这是典型的Build in Public,值得学习。本文是对Podwise这个产品的结构化梳理。


随着播客的兴起(已经有200w个播客Channel),越来越多的听众在寻找更高效的方式来管理和消化大量的播客内容。Podwise正是为此而生,它是一个为播客听众提供的知识管理应用。以下是对这款AI产品的详细介绍。



产品定位


Podwise定位为播客听众的首选知识管理应用,它通过AI技术为用户提供结构化的播客内容,帮助用户更高效地学习和管理知识。产品链接?如下:

https://podwise.xyz/



使用场景


  • 当用户面对大量播客内容,但时间有限时。比如投资人群体,播客是重要的信息源?,他们把听播客作为一种工作日常。

  • 当用户希望快速了解播客的主要内容,而不必完整听完整集时。比如面对“纵横四海”这种完全不讲武德?,一集动辄3~4个小时、但又干货满满的播客,Podwise就是节省时间的大杀器。

  • 当用户希望将播客内容与其他知识管理工具(如Notion、Obsidian等)无缝集成时。笔记党们狂喜!



目标对象


  • 播客爱好者,特别是那些每周只有5-6小时听播客时间的人。

  • 对知识管理有需求的用户,希望将播客内容与其他工具集成的人。




功能介绍


  • ai驱动的摘要:快速掌握任何剧集的主要内容。

  • 思维导图形式的内容展示:帮助用户更容易地理解内容。

  • 3分钟大纲概览:提取关键点并提供摘要。

  • 点击听:直接听感兴趣的关键点。

  • 引用提取:从剧集中提取值得注意的引用。

  • 文字转录:帮助用户搜索关键信息。

  • 与知识管理工作流无缝连接:包括Notion、Obsidian、Readwise等。




使用流程


下面以介绍Podwise这期播客

https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/651188ea19dde7bf6a86a57f

本身为例,展示一下如何使用Podwise。

  1. 用户订阅喜欢的播客内容


登录完整后,可以在Trending页面看到热门播客、单集以及最近更新。你能在这里直接查看单集,或者follow某个channel:

或搜索自己感兴趣的播客:

如果这个播客系统没有默认AI处理,可以点击“Transcribe”,让Podwise用AI为你生成对应摘要、大纲、脑图等结构化、供快速消费的内容。

这是用户收听的单集播客:

这是用户关注的播客channel,当新的播客剧集发布时,Podwise会自动提供结构化的知识。


  1. 单集播客收听和结构化知识学习

下面是单集播客的“学习”界面,包含播放、总结、大纲、脑图、关键字、划重点、文字稿、Shownotes、发送(到notion等笔记软件)等功能。其中总结、大纲、脑图、关键字、划重点、文字稿都是AI生成的,是Podwise的产品核心。

下面是这些功能的界面截图。

总结与大纲:

优美的脑图:

关键词解释:

划重点:

文字稿(生成文字稿是Podwise AI系统工作的核心,它是总结、大纲、脑图等其他内容的母体):

发送到Notion,成为你知识库的一部分:



定价策略


  • 免费版:每月4集处理过的剧集。

  • 标准版:每月$5.9,无限制阅读处理过的剧集,每月20集未处理的剧集。

  • 专业版:每月$11.9,包括标准版的所有内容,每月50集未处理的剧集。

这里的未处理是指系统没有默认处理(热门的Podcast会默认处理)。



竞品比对


Snipd是Podwise的主要竞品。虽然Podwise和Snipd都是播客应用,但它们的重点略有不同。Podwise更注重知识的结构化和管理,而Snipd则更注重发现、保存和分享播客中的亮点。对于那些希望更高效地消化播客内容的用户,Podwise可能是一个更好的选择;而对于那些希望保存和分享播客亮点的用户,Snipd可能更适合。



开发历程


在这期“硬地骇客”播客中,开发者们介绍了Podwise从点子到开发再到发布的全过程。其中非常有启发的点有:

  • 产品的定位。为什么有Podwise这个产品?开发者在播客中详细介绍了灵感的来源、与其他产品灵感的对比、User Story Map、用户调研等等。最终确定做这个以用户为中心的播客工具。

  • AI应用开发的挑战。在开发过程中,团队遇到了许多AI相关的挑战,主要体现在两方面:

    • ‍如如何控制ChatGPT的成本。这里提及的Prompt Engineering技巧包括:

      • 使用英文的Prompt,比中文更省Token。

      • 将总结、大纲、脑图、关键字等AI分析的工作流放进一个Prompt中。因为文字稿非常非常长,如果拆成多个Prompt,会Token翻很多倍。

      • 大文本段落切分。主要解决现在LLM的Prompt长度限制。

    • 如何控制AI输出的稳定性。我最大的收获是:

      • 输出别用JSON,用Markdown。因为JSON结构化太强,只要有一点错误,程序就会报错,不能处理。Markdown的容错性更好。

      • 输出的稳定性确实是当前非常大的问题。‍

  • 增长策略。如何做定价、如何收集用户反馈、如何做Product Hunt、多渠道的推广(对100+ AI集合站印象深刻)、如何做SEO等等。


总的来说,Podwise的开发过程充满了挑战,但团队凭借对用户需求的深入了解和对技术的掌握,成功地推出了这款产品,并为用户提供了一个全新的播客学习体验。



产品小结


Podwise为播客听众提供了一个全新的选择,它不仅仅是一个播客应用,更是一个知识管理工具。对于那些希望更高效地消化播客内容的用户来说,这无疑是一个很好的选择。

【完】



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本篇文章来源于微信公众号: 无人之路