我做了一个「电子旅程」:让桌面截图自动变成 Notion 工作进展

待办清单记录的是“我打算做什么”,但一天结束后,我更想知道的是:

我今天实际上把时间花在了什么事情上?哪些事项真正向前推进了?

这两个问题看起来很接近,答案却经常不同。计划会变化,临时问题会插入,调研和排错也很难在开始前准确拆成任务。到了晚上再靠记忆复盘,很多细节已经丢失。

为了解决这个问题,我做了 Electronic Journey:一个由用户主动开启、定时截取桌面的个人数字旅程记录工具。随后,我又把它与个人服务器、视觉模型、Hermes 定时任务和 Notion 串了起来,让前一天的截图在每天早上自动归纳为 3–5 项实际推进的重点事项。

这篇文章分享的不是单个 Prompt,而是一条从原始证据到结构化工作记录的完整流水线。

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我把豆瓣「看过」变成了一个自动生长的 Notion 电影库

看电影和记录电影,对我来说一直是两件分开的事。

豆瓣适合标记“看过”、评分和写一句短评;Notion 更适合长期整理,可以按年份、类型、导演和评分建立不同视图,也能把电影记录放进整个个人知识系统里。问题是,如果每看完一部电影都要手动复制标题、日期、导演、类型和海报,我很快就会放弃维护。

所以我想做的并不是另一个电影应用,而是一条安静运行的管道:

我只在豆瓣完成一次“看过”,剩下的事情交给程序。

这个想法最早在 2022 年被我写成几个 Python 脚本。几年后,我又把它重新整理为 Douban-Notion-Movie-Sync:从豆瓣 RSS 读取最近的观看记录,补全电影元数据和海报,去重后写入 Notion,并通过 Docker 和 cron 在服务器上每小时运行。

这篇文章记录的,是这套电影工作流如何一步步长出来。

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Datasheets for datasets

aliezvzz 2023-03-15

Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., III, H. D., & Crawford, K. (2021). Datasheets for datasets. Communications of the ACM, 64(12), 86–92. https://doi.org/10.1145/3458723

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