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咕嚕播客app是由元啟知行(武漢)科技有限公司官方出品的實用工具,咕嚕播客軟件支持語音轉文字和智能解讀,還有播客轉錄,ai智能等等一系列相關功能及板塊服務供君選擇,操作簡單,體驗便捷,隨時隨地輕松暢享,歡迎來試!
咕嚕播客平臺是專為播客愛好者量身打造的移動端原生播客AI產品,它通過AI大模型,為用戶提供了快速的播客音頻轉錄服務,使得播客內容能夠迅速轉化為易于閱讀和理解的文字形式,不僅加快了信息的攝取速度,還提高了信息的可檢索性。
語音轉文字:快速將播客語音轉錄成文字,讓你可以邊聽邊讀,快讀攝取播客知識。
智能內容解讀:通過AI生成速讀、章節概要、關鍵問答和內容,助力快速攝取信息。
關鍵詞解析:識別并解釋關鍵概念,輔助用戶深入理解專業術語,提升學習效率。
一鍵全文導出:支持將轉錄全文+AI內容一鍵導出Markdown,助力知識整理和沉淀。
擴展學習建議:推薦相關閱讀材料或播客,拓寬用戶的認知邊界,促進跨領域學習。
咕嚕播客(GuruPod)是為硬核知識類播客用戶提供的AI播客產品。
智能解讀功能,提供了「博客速讀」、「章節概覽」「關鍵詞釋義」「延伸閱讀」等補充內容,幫助用戶捕捉關鍵信息和核心觀點,從而更加深入地理解播客的主題和細節。支持將轉錄和解讀后的內容導出至Notion、語雀等流行的知識管理工具,這一功能極大地方便了用戶對播客內容的整合、管理和長期保存。
AI解讀分析,高效獲取信息
如果僅僅是音頻轉文字,市面上就已經有很多成熟的工具了。然而對于高效獲取信息,更關鍵的是,需要幫大腦對信息進行預先的整理和分析為了在播客用戶中證明/證偽這一點,我們進行了一輪調研,發現小紅書有不少的博主在發播客相關的筆記,筆記內容就是對播客的內容進行的文字提煉。這說明對播客內容的「分析」是一個比較廣泛的需求。剩下的課題就是,應該進行怎么樣的理解和分析呢?對這個問題,我們最先想到的是一句俗語:“把書讀薄,再把書讀厚”。“讀薄”很容易理解,就是進行總結和歸納,在盡可能短的時間里,告知大腦這是個什么內容,要如何歸類這個內容。從這個點出發,我們做了咕嚕播客中的3個功能:
「全文速讀」:在一千字以內,簡明扼要的總結節目的主要內容。
「高光金句」:去掉冗雜信息,把播客中的核心觀點、推理、結論抽取出來。
「發言總結」:針對對談類節目,總結每一個發言者的重要觀點和推論過程。
而如何理解“讀厚”,則需要一個更完整的思維模型。
我們想到了「概念思維理論」,在該理論的定義中,一個概念通常包括幾個要素:
①定義:概念叫什么名稱;
②起源:該概念是在什么樣的背景下被創造的;
③關鍵要素:概念的關鍵特征和屬性;
④使用場景:概念可能的應用場景;
⑤關聯概念:與此概念相關的概念是哪些?
基于這個理論,我們又為應用做了2個功能:
「關鍵詞釋義」:將播客中涉及的名詞概念抽取出來,并自動解釋其含義。
「延伸閱讀」:以節目為錨點,在站內外搜尋相關內容,擴展認知邊界。
邊聽邊讀,多媒介輸入
硬核知識播客往往時長在45分鐘以上,在快節奏的當下,我們很難保證一天能有1小時用來聽播客。而且人是很難在如此長的時間里保持專注的。也就導致,如果要深入理解某個播客,我們往往不得不反復多次聽同一期播客。
為了效率,前輩產品提供了方案——倍速播放。也就是靠提高速度來降低總耗時。但是這個解決方案難稱完美。因為有音頻這個介質的約束,提高速度就必然導致音質的損失。一旦播放速度超過閾值,音質會立即坍縮到不可聽的狀態。因此,為硬核的知識類播客提供了語音之外的「文字轉錄功能」。而且,為了保證閱讀體驗,我們還做了自動跟讀功能。這意味著你可以,更加靈活地控制進度。這不僅意味著,我們的用戶可以“邊聽邊讀”,而且,也讓播客主在制作完節目后,快速將播客音頻轉錄為文字,在多個平臺進行分發,獲得曝光成為了可能。
應用的最終態可能是?
以終為始,是最好的迭代路徑。
我們從決定創業的第一天起就在想,這款產品最終的形態會是怎樣?
在不斷驗證和修改中,在眾多對TA的設想中,這3個點越發清晰:
從用戶訴求出發的知識提供、加工平臺
跨劇集、跨播客,甚至跨模態的知識串聯平臺
能輸出具體使用場景需要的知識結構的生產力工具
一鍵導出分享,不錯過一閃念
更進一步,我們考慮到有以播客作為日常工作的重要信源的潛在用戶,比如行業分析師或者行研,需要有一個可以導出的筆記文件,并支持在其他工具內容進行二次整理和編輯。因此,我們又做了「導出功能」,它能夠幫助用戶整理出一份基本及格的筆記,用戶甚至不必手動整理,就能得到一份邏輯清晰、層次分明的報告,不僅減輕了用戶的認知負荷,也為播客內容的深度學習和跨領域比較提供了便利。和「分享功能」,它使得我們的用戶可以在聽讀過程中,將深有同感的金句、見地非凡的播客和解析得當的AI內容,分享到自己的社交媒體上。播客主也可以通過它,將播客的亮點內容Po到多個渠道,獲取更多曝光。
結構化串聯,納入知識網絡
截止到上文提到的內容,我們對播客仍然是按照線性思維去加工的。線性思維是跳躍且松散的,對信息接受者很不利。而結構化思維則不然,它強調「先結構后信息」,用邏輯關系將信息組織起來,讓它們變得有序,更容易被接受。其核心理念源自于暢銷書《金字塔原理》。它強調用結構框架將零散的信息收攏起來,讓問題化繁為簡,以便我們更好地理解信息的邏輯關系。具體到播客內容,結構化的需要可能更為顯著,因為長時播客,不像會議內容,或者匯報分享內容,有比較嚴密嚴密邏輯和明確的結構,而往往因為述說者的自由發揮和靈光一閃,而未必呈現出清晰的結構。這使得播客聽眾無法,或者需要較高的成本,才能對聽到的內容進行結構化加工。在對播客內容的調研中,我們同樣證實了「結構化處理」的重要性:在分享播客解讀的小紅書內容中,思維導圖是最受歡迎的。這符合我們對結構化思維的優點的認知。于是,我們做了「章節概覽」功能,它能夠將整期內容拆解成章節。這樣的好處是很明顯的:1.可根據結構快進,無需線性收聽,提升學習效率。2.知識點間的聯系一目了然,便于回顧和長期記憶。
v1.0.1 版本
補充了大量播客和劇集
支持了自主提交AI處理任務
支持了通過RSS鏈接搜索播客
應用截圖
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