GPT-4助力AI推文筛选自动化

主题

利用GPT-4筛选高质量Twitter内容：介绍如何使用GPT-4和自动化工具来评估Twitter账号和内容，提高信息获取效率。

AI工具在提升工作效率方面的应用：展示了如何将AI技术应用于实际工作场景，提高信息处理和决策效率。

自动化工具的使用和比较：讨论了Make和Zapier等自动化工具的使用方法和异同。

核心要点

• 利用GPT-4和自动化工具可以有效筛选高质量Twitter账号和内容，大幅提高信息获取效率。
• 将AI技术应用于实际工作场景，如信息筛选和摘要生成，可以显著提升工作效率。
• 自动化工具（如Make和Zapier）的核心价值在于如何利用它们集成各种应用和服务来解决实际问题。
• 在使用AI筛选信息时，保存并定期检查被筛除的内容很重要，可以避免遗漏重要信息并优化AI的评估标准。
• 将复杂的工作流程自动化不仅能提高效率，还能帮助用户学习和应用新技术。

洞见

AI辅助信息筛选可能正在重塑我们获取和处理信息的方式，这可能导致一种新的"AI增强认知"模式。在这种模式下，人类不再直接面对原始信息流，而是与AI协作，共同决定什么信息是重要的。这种方式可能大大提高我们处理信息的效率，但也可能改变我们的思维方式和决策过程。因此，在享受AI带来便利的同时，我们也需要警惕可能的认知偏差，并培养与AI协作的新技能。

利用GPT-4筛选高质量Twitter账号

在信息爆炸的时代，找到高质量的Twitter账号关注是至关重要的。我介绍了一种利用GPT-4和自动化工具来筛选高质量Twitter账号的方法。

首先，我们需要一个包含多个AI领域大咖的Twitter账号列表。这可以通过查找某个知名账号的公开列表获得，如Naval的AI列表。然后，我们使用Make这个自动化工具来获取列表中所有账号的信息。

接下来，我们让GPT-4对这些账号进行评级。GPT-4会根据账号的名称、描述、粉丝数量、创建日期、是否经过Twitter验证等信息，给出1-5分的评分。我们只保留评分为4分和5分的账号，将它们添加到自己的Twitter列表中。

这个过程不仅帮助我们筛选出高质量账号，还能让我们随时根据自己的需求调整列表。整个流程可以通过Make实现自动化，大大提高了效率。

使用GPT-4评估Twitter内容

有了高质量的关注列表后，下一步是从这些账号发布的大量内容中筛选出最有价值的信息。我开发了一个使用GPT-4评估Twitter内容的方法。

这个过程包括以下步骤：

1. 使用Make获取所有关注账号的最新推文。
2. 将这些推文存储到Notion数据库中。
3. 使用GPT-4对每条推文进行评估，判断是否值得阅读。
4. 对于值得阅读的推文，使用GPT-4生成中文摘要。
5. 将评估结果和摘要存储到Notion数据库中。

GPT-4的评估标准是基于我个人的兴趣和需求设定的，主要关注AI生成内容、提高工作效率和任务自动化等方面。这确保了筛选出的内容是与我的兴趣高度相关的。

值得注意的是，即使GPT-4评估为不值得阅读的推文也会被保存下来，这样可以避免遗漏重要信息，并且可以随时检查GPT-4的评估准确性。

自动化工具的使用和比较

在整个过程中，我主要使用了Make这个自动化工具。我简要比较了Make和Zapier这两个常用的自动化工具。

Make和Zapier在本质上是相似的，都是通过设置触发器和一系列动作来实现自动化。它们的主要区别在于用语不同，例如Make中的"scenario"相当于Zapier中的"Zap"。

我强调，选择哪种自动化工具并不是最重要的，关键在于如何利用这些工具集成各种应用和服务，如Notion、ChatGPT等，来解决实际问题。掌握了一种工具后，使用其他类似工具也会变得容易。

实际应用效果

通过这套系统，我们可以大大提高信息获取的效率。在Notion数据库中，我们可以轻松查看所有推文，包括GPT-4的评估结果和中文摘要。对于包含图片或视频的推文，系统会单独提取多媒体内容，方便后续使用。

这种方法不仅节省了大量时间，还确保了我们不会错过重要信息。通过定期检查被评为"不值得阅读"的推文，我们还可以不断优化GPT-4的评估标准。