主要观点总结
文章介绍了作者在知识工作中使用AI工具Flowith的实践和反思，包括知识库的构建、AI辅助数据分析和Open Interpreter等工具的使用体验。
关键观点总结
关键观点1: 知识库的构建和使用
作者推荐了Flowith 2.0工具，通过选择“Manage Your Knowledge Base”构建知识库，添加文件进行抽取处理，构建完成后可以通过问答方式检索信息。
关键观点2: AI辅助数据分析
作者通过实践，介绍了如何使用Flowith进行AI辅助数据分析，包括利用大语言模型进行数据分析、可视化结果等功能。
关键观点3: Open Interpreter的使用
作者详细阐述了Open Interpreter在数据分析方面的功能和应用案例，包括调用灵活性、分析能力、具体应用案例等优点，以及存在的局限性。
关键观点4: Flowith的特点和优势
作者认为Flowith具有执行速度快、成本低等优点，能够降低数据分析的门槛，提高分析效率，但仍需要人类的指导和验证。
文章预览
（注：本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户 请勿重复付费 ） 知识流动本就该如此轻松。不是吗？ 痛点 在日常的知识工作中，我一直希望让记录和输出都变得更加简单。简要来说，我的目标是 不肯花大功夫整理笔记，却希望获得卡片笔记写作法带来的收益 。所以，这些年，你看到了，我没少折腾各种笔记应用。 正如我之前所说 ： 作为一个懒人，我一直希望知识的处理与输出能变得更加容易一些。这些年，我尝试了各种笔记工具，包括 Evernote, Notion, Obsidian, Logseq, Roam Research, Heptabase 等，就是希望能够无压记录，精准回顾，流畅输出。 然而，这些工具对我来说依然不够轻松。在使用 AI 之前，我必须人为地给信息打标签或建立链接，才能后期检索到它们。这种额外负担在实际使用中并没有真正减轻我的工作量。
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