為何閱讀器App「Readwise」堪稱閱讀神器?筆記彙整、自動複習...3大神功能一次看
為何閱讀器App「Readwise」堪稱閱讀神器?筆記彙整、自動複習...3大神功能一次看

資訊爆炸的時代裡,缺少的不是知識,而是一個有效統整重點資訊的地方,並在平時固定幫你複習有價值的資訊,幫助你真正將重要知識內化在腦海中!

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NoCode 工具箱 - Readwise
圖/ no code

當你看到不錯的網路文章,是否會加入書籤、儲存文章、擷取內容存在 Notion / Google Docs?

或看電子書時,發現某些超棒的觀點,除了標記重點,還會截圖或複製儲存內容?

但現實是……

我們有多常再次閱讀這些儲存的內容? 還是筆記就靜靜的躺在那裡...?

如果有個工具可以「自動統整」你在網路文章 / 電子書上的重點筆記,還可以「每天隨機複習」曾經儲存的內容,甚至當小老師「考驗」你有沒有真的學起來,是不是更能幫助我們有效內化筆記呢?

本篇的內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 工具箱 - Readwise 的詳細介紹說明文,如果還沒看過社群貼文的朋友,歡迎前往以下連結,看看我們製作的精美圖文唷!

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Readwise 為什麼是生活中超實用的工具 ?

在日常生活中,我們常在零碎時間里接觸到各種知識片段,這些有價值的知識常以零散碎片的形式存在於我們日常生活中。

可能在搭車時瀏覽社群媒體看到的實用分享,尋找資料時偶然發現的不錯文章,或閒暇時瀏覽電子書時所獲得的靈感……

儘管各種平台都提供了儲存功能,甚至有些人會自行統整來源,但真正花時間深入消化這些知識的又有多少呢?我們都知道 “重要的話要說三遍”,重要知識是否也需要不斷溫習才能真正記在腦海中?或明明記得看過某些資訊,但想回頭查找完整內容時卻一時想不起來它的來源?

以上皆為知識碎片化的痛點,而 Readwise 能有效幫你自動化解決這些問題!

自動統整多方資訊,終結知識碎片化

Readwise 無縫串連多元資訊渠道,不論是網路文章的重點內容、社群媒體分享或 Kobo 電子書的重點摘要,Readwise 都能自動化彙整,消滅手動複製貼上各方內容至筆記工具的作業!

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Readwise 自動化彙整 Kobo 電子書、網路文章的重點內容、Twitter 推文
圖/ no code
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Readwise 無縫串連多元資訊渠道
圖/ no code

重複回顧知識,加深印象

Readwise 能透過 App、Email 「每日推播」已建立的筆記內容,幫助你重新回顧加深印象。並提供測驗功能 (Mastery Feed) ,讓你能考考自己是否真的學起來,幫你更有效消化筆記知識!

舉例來說:當你在書上重點摘要一段話「財富的定義是在你睡覺還能增值、替你賺錢的事業或資產」,在 Readwise 針對這段話建立一個問題「什麼是財富?」。未來進入 Readwise Mastery Feed 時,就會先看到「什麼是財富?」這個問題,而該重點摘要則作為「答案」顯示,透過問答的方式來加深印象。

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Readwise 每日複習已建立過的閱讀筆記
圖/ no code

系統化標籤管理,找資料更快速

Readwise 還能針對重點摘要「自行設定標籤」,善用自訂主題 / 關鍵字標籤功能,輕鬆分類所有閱讀筆記,累積大量筆記庫也能運用「關鍵字」快速檢索相關資料。

例如針對數據行銷的相關內容,你可以設定「數位行銷」標籤,未來點擊該標籤即可快速查找所有數位行銷的歷史筆記。

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除了標籤化管理,Readwise 還能將筆記轉換成漂亮的引言模式 Flash Card 分享
圖/ no code

自動匯出 Evernote, Notion 等資料管理工具

雖然 Readwise 是個很好用的筆記彙整工具,也能做到每日提醒/測驗的功能,但我們仍會想把所有資料統一彙整在常用資料庫,以利資料管理。

Readwise 也支援將筆記內容自動 「匯出」 至 Evernote, Google Docs, Heptabase, Notion 等資料管理工具!

故可以將 Readwise 視為平時複習知識的小工具,而針對所有資料的統整控管,你仍舊可以使用常用的資料庫進行管理。

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圖/ no code

以 Notion 為例,新增至 Readwise 的書籍、文章、推文等不同類型筆記,可以自動轉換成 Notion 資料庫並建立相關資料欄位,自動彙整筆記內容!

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Readwise 將筆記自動轉換成 Notion 資料庫並自動更新內容
圖/ no code

【統整 Readwise 三大特色】

1.輕鬆彙整 / 匯出跨平台內容

自動彙整多渠道的精華資訊(Kindle, Kobo 電子書、網路文章、社群媒體內容),輕鬆建立個人知識庫,還能將筆記內容自動同步至 Evernote, Google Docs, Heptabase, Notion!

2.每日複習提醒,提升學習力道

透過 APP、Email 每日推播筆記內容,幫助自己複習;還能自行設計測驗內容,加深學習印象!

3.系統化標籤管理

透過標籤系統化管理零碎知識,可以幫助你快速找到記憶中缺失的片段!

本文授權轉載自:NoTime NoCode

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責任編輯:李先泰

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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