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希望这些工具，也能帮你提升效率。

回首刚刚过去的 2023，五味杂陈。很多朋友都写下了自己的年终感悟。我想借这篇文章，给你介绍我在过去一年里，常用的几款效率应用，算作自己的 2023 年终盘点。

我平时使用的应用非常多，这是秉承张玉新老师（善用佳软）理念 ——「重器轻用」。经过反复压缩和精炼，主要讲述以下三个具体的应用场景及其对应的典型应用。这三个场景，分别是视频剪辑、内容管理和资料查询。

视频剪辑

打开我 B 站的首页，你会看到我过去制作的众多视频。

你会注意到我用 AI 绘制了这些封面图，但今天我们不讨论 AI 绘图问题（因为之前已经介绍过好几期了 😂）。当你完成视频录制后，需要剪辑视频。当你录制了一段很长的视频，剪辑时往往需要花很多时间处理各种问题：

比如停顿。在视频录制中，我可能需要停下来思考。然后再把想好的内容输出。

比如错误。有时我可能会说错话，或者出现重复的口头禅，比如「这个」「那个」。这些问题如果太多，可能会影响观众的观感，需要处理。

以前，处理剪辑过程非常繁琐。我需要手动跟着进度条，把这些问题逐个儿找寻出来。但现在有了 Recut，我的工作效率大幅提升。

你可以直接将录好的视频拖拽到 Recut 界面。例如，这是我前两天制作的一个视频。在界面上，你会看到声音波形线，Recut 会先「过一遍」，自动找到其中的红色区域，这些区域代表着停顿。

Recut 的功能是什么呢？它能自动识别视频中的停顿。Recut 能自动识别出那些超过预设阈值的停顿。我通常使用默认参数，它们已经很好用了。

你可能会觉得这没什么特别的，因为声波高低不同就能判断出停顿。但对视频剪辑者来说，这是个非常重要的功能。想象一下，当你思路清晰、语言流畅时，视频中几乎没有停顿。这表明讲解顺利，内容准确，不需要太多修改。但如果遇到问题，你可能会停下来。在这些停顿的地方，你很可能需要进行处理。因此能快速定位到这些「边缘」，剪辑就能事半功倍。Recut 就是帮助我们自动找到这些停顿的地方，并进行切分和消除。

但注意 Recut 处理后，并不一定要直接剪切掉这些静音部分，你可以选择将处理后的视频转换成一个 Final Cut Pro 项目。

当你打开 Final Cut Pro 项目，你会看到它已经自动为你完成了分割。

在这个项目中，所有被剪掉的内容其实都还在。这样做的好处是，有时候你可能还需要那些安静的片段，如果直接剪掉，再找回来就很麻烦了。这些分割的片段之间，正是视频中原先有停顿的部分。你可以先沿着这些边缘进行剪辑和裁切，非常方便。

在过去的一年里，我每次做完视频都会使用 Recut 辅助剪辑。在这里，我要特别感谢吕立青，是他在微信群里向大家推荐了这款应用。经过实践，我觉得它非常好用，非常感谢立青的推荐。

内容管理

接下来，我要讲的是内容管理。具体来说，我会介绍幻灯制作中的素材内容管理。

这一年里，我制作了很多视频，其中用来制作幻灯效果的工具是 Quarto。关于如何使用 Quarto 高效制作幻灯，你可以参考我的这一段视频。

但 Quarto 做幻灯的本质是将所有材料转换输出成特定形式。如何积累和管理这些材料，然后将它们整合在一起？这是 Quarto 无法做到的。

我一直使用的是 Heptabase 来组织内容。在下图中，你会看到一个典型的 Heptabase 白板。每当我有新的想法，都会制作包含图文的卡片，扔进来。卡片逐一积累，放到一个特定的项目下。

整合输出时，我会在 Heptabase 中选择多张卡片，对它们进行排序，然后整合输出。

例如这里我首先选择三张卡片并用 Cmd + L 快捷键，复制它们的链接。

然后，我创建一张新的空白卡片，将这些链接粘贴进去。Heptabase 会询问我是否需要将它们作为引用，我选择「是」。

接下来，我放大这张卡片，依次点击这些排列好的链接，将卡片中的内容复制粘贴到这张新的「大卡片」中。

通过这样的处理，原本在白板上二维非线性排列的内容就变成了有序线性组织，形成了幻灯初稿。然后，我会使用 Quarto 来进行最终转换输出，制作成简洁漂亮的 HTML5 幻灯效果，也就是你平时在我视频里看到的那样。

在 Heptabase 中，我不仅可以添加图文，还可以方便地加入其他多媒体内容，比如视频。你可以从 Finder 中拷贝一个视频过来，在 Heptabase 中直接播放预览。

输出时，这些视频也会一并打包到一个压缩文件中，方便我下一步使用 Quarto 进行处理。使用 Heptabase 来整理幻灯素材，虽然看似「杀鸡用牛刀」，但它极大地帮助我梳理思路，让我更加游刃有余地应对各种演示场景。

资料查询

接下来，我要介绍在资料资料这一场景中经常使用的应用：Perplexity。我最近制作了几期视频和图文教程，介绍了 Perplexity 的实用性和免费使用方法。

我还 写了一篇知识星球文章，对比了 Elicit、GPTS 和 Perplexity 在文献综述方面的能力。

文章中有一个截图，展示了使用 Perplexity 进行文献综述的效果，非常令人印象深刻。

除了文献回顾，你还可以用 Perplexity 来查找教程。以前，我们要理解新的知识概念，需要自己去寻找学习材料。我曾经为你写过一篇文章《论文读不懂怎么办》，介绍了快速寻找学习材料的方法。但现在，那篇文章中提到的好几种途径已经可以被 Perplexity 高效替代。

我询问 Perplexity 是否能为我找到关于 HuggingFace 的相关教程。它会首先问我想学习 HuggingFace 哪个方面的机器学习应用，例如文本生成、情感分类等。

我干脆填写了「all」(所有)，它就开始为我找出所有相关的教程。共找到了 25 个来源，并逐一展示。

Perplexity 给出的结果涵盖了各个类型的教程，包括图文和视频教程。其中既有官方的，也有第三方制作的。非常全面丰富。

除此之外，在 Perplexity 对话界面右侧参考链接末尾，有一个名为「generate image」的功能。

这是用来做什么的呢？它可以根据当前的答案直接生成图像。在其他图像生成应用中，通常是根据用户给定的提示词来生成图像。但在 Perplexity 中，它提供了这个按钮，让你根据一系列的回答来自动生成图。

例如，我之前问它介绍一下 ChatGPT 的训练过程，它给了我一系列的答案。之后我点击了「generate image」，它就生成了一个流程图（diagram），展示了 ChatGPT 训练的整个流程。

这是一个类似 3D 的流程图，展示了各种关系和步骤，使用不同的颜色加以排布。

尽管 Perplexity 绘制的流程图可能还不是非常精准，比如一些单词的拼写可能有误，但它给出了一个具象化、综合性强的概括，视觉冲击力很强。正所谓，一图胜千言。

除了新增的绘图功能，Perplexity 还有一个有趣的识图功能。我们不再只能和 Perplexity 使用文本对话，而是可以上传一幅图像，让它进行解析。

例如，我上传了之前视频的封面图，让 Perplexity 对这张图进行详细解说。

它首先分析了这张图，然后列出了自己理解的详细描述。

我对描述的详细和准确性颇觉印象深刻。

我还将这些描述用 ChatGPT 翻译成中文。

如果你感兴趣，可以仔细看看描述是否与这张图足够吻合。

小结

本文我向你介绍了我在过去一年里高强度使用并且几乎离不开的几个效率工具。它们包括用于视频剪辑的 Recut、内容管理的 Heptabase，以及用于查找资料的 Perplexity。

在过去这一年中，有哪些效率工具是你离不开的呢？欢迎在评论区留言，让我们共同交流。

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