这两天,我用Taskade的AI自动化功能,搭建了两个自动化流水线。一条用于联网调研资料,让我可以最低阻力了解新闻;一条用于推进我的日常事务,快速回答我的细碎问题。对于答案的获取,我用Slack作为载体,方便我异步批量处理结果;我在Taskade中创建待办事项,用于任务状态的跟踪。
通过在Taskade搭建Automation,让我感受到AI驱动的待办应用的生产力。这篇文章属于生产力应用的实践和分享,供大家了解最新生产力应用的发展,适合对AI和生产力感兴趣的朋友阅读。
概念介绍
Taskade深度集成了AI功能,比如右侧可以和项目内容对话,Agent支持自定义训练,Automation支持构建一个自动化的流水线。接下来,让我快速介绍一下本文涉及的三个关键概念,供大家快速了解Taskade的AI核心功能。如果熟悉这些概念的朋友,可以快速跳过。
Automation
Taskade支持Automation配置,所谓Automation,类似于IFTTT,即If This Then That。用中文解释,就是如果发生了什么,就做什么。发生了什么,是触发器;做什么,是具体的动作。触发器,举例来讲,比如接收到Slack的信息,或者到了间隔的时间。动作的话,Taskade支持创建项目,和AI互动,或者发送信息到Slack等。通过Automation的配置,就能以AI为核心,催化整个生产环节,降低阻力或推进项目进展。
Agent
Agent这个概念,最简单的理解是GPTs中的一个个自定义GPT。除此之外,Agent支持配置多个命令,用于同一领域下不同操作。距离来说,一个Task的Agent,可以配置一个拆解任务的命令,配置一个任务优先级排序的命令。同样的,Agent支持上传知识库,也支持开启联网查询。亮点在于,命令支持配置在后台执行。支持后台运行的命令,可以让你更关注手头的工作,让AI异步工作服务于你。比较好的隐喻是收菜,当你闲下来之后,可以打开Taskade看看哪些任务已经有结果了,和收菜的动作类似。
场景介绍
在正式分享如何搭建Automation之前,我先来介绍自己真实的应用场景。脱离场景谈应用往往低效,任何生产力的应用都需要适配自身的场景,否则只是纸上谈兵。
热点新闻
说实话,我不喜欢阅读新闻,不过总有场景需要提前了解近期时事热点,比如和朋友聊天。各种聊天和饭局,也不可能提前规划,在这种场景,想快速了解新闻热点其实是一个痛点。当然,Perplexity也可以满足这个场景的需求。至于Taskade对比Perplexity的优劣,我先卖个关子,有机会再展开。为此,我使用Taskade的Automation功能,联动Slack完成了快速调查新闻任务的需求。我只需要在Slack中发送一个调研任务,Taskade便会在对应项目新建一个Task,并且会把调研结果发送回Slack。由于请求难免有出错的问题,当我确认已经收到结果,我会回到Taskade去关闭这个任务;否则我会继续任务给Taskade。
任务助推器
ChatGPT出来之后,很多琐碎的任务都可以处理得又快又好。唯一的问题在于,ChatGPT是一种对话的形式,无论是聊天结果的整理,还是等待结果的生成,都很难让人专注手头的工作。为此,我希望所有细碎的任务,待办应用都可以自动收集,同时AI的答复可以异步返回。这样可以把任务状态和AI响应解耦,让任务处理更加灵活,而任务的跟踪很低阻力。
因此,我也用类似的思路,配置了Automation,用于处理头脑风暴,邮件撰写,任务拆解,单词翻译等任务,使它们可以异步执行,而我可以批量处理,并且在Taskade打勾确认。
Automation搭建
Research Automation
先说说调查用的Automation。如图所示,共分六步。首先是触发器:接受到Slack新信息。接下来是依次执行的五个动作:
1. 给Slack的频道发送回执。
2. 在Taskade添加任务,任务内容为Slack的新信息。
3. 给Slack的频道发送添加任务成功回执。
4. 执行Agent命令,上网查询任务并使用GPT4生成结果。
5. 把上一步生成的结果,发送回Slack频道。
Inbox Automation
再说说处理所送中任务的收件箱Automation。如果所示,共分五步。我简单优化了这个Automation,把回执合并成了一次。首先是触发器:接受到Slack新信息。接下来是依次执行的四个动作:
1. 在Taskade添加任务,任务内容为Slack的新信息。
2. 给Slack的频道发送添加任务成功回执。
3. 执行Generate with AI命令,直接用GPT4生成答案。
4. 把上一步生成的结果,发送回Slack频道。
Automation搭建感悟
我的心得有三点,一是时刻抓住自己的工作核心痛点,二是区分不同工作状态的心智模式,三是了解同步和异步两类任务的特点。痛点,心智,类型,就是各种工作流要综合考量的因素。
2024年会是AI应用遍地开花的一年,在前进之前,不妨思考清楚人和AI的关系。AI可以作为助推器或者催化剂,助力个人生活工作更快乐,更轻松。我从思考,执行,反馈三个角度,总结了我在2023年对AI和人关系的思考。相对和谐的关系,我猜想是共生共荣的关系,而非相互取代,也非某个位置由某个角色承担。至于未来会如何,且走且看。
结语
探索AI驱动的智能收件箱的分享就到这里,如果你喜欢这类型的应用探索和思考分享,请点赞,评论或者分享文章,假如反馈良好,我会考虑写更多这方面的内容回馈给大家。
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