简悦的发布通道，简悦 - 让你瞬间进入沉浸式阅读的 Chrome 扩展，还原阅读的本质，提升你的阅读体验。地址 https://simpread.pro 讨论群地址 https://t.me/simpreadgroup
▎ 内置 Skills 的 2.0 版本现已发布
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💡 前情提要
/posts/625
✍️ 2.0 版
内置 Skills 可以让查询语义更加自然化，2.0 版重构了整个流程，让 AI 完美支持 1000+ 检索结果。
🎯 核心能力
📅 按日期获取：支持今天 / 昨天 / 每日 / 本周 / 最近 7 天 / 最近 30 天
🔍 全文搜索：按任意关键词搜索简悦内容的标题和正文
🏷 标签筛选：按简悦标签筛选内容
💬 更强大的自然语言交互
你不需要学习复杂的命令，用自然语言即可：
输入
今日阅读回顾 → 自动生成今天的阅读简报输入
查询关键词 OpenAI 在此结果检索 马斯克 内容，并生成简报 → 全文搜索 + 结果内二次检索 + 简报输出输入
获取标签为 AI 的文章，并生成简报 → 按标签筛选并生成简报🔗 与 简悦 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案 无缝协作
📚 简悦 LLM Wiki 负责深度知识整理，生成结构化 Wiki 页面
🔎 简悦 MCP 负责实时检索稍后读
两者结合，Wiki 提供深度和结构，MCP 提供广度和实时性。
🪄 用法
请查询关键词 OpenAI 在此结果中查询与 Anthropic 的相关内容，并生成简报→ MCP 搜索 OpenAI 相关内容，然后继续在结果中检索 Anthropic 并调用 Wiki 方案生成专门用于简报的结构
/report 星巴克 -m ~r→ 调用 Wiki 方案的简报格式，并使用 Mermaid 可视化简报
~r 将本地快照链接转换为原文链接，手机端也能正常使用📦 安装前提
1️⃣ 安装 Node.js 环境
2️⃣ 配置 简悦同步助手（高级账户功能），开启自动同步与本地快照
3️⃣ 支持 Claude、Codex 等任意支持 MCP 和 Skills 的工具。
详细步骤 👉 GitHub
📚 延伸阅读
点击 #OpenAI 查看更多
▎ 从 1.0 到 2.0 ：更低的消耗，更强的能力
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💡 前情提要
/posts/652
✍️ 升级说明
2.0 版本是一次面向效率与扩展性的重大升级。核心目标只有一个：让这套 Wiki 方案在处理数千篇文章时更省 Token、更易维护、更易检索。
🪄 核心升级：Token 消耗降低 5~10 倍
通过引入
index_map.txt 映射表机制，实现增量感知，大幅减少不必要的文件读取，2.0 仅读取 index_map.txt（几行），提升约 50 倍实际场景：10 个 raw 文件 × 1000 行的 raw/主题，1.0 需读取约 50000 tokens，2.0 仅读取变化的 1 个文件，约 5000 tokens，节省约 10 倍。
🔎 MCP 支持
直接查询简悦本地快照库，实现实时、精准的内容检索，与 Wiki 方案形成互补：Wiki 负责深度知识整理，MCP 负责广度与实时性。
📅 按日期获取，支持类型：今天、昨天、每日、本周、最近 7 天、最近 30 天，例子：
今日阅读回顾🔍 全文搜索，例子：
查询关键词 OpenAI 在此结果检索 马斯克 内容，并生成简报🏷 标签筛选，例子：
获取标签为 AI 的文章，并生成简报💡 与 Wiki 命令结合，例子：
今日阅读回顾 ~r （MCP 获取今日文章 + 将本地快照链接转换为原文链接，适合手机端）更多高级命令 👉 GitHub | 语雀
📦 如何升级
1️⃣ 更新代码到最新版本
2️⃣ 同步助手 1.5.2+ 版
3️⃣ 确保 raw 文件夹包含 index_map.txt（需要使用同步助手重新导出）
4️⃣ 执行
/refresh 重新加载协议5️⃣ 执行
/gen fix.md 批量修复 Sources 映射表▎ 增量编译方案：AI 只读变化的部分，Token 消耗直降 10 倍
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🖥 下载地址
Onedrive@世纪互联 | 夸克网盘 | 百度网盘 | Box.net | 更多版本
💡 1.5.2 版功能
新增
index_map.txt 映射文件，用于提升简悦 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案的编译效率。📖 解决了什么问题
Wiki 方案的工作原理是将
raw/ 文件夹下的原始素材编译为结构化维基。每次编译时，AI 需要知道：哪些文件是新增的？哪些快照发生了变化？哪些需要重新处理？在 1.0 版本中，AI 必须逐个读取
raw/ 下的全部文件才能回答这些问题。假设一个主题有 10 个文件，每个 1000 行，每次编译就要读取约 10000 行文本，消耗约 50000 tokens。index_map.txt 的出现让这一切变得不同。🔧 特点
1️⃣ Token 消耗降低 5-10 倍：AI 无需逐个读取全部 raw 文件，只需读取几行映射表即可完成变更检测，从约 50000 tokens 降至约 5000 tokens。
2️⃣ 精准增量感知：新增了文件？快照 ID 数量变了？映射表一比对就知道，AI 只需读取变化的文件，其余跳过。
3️⃣ Sources 账本自动对齐：Wiki 页面底部的
## Sources（映射表） 可直接从 index_map.txt 生成，无需从正文中逐行提取快照链接。4️⃣ 简悦用户的专属优化：index_map.txt 中的快照 ID 与简悦本地快照（`http://localhost:7026/reading/{id}`）一一对应，实现从 Wiki 结论到原始阅读环境的秒级跳转。
🧠 一句话总结
index_map.txt 让 Wiki 方案从 "每次全量扫描" 变为 "只读变化部分"，是 2.0 版本降低 Token 消耗的核心机制。
🔌 如何使用
同步助手导出时自动生成，无需手动配置，确保版本为 1.5.2 即可。
🔎 关联阅读
/posts/652
▎ 从 “稍后读” 到 “终身维基” ：专为重度阅读者打造的个人知识内化方案
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✍️ 写在前面
作为 简悦（SimpRead） 的创建者，我设计了这个框架，旨在弥合 “稍后阅读（Read-it-Later）” 与 “永远不读（Read-it-Never）” 之间的鸿沟。
本项目是基于 Andrej Karpathy 提倡的 LLM Wiki 概念构建的【个人知识库自动化知识构建方案】。
它不仅是一套工具链，更是一种将 “被动囤积” 转化为 “主动内化” 的个人知识库自动化构建协议。
比 RAG 方案 更简洁，比 AI 浏览器方案 更强大。
✨ 特点与优势
1️⃣ 无须配置：支持开箱即用
2️⃣ 增量更新：仅处理新增或修改的文件，节省 Token 并提高效率
3️⃣ 海量处理：支持 1000 行以上的大文件以及多主题并发处理
4️⃣ 高度扩展：支持自定义技能库
skills/ ，轻松实现功能插件化5️⃣ 协议与数据解耦：全部数据为文本数据，方便迁移
6️⃣ 简报模式：专门用于大量数据提取主题并生成简报，可直接生成 ASCII / Mermaid / 表格 / 关系图等结构
🤖 使用工具建议
Trae + MiniMax-M2.7 / Codx + GPT-5.4
📦 开箱即用
1️⃣ 打开 simpread-karpathy-llm-wiki-compiler 并下载
2️⃣ 执行
startup.md 即可完成全部初始化设置。💡 提问
输入
/ask [提问内容] 即可开始提问。输入
/report [主题] 即可开始生成对应主题的简报。🧰 后续维护
1️⃣ 添加新主题：输入
/gen add.md2️⃣ 更新旧主题：输入
/gen update.md🛠 技能库 (Skills)
可方便扩展/修改的一套基于 Andrej Karpathy LLM Wiki 的优化版。
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🖼 使用截图
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▎ 从 “稍后读” 到 “终身维基” ：专为重度阅读者打造的个人知识内化方案
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🖥 下载地址
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🔎 什么是 Andrej Karpathy LLM Wiki 方案
一种将个人知识重构成 AI 高效索引与理解的 “结构化 Markdown 外部记忆” 方案 👉 项目地址
📝 为什么简悦要支持此方案
它比 RAG 方案 更简洁，比 AI 浏览器方案 更强大，这套框架的 👉 具体使用方案
💡 1.5.1 版功能
同步助手（主窗体） → 导出 → Karpathy LLM Wiki（LLM RAG）方案，三个设置项：
📕 导出位置（配合 Karpathy LLM Wiki 理念的话，一般是在 raw/ 目录，如不设置此目录会自动导出到本地快照的目录
output/ ）📗 最大行数（LLM 在读取文本文件时，因为上下文的限制，所以需要设置一个最大行数，这样方便 LLM）
📘 导出时可选
全文 或 标注▎ 本次推送是针对 同步助手 1.5.1 版的功能，关于【Andrej Karpathy LLM Wiki 方案】我会再推送一篇
🖥 推荐使用环境
Trae + MiniMax-M2.7（其实更推荐 Codex )
📚 简悦 Andrej Karpathy LLM Wiki 使用方法
为方便快速上手，内置了一些 Demo 数据（来自通过简悦生成的 276 篇文章，分为 47 个文件）
0️⃣ 需配置 本地知识库
1️⃣ 打开 simpread-karpathy-llm-wiki-compiler 并下载
2️⃣ 执行
startup.md 完成全部初始化设置3️⃣ 提问
/ask 请以 OpenAI 为关键字，生成一份以时间线为主的简报，并按照 /report 的格式给出答案。▎ 稍后读极速版 2.0 + Tabbit = 个人专属 LLM 知识库
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📚 阅读 + AI 的最佳范式
我对「AI + 阅读」的期待，并不是单篇总结，而是跨内容的聚合能力——比如：今天读了什么、最近读了什么，或围绕某个主题，对多篇内容统一总结。
但这些内容通常分散在不同页面（由简悦生成的本地快照），仅支持「单页总结」的 AI 工具显然不够用。
上述流程大部分都是通过 RAG 方案实现：本地快照生成的 Markdown → 投喂 AI → 生成 RAG → LLM 输出结果。
但这种方式还是太「重」了，直到 AI 浏览器出现（如 Dia 等），我才意识到：通过标签组直接聚合上下文并生成总结（简报），反而更轻量自然。
经过一段时间的使用，在众多 AI 浏览器里面，Tabbit 脱颖而出。
💡 为什么是 Tabbit
🗂 Tabbit 的标签组效果最好（几乎可以说没有之一）
🤖 国际版内置御三家的 LLM（目前暂时没有任何费用）
🎉 无论是国内版，还是国际版，都可以正常安装简悦。
✨ 一组用于多内容分析的简报类 Skills
为了更好的利用 Tabbit 的特性，我发布了四个 Skill，每个 Skill 都可以生成关系图（支持 ASCII / Mermaid 方案）、以表格呈现，输出的每条内容都可以溯源（引用到简悦的本地快照） 👉 截图
1️⃣ 阅读回顾（按照时间 / 多主题整理的简报）
分享链接 | Prompt | 截图
2️⃣ 主题切面（以详细分析当前主题为主的简报）
分享链接 | Prompt | 截图
3️⃣ 主题时间轴（以时间轴为基准的简报）
分享链接 | Prompt | 截图
4️⃣ 主题提取（适合存在多个主题时，手动输入你希望生成简报的主题）
分享链接 | Prompt | 截图
▎ 虽迟但到
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✍️ 写在前面
感谢 CRX Installer 终于可以在 Firefox 上使用了简悦了 😄 👍
🖥 下载地址
https://github.com/Kenshin/simpread/discussions/7279
请在官方链接下载，以防止新版本发布时忘记更新最新链接
📚 支持浏览器
Firefox Nightly · Firefox Developer Edition · Librewolf · Zen browser
🔌 如何配置
1️⃣ 在上述浏览器中打开
about:config 找到 xpinstall.signatures.required 并设置为 false 最后重启浏览器2️⃣ 在支持的浏览器下载并安装 CRX Installer ，然后打开 CRX Installer 再通过它安装已下载好的
simpread.crx 文件，即可。✅ Done！
✅ 完美支持
1️⃣ 阅读模式 / 聚焦模式
2️⃣ 安装插件
3️⃣ 更新站点
4️⃣ 稍后读 / 标注
✳️ 需配合同步助手 1.5.0 后支持
自动同步（同步助手 1.5.0 版的 相关介绍 ）
❎ 不完美支持
快捷键暂时无法使用。
可以使用
全局快捷键解决无法进入阅读模式和加入稍后读的问题 ，也可以使用 Assistive Touch 解决简悦插件快捷键无法使用的问题👉 详细说明
💡 在 Firefox 正式版中使用简悦
如果你不希望更换浏览器，在 Firefox 正式版中使用简悦 👉 详细说明
▎ 全新「稍后读 · 极速版 2.0」正式上线
🔗 永久链接 | 更新日志 | 知乎专栏 | Newsletter
✍️ 前言
为提升用户体验并实现与各类 AI 浏览器的无缝集成，同步助手 1.5.0 正式推出全新升级的 稍后读 · 极速版 2.0
🖥 下载地址
Onedrive@世纪互联 | 夸克网盘 | 百度网盘 | Box.net | 更多版本
💡 稍后读极速版 · 2.0 新增功能亮点
🗂 全新布局模式
支持 Timeline 时间轴布局、类 Notion 的 Gallery 画廊布局以及 Database 数据库布局
🔍 增强检索能力
在基础检索之上，提供更为丰富的 检索方式
📄 侧栏预览方案
无需打开新标签页，即可在侧栏查看当前稍后读内容的本地快照及标注
🏷 标签栏
与扩展端内置稍后读保持一致的标签栏，鼠标悬停于稍后读极速版左侧即可显示
⚡️ 快捷工具集成
为便于融入其他 AI 浏览器，新增常用快捷工具，包括：一键加载全部检索结果至当前页、一键打开当前页面的稍后读内容、一键打开全部稍后读内容
🔥 Firefox 浏览器支持
敬请期待 👉 请见剧透
丙 曜腾辉呈瑞象
午 风和畅润万家。
马 跃神州奔锦绣，
年 纳余庆富贵嘉。
春 回大地生机旺，
节 入人间福气加。
快 意平生多喜色，
乐 陶岁月满芳华。
🧨🧨🧧🧧
▎ 推送头图由 Nano Banana Pro 生成，藏头诗由 Gemini 生成
