▎ 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）
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2️⃣ 主题切面（以详细分析当前主题为主的简报）
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3️⃣ 主题时间轴（以时间轴为基准的简报）
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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）
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🎁 彩蛋：更好的方案
RAG 虽好，但是太过「缓慢和复杂」；AI 浏览器方案虽好，但无法处理大量/复杂的内容，有没有一种综合两种优势的方案？
且等同步助手 1.5.1
