web3苹果醋🧡

web3新手，持续成长中

[web3苹果醋🧡 @web3pingguocu]

@tim1998robot 提示词能分享一下么🥹

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Looking for a @creem_io invite code, anyone got one to share? 👀

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星体链起飞
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发一个Gamefi项目 官方：
@daemons_gamefi
中文区还没有人发，项目不卷 有补充的欢迎来评论区 明确说是9月25日TGE，积分兑换 $DMN 空投份额 入口：https://t.co/0gvGsZ8zrd：bd01901f Dæmon Soul 积分计划：https://t.co/d0Ut4qupe1… 路线图：https://t.co/AOf2Cr1PfB

[Dæmons @daemons_gamefi]

🧠 Introducing the Dæmon Soul Points Program

From now to TGE (Sept 25), actions = points — and those points define your share of the first double digit+ $DMN airdrop.

👉 https://t.co/5VOIFBEIXS

Fun first. Challenge always. But we’ll reward you for the journey.

Let’s break it down 🧵👇

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[Bitroot @Bitroot_]

🚀 Bitroot parallelized chain test network is officially online!

After the team's careful research and development and polishing, the Bitroot public chain test network is now open, and we invite users and developers around the world to experience it together and move towards a new era of high-performance blockchain!

[凡人小北 @frxiaobei]

NotebookLM 这个工具，已经用好几个月了。
最近看网上也有越来越多的人在聊它，才发现它确实已经悄悄成了不少人 AI 学习链路里的核心一环。
所以我也来分享一下自己的用法，说不定对也在找高效吸收 + 智能消化的朋友有点参考价值。

说句不夸张的，它可能是我用过的最好的 AI 笔记软件，不仅是能记，更是能讲、能拆、能教。

我现在的用法，主要有两条路径，哪种开始都能走得通，最后都能回到那个闭环上。

路线一：原始资料输入派

有时候我会跳过 Gemini，直接从源头开始。
像 Google Scholar、arXiv、YouTube，都可以直接扔进 NotebookLM。

它能自动提炼结构、总结重点、生成可以听的播客稿，洗漱、通勤、散步时就能听完一篇论文，完全利用碎片时间。

路线二：Gemini 研究起步派

在之前分享过，我经常会让 Gemini 帮我做深度研究，比如某个新领域的综述、或者多个信息源的融合。
研究完成后我会把这些内容导入到 Google Docs 里整理一下，接着：
直接把这份文档丢进 NotebookLM，开始逐段阅读、提问、生成播客稿、做结构化学习。
最后一步，我会回到 Gemini Canvas ，让它帮我生成一个小测验，自己复习一轮。

这两条链路我都在用，核心只有一个目的：
让 NotebookLM 成为我的学习消化中枢，而 Gemini 成为我的研究起点 + 复盘助理。

一前一后，一推一收，整个链条效率提升非常明显。尤其对我这种内容密度大、时间碎、还要输出的人，真的是越用越离不开。

当然也不是没有短板：中文播客听起来确实还有点不像那么回事儿，但英文播客体验非常好。

所以我现在的 workflow 大概是这样：
1. 资料现成？直接把论文 / 视频丢进 NotebookLM 起步，一路听一路学；
2. 想研究？先让 Gemini 出一份深度报告；
3. 想吸收？把 Gemini 的内容导入 NotebookLM 拆解消化；
4. 想复习？回到 Gemini 出一份小测验查漏补缺；

以前是我啃资料，现在是 AI 帮我查、帮我讲、还安排我测。
NotebookLM + Gemini = 我的双核 AI 学习副驾，没有之一。

这就是我目前最常用、也最推荐的组合，如果你也在摸索怎么把AI 用进学习系统而不是浅浅问答，那这条路线值得一试。

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@fabriciomoorais @burnsdefi_ 坚持到最后一刻

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