【AI产品】Podwise：AI助我听播客
我一直在小宇宙上听一个叫“硬地骇客”的播客，是三个有趣有料的开发者介绍独立开发的方方面面。非常喜欢，每期必听。最近一期节目中，他们介绍了自己的独立开发作品Podwise，笑称这是“养成系”播客：一边做构建自己的作品，一边介绍这个过程中用到的工具、方法、理念等等。这是典型的Build in Public，值得学习。本文是对Podwise这个产品的结构化梳理。
随着播客的兴起（已经有200w个播客Channel），越来越多的听众在寻找更高效的方式来管理和消化大量的播客内容。Podwise正是为此而生，它是一个为播客听众提供的知识管理应用。以下是对这款AI产品的详细介绍。
产品定位
Podwise定位为播客听众的首选知识管理应用，它通过AI技术为用户提供结构化的播客内容，帮助用户更高效地学习和管理知识。产品链接?如下：
https://podwise.xyz/
使用场景
当用户面对大量播客内容，但时间有限时。比如投资人群体，播客是重要的信息源?，他们把听播客作为一种工作日常。
当用户希望快速了解播客的主要内容，而不必完整听完整集时。比如面对“纵横四海”这种完全不讲武德?，一集动辄3~4个小时、但又干货满满的播客，Podwise就是节省时间的大杀器。
当用户希望将播客内容与其他知识管理工具（如Notion、Obsidian等）无缝集成时。笔记党们狂喜！
目标对象
播客爱好者，特别是那些每周只有5-6小时听播客时间的人。
对知识管理有需求的用户，希望将播客内容与其他工具集成的人。
功能介绍
AI驱动的摘要：快速掌握任何剧集的主要内容。
思维导图形式的内容展示：帮助用户更容易地理解内容。
3分钟大纲概览：提取关键点并提供摘要。
点击听：直接听感兴趣的关键点。
引用提取：从剧集中提取值得注意的引用。
文字转录：帮助用户搜索关键信息。
与知识管理工作流无缝连接：包括Notion、Obsidian、Readwise等。
使用流程
下面以介绍Podwise这期播客
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/651188ea19dde7bf6a86a57f
本身为例，展示一下如何使用Podwise。
用户订阅喜欢的播客内容
登录完整后，可以在Trending页面看到热门播客、单集以及最近更新。你能在这里直接查看单集，或者follow某个channel：
或搜索自己感兴趣的播客：
如果这个播客系统没有默认AI处理，可以点击“Transcribe”，让Podwise用AI为你生成对应摘要、大纲、脑图等结构化、供快速消费的内容。
这是用户收听的单集播客：
这是用户关注的播客channel，当新的播客剧集发布时，Podwise会自动提供结构化的知识。
单集播客收听和结构化知识学习
下面是单集播客的“学习”界面，包含播放、总结、大纲、脑图、关键字、划重点、文字稿、Shownotes、发送（到notion等笔记软件）等功能。其中总结、大纲、脑图、关键字、划重点、文字稿都是AI生成的，是Podwise的产品核心。
下面是这些功能的界面截图。
总结与大纲：
优美的脑图：
关键词解释：
划重点：
文字稿（生成文字稿是Podwise AI系统工作的核心，它是总结、大纲、脑图等其他内容的母体）：
发送到Notion，成为你知识库的一部分：
定价策略
免费版：每月4集处理过的剧集。
标准版：每月$5.9，无限制阅读处理过的剧集，每月20集未处理的剧集。
专业版：每月$11.9，包括标准版的所有内容，每月50集未处理的剧集。
这里的未处理是指系统没有默认处理（热门的Podcast会默认处理）。
竞品比对
Snipd是Podwise的主要竞品。虽然Podwise和Snipd都是播客应用，但它们的重点略有不同。Podwise更注重知识的结构化和管理，而Snipd则更注重发现、保存和分享播客中的亮点。对于那些希望更高效地消化播客内容的用户，Podwise可能是一个更好的选择；而对于那些希望保存和分享播客亮点的用户，Snipd可能更适合。
开发历程
在这期“硬地骇客”播客中，开发者们介绍了Podwise从点子到开发再到发布的全过程。其中非常有启发的点有：
产品的定位。为什么有Podwise这个产品？开发者在播客中详细介绍了灵感的来源、与其他产品灵感的对比、User Story Map、用户调研等等。最终确定做这个以用户为中心的播客工具。
AI应用开发的挑战。在开发过程中，团队遇到了许多AI相关的挑战，主要体现在两方面：
如如何控制ChatGPT的成本。这里提及的Prompt Engineering技巧包括：
使用英文的Prompt，比中文更省Token。
将总结、大纲、脑图、关键字等AI分析的工作流放进一个Prompt中。因为文字稿非常非常长，如果拆成多个Prompt，会Token翻很多倍。
大文本段落切分。主要解决现在LLM的Prompt长度限制。
如何控制AI输出的稳定性。我最大的收获是：
输出别用JSON，用Markdown。因为JSON结构化太强，只要有一点错误，程序就会报错，不能处理。Markdown的容错性更好。
输出的稳定性确实是当前非常大的问题。
增长策略。如何做定价、如何收集用户反馈、如何做Product Hunt、多渠道的推广（对100+ AI集合站印象深刻）、如何做SEO等等。
总的来说，Podwise的开发过程充满了挑战，但团队凭借对用户需求的深入了解和对技术的掌握，成功地推出了这款产品，并为用户提供了一个全新的播客学习体验。
产品小结
Podwise为播客听众提供了一个全新的选择，它不仅仅是一个播客应用，更是一个知识管理工具。对于那些希望更高效地消化播客内容的用户来说，这无疑是一个很好的选择。
【完】
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本篇文章来源于微信公众号: 无人之路
