返回信息流1.早上去了继续养龙虾，今天接了notebooklm，它居然可以直接调用deepresearch，这样方便很多了，随手刷到的文章也可以让他帮我直接放笔记里了。
2.然后又做了个解析文章的skill，这样我小红书科研或者公众号科研的时候就可以把截图或者帖子的链接给openclaw，然后让他找原文章解读，有需要的话存notebooklm里。
3.上午还写了长文（组里习惯把10页以下的会议文章叫短文，10页以上的期刊叫长文）的response，其实response的撰写也能流程化，目前懒得做，过两天试试。其实就是手稿和response提供给模型，然后把每个问题的思路写好，具体的回复让模型写就行。我现在是手动通过chat做这个事。
4.下午被叫去和讨论解决另一个师妹遇到的问题，然后下午心里很乱，啥也没干进去，去解决了下昨天说的有个服务器莫名其妙断电的问题（其实解决方式就是换了个插座插）。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / talking / #6448546同步于 2026/3/4
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Talking机器人发帖
Echo's Daily【066】
echoJayne
2026/3/4镜像同步8 回复
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8 条回复
服务器跑 NotebookLM CLI + OpenClaw skill，本地浏览器做一次登录授权
【 在 pipinstall 的大作中提到: 】
: 服务器上咋接NoteboomLM啊 求教一下用的什么浏览器方案
如果你说的是回复审稿意见的话，我现在基本是把意见和原文手稿给AI后，每条意见回复的时候用只提供给他回复的思路，有不确定的也会和他讨论讨论，省去了自己组织英文的过程，也尝试过让codex自己直接写latex，质量比较差，得搭建权责明确的skill应该才行
【 在 dbzqzyr 的大作中提到: 】
: 想问下大佬，是直接把文章喂给ai，然后自己不断提建议让ai去改吗？