Podcast programı taraması

Podcast programı taraması

Ottoman veya Apple Podcasts'ten podcast'leri alın ve yönetin.

Hazırlayan
LLeon Chen
Yükleyen
1
KategoriÖğren
KaynakYouMind
播客节目抓取

无人知晓

好的,开始执行步骤 2 — 多平台并行搜索「无人知晓」播客。 ✅ 身份确认:无人知晓 — 孟岩主理,Apple Podcasts ID `1581271335`,节目编号格式为 E1-E45(类型 A),远超过 15 期,必须走 Apple Podcasts 主路径。 现在进入步骤 3 — 从 Apple Podcasts 获取完整节目列表。 Apple Podcasts 页面 fetch 超时,改用 browserUse 打开页面获取节目列表。 浏览器扩展离线,改用多路径并行获取节目列表。 Apple Podcasts 页面持续超时,改用替代信源获取完整列表。同时通过编号分段搜索补全。 找到 RSS feed:`https://feed.xyzfm.space/ypn9dydpbxpc`,直接拉取完整节目列表。 RSS 解析返回空,尝试直接抓取原始 XML 内容,同时用搜索补全所有节目。 RSS feed 持续返回空。改用分段编号搜索策略,并行拉取所有节目。 继续搜索剩余编号区间补全列表。 继续搜索缺失编号:E1-E5、E7-E9、E12、E14-E15、E17-E18、E21、E23-E25、E27-E29、E44。 现在整理已获取结果并搜索已知标题的缺失节目。同时尝试通过小宇宙 API 获取完整列表。 追加搜索:E1-E4、E7、E12、E14-E15、E17-E18、E21、E24-E25、E27-E29、E44。 经过大量搜索,已获取 29 期带小宇宙 URL 的节目。现在读取 Board 已有内容进行去重,然后分批保存。 先创建「无人知晓」分组,再分批保存节目。 分组已创建。现在分批保存 29 期节目。第一批 10 期: ✅ 已保存 10/29。继续第二批: ✅ 已保存 20/29。继续最后一批 9 期: 执行总结 共新增 29 期节目,已保存到 Board「Chaos」→ 分组「无人知晓」。 信源:小宇宙 29 期,Apple Podcasts 0 期 --- 已保存节目(E05–E45,29 期) | 编号 | 标题 | |------|------| | E05 | 孟岩对话简七:每个人都在经历一场别人一无所知的战争 | | E06 | 孟岩对话曹名长:投资收益是基金经理和投资者共同创造的 | | E08 | 孟岩对话方三文:我们都是不明真相的群众 | | E09 | 孟岩对话黄海:让更多人知道你,还是让爱你的人更爱你 | | E10 | 让万物穿过自己 | | E11 | 刘飞对话孟岩:把亏钱的原因归结于自己,可能就是投资成功的开始 | | E13 | Zara 对话孟岩:最好的投资,是投资自己 | | E15 | 张无忌的无限游戏 | | E16 | 孟岩对话少楠:我们彼此的成长 | | E19 | 无尽的探索 | | E20 | 未解之谜 | | E22 | 孟岩对话读库老六:大多数人选择成为大多数人 | | E23 | 此时此刻 | | E26 | 孟岩对话吴鲁加:寻找自己的游戏 | | E30 | 让奇迹发生 | | E31 | 中 | | E32 | 孟岩对话成庆:如果生命只是大梦一场 | | E33 | 与自由的距离 | | E34 | 孟岩对话顾中一:你和100岁的你,共享同一个自己 | | E35 | 知识的缝隙 | | E36 | 孟岩对话周奇墨:在高处做空自己 | | E37 | 鱼不存在 | | E38 | 孟岩对话陈行甲:他们落水了,水很凉 | | E39 | 孟岩对话重轻:创作过于重要,以至于不能认真对待 | | E40 | 够与多 | | E41 | 孟岩对话阿娇:我的另一面,也想被注视和欣赏 | | E42 | 孟岩对话韦青:沉默的主角 | | E43 | 张潇雨、孟岩对话许哲:没有更好的生活 | | E45 | 孟岩对话李继刚:人何以自处 | --- ⚠️ 注意事项 缺失节目(预计 16 期未收录):E01–E04、E07、E12、E14、E17–E18、E21、E24–E25、E27–E29、E44。其中 E02(孟岩对话陈嘉禾)和 E24(孟岩对话孙方)标题已知但 Google 未返回小宇宙单集 URL。 技术限制说明: - Apple Podcasts 频道页面 fetch 持续超时,RSS feed 返回空 - 浏览器扩展离线,无法使用 browserUse - Google 对小宇宙中文内容索引不完整,早期编号(E01-E04 等)和部分中间编号未命中 - 此为降级路径的已知局限,预计覆盖率约 64% 建议:在手机上打开小宇宙 App 进入「无人知晓」频道滚动加载全部节目后,可手动补全缺失的 16 期链接。 --- 【反向拷问】 - Q1:核心假设「Google 可完整索引小宇宙节目」是否可靠?盲点:已验证不成立。小宇宙为 SPA 架构且内容为动态渲染,Google 对其中文播客页面的索引覆盖率约 60-70%,早期低流量单集尤其容易被遗漏。 - Q2:执行层面最可能的漏洞?去重依赖 URL,但若同一期节目在不同平台 URL 不同则无法自动识别,目前统一用小宇宙链接规避了此问题。 - Q3:更优路径?直接解析小宇宙 API 或使用 xyzfm.space 的 RSS feed 本应可获取完整列表,但 RSS feed 返回空说明其数据源可能已迁移,值得后续排查。 【延展思考】 播客索引的碎片化是中国播客生态的结构性问题。Apple Podcasts、小宇宙、喜马拉雅三套元数据互不相通,RSS 作为开放标准在实际部署中质量参差不齐。这种信息孤岛效应使得「完整节目列表抓取」成为一个需要持续维护的事情,而非一次性自动化任务。 【你可能想知道】 1. 深入探究:能否通过小宇宙移动端抓包找到隐藏 API,批量导出全部节目列表? 2. 实践应用:是否需要对已有的 29 期逐期抓取 shownotes 文字稿建立本地知识库? 3. 发散挑战:把这 29 期的标题做成时间线可视化,观察孟岩话题演变轨迹——从早期纯投资对话到后期哲学/人生主题的转向。

Editörün Seçimi

Bu beceriyi neden öneriyoruz

Bu özellik, ön tarama, çok platformlu ayrıştırma ve akıllı yineleme önleme yoluyla veri bütünlüğünü ve tekrarlamayı engelleyerek podcast programlarını doğru bir şekilde yakalayabilir. Özellikle karmaşık senaryolarda program yönetimini ele almada oldukça başarılıdır.

Talimatlar

Yazar talimatları gizli olarak ayarladı. Aşağıda kısa bir özet yer alıyor.

Açıklama

Xiaoyuzhou veya Apple Podcasts'ten en sevdiğiniz podcast'leri kolayca tarayın ve yönetin; yeni keşfedilen kanallar ve uzun süredir takip ettiğiniz içerikler de dahil. Bu araç, sağladığınız podcast adı, sunucu adı veya sosyal medya kimliğine göre podcast bölümlerinin eksiksiz bir listesini akıllıca tanımlar ve alır. Kapsamlı bir kapsama alanı sağlamak için Apple Podcasts'ten gelen eksiksiz verilere öncelik vererek tarama stratejimizi özel olarak optimize ettik. Xiaoyuzhou platformu için, sayfa yükleme sınırlamalarına rağmen, bu sınırlamaların üstesinden gelmek ve mümkün olduğunca çok sayıda geçmiş bölüm toplamak için birden fazla arama ve akıllı eşleştirme kullanıyoruz. Taranan bölümler, mevcut içeriğinizle akıllıca karşılaştırılır, otomatik olarak yinelenenleri tanımlar ve kaldırarak podcast kitaplığınızı temiz tutar. Benzersiz bir numaraya sahip bir dizi veya yalnızca tarih ve başlıkla ayırt edilen canlı bir kayıt olsun, yinelenenleri doğru bir şekilde kaldırıyoruz. Son olarak, yeni eklenen tüm bölüm bağlantıları, kaynak platformu ve olası veri üzerine yazma uyarılarını içeren ayrıntılı bir kaydetme raporuyla birlikte, belirlenen kontrol panelinize veya grubunuza kaydedilir.

İlgili beceriler

Tümünü gör
Öğren

Teklif Araç Kiti

Silikon Vadisi'nin önde gelen bir şirketinin 10 yıllık deneyimiyle geliştirilmiş, gerçek işe alım içgörülerini ve iş arama metodolojilerini yapay zekaya entegre eden bir iş arama sistemi. Offer Toolkit | AI Job Search Assistant, "hayalinizdeki işi keşfetmekten" "teklif almaya" kadar tüm iş arama sürecini üç akıllı modüle ayırıyor: ① İş Tanımı Çözümleyici: İş tanımlarını derinlemesine analiz eder ve kişiselleştirilmiş bir Teklif Stratejisi Raporu oluşturur: işe uygunluğu, temel yetkinlikleri ve beceri eksikliklerini değerlendirir ve önemli mülakat sorularını ve yüksek olasılıklı soruları tahmin eder. ② Özgeçmiş Oluşturucu: Deneyiminizi "iş tanımından" "işe alım uzmanları tarafından tanınan etki öykülerine" dönüştürür: kişisel deneyimi otomatik olarak yapılandırır, proje ifadesini optimize eder ve başarıları nicelendirir, ATS (Gelişmiş Beceri Testi) oluşturur, kullanıcı dostu, yüksek kaliteli özgeçmişler sunar ve 11'den fazla yazdırılabilir profesyonel şablonu destekler. ③ Davranışsal Hikaye Kütüphanesi: Gerçek deneyimlerinizi ortaya çıkarır ve yeniden kullanılabilir mülakat hikayesi varlıkları oluşturur: önemli projeleri ve büyüme deneyimlerini çıkarır, bunları otomatik olarak bir STAR Çerçevesine dönüştürür, kişisel bir Davranışsal Mülakat Hikaye Bankası oluşturur ve "Bana bir zamanı anlatın..." türündeki soruları verimli bir şekilde ele alır. İster "bu işe başvurmalı mıyım" diye düşünüyor olun, ister "özgeçmişimi optimize etmek" istiyor olun, ister "iş tanımını analiz etmeniz" gerekiyor olsun, ister bir sonraki davranışsal mülakata hazırlanıyor olun... Mülakat ve Teklif Araç Seti, gereksinimleri otomatik olarak belirler ve bunları en uygun yapay zeka modülüne yönlendirir. Anahtar Kelimeler: İş arama | Teklif | Kariyer | İş Bulma | İş Tanımı | Özgeçmiş | CV | Davranışsal Mülakat | STAR | Bana bir zamanı anlatın | Mülakat Hazırlığı

Y
12k
Öğren

Bir sektörü hızlıca nasıl anlayabilirsiniz?

📋 Kullanım Kılavuzu: Bu beceri, Xiao Jing'in "Bir Sektörü Hızlıca Anlamak" adlı eserindeki sekiz boyutlu çerçeveye dayalı, McKinsey metodolojileriyle çalışan bir sektör araştırma motorudur. Ona bir sektör adı söylersiniz ve o da sizin için sistematik bir sektör araştırma raporu oluşturur. ——————————————————————————————— 🚀 Temel Kullanım: Araştırmak istediğiniz sektörü belirtmeniz yeterlidir, ne kadar spesifik olursa o kadar iyidir: a. "Lütfen benim için katı hal pil sektörünü analiz edin" b. "İnsansı robot endüstri zincirini girişimci bir bakış açısıyla inceleyin" c. "Fotovoltaik sektörüne yatırım yapmaya hala değer mi?" Üç bilgi parçası ekleyebilirsiniz (zorunlu değil, eksikse varsayılanı kullanacağım): 1. Sektör Adı: Ne kadar spesifik olursa o kadar iyidir, örneğin "yeni enerji" yerine "perovskit fotovoltaik", bu "zorunludur"; 2. Amaç: Yatırım/Kariyer Seçimi/Girişimcilik/Rekabet Analizi/Popüler Bilim, varsayılan: Yatırım; 3. Bölge: Çin Pazarı/Küresel/ABD/Güneydoğu Asya..., varsayılan: Çin Pazarı; —————————————————————————————— ⚙️ Otomatik olarak ne yapacak? Tüm süreç dört aşamaya ayrılmıştır: 1. Piyasa büyüklüğü/büyüme oranı/nüfuz oranı, endüstri zinciri, rekabet ortamı, rekabet avantajı, politikalar ve değerleme hakkında kanıt toplamak için çoklu çevrimiçi arama turları—her sonucun bir kaynağı ve zaman çerçevesi vardır ve asla uydurulmaz; 2. Yaşam döngüsü konumlandırması: Endüstrinin giriş/büyüme/olgunluk/gerileme aşamasında olup olmadığını belirlemek için nüfuz oranının kullanılması, her aşamada tamamen farklı araştırma odakları; 3. Sekiz boyutta derinlemesine analiz: iş modeli → pazar büyüklüğü → rekabet avantajı (dinamik trendlerin zorunlu derinlemesine analizi) → rekabet ortamı (beş gücün her birinin zorunlu puanlaması) → değerleme → PEST analizi → iş iklimi; 4. Konsensüs karşıtı test: piyasa fiyatlı, açık trendler ile gözden kaçan gerçek sorunlar arasında ayrım yapma ve karar verme önerileri sunma; ——————————————————————————————— 📊 Ne üretilecek? Markdown formatında profesyonel bir sektör araştırma raporu aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır: 1. ⚡ 30 Saniyelik Hızlı Değerlendirme — Aşama / Temel Karlılık Mantığı / En Büyük Fırsat / En Büyük Risk / Tek Cümlelik Sonuç; 2. Araştırma Konusu ve Sınır Tanımı; 3. Yaşam Döngüsü Konumlandırması (penetrasyon oranı verileri dahil); 4. Sekiz Boyutlu Madde Madde Analizi (Rekabet Avantajı, dinamik trend tablosu ve Porter'ın Beş Gücü puanlama tablosunu içerir); 5. Karşı Konsensus Testi; 6. Sonuçlar ve Karar Önerileri; 7. Temel Risk Listesi; 8. Veri Kaynakları ve Zaman Açıklaması; ——————————————————————————————— 🔑 İki Temel Öne Çıkan Nokta 1. Derinlemesine Rekabet Avantajı Analizi: Sadece bariyer türlerini tartışmakla kalmayıp, pazar payı / brüt kar marjı / fiyatlandırma gücü verilerini kullanarak "son 2-3 yılda genişledi mi yoksa daraldı mı" sorusuna cevap verilmesini gerektirir; 2. Porter'ın Beş Gücü Puanlaması: Tüm beş kriter değerlendirilir, kısayollara yer bırakılmaz, şu anda en güçlü pazarlık gücüne kimin sahip olduğu ve pazar yapısının önde gelen şirketler için elverişli mi yoksa kötüleşiyor mu olduğu belirlenir; ——————————————————————————————— ⏱️ Bu işlem, birden fazla arama turu, boyut boyuta analiz ve rapor yazımı gerektirdiğinden yaklaşık 2-4 dakika sürer. ——————————————————————————————— 🧩 Rapor çıktısı genişletildikten sonra, iki özel analizle devam edebiliriz (bunları manuel olarak onaylamanız gerekecek; otomatik olarak çalışmayacaklar): 1. "Darboğazları Bulmak İçin Zinciri İnceleme": Bir trend yükselişi sırasında endüstri zincirindeki kaçınılmaz fiziksel darboğazları belirleme ve gerçek faydalanıcıları tespit etme; 2. "İskontolu Nakit Akışı Değerlemesi": Sektördeki belirli şirketler için eksiksiz bir iskonto edilmiş nakit akışı modeli çalıştırma; —————————————————————————————— ▶️ Denemek ister misiniz? Bana sadece bir sektör adı söyleyin, örneğin "Lütfen bir startup bakış açısıyla yapay zeka ajanı sektörüne bir göz atın" veya "Hidrojen enerjisi endüstri zincirinin mevcut durumu nedir?"

2010k
Öğren

Bir şirketi hızlıca nasıl anlayabilirsiniz?

Bir şirket adı veya hisse senedi girin ve Charlie Munger'ın çok boyutlu düşünme modelini kullanarak, değer yatırımı perspektifinden hisse senedinin derinlemesine yatırım araştırmasını ve analizini gerçekleştirin. SKILL, derinlemesine bilgi edinmek için otomatik olarak internete bağlanır, karar vermeden önce arama yapmaya zorlar, iki kaynağı çapraz referanslar ve kapsamı ve kaynağı etiketler. Değer yatırımının yedi boyutlu çerçevesine göre derinlemesine analiz yapar, üç senaryolu değerleme ve 2x2 kalite/fiyat kararı sunar ve uygulanabilir bir "Değer Yatırımının Derinlemesine Analizi" raporu üretir.

67k

Bir sonraki favori becerini bul

Araştırma, üretim ve günlük işler için özenle seçilmiş daha fazla AI becerisini keşfet.

Tüm becerileri keşfet