不知道你有没有感觉到,
某 B、某抖、某书,这些算法驱动的平台,
经常会越刷越空虚,越刷越无聊,
有时还给你推送一些根本不感兴趣、不想看的内容,
就算点了不喜欢和拉黑都没有用。
这是因为,算法往往是平台决定的,
而平台的最终目的,并不是让你看到最喜欢的东西,
而是让平台的留存、使用时间这些数据变得更好看。
OpenBiliClaw 是一个可以帮我们,发现更多好看内容的 AI 工具,
它的原理是通过一个浏览器扩展,获取我们经常在各大平台看的视频和文章,
然后把这些数据,发送到运行在本地的后端,综合起来分析理解,
生成一个标签非常齐全的兴趣画像。
之后根据获取到的画像,
去跨平台搜索我们大概率感兴趣的内容,展示到一个网页上。
并且,在使用的时候,
它会反复通过我们的反馈、或者主动提出的要求,去更改画像,获取不同的内容。
我的想法是:
它的数据存储和处理,都是通过我们电脑上的后端进行的,
加上项目代码是开源的,可以自己打包,
所以不用太担心隐私的问题。
我自己试用了一下,推荐的内容确实很不错。
并且它有跨平台的效果,
以前在 A 平台喜欢看科技,B 平台喜欢看搞笑,两边的算法互相不知道,
现在有了本地的综合算法,会有一种意想不到的效果。
openblliclaw:https://github.com/whiteguo233/OpenBiliClaw