相信大家都发现了，AI时代成为创作者的捷径就是汇(ban)编(yun)优秀的推文，推上也有不少人靠制作某个话题的推文组合收获很多粉丝，不需要才华，只要靠勤奋高效即可。

工欲善其事，必先利其器，今天就为爱发电，把我的Python脚本“自动抓取指定推特列表或帐号最新X分钟内并用GPT筛选发邮件”分享出来，并附上手把手教程，非技术专业人员（我也不是）都能轻松跑起来：

注册GitHub帐号，打开https://github.com/etrobot/sumTweets/ 点击folk即可克隆我的项目到你的账号，然后在settings里面加入三个secret,分别是OPENAI_API_KEY，MAILPWD，MAILTO，以及六个Environment Vars，分别是MAIL，SMTP，NITTER，MINS，TARGET，INFO，具体含义见下图，填完后在Action中添加main.yml，复制https://raw.githubusercontent.com/etrobot/sumTweets/main/.github/workflows/main.yml 粘贴提交即可开启！

你可以选择各式各样的主题，比如电动车、奢侈品……账号和列表靠自己筛选，在环境变量里面修改target和info即可~ 希望大家能借助这个Python脚本成为各个细分领域的大（juan）咖（wang）!

❤️ AI 商业洞察：当人工智能遇上「约会」

AI 不断在重塑各种商业场景， 来自a16z的一份报告分析《AI x Dating》，剖析了从报纸分类广告到在线约会网站再到应用程序，每一个新平台都会催生出一些帮助人们寻找爱情的产品。

人工智能正在推动新一轮的重大转变。

首先，我们为什么需要新的约会产品？如今的约会应用程序感觉就像旨在让你保持单身，因为它们经常都不起作用。

他们（算法）不给你最好的匹配，因为他们想让你留在池子里，最终绝望到只能升级高级付费版本。或如一些女性用户评价那样：

“这就像是申请一个招聘广告上写着‘现在招聘’的工作，但实际上并不招人。”（图 2中的 Andy）

除了无休止的指尖划过，还有其他选择吗？

线下媒人提供一系列经过精心策划的配对，但价格昂贵，许多人无法接触到。有趣的是，而 「与我约会」公开文档（例如 图 3 Chris Olah）越来越受欢迎，但很难得到发行。

我们不认为在线约会会消失——它是情侣见面的第一大途径。但人工智能将重塑这一过程。

一开始，它将作为匹配和信息发送的副驾驶（Copliot），但最终可能会消灭现有的应用程序。

以下是当今人工智能在约会中的一些应用案例：

1/ 个人简介评价 🪄

制作一份好的个人简介很难。哪些照片是你最好的？如何有趣地描述自己？（场景见图 4）
人们如此渴望得到反馈，以至于提交个人资料供公众审查。人工智能可以提供一种更私密（和数据驱动）的选择。

2/ 发送信息 📧

善于发短消息是一种技能，并不是每个人都具备这种技能。有几十种名为 rizz 的应用程序（见图 5）可以制作开场白或回复建议，让对话继续下去。

最终，它们将更加符合你的谈话风格。

3/ 教练 🤺

你如何知道一段关系是否朝着正确的方向发展，如何获得信息反馈，如何调解分歧？

如今，人们会向朋友发送文本截图，或在 r/texts 和 r/relationship_advice 等网站上寻求建议。（图 6）

不带偏见的人工智能显然也能帮个忙...

4/ 牵线搭桥 💑

如今的约会应用程序效率低得令人难以置信--没有人愿意浏览成千上万的个人资料，发送普通的信息，进行糟糕的约会。

有数据显示（图表7 来自一位Tinder 用户的行为 ）显示了浪费了多少时间和精力：127k 次刷屏，4 次约会

写个如何用 Ollama 在 Mac 本地跑 LLM，并且用在 Obsidian 上处理自己的笔记和内容的小教程。我们开始具体的教程🧵：

首先需要去Ollama的网站下载安装包，https://ollama.ai/ 下载完之后直接安装然后打开就行。

之后我们可以在他的 Github 上找到所有的命令，选择一个你需要的复制那个命令，找到你电脑里终端这个软件，然后粘贴刚才的命令，然后回车。比如：ollama run mistral
Github 地址：https://github.com/jmorganca/ollama

之后就能看到开始有进度条在走了，我们需要等待模型下载完成。
模型下载完成之后就会自动加载，当出现下面的内容的时候就可以开始在终端跟模型对话了。

现在模型已经跑起来了我们需要去 Obsidian 装个Ollama 的插件，进到设置里面，选择第三方插件，浏览社区插件市场，搜索Ollama然后安装就行。

安装之后在设置里就会出现Ollama的插件设置，这里可以自定义操作，他这里预置的都是 Llama2 的命令，我们需要自定义成我们的mistral模型。
很简单就是复制他下面的命令，然后在新增命令这里起个别的名字填上就行，比如Explain selection-mistral，然后模型名称那里写上你现在在运行的模型就行，比如mistral。

然后就是使用了，回到你的文档用快捷键 Commad+P 打开命令栏，搜索刚才的命令名称比如Explain selection-mistral，直接回车，就会看到出现了一个笔的图标，稍微等一会就可以看到输出的内容。

OK 教程到这里就结束了，Ollama的Github 页面还有很多其他的插件和客户端可以玩，可以找感兴趣的试试。