如果你看过论坛的讨论帖子的话，比如 Reddit、Hacker News、百度贴吧 等等，通常会有很多有价值的回帖，但是要整理出来太费劲了，不过借助 AI 就容易得多，而且通常只要一句话提示词就够了。以 Hacker news 为例，通常我会把帖子中的内容全部选中，复制粘贴出来，并不需要在意格式，在这些内容前面加上一句提示词：“请阅读下面的讨论内容，提取出有价值的观点并分组的方式列出，最后概要性总结”请阅读下面的讨论内容，提取出有价值的观点并分组的方式列出，最后概要性总结，用中文回复：「所有帖子内容」这样 AI 就会帮我把帖子的内容整理成结构良好的格式，而不需要我一个个去看，尤其是你还可以让它把英文内容用中文输出，这样都省的去翻译了。有一点要注意的是，如果讨论的内容很长，那么需要模型能支持比较长的上下文窗口，我自己测试下来 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型（在 AI Studio, aistudio.google.com 中可以使用）效果最好最便宜，当然其他模型也是可以的。以这几天 Hacker News 上的一篇热帖《Trae: An AI-powered IDE by ByteDance (trae.ai) https://news.ycombinator.com/item?id=42799540》为例，我让它总结了一下：最终输出结果如下：好的，我仔细阅读了Hacker News上的讨论，以下是我提取的有价值观点，并按分组列出和总结的中文回复：分组观点：1. 订阅模式与成本 (Subscription Model and Cost):2. AI 代码工具的有效性与价值 (Effectiveness and Value of AI Coding Tools):3. 数据隐私与安全 (Data Privacy and Security):4. 本地与云端 AI (Local vs. Cloud AI):5. 地缘政治与经济背景 (Geopolitical and Economic Background):6. 其他观点与细微之处 (Other Viewpoints and Nuances):概要性总结:Hacker News上的这次讨论围绕ByteDance推出的AI驱动IDE "Trae" 展开，涵盖了对AI代码工具的多个关键方面。讨论的核心观点集中在以下几个方面：对订阅模式的担忧: 用户普遍怀念免费和开放的编码环境，对软件订阅模式的兴起表示不满，认为这可能会限制编码的自由和可访问性。AI工具的价值被重新审视: 尽管承认AI代码工具在某些场景下可以提高效率，但用户对其过度炒作持谨慎态度，认为其并非万能，在复杂任务和创新开发中仍有局限性。本地LLM方案因其隐私性和离线可用性受到关注。数据安全与地缘政治风险凸显: Trae的中国背景引发了用户对数据隐私和安全性的普遍担忧，尤其是在中美科技竞争加剧的背景下，用户对不同国家科技公司的信任度存在差异。中国AI崛起引人注目: 讨论中也反映出中国在AI技术领域的快速发展和竞争优势，以及这种趋势对全球科技格局可能产生的影响，引发对西方国家创新能力和社会凝聚力的反思。总体而言，这次讨论并非一边倒地赞扬或批评AI代码工具，而是呈现了各种不同的观点和担忧，体现了Hacker News社区理性、多元化的讨论氛围。用户在关注AI技术进步的同时，也对其潜在的成本、风险和更广泛的社会影响进行了深入思考。
