每天产生想法的系统，有了MixCopilot加持，实现了！#Copilot3.0发布

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大家好，我是shadow，自从今年初从蚂蚁离职后，我开始了第三次创业。今天，对我和@薛志荣的创业项目：MixCopilot ，进行一个简单的介绍。

Copilot类的产品，我们在今年初的时候开始进行研究，并开发了一款叫MixCopilot的产品，在2023年4月开始内测发布。近10个月的各种捣腾，今天终于有机会好好总结下了！

每一个阶段的版本号都有其背后的故事。

# 1.0 找感觉阶段

用最轻量的方式，嵌入用户的使用场景

浏览器插件版本 - 发布记录

最早我们制作了浏览器插件版本，上架了谷歌应用商店。为什么采用插件的方式，因为觉得应该要让用户在任意场景中都能使用得到，同时要保持安装方便（但我们忽视了插件会受制于大平台）

# 2.0 验证需求阶段

积累内测用户，逐步找到产品的特点

大概在6月底，谷歌商店把我们列为风险插件，无理由下架处理。那个时候，我们意识到，要真正实现自己想做的产品形态，必须要有很高的自由度，于是我们，在1个月时间把MixCopilot的桌面版发布了，桌面版从2.0开始：

桌面版发布记录

我们用小半年时间来迭代改进，逐步形成了目前的架构：MixCopilot 3.0

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# 3.0 非凡想法·源于洞见

下面，我来结合自身使用体验，讲解下，MixCopilot对我有什么用？

我在2017年开始输出各种智能设计的文章开始，如何获取最新的信息（新产品、新论文、新代码等）成为了日常的习惯。

这些年随着Mixlab无界社区生态的发展，我们在不同的领域都引入了Mix的理念和方法，把技术和设计通过一种比较有意思的方式进行整合，从而解决一部分问题。

通过几年时间的打磨和实践，我们在组织设计和运营上有了非常丰富的经验。在"线上空间"，信息的构成不在局限于一篇文章，而被扩展成极为碎片化的群聊、点赞、转发等难以被人工整理的信息。

再加上每天我们都有不同背景的成员，信息也不再局限于单一学科或特定领域。

信息，已经不是单纯能用信息爆炸来形容，比如：碎片化、难以整理分类、跨学科理解难度高、每日新增数量巨大等等。

从复杂的信息里面，整理归纳出我们所需要的知识，这个过程虽然有很多解决方案，比如：报告、总结文等。这些方案并不一定适合你。

原因是，每个人关心的信息是不一样的，无法用统一的形式提供。

这个时候，我们要处理2个问题，如何从信息中分类整理，同时又要是个性化的。

信息的聚合器可以自定义

分类整理方式可以自定义

当我们完成了这两步之后，一个信息分析工具的雏形就有了。

在MixCopilot里，聚合器就是知识矿工，在3.0版本里可以设置不同的分类，真正做到个性化设置你的信息聚合器。

MixCopilot3.0知识矿工设置-截图

MixCopilot3.0知识管家设置-截图

接下来，如何让整理好的信息产生知识？或者叫"想法"。

需要一个吸收的过程，通过阅读、理解、修改后形成自己的想法。这个吸收过程很像我们平时看文章做笔记，和别人讨论获得建议的过程。吸收过程，需要提高其效率。用最短的时间完成信息到自己"想法"的转化。

这就是"学习率"。

学习知识的效率，我认为，应该用个体单位时间所获得的想法数量来衡量。

极高的学习率

在MixCopilot里，学习率主要通过LLM（支持ChatGPT、azure、本地LLM、百度文心一言等）来辅助我们学习，通过自动调用或者自由问答。

MixCopilot 3.0 中的Chat助手 - 截图

MixCopilot 3.0 中的对话记录 - 截图

一套适合用来获取信息、归纳总结，帮助我们生产"想法"的系统就实现了。有了这套系统，我生产了什么"想法"？举一个最近的例子：实时设计。

# 最佳实践：实时设计的想法

在我日常关注的信息里，通过Copilot我挖掘到了#实时 LCM的趋势正在发生，大概在今年11月初，有了一些DEMO实现的苗头（那个时候Mixlab开始发布了这一趋势：趋势：实时的stable diffusion），这个就是很好的"想法"。

然后，我开始研究应该开发什么样的产品，最后选定了共享屏幕和悬浮窗两个小节点的实现（沉淀到了ComfyUI-mixlab-nodes 这个套件中）

ps：共享屏幕把任意软件的视频流传入了ComfyUI，让任意软件有了AI实时渲染的能力。同时，悬浮窗口符合设计师思维，在设计软件里进行实时调整，并观看结果。

ComfyUI-mixlab-nodes ，也在短短1个月时间里获得了4k多位用户的下载和200多用户的star

这就是一个使用MixCopilot的最佳实践，通过MixCopilot获得了我所关心的新"想法"，在时间上获得了先发优势。

如果你也在头疼如何抓住最新的趋势，并产品化，可以联系我进一步交流。

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以上就是MixCopilot是如何成长的，我是如何使用MixCopilot这个工具，并获得产出的过程。当然，日常使用中还有很多细节和技巧，我将在接下来的更新输出相关的经验。包括但不限于：

如何设置更适合您的MixCopilot呢？定义关键词、URL、AI工作流等，让MixCopilot更适合你的学习场景。

生产的"想法"，还有哪些用处？

我们如何洞察未知。

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