#APP #碎碎念
📖 前辈 Pocket 一路走好，本地稍后读「正年轻」
▎ 告别 Pocket，并不是纪念终结，而是迎接一个更可控、更私密、更贴合自我需求的本地化稍后读时代。
✍️ 序
这是一篇迟了好久的文章，用来「缅怀」稍后读类产品的前辈 -- Pocket。
Pocket 是今年第二个关停的在线稍后读服务，作为一个类稍后读产品的开发者，借此机会聊聊在线稍后读的一些问题。
❇️ 开篇
如果你熟悉稍后读（Read It Later）服务，那么一定绕不开 Pocket 这个名字，作为稍后读的鼻祖级产品，它也是我在开发简悦之前使用时间最长的稍后读工具。
然而，令人唏嘘的是，Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日关停。
从我开发简悦 2.0 的稍后读功能开始，就预见了这种在线服务最终会走向终结。Pocket 的退场，并非偶然，而是一种必然：只是早晚而已。
这一次，我们先从 Pocket 的前世今生谈起。
📘 Read It Later：你可能不熟悉的老朋友
「Read It Later」这个术语，在 IT 圈里几乎就是「稍后读」的代名词。但你可能不知道，Read It Later 正是 Pocket 的前身。
没错，大名鼎鼎的稍后读本尊就是 Pocket，就像电动车之于特斯拉，智能手机之于 iPhone 一样，它定义了一个时代。
🕰 Pocket 简史
2007 年，Nate Weiner 发布 Read It Later，最初仅限电脑使用，允许用户保存网页离线阅读。
2012 年 4 月，Read It Later 更名为 Pocket，同时将原本的付费服务转为免费，用户数量激增。
2012 年 11 月，Pocket 开放新版 API，极大地方便了第三方应用的整合，用户可更流畅地通过其他应用保存内容至 Pocket，开发者也能更轻松地在 iOS 和 Mac 环境下开发相关功能。
2013 年，Pocket 被《时代》杂志评为年度 50 个最佳 Android 应用之一，声名鹊起。
2015 年，Pocket 累计拥有 2000 万注册用户，保存了 20 亿篇文章和视频，仅靠 20 人的团队支撑，展现了惊人的高效运营能力。
2017 年 2 月，被 Mozilla 收购，成为其全资子公司。
2025 年 5 月，Mozilla 宣布 Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日 正式关闭服务。
❓ 在线稍后读，到底出了什么问题？
Pocket 并不是第一个关停的在线稍后读产品，甚至在 2025 年，它都不是第一个，在此之前是 Omnivore（一个主打开源的在线稍后读产品）
无论是 Pocket、之前的 Omnivore，甚至再之前的某绿色产品（此产品目前尚未关停），无不揭示了一个事实：在线稍后读并非一门「好生意」。
前几年「逃离」某绿色产品的事件起因：它不断地诠释着 VIP、VVIP、VVVIP 的付费模式。
而这次关停的 Pocket，也在官方声明中隐晦地说明了关停原因之一：
这段话无疑暗示了资金与资源投入的困境。
🧱 本质上，在线稍后读只是「仓储服务」
在线稍后读，本质上就是一个内容仓储服务，和网盘没有本质区别。问题在于：网盘这类产品，从来都不是小公司能玩的。
随着用户量增加，服务方需要不断扩大存储容量和带宽支出 → 成本上升 → 涨价 → 用户流失 → 盈利困难 → 恶性循环。
某绿色产品正是这个路线的活教材。
❓ 稍后读 = 稍后不读？
自从 Pocket 宣布关停之后，网络上掀起了一波关于「稍后读 = 稍后不读」的讨论，甚至「稍后读消亡论」一度甚嚣尘上。
但在我看来，稍后读并不会消亡。真正面临终局的，可能只是「在线稍后读」这类集中式的、依赖平台存续的形态。
借用某位大佬的一句名言，接下来会是「稍后读的下半场」。
🧠 稍后读，其实是你的个人数据库
当你持续使用稍后读工具进行收集时，时间一长，就会逐渐构建出一个以你兴趣和需求为核心的内容集合。这个集合，其实就是你的「个人数据库」。
我并不是第一次提到这个概念。早在 2021 年，我就写过一篇文章《本地存储 + 线上获取：我的个人数据库建构路径》，其中详细介绍了我的实践方法（这里就不再展开赘述）。
🔮 稍后读的下一站：AI 驱动的本地个人知识库
试想这样一个场景：当你遇到问题时，不再打开搜索引擎，而是查询你自己的知识库。它不仅能更快地返回答案，还能提供与你语境高度契合的信息——因为这些内容，本来就是你选中的、你构建的。
进一步想象，如果你的搜索方式也不是传统的关键词检索，而是像 ChatGPT 一样，以自然语言对话的形式提问：「请帮我归纳一下我收藏的关于 xxx 的观点。」
这时，你的个人大模型就会在你自己的数据库中完成语义检索，并用你熟悉的语言，整理出答案。
简悦这几年一直在探索这方面的「联动」，比如第一个下载量超过 10K 的阅读助手、方便将简悦稍后读（标注）合并导出的 RAG 插件、基于简悦零代码打造你的个人专属 AI 本地 LLM 知识库、支持 MCP 协议 等诸多尝试。
🧩 为什么是「本地」稍后读 + AI？
确实，在线稍后读服务也可以接入 AI。但当我们从长期性与可控性的视角来看，本地的优势就会变得更加明显：
1️⃣ 更强的数据主权与隐私控制
在线服务的数据结构、内容处理、甚至 AI 调用，全部运行在对方的服务端，天然不透明，且长期受制于服务方意志。
而本地方案的数据完全由用户掌控，无论是存储格式、模型部署，甚至是否联网，用户都可以自由定义。
2️⃣ 可持续、不受限的长期可用性
线上服务一旦停止（就像 Pocket、Omnivore），用户构建的知识系统瞬间断裂，AI 也随之失效。
但本地稍后读结合本地大模型，不依赖任何第三方平台，具备天然的长期可用性，特别适合想构建「数字花园」或「知识资产」的用户。
3️⃣ 无平台锁定，避免数据孤岛
在线服务通常封闭数据结构或强制使用专属 API，而简悦等本地工具强调 Markdown / HTML 等开放格式，可轻松导入到 Notion / Obsidian / Logseq 等工具，进而与 AI 工具更高效协同。
4️⃣ 更高效的模型定制能力
在线 AI 模型无法真正了解你的偏好与数据上下文。
而当你使用本地 LLM 搭配你自己构建的本地数据库（如含标注的内容、沉淀的笔记等），可以进一步训练 / 微调成真正的「你自己的 GPT」。
📍 写在最后
稍后读的时代远未结束，它只是脱离了中心化平台的路径，回归到了每一位用户真正的掌控中。
告别 Pocket，并不是纪念终结，而是迎接一个更可控、更私密、更贴合自我需求的本地化稍后读时代。
当我们将注意力从平台转向个人，从工具转向体系——你会发现，真正值得保存的，从来不是文章本身，而是你筛选、标注、整理、吸收的整个过程。
愿每一位构建本地知识库的你，都能成为自己信息世界的主宰。正年轻的我们，本地（稍后读）继续读。
原文首发于 简悦 - SimpRead，简悦于 2017年6月1日 发布，八周年，现特价 8 元，截至到 6月20日（最后三天），目前在 Newlearnerの自留地 促销。
频道：@NewlearnerChannel
📖 前辈 Pocket 一路走好，本地稍后读「正年轻」
▎ 告别 Pocket，并不是纪念终结，而是迎接一个更可控、更私密、更贴合自我需求的本地化稍后读时代。
✍️ 序
这是一篇迟了好久的文章，用来「缅怀」稍后读类产品的前辈 -- Pocket。
Pocket 是今年第二个关停的在线稍后读服务，作为一个类稍后读产品的开发者，借此机会聊聊在线稍后读的一些问题。
❇️ 开篇
如果你熟悉稍后读（Read It Later）服务，那么一定绕不开 Pocket 这个名字，作为稍后读的鼻祖级产品，它也是我在开发简悦之前使用时间最长的稍后读工具。
然而，令人唏嘘的是，Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日关停。
从我开发简悦 2.0 的稍后读功能开始，就预见了这种在线服务最终会走向终结。Pocket 的退场，并非偶然，而是一种必然：只是早晚而已。
这一次，我们先从 Pocket 的前世今生谈起。
📘 Read It Later：你可能不熟悉的老朋友
「Read It Later」这个术语，在 IT 圈里几乎就是「稍后读」的代名词。但你可能不知道，Read It Later 正是 Pocket 的前身。
没错，大名鼎鼎的稍后读本尊就是 Pocket，就像电动车之于特斯拉，智能手机之于 iPhone 一样，它定义了一个时代。
🕰 Pocket 简史
2007 年，Nate Weiner 发布 Read It Later，最初仅限电脑使用，允许用户保存网页离线阅读。
2012 年 4 月，Read It Later 更名为 Pocket，同时将原本的付费服务转为免费，用户数量激增。
2012 年 11 月，Pocket 开放新版 API，极大地方便了第三方应用的整合，用户可更流畅地通过其他应用保存内容至 Pocket，开发者也能更轻松地在 iOS 和 Mac 环境下开发相关功能。
2013 年，Pocket 被《时代》杂志评为年度 50 个最佳 Android 应用之一，声名鹊起。
2015 年，Pocket 累计拥有 2000 万注册用户，保存了 20 亿篇文章和视频，仅靠 20 人的团队支撑，展现了惊人的高效运营能力。
2017 年 2 月，被 Mozilla 收购，成为其全资子公司。
2025 年 5 月，Mozilla 宣布 Pocket 将于 2025 年 7 月 8 日 正式关闭服务。
❓ 在线稍后读，到底出了什么问题？
Pocket 并不是第一个关停的在线稍后读产品，甚至在 2025 年，它都不是第一个，在此之前是 Omnivore（一个主打开源的在线稍后读产品）
无论是 Pocket、之前的 Omnivore，甚至再之前的某绿色产品（此产品目前尚未关停），无不揭示了一个事实：在线稍后读并非一门「好生意」。
前几年「逃离」某绿色产品的事件起因：它不断地诠释着 VIP、VVIP、VVVIP 的付费模式。
而这次关停的 Pocket，也在官方声明中隐晦地说明了关停原因之一：
Firefox is the only major browser not backed by a billionaire and our independence shapes everything we build. This independence allows us to prioritize building products and tools, which shape the future of the internet for the better. And it means we have to be intentional about where we invest our time and resources so we can make the biggest impact.
这段话无疑暗示了资金与资源投入的困境。
🧱 本质上，在线稍后读只是「仓储服务」
在线稍后读，本质上就是一个内容仓储服务，和网盘没有本质区别。问题在于：网盘这类产品，从来都不是小公司能玩的。
随着用户量增加，服务方需要不断扩大存储容量和带宽支出 → 成本上升 → 涨价 → 用户流失 → 盈利困难 → 恶性循环。
某绿色产品正是这个路线的活教材。
❓ 稍后读 = 稍后不读？
自从 Pocket 宣布关停之后，网络上掀起了一波关于「稍后读 = 稍后不读」的讨论，甚至「稍后读消亡论」一度甚嚣尘上。
但在我看来，稍后读并不会消亡。真正面临终局的，可能只是「在线稍后读」这类集中式的、依赖平台存续的形态。
借用某位大佬的一句名言，接下来会是「稍后读的下半场」。
🧠 稍后读，其实是你的个人数据库
当你持续使用稍后读工具进行收集时，时间一长，就会逐渐构建出一个以你兴趣和需求为核心的内容集合。这个集合，其实就是你的「个人数据库」。
我并不是第一次提到这个概念。早在 2021 年，我就写过一篇文章《本地存储 + 线上获取：我的个人数据库建构路径》，其中详细介绍了我的实践方法（这里就不再展开赘述）。
🔮 稍后读的下一站：AI 驱动的本地个人知识库
试想这样一个场景：当你遇到问题时，不再打开搜索引擎，而是查询你自己的知识库。它不仅能更快地返回答案，还能提供与你语境高度契合的信息——因为这些内容，本来就是你选中的、你构建的。
进一步想象，如果你的搜索方式也不是传统的关键词检索，而是像 ChatGPT 一样，以自然语言对话的形式提问：「请帮我归纳一下我收藏的关于 xxx 的观点。」
这时，你的个人大模型就会在你自己的数据库中完成语义检索，并用你熟悉的语言，整理出答案。
简悦这几年一直在探索这方面的「联动」，比如第一个下载量超过 10K 的阅读助手、方便将简悦稍后读（标注）合并导出的 RAG 插件、基于简悦零代码打造你的个人专属 AI 本地 LLM 知识库、支持 MCP 协议 等诸多尝试。
🧩 为什么是「本地」稍后读 + AI？
确实，在线稍后读服务也可以接入 AI。但当我们从长期性与可控性的视角来看，本地的优势就会变得更加明显：
1️⃣ 更强的数据主权与隐私控制
在线服务的数据结构、内容处理、甚至 AI 调用，全部运行在对方的服务端，天然不透明，且长期受制于服务方意志。
而本地方案的数据完全由用户掌控，无论是存储格式、模型部署，甚至是否联网，用户都可以自由定义。
2️⃣ 可持续、不受限的长期可用性
线上服务一旦停止（就像 Pocket、Omnivore），用户构建的知识系统瞬间断裂，AI 也随之失效。
但本地稍后读结合本地大模型，不依赖任何第三方平台，具备天然的长期可用性，特别适合想构建「数字花园」或「知识资产」的用户。
3️⃣ 无平台锁定，避免数据孤岛
在线服务通常封闭数据结构或强制使用专属 API，而简悦等本地工具强调 Markdown / HTML 等开放格式，可轻松导入到 Notion / Obsidian / Logseq 等工具，进而与 AI 工具更高效协同。
4️⃣ 更高效的模型定制能力
在线 AI 模型无法真正了解你的偏好与数据上下文。
而当你使用本地 LLM 搭配你自己构建的本地数据库（如含标注的内容、沉淀的笔记等），可以进一步训练 / 微调成真正的「你自己的 GPT」。
📍 写在最后
稍后读的时代远未结束，它只是脱离了中心化平台的路径，回归到了每一位用户真正的掌控中。
告别 Pocket，并不是纪念终结，而是迎接一个更可控、更私密、更贴合自我需求的本地化稍后读时代。
当我们将注意力从平台转向个人，从工具转向体系——你会发现，真正值得保存的，从来不是文章本身，而是你筛选、标注、整理、吸收的整个过程。
愿每一位构建本地知识库的你，都能成为自己信息世界的主宰。正年轻的我们，本地（稍后读）继续读。
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#iOS #iPadOS #Productivity #App
📨 Filo：把你的收件箱变成待办事项
🔗 App Store | Web
ℹ️ 关于 Filo
- 由 Dash 跟 Chris 共同打造的一款 AI 邮件客户端，可智能识别会议邀请、面试安排、截止日期等关键邮件，将它们自动转化为待办事项，让你不再错过任何重要信息。
- 目前完全免费使用。提供 iOS 及 iPadOS 版本，macOS 正在内测中，支持运行在 iOS / iPadOS 16.4 或更高版本设备上。
✨ 功能亮点
- 自动从邮件中提取重要事项和紧急任务，并汇总至专属的待办事项 Tab；
- 邮件通讯和促销广告等自动归档到「营销」类别，让「重要」类别名副其实；
- 自动摘要邮件并在推送通知中呈现，或使用 AI 根据上下文快速撰写回复；
- 内置 AI 对话助手，一键「总结上周邮件」或「列出优先级」，一切由你指示；
- 智能精简通知，可设置仅推送提醒标为「重要」的邮件，免受无关消息打扰。
👀 我的看法
如果说记账、日记、To-Do 是独立开发者三件套的话，那么浏览器、日历、邮件则似乎成为了中小型团队近年来的热门选择，就邮件客户端来说，近一两年来就有 Notion Mail、Cora 等产品问世。
与 Spark 等传统邮件客户端在 AI 功能上隔靴搔痒的做法不同，今天介绍的 Filo 可算得上是一款「彻头彻尾」的 AI 邮件客户端，它利用 LLM 对每封邮件进行处理，在你收到通知之前先对其进行摘要、分类、提取待办事项等操作，然后再以一句话总结的形式推送给你重要邮件，将所有无关的干扰拒之门外。相当于你拥有了一位 24 小时在线的助理，它先于你阅读来信——Filo 团队承诺绝不存储任何的邮件内容，也不会将其进行模型训练——然后再选出重要信息告知给你，让你对紧急事务一目了然。
📍 首发频道｜小红书｜Twitter｜微信公众号
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- 由 Dash 跟 Chris 共同打造的一款 AI 邮件客户端，可智能识别会议邀请、面试安排、截止日期等关键邮件，将它们自动转化为待办事项，让你不再错过任何重要信息。
- 目前完全免费使用。提供 iOS 及 iPadOS 版本，macOS 正在内测中，支持运行在 iOS / iPadOS 16.4 或更高版本设备上。
✨ 功能亮点
- 自动从邮件中提取重要事项和紧急任务，并汇总至专属的待办事项 Tab；
- 邮件通讯和促销广告等自动归档到「营销」类别，让「重要」类别名副其实；
- 自动摘要邮件并在推送通知中呈现，或使用 AI 根据上下文快速撰写回复；
- 内置 AI 对话助手，一键「总结上周邮件」或「列出优先级」，一切由你指示；
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👀 我的看法
如果说记账、日记、To-Do 是独立开发者三件套的话，那么浏览器、日历、邮件则似乎成为了中小型团队近年来的热门选择，就邮件客户端来说，近一两年来就有 Notion Mail、Cora 等产品问世。
与 Spark 等传统邮件客户端在 AI 功能上隔靴搔痒的做法不同，今天介绍的 Filo 可算得上是一款「彻头彻尾」的 AI 邮件客户端，它利用 LLM 对每封邮件进行处理，在你收到通知之前先对其进行摘要、分类、提取待办事项等操作，然后再以一句话总结的形式推送给你重要邮件，将所有无关的干扰拒之门外。相当于你拥有了一位 24 小时在线的助理，它先于你阅读来信——Filo 团队承诺绝不存储任何的邮件内容，也不会将其进行模型训练——然后再选出重要信息告知给你，让你对紧急事务一目了然。
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