上周，GPT-5.6 发布了。我也趁着强大模型发布、使用额度高频重置的机会，重新梳理了一遍自己的输入流。
现在我建立了三套输入流程：
- 书籍：看到感兴趣的书，我会让 Codex 先生成一份 50～60 页的拆书稿。拆书稿读完之后，如果内容依然吸引我，再进入原书精读阶段。
- 论文：每周五，GPT 会给我推送前沿论文。我把感兴趣的论文收进 Zotero，再让 Codex 调用翻译模型完成翻译，把译文存到对应的 Zotero 条目下。同时，Codex 也会根据论文内容生成摘要，我再通过摘要筛选值得精读的论文。
- 旧笔记：我的 Logseq 已经记录三年多，积累了三千多条、一百多万字的个人笔记。很多内容因为时间久，我也已经忘记了。现在 Codex 每天凌晨会在里边随机漫步，选出五条笔记，再结合我最近关心的事情，给我一些分析和建议。
建立这些流程的目的，是为了把前端输入的口子开得更大，让更多内容先进入我的视野，经过几轮筛选之后，再决定哪些值得我真正投入注意力。当然，撑开这个口子不仅只靠我自己的注意力，更多是交给 AI 和工具。后面的整理和筛选也一样，让 AI 承担大量工作。
这个时代给我很强的推背感。AI 加快了内容生产的速度，好的内容井喷。现在，AI 可以很快生成一篇几千字的文章，连我自己的文字输入方式也开始从键盘打字转向语音输入。
今年年初，我还固守着「好书就应该认真读完」的观念，也认为进入 Logseq 笔记库的内容必须经过我的筛选。这几个月，我越来越发现，如果还沿用过去的输入流去应对内容爆发，我很容易就会像遭遇网络攻击一样，被海量内容打爆。
个人的注意力实在是太稀缺了，它并不会跟着内容的增长而增长。不少内容如果通过拆书稿和论文摘要，已经足够理解了其中的重要观点，并且能把它们融进自己的思考，我认为也就差不多了。
我的 Logseq 笔记库现在也允许 Codex 在每天的日历中记录它认为需要我知晓的内容，并且打上 #Codex 的标签，方便后续查看。
我把自己的注意力留到最后，只阅读那些经过几轮筛选之后，依然值得读的内容。
正如昨天在「吾辈如神」中写的那样，智能正在变得越来越廉价。通过低成本的输入筛选，把自己有限的注意力留给真正重要的内容，对我来说是一笔很划算的生意。