按：2024 年已经结束，少数派编辑部成员在过去的一年里都发现了什么好用的新软件、新服务？工具的使用场景和方法都有什么新变化？我们在编辑部里做了一番征集，以下是我们收到的答案，希望也能给你带来一些新意。
Android 通知管理
@克莱德：或许是开发者发现 iOS 15 的「通知摘要」功能完美契合了自己的使用习惯，早年 Android 平台上那款颇有前瞻性的通知管理应用 Daywise 自 2021 年年初便没再更新过。
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尽管 Android 系统的通知系统有其先进之处，作为「派内」对 Android 情有独钟的原生系统用户，我眼中 Android 系统在通知管理这方面其实算得上是「原地踏步」了好几年——无论是 Daywise 或 iOS 15 那样的定时通知摘要，还是今年基于 Apple Intelligence 的通知总结功能，看着都挺让我眼馋。
直到我遇见了 Sum Up。
老实说，Sum Up 出现在视野中的那段时间 Apple Intelligence 刚好亮相、各类打包大厂 API 提供「套壳」服务的应用和服务也如雨后春笋，我对这款应用也习惯性地抱有几分质疑。只是没想到和互联网上「先为 Apple Intelligence 准备好」的网友们分享的各种奇葩通知总结结果相比，Sum Up 作为一款非 Google 官方、非系统级解决方案，效果却是出奇的好。
Sum Up 唯一的使用门槛是需要 Gemini 的 API key，与之相伴的，Gemini、网络条件等都是你需要考虑清楚再购买（应用售价 1.65 美元）的问题。有了 API key 之后，你就可以在 Sum Up 中选择要使用的 AI 模型、触发总结摘要的通知数量以及适用的应用范围了。
根据我这几个月的使用情况，Gemini 1.5 Flash 模型的通知总结摘要效果就已经让我非常满意了。虽然 Sum Up 仅适用于那些向系统声明了「对话」通知类型的 app（所以微信不可以），并且开发者表示暂时不考虑放开给所有类型的应用（考虑到 API 需要用户自行提供这个限制其实还挺奇怪的），但它已经足够用于部分即时通信应用的群聊通知「降噪」。
在不考虑 API 用量的情况下，我偶尔也会直接将摘要触发阈值设定为 1 然后将 Sum Up 的提示音关闭，这样每收到一次通知，AI 摘要就会触发并更新一次，同时又不会对我造成任何打扰。在我下次点亮屏幕打开通知中心时，群里的朋友最近聊了些啥一目了然，我可以根据当下闲忙自行选择要加入还是要「下次一定」。这完全算得上是一种更加灵活的 Daywise 了。
最后，既然聊到了 Android 通知管理这个话题，那也顺便介绍一下一直以来搭配 Sum Up 使用的 Pinnit。
Pinnit 是同名 Android 通知管理应用在 2024 年的翻新版，功能上可以理解为系统「通知历史」的升级版以及知名国产通知管理应用「通知滤盒」的简化版，你可以用它索引、钉选近期的通知，也可以手动创建一则提醒放在通知中心里。
从功能上来说，Pinnit 并不能完全替代通知滤盒，但从设计上来说，Pinnit 对 Material Design 3 设计语言的运用以及精美的动画设计又堪称典范——有时候我甚至会觉得它更像是 Sam Ruston 这样的传奇 Android 开发者会掏出来的 app（对了，Sam Ruston 确实做过一款类似的 app 叫做 Buzzkill），只是打开应用、简单浏览都是一种享受。
如果你想向阔别 Android 生态多年的朋友介绍 Material Design 究竟发展到什么地步了，经过 Google 官方认可的 Pinnit 就是 2024 年为数不多的选择之一。
谷歌良心 AI Studio
@PlatyHsu：大约从 2023 年底到 2024 年初，也就是 Gemini 系列模型刚推出那段时间，谷歌的 AI 着实是出了不少洋相。本身性能拉垮不说（Gemini 1.0 Pro 在 LMArena 上的众测排名和 GPT-3.5 Turbo 一个水平），植入谷歌搜索之后还给出了很多令人叹服的神回复——做比萨要撒胶水、专家推荐一天吃一块石头、喝尿可以治肾结石，等等。
但从下半年起，Gemini 似乎突然开窍了不少，陆续上线了一系列有分量的更新：至今领先的 2M 上下文窗口、便宜好用的 Gemini Flash，以及 Gemini Pro 几次颇受好评的实验性小改版。再加上幅度很大的降价，Gemini 如今的口碑已经大大改善，跻身性价比最高的一线模型之列。
不过，体验 Gemini 模型的最佳方式并不是面向用户的 Gemini Advanced 服务。诚实地说，这至今依然是最烂的 AI 订阅服务之一，很容易被它胆小如鼠的安全护栏气到心脏病发。选择它的唯一合理场景是买 2TB 的 Google One 方案白送的。
相反，表面上面向开发者的 Google AI Studio 是我 2024 年发现最好用的 AI 工具，超越了 ChatGPT 和 API 搭配自建面板等方案，成为了我在很多场合的首选。
最重要的原因当然是不要钱：Google AI Studio 有远高于 ChatGPT 的免费额度，Pro 模型为每分钟 2 次、每天 50 次，mini 模型则为每分钟 15 次，每天 1500 次，太平洋时间零点重置，至少对我来说是可以满足日常需要的。（好奇心过于旺盛的日子除外，但毕竟也不是只用它。）特别是在长文档问答、数据汇总分析这种消耗 token 的场景，可以随手扔一本书的 PDF、几千行的 CSV 进去而不用担心价格问题还是很开心的。
Google AI Studio 也可能是各大模型厂商的 playground（开发测试面板）中最好用的：首先，使用门槛很低，免费额度内不需要绑卡，简单注册后点开即用，没有 OpenAI 和 Azure 那样的 KYC 限制和走迷宫设置。同时，Material Design 的 UI 整洁、流畅，对话界面交互比较像 Jupyter Notebook，Markdown 支持完善，而且部分模型可以直接在 Tools 里接入谷歌搜索结果。
这些设计使得 Google AI Studio 虽然名义上是开发者工具，但实际手感更像一个专业版 ChatGPT，是可以在日常场景里随想随用的。
以下是一些额外技巧：
- 右侧边栏 Advanced settings > Safety setting 里的 Civic Integrity 滑块默认是拉满的，取决于你的对话场景，可能需要调低或者关闭才能获得正常响应。（如果模型中止回复并在下方显示感叹号，就表明因安全考虑而拦截了一些输出。）
- 新建对话的直达链接是 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat，并且接受 model 参数用于指定模型，值为要指定模型的 alias。例如，要新建对话并使用 gemini-exp-1206 预览版模型，访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-exp-1206 即可。（可惜的是不支持通过 URL 传递提示词，即没有类似 https://chatgpt.com/?q=prompt 这样的用法。）
- Google AI Studio 没有 GPTs/Gems 那样制作对话模板的功能，作为替代，可以多建立几个固定对话，设置好常用参数和系统提示词，然后把这些对话的地址保存成书签（形如 https://aistudio.google.com/prompts/...），充当模板。每次使用时，用输入框右侧的扫帚图标清理一下上次对话就行；如果遇到希望保存的对话就用右上角菜单里的 Save A Copy 存个副本。
- 对话记录（实际为 JSON 格式）和原始附件都直接存储在 Google Drive 中的 Google AI Studio 文件夹，如果需要批量管理或者备份，前往 Google Drive 的文件管理器操作更加方便。
当然，免费总是有代价的。根据使用条款，Google AI Studio 的输入和输出可能被用于改进模型，并且不能选择退出。因此，隐私和机密的信息就不要送去提问了。
图片转换和压缩新选择
@北鸮：之前的几年，如果遇到什么有趣的新 app，可能还有机会进入我的生活流程，今年为了个人健康，我反而在刻意疏远研究应用这些事，尽量把时间用来出门晒太阳，搞得在流行的 AI 工具上颇为后进。
因为工作的流程和工具基本稳定，如果不是稿子出现什么意外情况，Figma + 飞书文档差不多就能解决 99% 的需求。唯一的问题就是压图了——少数派编辑器现在还是有 5M 的体积限制，遇到菜谱这样图片上百张的文章，拿之前用的 TinyPNG 和 Squoosh 这样的网页工具一张张削是肯定行不通的。
