Craft and publish engaging content in an app built for creators.
NEW
Publish anywhere
Post on LinkedIn, Threads, & Mastodon at the same time, in one click.
Make it punchier 👊
Typefully
@typefully
We're launching a Command Bar today with great commands and features.
AI ideas and rewrites
Get suggestions, tweet ideas, and rewrites powered by AI.
Turn your tweets & threads into a social blog
Give your content new life with our beautiful, sharable pages. Make it go viral on other platforms too.
+14
Followers
Powerful analytics to grow faster
Easily track your engagement analytics to improve your content and grow faster.
Build in public
Share a recent learning with your followers.
Create engagement
Pose a thought-provoking question.
Never run out of ideas
Get prompts and ideas whenever you write - with examples of popular tweets.
@aaditsh
I think this thread hook could be improved.
@frankdilo
On it 🔥
Share drafts & leave comments
Write with your teammates and get feedback with comments.
NEW
Easlo
@heyeaslo
Reply with "Notion" to get early access to my new template.
Jaga
@kandros5591
Notion 🙏
DM Sent
Create giveaways with Auto-DMs
Send DMs automatically based on engagement with your tweets.
And much more:
Auto-Split Text in Posts
Thread Finisher
Tweet Numbering
Pin Drafts
Connect Multiple Accounts
Automatic Backups
Dark Mode
Keyboard Shortcuts
Creators love Typefully
170,000+ creators and teams chose Typefully to curate their Twitter presence.
Marc Köhlbrugge@marckohlbrugge
Tweeting more with @typefully these days.
🙈 Distraction-free
✍️ Write-only Twitter
🧵 Effortless threads
📈 Actionable metrics
I recommend giving it a shot.
Jurre Houtkamp@jurrehoutkamp
Typefully is fantastic and way too cheap for what you get.
We’ve tried many alternatives at @framer but nothing beats it. If you’re still tweeting from Twitter you’re wasting time.
DHH@dhh
This is my new go-to writing environment for Twitter threads.
They've built something wonderfully simple and distraction free with Typefully 😍
Santiago@svpino
For 24 months, I tried almost a dozen Twitter scheduling tools.
Then I found @typefully, and I've been using it for seven months straight.
When it comes down to the experience of scheduling and long-form content writing, Typefully is in a league of its own.
Luca Rossi ꩜@lucaronin
After trying literally all the major Twitter scheduling tools, I settled with @typefully.
Killer feature to me is the native image editor — unique and super useful 🙏
Visual Theory@visualtheory_
Really impressed by the way @typefully has simplified my Twitter writing + scheduling/publishing experience.
Beautiful user experience.
0 friction.
Simplicity is the ultimate sophistication.
Queue your content in seconds
Write, schedule and boost your tweets - with no need for extra apps.
Schedule with one click
Queue your post with a single click - or pick a time manually.
Pick the perfect time
Time each post to perfection with Typefully's performance analytics.
Boost your content
Retweet and plug your posts for automated engagement.
Start creating a content queue.
Write once, publish everywhere
We natively support multiple platforms, so that you can expand your reach easily.
Check the analytics that matter
Build your audience with insights that make sense.
Writing prompts & personalized post ideas
Break through writer's block with great ideas and suggestions.
Never run out of ideas
Enjoy daily prompts and ideas to inspire your writing.
Use AI for personalized suggestions
Get inspiration from ideas based on your own past tweets.
Flick through topics
Or skim through curated collections of trending tweets for each topic.
Write, edit, and track tweets together
Write and publish with your teammates and friends.
Share your drafts
Brainstorm and bounce ideas with your teammates.
NEW
@aaditsh
I think this thread hook could be improved.
@frankdilo
On it 🔥
Add comments
Get feedback from coworkers before you hit publish.
Read, Write, Publish
Read, WriteRead
Control user access
Decide who can view, edit, or publish your drafts.
Na większość maili odpisuję z użyciem sztucznej inteligencji, ale niekoniecznie tak, jak sobie to wyobrażasz.
Oto mój workflow 🧵 ↓
Uprzedzając pytania, wyjaśniam, że AI nie odpowiada za mnie na maile w sposób autonomiczny. Pomaga mi jedynie w szybkim generowaniu odpowiedzi na zapytania.
Szacuję, że pozwala mi to zaoszczędzić około 3-4h w skali tygodnia.
Rozwiązania używam już od ponad 2 miesięcy.
Jeśli chodzi o stack technologiczny, to wykorzystuję:
↳ Keyboard Maestro do obsługi skrótów klawiszowych
↳ PHP do napisania kodu backendu
↳ GPT-4o (konkretnie gpt-4o-2024-08-06) jako 'mózg'
↳ moją bazę notatek w postaci płaskiego pliku tekstowego
Jak wygląda mój workflow przy odpisywaniu?
Mam dwie sytuacje do ogarnięcia:
1) Odpisanie na CAŁEGO maila
2) Odpisanie na fragment maila/wiadomości (bo może to być np. tekst ze Slacka/FB itp.)
Niezależnie od tego, czy odpisuję na całość, czy fragment tekstu, za każdym razem zaznaczam po prostu tekst będący wejściem do mechanizmu.
Następnie naciskam na klawiaturze magiczny klawisz "Odpisz na maila" i wpisuję, co chcę odpisać, po czym naciskam ENTER.
Po kilku sekundach w schowku pojawia mi się gotowa odpowiedź, którą wklejam przez CTRL/CMD+V.
Dzięki temu, że rozwiązanie jest niezależne od aplikacji, mogę je stosować wszędzie (Gmail, Slack, Signal itp.).
Korzystam z klawiatury, na której mam trzy klawisze, z których nigdy nie korzystałem. Przeprogramowałem je więc tak, aby wykonywały ustalone przeze mnie akcje.
↳ Odpisywanie na maila
↳ Uruchamianie asystenta AI
↳ Zablokowanie ekranu
Jeśli mowa o asystencie AI, to korzystam z Alice — to pewnego rodzaju nakładka na wiele LLM-ów.
Bardzo przyjemne rozwiązanie do codziennego użytku.
heyalice.app/
Ale ja nie o tym! :)
W Keboard Maestro mam napisany scenariusz, który:
1) Kopiuje zaznaczony fragment tekstu
2) Wyświetla popupa systemowego z zapytaniem "Co odpisać?"
Gdy w oknie z odpowiedzią wpiszę tekst i nacisnę ENTER, używam Pythona i CURL-a do wysłania zarówno skopiowanego tekstu, jak i mojej odpowiedzi do skryptu PHP hostowanego gdzieś na moim koncie, na Mikrusie.
mikr.us
Otrzymaną od backendu odpowiedź wrzucam do schowka systemowego, a następnie odtwarzam dźwięk, abym wiedział, że mogę już coś wkleić do okna odpowiedzi.
Generowanie odpowiedzi zajmuje przeważnie od kilku do kilkunastu sekund, w zależności od długości maila.
OK, ale gdzie jest ta oszczędność czasu?!
Wyobraź sobie, że dostaję dłuuuugiego maila z zaproszeniem na konferencję. Niestety, termin mi nie odpowiada, bo koliduje z innym wystąpieniem.
Zaznaczam treść maila, klikam magiczny przycisk i wpisuję:
"jestem wtedy w Gdańsku"
Tak, dosłownie kilka słów wystarcza.
W odpowiedzi otrzymuję ładnie zredagowanego w moim stylu maila, gdzie dziękuję za zaproszenie, ale grzecznie odmawiam, ponieważ akurat w tym terminie występuje na innej konferencji, ale w Gdańsku. Dopisuję, że może za rok się uda.
Jeśli przypomina Ci to słynnego mema, to musisz wiedzieć, że był on dla mnie inspiracją 😉
No OK, ale wszystko muszę napisać, bo GPT-4o nic nie wie na mój temat?
Wie na mój temat wszystko, co jest mu potrzebne do pracy.
Dodatkowo zna linki do dokumentacji, które często wklejam, ceny moich produktów w sklepie, standardowe odpowiedzi na pytania przedzakupowe itp.
Skąd ta wiedza?
Stosuję coś na wzór prostego RAG-a.
Wiedzy nie ma wiele, więc mam jeden, prosty plik z wiedzą.
Podzielony jest on na sektory. Są tam informacje o mnie, o firmie, o produktach itp.
Skrypt wybiera to, co akurat wg niego jest potrzebne do udzielenia odpowiedzi.
Nie korzystam z douczonego (fine-tuning) modelu, a po prostu wrzucam do kontekstu wiedzę, której model może potrzebować do udzielenia odpowiedzi na pytania. Zaznaczam także, aby model nie odpowiadał na podstawie wiedzy własnej (aby ograniczyć totalne ściemnianie ze strony LLMa).
Mój automat odpowiada także w formacie, w jakim ja najczęściej to robię, czyli cytując pytania zawarte w mailu i odpowiadając na nie poniżej.
Jeśli model umie odpowiedzieć na pytanie, to odpowiada, a w przeciwnym przypadku wrzuca do odpowiedzi znacznik [odpisz].
Przychodzący mail może wyglądać przykładowo:
"Siema! Jak na Mikrusie postawić XYZ? Będziesz na konferencji ZZZ? Co tam u Ciebie?"
Mój input: "Będę jako prelegent"
Jak będzie wyglądała odpowiedź automatu?
> Jak na Mikrusie postawić XYZ?
Szczegółowy poradnik znajdziesz tutaj: [URL wyjęty z bazy].
W razie problemów pytaj.
> Będziesz na konferencji ZZZ?
Będę i nawet mam tam prelekcję!
Jak rozumiem, też się wybierasz, więc do zobaczenia na miejscu!
> Co tam u Ciebie?
[odpisz]
Tak przygotowane odpowiedzi uzupełniam czasami o 1-2 zdania od siebie lub poprawiam niektóre słowa, aby brzmiały sympatyczniej.
Niemniej, poprawa kilku słów jest szybsza niż znalezienie dokumentacji do np. 3 rzeczy i odpowiedź na wałkowane od lat 5 pytań związanych z hostingiem.
To ten moment, gdy powinny zacząć pojawiać się komentarze:
"OMG! SECURITY!!! RODO! Dane wyciekają!!!111111"
Rozwiązanie jest proste:
Nie wysyłam do automatu danych, które jakkolwiek uważam za wrażliwe 🤷♂️
80% maili, na które odpisuję to zapytania handlowe i pytania techniczne
No dobra, ale ile to kosztuje?
Szczerze mówiąc, to nie wiem. Nie chce mi się tego liczyć.
Szacuję, że odpowiedź na jednego maila to coś w okolicach 2-3 groszy? Jak odpiszę dziennie np. na 10-15 maili, to kwota jest raczej pomijalna.
Oszczędność czasu liczona w setkach godzin rocznie już pomijalna nie jest, więc to rozwiązanie stanowi dla mnie ogromne usprawnienie pracy.
Docelowo chcę podmienić plikową bazę na coś wektorowego (qdrant?), aby lepiej wnioskować na podstawie kontekstu, o co chodzi nadawcy.
Jeśli chcesz zrozumieć jak wykorzystać sztuczną inteligencję jako backend w swoich aplikacjach, nauczyć się integrować LLMy z istniejącymi rozwiązaniami IT i ze swoimi danymi, to jeszcze dziś do północy możesz zgarnąć szkolenie AI Devs 3 w niższej cenie.
aidevs.pl/?ref=unknowX
Pamiętaj, że rozwiązania, którymi się dzielę, to coś, co sprawdza się u mnie.
Prowadzę własny biznes, miewam problemy z ogarnianiem poczty elektronicznej i jest szansa, że są to realia nijak nieprzystające do Twoich.