The XOOPS Development Team is pleased to announce the release of security patches for XOOPS 2.5.8 and XOOPS 2.5.7.2. These patches includes the latest version of PHPMailer to address a serious vulnerability. All XOOPS users are encouraged to update as soon as possible.Both full distributions and patch files (from the most recent prior release) for both the 2.5.7 and 2.5.8 series are available.Any users that are running older XOOPS versions are advised to update to XOOPS 2.5.8.1 now.Get XOOPS 2.5.8.1Release files are available on GitHub.The 2.5.8.1 files are also mirrored on the XOOPS File Repository on SourceForgeGet XOOPS 2.5.7.3Release files are available on the XOOPS File Repository on SourceForge
In the next few weeks the XOOPS Website will be very busy, with a lot of work happening in the front of you! Instead of making a secret out of it, and then creating a huge splash out of it, we've decided to just go ahead and make changes to the Website as we go.What is happening: 1) We are moving to PHP 7. Originally we were on 5.4, and this weekend we moved to PHP 5.6, as as soon as our host offers PHP 7, we'll be ready.2) We've also moved the Website to the latest XOOPS Core, so we can test it here before we officially release it.3) We are also updating all modules that are being used here, which will help us, of course with your help, to discover any bugs We have updated the NewBB Forums to the latest version, as well as News. We'll be converting soon the News to Publisher, as strategically that's what we want to invest our time in. And we'll be adding some new cool modules, like the one upcoming wgTimelines developed by Goffy from Germany. We'll transition our "XOOPS Innovators" and "XOOPSer of the Month" awards there. The work on the converting the "XOOPS Innovators" to the wgTimelines has already started - you can check it out herehttps://xoops.org/modules/wgtimelines/What else? We have moved modules developed by Wishcraft to one location on GitHub (read more here), so you can check them out, fork, and contribute back.We have also created one GitHub location for various XOOPS D3 modules. If you're curious what the D3 modules are, please read more hereOf course, we hope that you'll help us on this journey as we're moving closer to the next release of XOOPS And in case you were wondering, yes, we're looking for a new responsive theme for this updated Website! So if you would like to design a new theme for us, please let us know...
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
If you would like to see what is XOOPS doing on GitHub, you can subscribe to our GitHub Twitter: https://twitter.com/xoopsgithubI have also added a block with recent tweets timeline:Our other Twitter Accounts:XOOPS News: https://twitter.com/xoopsnewsXOOPS Forums: https://twitter.com/xoops_forums
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
AI 工具如果只能從工具內建知識庫裡面找答案,往往會有資料太舊、資訊錯誤的問題。所以,後來 AI 工具大多都內建了網路搜尋功能,透過即時的資料搜索,一定程度提升了回答的正確性與即時性(延伸閱讀:先用 Deep Research 掃清認知盲區,再用 Google 搜尋,我的 6 種學習新流程)。而現在,許多 AI 工具開始可以「連結」使用者自己的資料庫,例如郵件、行事曆、雲端硬碟的內容,於是 AI 開始可以幫助用戶更直接分析工作問題、設計專案企劃,用既有的資料生成更準確的新內容。
AI 生成結果很大程度取決於「我們輸入的資料」。例如我「下指令」時,會詳細說明任務的背景資料與輸出規格,這往往可以幫助 AI 生成更有效的結果(延伸閱讀:我和 ChatGPT AI 工具如何一起工作,提示語、常用案例指南)。而當我要完成複雜工作時,我甚至會先透過幾輪討論,「餵給」 AI 詳細的參考資料、專案細節,這很大程度會讓 AI 產出更細緻、高品質的結果(延伸閱讀:如何用 AI 工具提升工作效率?三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效)。
NotebookLM 這個 AI 工具會有用的一個關鍵原因,也就在於可以用使用者自己的文件,建立使用者自己的資料庫,然後驅使 AI 生成需要的結果。
現在, AI 工具的新趨勢則是直接連結我們日常工作慣用的 OneDrive、 Google 雲端硬碟、 Outlook、 Google 行事曆、 Gmail 郵件等等外部資料庫,常見的生成式 AI 都具備類似功能:
Gemini:可連結 Google 自己的雲端硬碟、郵件、行事曆與各種服務,生成用戶需要的客製化內容。
Copilot(付費版):可連結 Office 與 OneDrive 等生成用戶內容。
Claude(付費版):可連結 Google 雲端硬碟等服務生成用戶內容。
ChatGPT(付費版):可連結 Google 雲端硬碟、行事曆、郵件,微軟 Outlook 郵件、行事曆, Box、 Dropbox 等等不同雲端資料庫。
根據 ChatGPT 隱私條款,這些連結的外部文件資料,不會成為 AI 訓練的材料。(不過要使用前,還是要確認符合自己公司的資安規定。)
這篇文章,根據我平常使用的 ChatGPT ,連結我日常工作流程中的 Google 系列服務、 Outlook 系列服務,分享我會用在哪些工作流程中。
當 ChatGPT 連結個人資料庫,新的工作邏輯:
下面我會列舉 8 個過去一週實際發生的應用案例,總結來說,當 AI 可以連結我們的資料庫,就可以加速並深化下面的工作流程:
雖然在 NotebookLM 的這個記事本已經匯入大量文章,但我有時候會先取消勾選所有文章,然後反過來「只勾選」看完中文摘要後特別有興趣的一兩篇文章(尤其是長文章),開始針對這一兩篇文章做深入的 AI 索引與問答。
所以無論是要針對單篇、多篇、整個稍後閱讀清單做 AI 資料分析,都能在 NotebookLM 被輕鬆滿足。
而 AI 分析出來的摘要、筆記或任務企劃,我則會複製到 Evernote 中長久保存。
如果說在這樣每日 AI 輔助稍後閱讀的過程中,發現自己想要「深入探索」的新主題,例如先隨手丟幾篇看到後感興趣的醫療文章進來「我的稍後閱讀」記事本,讀一讀發現對健康新生活主題有興趣,接下來一段時間想要「繼續探索更多相關資料」,這時候我才會建立一個「新主題的記事本」,以後相關主題的稍後閱讀文章就丟進這個新主題的 NotebookLM 記事本中處理。
如果某篇文章已經讓我可以聯想到某個具體任務,我會讓 NotebookLM AI 幫我思考如何實作的步驟,這時候整理出來的就更接近可以放入任務筆記的操作內容。
甚至我可以跟 AI 對話,討論自己的延伸想法,請 AI 去跟原始文章做辯證,然後統整出可以放入我自己的思考筆記的反思內容。
應用四:結合整套 Google Gemini 流程提升文獻整理效率
還有一些更進階的搭配用法,利用 Google Gemini 互相搭配的幾個工具,我可以這樣做:
在 NotebookLM 稍後閱讀處理時,發現有一個主題可以深入分析。
打開 Gemini Deep Research 針對這個主題做深度研究。
把深度研究報告匯出成 Google 文件,再把 Google 文件直接匯入 NotebookLM。
再次利用上述技巧,在 NotebookLM 中完成閱讀、聆聽、筆記處理。
延伸閱讀:先用 Deep Research 掃清認知盲區,再用 Google 搜尋,我的 6 種學習新流程
例如讀到某篇健康文章,但第一時間沒有找到更完整的報告,那麼不如讓 Gemini Deep Research 直接寫一篇。
Deep Research 寫完後,直接把報告匯出到 Google 文件。
再把 Google 文件匯入 NotebookLM 稍後閱讀。
應用五:請 AI 整理出知識架構,讓 Gemini Canvas 生成延伸學習測驗
如果是認真閱讀的主題,當收集了足夠多文章,並且一定程度閱讀與理解後,我會利用 NotebookLM 內建的一個「研讀指南」功能,生成一份測驗。
這個「研讀指南」,預設會把資料庫中的文章生成各種問答題,引導使用者去學習、複習。
但現在我會把 NotebookLM 生成的學習指南,複製到 Gemini ,利用 Canvas 中的測驗功能,生成可互動測驗,這樣就能更有趣、有效地完成複習。(延伸閱讀:個人學習、考試新利器! Google Gemini 測驗功能,一次完成知識研究、出題、複習)
測驗的目的,是快速讓 Gemini AI 分析出我在這個主題上,哪一個領域還可以深入研究?
這時候我可以回到 NotebookLM 該主題的資料庫,請 AI 索引出我之前可能「忽略」、「漏看」的部分,於是又能讓學習把握住更多細節。
以上,就是我最近利用 Google NotebookLM 搭建的一個稍後閱讀、學習輸出的工作流程,我覺得非常有效,也節省很多時間,提供各位讀者參考。
透過指令,生成符合特殊需求的測驗。
上傳文件,讓 AI 分析教材後,生成測驗。
利用 Gemini 的 Deep Research 撰寫報告後,再生成更深入的測驗。
遇到不會的題目,Gemini 也能提供提示,引導你找出正確答案。
做答之後,會即時收到回饋與補充說明,讓你可以馬上針對學習重點加強理解。
在每天需要挖掘、研究大量資訊的工作與學習生活中,以前我長期仰賴 Google 搜尋、社群瀏覽、RSS 訂閱服務,這往往會花費我大量的時間,其中很多還是好奇引發的分心時間,而找資料不一定有結果,任務則開始拖延......。
但當最近幾個月 ChatGPT、 Google Gemini 推出 Deep Research 功能後(Google 版本甚至免費可用),我的學習、筆記、任務工作流程開始有所改變。
深度研究(Deep Research)的本質,是讓 AI 成為我的研究助理——主動幫我搜尋新資訊、統整知識架構,整理出有出處、有結構、有邏輯的完整報告,不只是快速取得資訊,更是能「理解問題全貌、擬定後續行動」的助手。(在 ChatGPT 中,複雜任務我會用 Deep Research,中度任務我會用 o3 模型,我覺得都能達到上述效果。)
例如像消費者分析的這一塊, Deep Research 在我原本對這個產品痛點認知的基礎上,幫我找到很多具體的研究資料,讓我從模糊的想像,變成更確定具體的族群面貌。 Deep Research 也透過資料收集幫我找到一個我原本沒有想到的可能痛點,我可以透過參考資料進一步了解,於是在這個產品上又可以加上更好的功能。
深度研究( Deep Research )跑十分鐘的時間,就能幫助我獲得確認自己論點的數據,並看到一些自己之前沒有注意到的細節!
Deep Research 應用六:為某個創作、課程、報告準備 AI 資料庫,方便後續 AI 討論
我認為要用好 AI (讓 AI 生成品質更好的內容)有一個關鍵原則,就是:
「先讓 AI 建立對專案、任務資料的正確理解」(延伸閱讀:如何用 AI 工具提升工作效率?三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效)。
而這時候,我們可以先讓 AI 用 Deep Research 建立一份針對某個專案的深入報告,這時候就像是建立了數千字到上萬字的專案資料庫,後續以這個資料庫為基礎來跟 AI 討論,往往會有更好的結果。
我不是要用這份 Deep Research 的研究交報告,而是把這個當作 AI 對專案的認識基礎,在這個有數據、有資料的基礎上作進一步討論。
接下來在同一個專案討論串(延伸閱讀:ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法:增強 AI 協作威力實戰案例分享),我跟 AI 來回討論新的想法、企劃,往往這樣可以獲得更好的專案討論結果。
現在的網路世界中有非常多值得探索的資料,但是如果我們沒有先備知識,往往搜尋也找不出需要的細節。就算可以找出大量細節,又可能因此耗費很多時間,任務開始拖延,我們缺少的是「能幫自己探索細節、整合資料、歸納重點、指出方向的工具」。而 Deep Research 就是那個改變資訊工作邏輯的轉捩點。
從現在開始,試著把 Deep Research 放在你的工作或學習流程的第一步。
有了 Deep Research,啟動任務的門檻變得更低,我不再因為「了解不夠」而遲疑,可以快速建立對任務的基本理解。
Deep Research 不只縮短了我決策的時間,透過一次全面的比較分析,我能更安心、更果斷地做出正確決定。
當我不知道要如何搜尋陌生主題時,Deep Research 就是最好的起點工具,快速破除知識盲區,節省許多摸索時間,直接找到重要資料與下一步行動方向。
利用 Deep Research 探索新聞事件背後更多細節與資料,讓我獲得更有深度的知識,避免表面資訊帶來的誤解或片面理解。
Deep Research 輕鬆滿足我對各種新知識的好奇心,不再擔心因為什麼都想知道而花費大量時間搜尋。
以 Deep Research 為基礎建立 AI 專案資料庫,能有效提升後續與 AI 討論專案的品質。