Ai好记 vs Get笔记:AI音视频笔记工具深度测评对比

选AI笔记工具的时候,很多人在Ai好记和Get笔记之间犹豫。两款产品定位相近,都做音视频转笔记,但实际用下来,底层思路差异挺大,适合的场景也不一样。

本次对比选了三个维度:输入能力、内容处理深度、知识管理能力。这三个地方用户实际体感差距最明显。

维度一:输入能力

Get笔记支持音频文件上传及部分平台链接解析,产品定位偏向个人录音记录,输入来源以录音和文件为主。

Ai好记支持在线链接直接解析,覆盖B站、抖音、快手、小红书、小宇宙、知乎、喜马拉雅、腾讯会议、Apple Podcast等主流平台;

本地音视频文件上传上限7小时/4GB;阿里云盘、百度网盘直连,不需要先下载再上传;本地录制后也可以自动上传解析。

维度二:内容处理深度

这是两款产品差异最核心的地方。

Get笔记的处理逻辑偏摘要取向,核心是帮你提炼关键信息,呈现的是AI理解之后的总结版本。

好处是精炼,拿到结论快;限制在于信息有一定损失,原文转录比较简单:

Ai好记的处理逻辑是原始内容优先展示。

生成完笔记进入的是沉浸式阅读模式,原文转录和AI润色版同时存在,可以选择看哪个版本,也可以两个对照看。

精华速览不是对全文做一次总结,而是按章节结构分别摘出核心原句,原话摘取,信息损失更小。

看到某个要点想深入,可以跳到原文那一段直接发起AI问答,不用整篇重找。

视频里的PPT画面,Ai好记会自动识别并截取关键帧,嵌入到笔记对应段落旁边,图文并排,对技术讲座类视频来说,这个处理方式能保留大量原本会丢失的图形信息。

维度三:知识管理能力

Get笔记基础的笔记存储和搜索功能有,产品偏向「记录当下」。跨笔记联合分析、思维导图导出、多语言翻译、播客生成这些功能目前没有。

Ai好记除了三级目录管理和全局搜索,还有22种语言识别和翻译:

思维导图(节点点击跳转原文,支持在线编辑、多格式导出Markdown/PDF/Xmind):

AI助理(DeepSeek R1,跨多篇笔记联合问答):

AI播客(转成双人对话,导出MP3):

功能对比一览

各自适合的场景

Get笔记更适合主要用途是快速记录和提炼结论、内容以中文录音为主、不太需要回查原文、对知识库深度要求不高的用户。产品偏轻量,上手快。

Ai好记更适合需要处理多种来源内容、经常需要回查原文或引用原话、在做个人知识库或内容创作的用户。内容量大、需要跨笔记横向分析的场景,AI助理的价值比较明显。

具体选哪个,取决于你的主要使用场景是「快速提炼结论」还是「深度理解加长期积累」,两个目标不同,工具的设计思路就不一样。

一些常见问题提前答疑

Q:两款工具对比数据来自哪里?

A:基于功能实测和官方说明整理,数据截至2026年上半年。

Q:Ai好记的精华速览和摘要有什么区别?

A:精华速览是按章节分别摘出原句,内容来自原文;摘要是AI对全文重新表述,两者信息损失程度不同。

Q:Get笔记能做思维导图吗?

A:目前Get笔记没有思维导图功能,Ai好记的思维导图支持节点跳转原文和多格式导出。

Q:哪款工具支持外文视频?

A:Ai好记支持22种语言识别和翻译,海外视频可以直接转成中文笔记。Get笔记主要针对中文内容,但也可以进行翻译。

Q:沉浸式阅读模式是什么意思?

A:Ai好记生成笔记后进入的是原文+润色版对照的阅读界面,可以直接在原文上划线、批注、发起AI问答,不需要离开当前页面去找原视频。

相关推荐
数聚天成DeepSData41 分钟前
验收一批标注数据时,一致性到底在比谁和谁
人工智能·深度学习·机器学习·数据集·deepsdata
码农小白AI1 小时前
监督抽查报告要素不全?IACheck AI 报告文档审核 Agent 做报告要素完整性审查
人工智能
程序猿乐锅1 小时前
【从0-1学习Python | 第七篇】Python 面向对象基础
开发语言·笔记·后端·python·学习·1024程序员节
Alsn861 小时前
JAVA通过 http api与ollama本地大模进行流式多轮对话
学习
fish_zzzz1 小时前
笔记--浅谈内存,存储空间,BIOS芯片,显卡GPU、VRAM(1)
笔记·1024程序员节
海宇AI1 小时前
零信任架构实战:基于海宇行驶OCR证识别构建自动化租车车队行驶证电子档案网关
运维·人工智能·架构·自动化·1024程序员节
大模型真好玩1 小时前
大模型训练全流程实战指南实战篇(十七)— LLamaFatory预训练实战:从语料到模型
人工智能·agent·deepseek
ACP广源盛139246256731 小时前
PCIe Gen3 交换芯片选型笔记:多路扩展方案 IX7024@ACP 评估
笔记·硬件架构·pcie·国产芯片
深圳老胡1 小时前
STM32 开发中 Trae 内置模型怎么选:Seed、MiniMax、GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen 全对比
笔记·stm32·单片机·嵌入式硬件·代码规范·1024程序员节
蒲公英eric1 小时前
逻辑回归与信用违约预测:从S曲线到分类器
人工智能·数学建模·逻辑回归