作者认为知识分享写作的“新”在于用旧观点审视新情境，提供新观点并加以检验，同时兼顾“提问题”和“教科书”的写法，为读者提供论证结构完整的答案和扩展空间。

ItemStudy 新增利用大语言模型判断，因之前语义判断有问题且不能用 ReverseItem 作判断，现调用大语言模型判断 item 对语义是否相反，将语义相反的 item 对 similarity 取负。在特定模型下选取两端测试，正 correlation 区在现有样例中全部维持原判，负 correlation 区误判率约 0.325。此方法不能很好解决负 correlation 问题，需进一步研究。

PsychoScales是一个开源的心理学量表框架，旨在提供基于Python FastAPI的量表服务。该框架不依赖数据库，量表数据通过YAML格式加载，以实现编辑和加载的平衡。PsychoScales承诺每周更新量表，所有量表均来源于正式发表的心理学论文和书籍。项目最初基于ThinkPHP开发，但因维护难度大而寻求更简洁的开发方式。开发者作为字节跳动员工，利用新上线的AI IDE Trea中国版，成功开发出这款开源量表框架。

作者回顾了大学期间处理大量学术论文的经历，从最初依赖传统方法如Zotero和翻译工具，到后来利用AI辅助阅读。然而，现有AI工具虽提升效率，却可能削弱独立思考，因为它们预设重点，限制了学者自主分析。为此，作者与朋友开发了文枢学术，旨在平衡效率与批判性思维。该工具提供双语内容、结构化重整（如思维导图和精读目录），保留专业术语并优化阅读体验，同时支持图表和公式的准确呈现。它帮助用户在短时间内高效阅读文献，而不牺牲深度理解，未来将继续完善，打造一站式论文阅读工作流。