Cómo exportar contenido destacado de la web a Readwise

Cosas necesarias

Si no se ha registrado en Glasp ni ha instalado la extensión de navegador de Glasp, hágalo. Puede consultar Este tutorial.

Además, si desea importar destacados de Readwise en Glasp, consulte Este tutorial.

Paso 1. Vaya a su página de perfil haciendo clic en “Mis destacados” en la parte superior izquierda.

Paso 2. Haga clic en el botón Compartir y en “Exportar a Readwise”

  • Puedes colocar el cursor sobre cualquier artículo que desees, así que elige el artículo que quieres exportar.

Paso 3. Ingrese el token de acceso de Readwise

  • Si haces clic Leer con sentido común En la ventana emergente, te lleva a la Token de acceso Página en Readwise.
  • Después de ingresar el token de acceso, haga clic en Ahorrar.

Paso 4. Haga clic en el botón Compartir y en “Exportar a Readwise” nuevamente

  • Como lo hizo en el Paso 2, haga clic en el botón Compartir y Exportar a Readwise.
  • Si tiene éxito, se convierte en ¡Exportado! Ver en Readwise.

Paso 5. Haga clic en “Ver en Readwise” para ver la oración exportada

  • Haciendo clic Ver en Readwise, abre una página en Readwise.

Paso 6. Verificar el contenido exportado en Readwise

  • ¿Ves? Es pan comido, ¿verdad?

Consejos

  • ¡También puedes exportar lo más destacado a Readwise a través de dispositivos móviles!

Antes de partir

¿Alguna pregunta?

  • Por favor consulte las preguntas frecuentes o envíenos un mensaje a través de Twitter.

👉 Preguntas frecuentes

👉 X

¡Gracias por leer! Espero que este artículo te ayude a entender cómo exportar las oraciones resaltadas de un artículo web a Readwise con Glasp 😉

Nos vemos la próxima vez,

Equipo de Glasp

—

Entradas populares de este blog

Cómo crear un negocio unipersonal de un millón de dólares | Elaine Pofeldt | Glasp Talk #32

Imagen
¡Esta es la trigésima segunda sesión de Glasp Talk! Glasp Talk profundiza en entrevistas íntimas con luminarias de diversos campos, desentrañando sus emociones genuinas, experiencias y las historias detrás de ellas. La invitada de hoy es Elaine Pofeldt, una periodista experimentada, estratega de contenido y autora reconocida por su experiencia en emprendimiento y pequeñas empresas. Elaine ha colaborado con publicaciones prestigiosas como The Economist, Forbes, Fortune y CNBC. También es autora de dos libros influyentes, El negocio unipersonal de un millón de dólares , y Pequeñas empresas, mucho dinero , donde explora estrategias innovadoras para que emprendedores individuales y pequeñas empresas logren un éxito sustancial. En esta entrevista, Elaine comparte su extensa trayectoria en el periodismo y detalla sus experiencias desde sus inicios en la Universidad de Yale hasta su carrera en publicaciones destacadas como Fortune Small Business. Elaine habla con franqueza sobre su evo...
Leer más

Cómo dominar las fusiones y adquisiciones y establecer contactos a nivel global: estrategias para fundadores de empresas tecnológicas | Shawn Flynn | Glasp Talk #40

Imagen
¡Esta es la cuadragésima sesión de Glasp Talk! Glasp Talk profundiza en entrevistas íntimas con luminarias de diversos campos, desentrañando sus emociones genuinas, experiencias y las historias detrás de ellas. El invitado de hoy es Shawn Flynn, un experimentado banquero de inversiones con amplia experiencia en fusiones y adquisiciones, capital de crecimiento y transacciones secundarias como director de Global Capital Markets. También es el presentador de The Silicon Valley Podcast, donde ha entrevistado a una gran cantidad de emprendedores y líderes visionarios, como Jim McKelvey, cofundador de Square, y Melanie Perkins, cofundadora de Canva, y ha abordado temas críticos como el liderazgo, la expansión de las empresas y la innovación tecnológica. En esta entrevista, Shawn nos lleva a un viaje global, comenzando con sus emprendimientos en Beijing, China, donde construyó, escaló y vendió un negocio, y nos guía a través de su regreso al vibrante ecosistema de startups de Silicon ...
Leer más

Ingeniero de ML (tiempo parcial, remoto)

Imagen
Cualificaciones clave: Es esencial tener competencia en Python. Sólidos conocimientos y experiencia en la creación de sistemas de recomendación (por ejemplo, filtrado basado en contenido, filtrado colaborativo). Sólida comprensión de las prácticas de MLOps, incluida la implementación de modelos, el monitoreo y la gestión del ciclo de vida. Familiaridad con los servicios de Google Cloud Platform (GCP) y Firebase (Firestore, Cloud Functions). Experiencia en el diseño e implementación de sistemas que analizan y procesan datos basados ​​en texto para obtener información y recomendaciones. Al menos 3 años de experiencia comercial trabajando con sistemas de aprendizaje automático. Tu rol: Colaborar con los equipos centrales de desarrollo y productos para diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático para la recomendación de contenido. Construir y mantener sistemas que analicen información basada en texto para comprender las preferencias y el comportamiento de los usuarios. Desa...
Leer más