AI 每天按浏览历史生成新标签页，怎样判断它真的懂你要做什么？

把推荐是否有用落到当前任务上

开始前先列出最近需要继续推进的事情，以及下一步通常会打开哪些材料。之后检查新标签页是否减少了重新查找的步骤，能否让你更快回到工作。页面看起来很个性化，并不自动说明它理解了任务的轻重缓急。

也要留意推荐中的旧内容：已经完成的阅读、偶然点开的页面，以及短时间内重复访问的资料，都可能与当前目标不同。评价时记录推荐为什么有用或无用，而不是只看标题是否包含自己熟悉的关键词。

先确认哪些浏览记录需要参与生成

浏览历史可能混合工作资料、个人兴趣和临时查询。先说明哪些类别对当前用途有帮助，再检查工具实际提供的数据范围和排除方式。如果没有确认相应能力，不应假设项目已经支持按类别筛选或只在本地处理。

试用前核对项目怎样读取、发送和保存这些材料，以及是否能够撤回访问。队列没有提供这些细节，本文也不据此写安装步骤或隐私承诺。可以先准备不含账号页面和私人信息的任务材料，作为评估推荐质量的参照。

按重复使用后的帮助决定是否保留

持续记录自己是否点开了推荐、点开后是否接着完成原任务，以及仍需手工寻找什么。偶尔推荐对一个页面可以说明存在帮助，只有重复使用时仍有价值，才值得让它成为经常出现的工作入口。

这一类项目适合有明确资料回访需求的人研究。若主要需求只是固定常用网址，先用简单入口也能检验需求；若准备进一步试用 ai-newtab，则应结合仓库实际说明确认可用性，摘要本身不构成性能、兼容性或收费承诺。

先用一组固定输入检查结果

若要自己试用，可以先建一个不登录工作账号的独立浏览器资料，只访问三个虚构项目页面，再生成新标签页。检查请求中发送了域名、标题还是正文，并确认生成结果能区分“经常访问”与“当前项目相关”。删除会话后再检查保存位置。本文没有执行这些网络或删除测试，仓库中的删除说明也不能代替实际检查。