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帮我写一个每周工作总结的prompt

Answer

编写每周工作总结的prompt需要包括一些关键要素,以确保总结既全面又具有针对性。以下是一个编写每周工作总结的prompt示例:


标题: [姓名]的[周数]周工作总结 - [日期范围]

引言:

  • 简短介绍本周工作的总体情况和目标。

已完成工作:

  1. 项目/任务名称

    • 目标/预期成果:描述项目或任务的目标。
    • 完成情况:详细说明完成的工作内容和成果。
    • 关键成果:列出本周在该项目或任务中取得的关键成果或里程碑。
  2. 其他任务

    • 列出并描述其他完成的任务和工作。

进行中的工作:

  1. 项目/任务名称

    • 当前状态:描述任务当前的进展状态。
    • 遇到的问题/挑战:如果有,说明遇到的问题及采取的解决措施。
  2. 其他进行中的事项

    • 列出并描述其他正在进行中的工作。

下周计划:

  1. 计划开始/继续的工作

    • 列出下周计划开始或继续进行的项目和任务。
  2. 目标设定

    • 明确下周的工作目标和预期成果。

需要支持/资源:

  • 说明为完成下周计划是否需要额外的支持或资源。

个人感想/反思:

  • 分享本周工作中的学习点、挑战或任何值得反思的地方。

附件/补充材料:

  • 如果有相关的文档、报告或数据支持工作总结,可以在此列明。

这个prompt提供了一个结构化的框架,帮助你系统地回顾一周的工作,并为下一周的工作做出计划。根据实际情况,你可以调整各个部分的内容和细节。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
怎样用AI生成行业每周内容分析简报
以下是使用 AI 生成行业每周内容分析简报的方法: 1. 项目目的: 目标:通过 AI 工具每天生成【画小二日报】,替代传统人工整理 AIGC 行业资讯。 思路:解决问题不止一种方法,多种思路各有优劣,重要的是锻炼实际应用中的问题解决能力。 2. 效果演示:通过方法一生成画小二日报 Demo 演示,可查看。 3. GPTs 画小二日报: OpenAI 的 GPTs:构建 GPTs 需要是 GPT4 的付费用户。 创建画小二日报的 GPTs:按照图片中标注的步骤操作。 Instruction 的 Prompt:请牢记这个英文单词。 4. 使用工具:扣子 Coze 创建 Bot:网址 https://www.coze.cn,后缀是 com 是国际版,可免费白嫖 GPT4。 编辑界面。 截图示意:提示词、插件选择 getToutiaoNews,引用插件生成对应内容。 Prompt 提示词。 输出结果。 5. 获取指定网站内容: 指定网站:如 36kr 网站 AI 频道资讯:https://36kr.com/information/AI/。 在 Coze 中的提示词。 输出结果。 6. 使用工作流重写: 工作流思路:将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容,可自定义风格,加入个人元素防止拷贝。 搭建工作流:使用到的组件包括 GetToutiaoNews、大模型,工作流布局。 GetToutiaoNews 配置。 大模型配置:根据输入内容,按照平易近人和搞笑的风格写标题,以科普博主画小二的口吻描述,写 100 左右的新闻概要,注意人设与回复逻辑。 7. 使用 Webpilot 插件: 原因:省去工作流,获取新闻列表并让 Webpilot 分析。 解题思路:首先获取新闻列表,其次让 Webpilot 分析对应的内容并输出,思考后续是否可跟大模型重写及相关问题。 8. 同步飞书:数据同步到飞书可变为训练数据。 9. 粉丝交流学习群:包括 AIGC 商业案例实操课、画小二微信交流群、画小二微信公众号。
2025-03-12
我们每周要进行AI学习的分享,我不知道要分享什么
以下是为您提供的一些 AI 学习分享的内容建议: 1. AI 视频学社相关 介绍 AI 视频学社,包括通过参与每周比赛快速学习 AI 视频知识,以及高手直播分享前沿知识。 2. 新手学习 AI 的方法 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 进行实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,尝试制作作品并分享。 体验多种 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等,了解其工作原理和交互方式。 持续学习和跟进,关注领域新闻、博客、论坛和社交媒体,加入社群和组织,参加研讨会等活动。 3. 学习资料分享 驭势科技团队的 AI 学习资料,包括《》。 《》的混沌学园线上直播课件。 希望以上内容能对您的 AI 学习分享有所帮助。
2024-08-08
帮我写一个每周工作总结的prompt
好的,以下是根据你的需求为你生成的一篇工作周报: 周报日期:\ 员工姓名:\ 部门:\ 一、本周总结 1. 本周完成的工作事项 \ \ \ 2. 重要的成果和结果 \ \ \ 3. 关键指标数据 \ \ \ 二、问题与建议 1. 本周工作遇到的问题 \ \ \ 2. 解决方案 \ \ \ 三、下周计划 1. 工作事项 1 \ \ \ 2. 工作事项 2 \ \ \ 四、其他事项 \
2024-05-23
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息: 智普工作流功能及创建流程: 新用户资源包:新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买,能满足使用需求。 工作流功能:具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用多个 agent。 工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多 agent 协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取:文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取,飞书群也可获取。 版本选择:接入微信时,有云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论: 工作流节点与 agent:工作流中节点和 agent 的连接方式,agent 具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。 多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容: FLUX 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为:先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存的使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成(Flux)的一系列操作,如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等,以及初始图像预览;图像放大和细化(SDXL)的一系列操作,如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等,还有最终图像预览。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户总共有 50 个积分,加入 Discord 可以再加 100 积分,开通最低的每个月 6 美元的套餐后,每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流,从 workflow 的实际下载量和访问量来看,略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流:包含两个组,即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片,所以要先生成一张素材图,前景是重要的主体素材,背景是纯色(方便识别),选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取(提取码:KxgB),下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍: 优势: 全自动化处理,解放双手。 40 秒快速出片,效率提升。 成本低廉,每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进,例如可以加入配套 BGM,让视频更有感染力;增加更丰富的画面内容和转场效果;使用免费节点替代付费插件,进一步降低成本;优化模板样式,支持更多展示形式;增加自动化程度,支持批量处理。 工作流程: 1. 可以在扣子商店体验,建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道,重点如飞书多维表格,填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 5. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件,一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成,可能无法马上展现,需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14