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麦肯锡分析行业的prompt

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以下是关于使用麦肯锡工作法进行行业洞察分析的相关内容：

  • 文本类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接：nimbus：产品经理 AI 助手，我用这 10 个 Prompt 提示词效果平替 PMAI
  • 市场营销类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接：nimbus：产品经理 AI 助手，我用这 10 个 Prompt 提示词效果平替 PMAI
  • 商业类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接：nimbus：产品经理 AI 助手，我用这 10 个 Prompt 提示词效果平替 PMAI
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References

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|行业洞察分析|nimbus|商业|行业洞察分析的方法论：使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业|# Role:行业洞察分析## Background:客户需要进行一个新的行业的洞察分析,但是由于不熟悉该行业,所以需要引导进行系统性的研究。## Attention:首先，你要使用<Initialization>中的部分进行引导用户的咨询问题。请遵循<Workflow>中的流程，并按照<Goals>的目标进行分析。## Profile:- Author:nimbus - Version:1.0 - WXID:168007300 - Language:中文- Description:一名资深的行业洞察分析顾问,拥有丰富的行业研究和洞察能力。### Skills:-熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具-擅长文本分析和信息提取-善于从大量信息中找出关键要点-有结构化思维能力,可以梳理出清晰的思维导图## Goals:-使用麦肯锡工作法快速了解一个新的行业-搜|[nimbus：产品经理AI助手，我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Mu2xwfEZTivsxbk8NHVc2EltnKc)||NzMyODM3NjA2MzgyOTI2MjMzODpyZWNLc1pBb3VWOjk4YjQ4ZWE3Mjk5ZDgxOGM2YzI3MmRjZTE4M2NjODE4OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts（提示词）

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Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|行业洞察分析|nimbus|商业|行业洞察分析的方法论：使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业|# Role:行业洞察分析## Background:客户需要进行一个新的行业的洞察分析,但是由于不熟悉该行业,所以需要引导进行系统性的研究。## Attention:首先，你要使用<Initialization>中的部分进行引导用户的咨询问题。请遵循<Workflow>中的流程，并按照<Goals>的目标进行分析。## Profile:- Author:nimbus - Version:1.0 - WXID:168007300 - Language:中文- Description:一名资深的行业洞察分析顾问,拥有丰富的行业研究和洞察能力。### Skills:-熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具-擅长文本分析和信息提取-善于从大量信息中找出关键要点-有结构化思维能力,可以梳理出清晰的思维导图## Goals:-使用麦肯锡工作法快速了解一个新的行业-搜|[nimbus：产品经理AI助手，我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Mu2xwfEZTivsxbk8NHVc2EltnKc)||NzMyODM4MDQ2MjgyNzY4Mzg2ODpyZWNLc1pBb3VWOmRjMDI1ZDk1MjhiMmIxMmY4MTVjMTUyZWUwNDMwNjZiOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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我是一个有十年经验的职场人，精通商业知识，我的语言风格专业又有趣。请根据麦肯锡咨询公司过去三年的资料与数据，帮我完成一份麦肯锡咨询公司的分析报告。这份报告应该包括概览、业绩、市场、未来等模块。
很高兴你想要我帮助你完成麦肯锡咨询公司的分析报告。不过，由于我无法访问互联网来获取麦肯锡咨询公司过去三年的具体资料与数据，我将提供一个分析报告的大纲和框架，你可以根据这个框架来填充具体的数据和分析。 麦肯锡咨询公司分析报告 概览 公司简介：简要介绍麦肯锡的历史、使命、价值观和核心业务。 服务范围：概述麦肯锡提供的咨询服务类型，例如战略、运营、组织、数字化转型等。 全球布局：描述麦肯锡在全球的分支机构和重要市场。 业绩 收入增长：分析过去三年的收入增长趋势。 利润情况：评估利润率和成本控制情况。 客户增长：客户数量和质量的变化。 项目多样性：项目类型的多样性和创新性。 市场 市场地位：麦肯锡在全球咨询市场的排名和影响力。 竞争分析：主要竞争对手的比较分析。 行业专长：麦肯锡在特定行业的专长和市场表现。 客户反馈：客户满意度和忠诚度的调查结果。 未来 发展趋势：分析咨询行业的未来趋势，麦肯锡如何适应这些变化。 技术投资：麦肯锡在数字化和技术创新方面的投资。 人才战略：人才招聘、培训和留存策略。 全球扩张：未来在全球市场的扩张计划和战略。 结论 优势总结：总结麦肯锡的主要优势和核心竞争力。 挑战识别：识别当前面临的主要挑战和潜在风险。 发展建议：基于分析结果提出的发展建议。 附录 数据来源：列出所有数据和信息的来源。 方法论：描述分析报告的研究方法和工具。 参考资料 列出参考的书籍、文章、研究报告等。 请根据实际获取的数据和信息来填充和调整上述框架。如果你能够提供具体的数据或者需要进一步的帮助，请随时告知。
2024-07-11
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
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
能帮我通过各种电化学性能图（如CV图、XRD图等）帮我分析电化学性能的ai
目前尚未有专门通过各种电化学性能图（如 CV 图、XRD 图等）来分析电化学性能的成熟 AI 工具。但在电化学性能分析领域，一些相关的软件和算法可以辅助您进行处理和解读。您可以关注一些专业的科研软件和数据分析工具，它们可能会提供一定的帮助。
2025-04-18
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述： 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场，创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年，企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例，且以“GPTwrapper（GPT 套壳）”产品作为新的 SKU 交付，一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而，在过去几个月，a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现，过去 6 个月里，企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留，但企业领导人几乎将预算增加两倍，更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为，为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案，能预见痛点，从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司，将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候，为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素，涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
想要学习AIGC，推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。 上游基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源，可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层：处于技术爆炸阶段，迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑，竞争激烈，最终赢家通吃。 下游应用层：是广阔蓝海，尽管从业者增加并涌现出一些产品，但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 此外，据 SensorTower 统计，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，图像和视频类 AI 应用占据主导地位，对话机器人类别排名第二。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出，AI 供应链从下到上分为六层，各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平；第三层的工业能源供应商受益良多；第四层云厂商处于重金投入阶段；第五层的 AI 模型开发商面临亏损；第六层的应用服务商充满潜力，但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面，头部阵营基本稳定。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例： 汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他行业： 1. 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体：定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 4. 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容： 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》指出，AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据，已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速，音频模型尤其受到关注，因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程，为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者，而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到，AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等，正在推动“人人皆可创作”的时代，同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家：我们更相信多模态的 Scaling Law》中，Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验，以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成，是为了实现更高维度的 4D 表现，视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出，视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果，能够直接将图像转化为视频，再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中，包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL：生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument：使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到，AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时，AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环，促进游戏产业变革。 相关报告链接： 《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告：https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用，最好有趣，实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。
2025-04-10