如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师？我已经获得了法律职业资格证，但还没有实习成为一名律师。

作为一名律师，写好法律研究的提示词可以参考以下要点： 1. 理解 Prompt 的概念：Prompt 是给人工智能系统提供的信息或问题，用于引导其产生特定回答或执行特定任务，就像启动和引导对话的起点。对于 AI 来说，好的 Prompt 能帮助其更准确理解需求并给出更有用的回答。 2. 采用建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域，擅长案例研究、法律条文检索及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，如总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：确定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过举例进一步说明。 3. 转变思路：不要期待设计一个完美的提示词就能让 AI 百分百给出完美答案，提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，成果需要在与 AI 的对话中产生。要多给 AI 几轮对话修正的余地，因为很多时候自己刚开始也不知道想要什么。 4. 示例：如陶力文律师习惯用的大模型是 KIMI，将提示词称为【灵机符箓】，把 AI 称为【灵机】。在具体的提示词中，明确作者、版本、语言等信息，赋予 AI 特定身份以划定边界，同时明确总的任务流程和关键变量，如基础材料和语言风格。

以下是应用到律师软件的 AI 能力相关内容： 律师在工作中的优势包括： 1. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 2. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，如为新技术制定合法性指导。 3. 作为专业人士，在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面有： 1. 处理大量信息和数据，在需要处理大量文本和数据的情况下，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节，可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪，在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 基于以上，律师和 AI 的协同并非简单相加，而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时，最关键的任务是根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 在法律领域，生成式 AI 具有文本总结方面的能力。通过使用大模型，律师可以快速总结法律研究报告、实务文章、法学论文以及法律法规，帮助他们更高效地获取核心内容和深度见解。 对于如何认识 AI，作为不具备理工科背景的文科生，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。驱动 AI 工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当想让 AI 实现愿望时，基于它的“非人”一面，需要尽可能通过语言文字（足够清晰的指令）压缩它的自由度，不仅要清晰告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条，最好还直接给到它所需的正确的知识。

作为服务于企业的律师，要得到 AI 最大化的帮助，可以从以下几个方面入手： 律师的优势： 1. 具备深厚的法律专业知识，能提供专业的法律分析和建议。 2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。 4. 作为专业人士，在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师的不足： 1. 处理大量信息和数据时人工效率有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 AI 的优势： 1. 信息检索与整理：能迅速从大量数据中检索相关信息，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测：通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理：能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力：可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 的不足： 1. 法律解释与推理：难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时，能力非常有限。 2. 理解道德和情感：难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务：难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务，因为大模型是基于预设的数据和规则，不能及时采集到客户所有的即时信息，很难超出语料的内容生成创新且专业的答案，因此很难针对性地为客户提供专业服务。 律师与 AI 协同的关键在于：根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。例如，在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。 同时，要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案，提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在与 AI 的对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

AI 与律师的结合具有多方面的特点和协同方式： 律师擅长的方面： 1. 具备深厚的法律专业知识，能够提供专业的法律分析和建议，例如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 律师不擅长的方面： 1. 处理大量信息和数据时，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 AI 大模型擅长的方面： 1. 信息检索与整理，能迅速从大量数据中检索相关信息，如法律法规和案例的检索，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测，通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理，能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力，可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面： 1. 法律解释与推理，难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证，特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时。 2. 理解道德和情感，难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务，难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务。 律师与 AI 协同的方式和技巧： 1. 律师在运用大模型时，要根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。 2. 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。 3. 当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 4. 例如在使用 AI 进行数据分析时，将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 的性能，同时也便于发现和修正问题。 5. 针对复杂的问题，律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题，然后根据 AI 的回答进一步细化或深化问题。 6. 给 AI 提供参考和学习的内容，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识（knowhow）。 7. 在 Prompt 中使用法律术语来引导 AI 的回答方向。 8. 大模型的语料存在一定滞后性，在使用 AI 的回答后，律师一定要对内容进行交叉验证，确保信息的准确性。同时，律师在使用 AI 时，还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对 AI 的回答进行筛选和判断，确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容： 潘帅提出，使用 AI 进行数据分析时，应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题，律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容，包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向，如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格，要求其提供多个例子和从多个角度思考，如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案，应把提示词当作相对完善的“谈话方案”，在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友，建议多给 AI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法，包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色，并分别举例说明了如何应用。

以下是关于法律智能律师的相关内容： 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求，并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式： CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：明确期望 AI 完成的任务，如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。这本质上还是前 AI 时代“机器编程”的思路，是工程学的，把 AI 当成机械的。 2. 给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机，保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线，恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西，毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好，把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】，把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI，但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以，具体效果可能有不同。 3. 示例：敕令法律文章撰写 箓： author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 符： 你是一名资深中国律师，不仅精通法律，而且熟悉商业实践和人性，本任务中你需要根据【基础材料】，输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”，这实际上就是一次划定【边界】，避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容，过于宽泛。而后是一个总的任务流程，和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。

要快速成为一名 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，当 AI 与多维表格结合，为用户带来了更多可能性，任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中，如多维表格 AI Maker Day，参与者来自不同领域和岗位，有着各自的优势和想法，包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。

以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档： 一、简单入门 如果是简单的图，找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图，把长图分多个模块。例如，将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。如果有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择，如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/ ），输入提示词。例如：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ），输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多，输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度（以秒或分钟为单位）或格式（宽高比、分辨率）有想法，请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素，如背景音乐、旁白或音效，请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住，输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。

以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用： 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理还需要具备以下技能和知识： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识，提升数据分析能力。 此外，了解技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点、价值也是很重要的。

要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。

向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。