智谱AI插件在哪儿

在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下为您介绍一些翻译插件和方法： 1. 提示词翻译副本 Alekpet： 插件地址：安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入，连接翻译文本节点即可使用。 链接：https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English： 用的百度翻译 API 方法如下： 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑，填您的 secretKey 在引号的 secretKey =""，保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法： DeepL（网站）： 点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）： 安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre（电子书管理应用）： 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）： 使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）： 点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。

以下是一些 AI 和 Office 软件结合的插件： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Office 软件中，进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法： 1. 进入 coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并命名，如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分，填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是： 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api，可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版，且案例中的 ngrok 仅供娱乐，在生产环境中勿用。

要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体，尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具，需要了解以下内容： 插件：插件如同一个工具箱，里面可放置一个或多个工具，称为 API。扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求，还可自行制作添加所需 API。 工作流：工作流类似可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，开始和结束节点有特殊作用，不同节点可能需要不同信息，包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库：可上传私有文件作为回答参考。 智能体：智能体是对自定义操作的封装，用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例，包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如，在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时，输入人设等信息，并配置工作流。但需注意，如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时，不能直接发布，可将其作为工作流开始的输入，由用户购买后输入使用再发布。 此外，在 AI 搜索中，可预置 after_answer 钩子，将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点，多个插件构成可插拔架构，常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程，还可自定义智能体 Agent 等。

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。

智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，其基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点： 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间。 知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，是很有竞争力的大模型。 适合应用： 场景广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。

智谱 AI 相关信息如下： 2024 年 10 月 AI 行业大事记中，智谱开源了文生图模型 CogView3Plus3B。 智谱 AI 开源的语言模型列表（Chat 模型）： ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力，能处理最多 32K 长度的上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数。 ChatGLM26B：第二代 ChatGLM 对话模型，相比一代模型性能更强，基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k，在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，推理速度相比初代提升 42%。 ChatGLM26Bint4：ChatGLM26B 的 int4 量化版本，具备最小 5.1GB 显存即可运行，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，其基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点： 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力，但代码能力有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，是很有竞争力的大模型。 适合应用： 场景广泛，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 在对结构化 prompt 的测试和反馈中，输入智谱清言后，问题和文心一言一样，需先改写再看输出效果。改写后效果不错，能理解 prompt，输出内容感觉良好。这里最大的体会是结构化 prompt 非常重要，要从结构化开始，且要不断迭代，根据输出结果不断优化。

智谱 AI 插件的调用方式如下： 针对智谱，重复类似操作，调用的是 https://chatglm.cn/chatglm/backendapi/v1/conversation/recommendation/list 接口。这里只用到了 conversation_id 一个字段，用的是 GET 请求。通过此接口返回问题，参数用的是整轮对话窗口的唯一 Id：66c01d81667a2ddb444ff878 。 打开飞书多维表格，新增列时，您可以选择字段捷径，在字段捷径的 AI 中心，找到智谱 AI 的字段插件。智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析。 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要中，有智谱大语言模型的使用与功能介绍，包括角色扮演模型设置、变量插入方法、插件调用情况等。还提到了智浦轻颜的功能与应用，如文章总结功能、视频生成功能、画图功能等，以及多维表格相关内容。

COZE 的优点： 1. 逼真且有沉浸感：通过图片和文字描述模拟急诊室的真实场景，用户可体验到紧张真实的医疗环境。可进一步增加场景细节，如急诊室的声音效果，增强沉浸感。 2. 互动性强：设置多个决策点，用户需做出选择，提高用户参与感和学习效果。可引入更多分支场景，根据用户不同选择生成不同结局，提高互动的深度和多样性。 3. 情感共鸣：通过详细的病人背景故事，用户能更好理解患者处境，增强同理心。可增加更多病人案例，覆盖不同病情和背景，使情感共鸣更丰富多样。 4. 延续字节风格，能自己做闭环，可在工作流基础上用用户界面包装成产品发布。 COZE 的缺点：商业化探索尚未铺开，用户来源不明确。目前没有明确信息表明其是否开源，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 智谱 AI 的优点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体优点。 智谱 AI 的缺点： 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体缺点。 两者的对比： 1. 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码；Coze 目前没有明确信息表明其是否开源。 2. 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务；Coze 提供丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持：Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建；Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。