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ai可以帮我编写程序代码吗

Answer

AI 可以帮助您编写程序代码。以下是一些可以辅助编程、生成代码的 AI 工具:

  1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。
  2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。
  3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。
  4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于大模型可快速生成代码。
  5. Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解整个代码库。
  6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。
  7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。

更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。

每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。

在独立游戏开发中,也有使用 AI 辅助编写代码的经验。比如在《玩具帝国》中,对于一些简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码,可以交给 AI 编写。以 Buff 系统为例,让 AI 仿照已有代码写一些 Buff 生成的结果可以直接使用。但目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教,且不同的 AI 工具使用体验有所不同,如 Cursor 较麻烦,ChatGPT 相对方便。在教导 AI 时,要像哄小孩,正确的及时肯定,指出错误时要克制。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问: 有没有写代码或辅助编程的 AI 产品?

当然有,以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具:1.GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer:亚马逊AWS团队推出的AI编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX:智谱AI推出的开源的免费AI编程助手,该工具基于130亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。5.Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手,该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。6.CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium:一个由AI驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助!

大圣:我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索

input:输入Code:编写的代码Output:输出这里代码的逻辑如下:将上述的内容处理成两个字段contexts字段:所有snippet+title+link的平铺,用来丢给大模型进行处理references字段:所有的引用代码块如下:[heading4]输出[heading4]总结[content]代码块对于非程序员来说运用有一些难度,但是如果你愿意折腾,其实在AI时代,学习一些基础的语法就足够了,因为具体的逻辑可以让AI来帮你写。这里的Python代码就是AI帮我写的(我是Java开发,不会Python)

AI辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验——《玩具帝国》

单独给AI从零开始写一些小功能没有任何问题,相信这类案例已经不少了,但是《玩具帝国》的情况不足以让AI从零开始,而AI还没到可以完全写出程序架构的时候。如果让AI给我写小功能的话,我写的程序框架又比较复杂,而现在的AI还不足以把我所有的程序框架学会,所以我的解决方案是,把不方便配表而又需要撰写的代码交给AI。这种代码的特点是简单、模板化、多是调用API,只牵涉小部分的特殊逻辑。以Buff系统为例,游戏里的Buff特别多,有些Buff带有不同的执行逻辑,不方便统一配表,撰写这些Buff的代码又非常耗时。试了下用Cursor让它仿照我的代码写一些Buff,发现生成结果可以直接用。不过目前Cursor生成复杂代码还需要复杂的前期调教,多开几次之后觉得很麻烦,用多了之后发现还是ChatGPT比较方便。以下面这段代码为例,我给出的模板代码是对ProducebleCombatUnitBase单位的Attack、Defence、Speed属性进行调整:我将多段类似的代码喂给AI后,询问它是否学会了,并让他总结规律:然后,尝试让它撰写一个类似的:Then please write a Buff,which acts on a Musketeer,and Musketeer is a kind of unit.What it does is make its CostFood 1.5 times what it was.教AI就像哄小孩,有正确的需要及时肯定,不过似乎AI对否定非常敏感,指出错误的时候要克制,不断完善它的经验。现在尝试写一个复杂的Buff,作用于一个Worker,Buff生效后,Worker的生命值和速度将翻倍。Buff失败时,如果Worker的HP不大于50,Buff的效果会恢复,否则不恢复。

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如何通过程序代码调用coze的api?
要通过程序代码调用 Coze 的 API,大致步骤如下: 1. 创建一个插件: 填入插件名和插件描述。 选择云侧插件作为创建方式。 选择 Python 作为 IDE 运行时。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里: 填入工具名称。 填入工具介绍。 2. API 接入相关操作: Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,API 接入:https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 3. 在 Coze 的 IDE 中: 引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置: 填写入参字段和描述,对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行,测试通过后即可发布。 4. 创建一个 Bot,挂载新创建的插件,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 5. 测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通,发布 Coze。 另外,获取 Coze 的 accessToken 和 botid 时,需要了解以下内容: 1. OAuth 授权的范围控制: 个人空间:访问个人创建的 bot。 团队空间:可以跨账号授权,比如让其他团队成员访问你创建的 bot。 2. 跨账号授权流程: 用户 A 在用户 B 的团队空间创建了 bot。 用户 A 要使用这个 bot,需要: 先让空间所有者安装这个 OAuth 应用。 然后用户 A 才能获取授权码访问其在该团队空间创建的 bot。 3. OAuth 和 PAT的主要区别: OAuth token 有效期更短,安全性更高。 OAuth 可以实现跨账号的授权。 PAT 只能访问个人的资源。 在 Coze 中用现有服务创建自己的 plugin 时: 1. 进入 Coze,在个人空间中选择插件,新建一个插件,起名并填写描述。 2. 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数。 4. 测试后发布插件。 5. 创建 Bot 并接入创建的插件,在 prompt 中设置调用插件的相关要求。
2025-01-12
给我推荐能写程序代码的ai工具
以下是一些可以写代码或辅助编程的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。 对于 Python 以及各种 AI 工具的使用学习,推荐: 1. B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课(很多课都很棒,而且完全免费)。 2. 对于现在的大模型,Andrej Karpathy 讲得很好,油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ,B 站地址: 。 3. 对于资料库,非常推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):?通往 AGI 之路(一个飞书文档),这应该是当下最全的中文 AI 资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新,网址:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-10
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
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
自动规划的prompt如何设计编写
自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点: 对于简单任务场景: 设定人物:描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程:明确 Bot 的功能和工作流程,约定在不同场景下的回答方式,可通过自然语言强调调用工具以提升约束力,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答:明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,使用 Markdown 语法,增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,您可直接使用或修改。 此外,PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈,诱导出精确的专家级见解和深入指令,能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时,当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后,有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如,找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写,这需要一定的洞察能力,可采用“如果某事重复做了三遍,就要思考如何将它自动化”的方法论。例如,若多次在群里发同样的自我介绍,可编写自动优化排版的 Prompt。
2025-04-08
投标书编写的免费AI工具
以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户,能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。网址:https://autogenai.com 。 此外,还有一些用于 AIGC 相关检测的网站: 1. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero:专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。
2025-04-08
如何自动编写测试用例
AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
帮我编写一个suno创作提示词模板
以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容: 在“离谱村”的案例中,首先收到台词素材和配音,确定“童趣”“欢乐”的风格,将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本,再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长,后参考论坛网友分享的格式,通过调式变化和情节描述,使用和弦进展推动故事情节发展,这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中,创作思路是给文物上色,参考攻略玩过变形,利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式,尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象,通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映,各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片,选择边缘轮廓或人物姿势,不添加景深,提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-27
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面,没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素,包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14