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如何高效的编写软件测试用例

Answer

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法:

  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
      • Model-based Testing (MBT):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。
  5. 实践中的应用示例
    • 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。
    • 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。
    • 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。
  6. 工具和平台
    • Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。
    • Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。
    • DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。
    • 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。
    • 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:AI 做测试用例

AI生成测试用例是一项非常有价值的功能,可以显著提高测试覆盖率、减少人工编写测试用例的时间和成本。以下是一些具体方法和工具,展示AI如何生成测试用例:[heading3]1.基于规则的测试生成[heading4]a.测试用例生成工具[content]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。[heading4]b.模式识别[content]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。[heading3]2.基于机器学习的测试生成[heading4]a.深度学习模型[content]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。[heading4]b.强化学习[content]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。[heading3]3.基于自然语言处理(NLP)的测试生成[heading4]a.文档驱动测试生成[content]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。[heading4]b.自动化测试脚本生成[content]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。

问:AI 做测试用例

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。[heading4]b.场景模拟[content]Model-based Testing(MBT):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。[heading3]5.实践中的应用示例[content]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。[heading3]工具和平台[content]Testim:AI驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。Test.ai:基于NLP技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和Web应用。DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。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。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。

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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。这个应该怎样使用呢
很抱歉,目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息: 1. 官方文档:访问 Randoop 的官方网站,查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛:在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区:参与开源社区中关于 Randoop 的交流,向其他开发者请教。
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
如何使用AI创建测试用例
AI 生成测试用例可以通过以下多种方法实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具:如 Randoop(适用于 Java 应用程序)、Pex(适用于.NET 应用)。 模式识别:如 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测试用例,Infer 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:如 DeepTest 生成自动驾驶系统的测试用例,DiffTest 基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例。 强化学习:如 RLTest 通过与环境交互学习最优测试策略,A3C 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:如 Testim 通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,Test.ai 从需求文档中提取测试用例。 自动化测试脚本生成:如 Selenium IDE 结合 NLP 技术扩展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:如 GraphWalker 基于状态模型生成测试用例,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:如 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。 5. 实践中的应用示例: 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。 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。 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。 此外,让 AI 写出您想要的代码,可以通过创建优质的.cursorrules 来实现,具体包括: 1. 先说清楚您是谁,让 AI 按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么,使其围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”,强调团队的代码规范。 4. 明确文件放置位置,便于后期查找。 5. 指定使用的“工具”,保证项目的整洁和统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试,使其生成的代码考虑可测试性并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料,让 AI 基于最佳实践写代码。 8. 若项目涉及页面开发,补充 UI 的要求。
2025-03-22
利用 AI,基于需求文档生成 测试用例
以下是关于利用 AI 基于需求文档生成测试用例的相关内容: 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。 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。 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。 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: 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。 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。 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。 相关工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 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。 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。 此外,在编程中,用户故事也很重要。其目的在于确保开发团队能够理解用户需求,并从用户角度设计和开发功能。常规模板为:“作为。”在卡密系统中,写用户故事有三点作用:让执行者了解想要做什么样的应用,从而更准确地搭建代码框架;中途作为关键的上下文信息,确保方向不偏移;可以让 Cursor 依据用户故事生成对应的测试用例,保持功能的完整和准确。可以在 Cursor 里生成 MVP 的用户故事(用其他 AI 功能生成也可以),如点击 Cursor 后,选择提前创建的一个文件夹,创建需求文档,输入简短的需求描述,让 AI 帮助生成用户故事,然后按照实际情况接受并修改。
2025-03-05
利用 AI 生成 测试用例 的内容
AI 生成测试用例具有诸多优势,以下为您详细介绍: 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。 5. 实践中的应用示例: 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。 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。 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能够自动化和智能化地生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写的时间和成本。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。
2025-03-05
利用 AI 生成测试用例,提示词如何编写
以下是关于利用 AI 生成测试用例时编写提示词的一些方法和要点: 1. 明确任务:清晰地定义生成测试用例的任务,例如明确测试的对象、范围和目标。 2. 提供上下文:若任务需要特定知识背景,在提示词中提供充足信息。 3. 语言清晰:使用简单、明确的语言,避免模糊或有歧义的词汇。 4. 给出具体要求:如对测试用例的格式、覆盖范围等有特定要求,应在提示词中指明。 5. 使用示例:提供期望的测试用例示例,帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,避免过多复杂信息导致 AI 困惑。 7. 运用关键词和标签:有助于 AI 更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成结果后仔细检查,根据情况多次迭代调整提示词,直至满意。 例如,在生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件的测试用例时,首先给出基本示例作为核心依托,然后根据不同生成内容限定规则,包括对自然语言描述附加更多限制,以确保按要求输出 Excel 文档。在批量产出时,注意上传压缩文件并完成套版等操作。 另外,在 GPTs 实战中制作迷宫卡片时,也涉及到分步实现需求,如 GPT 生成主题相关绘图提示词、Dalle3 根据生成图片绘制底图、Python 随机绘制迷宫等步骤,其中都需要精心编写提示词,并根据效果进行调整和优化。
2025-03-05
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
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
学的理论模型如何高效指导实践,在教学中
在教学中,关于如何让学习的理论模型高效指导实践,以下是相关内容: 本系列课程是由 Deeplearning 联合谷歌 Gemini 团队开发的免费在线课程,以 Gemini 模型作为教学模型,教授如何使用多模态提示词与模型交互。但课程内容在国内存在部分无法应用的情况,且缺乏某些概念。因此,对部分教程内容进行了重新整理和刊发,并适当混合了一些入门概念,以增强普世价值。(如有需要,请访问) 在本节课程中您可以学到: 通过实践,与视频内容交互,辅助工作与学习。 通过实践,学习 Function Calling 概念与实际应用。 扩展阅读: )
2025-04-13
如何利用 ai 高效学习
以下是关于如何利用 AI 高效学习的相关内容: 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用如 Duolingo 量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用如 Khan Academy 提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 的学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 学习一门外语: 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:多与母语者交流或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容。 新手学习 AI: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,了解其分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按节奏学习,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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
0基础,我需要ai剪辑学习,方便我更快更高效的发布视频
以下是为您提供的 0 基础学习 AI 剪辑的指导: 团队分工: 制片人:负责影片的制作管理,包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 图像创意:负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面,并为每个角色赋予人物小传。 视频制作:将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作,需要擅长运营工具的笔刷等控制工具,更好的契合剧本。 编剧:负责撰写剧本,包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐:涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆,用各种声音类 AI 工具捏出来。 剪辑师:负责把后期剪辑,包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 相关技术及工具: MMVid:一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。 工具准备: 文案生成:DeepSeek。 古人形象定制:即梦 AI。 鬼畜视频合成: 声音克隆:fishAudio,用于克隆声音并生成对应文案的音频。 视频合成:Viggle.ai。 视频剪辑:剪映,用于合成音频与视频、添加字幕和背景图。 团队高效协作的方法在于每个人员分工明确,形成了一个最高效的 SOP,可以快速产出。
2025-03-24
你觉得作为一个普通人,应该怎样更高效的使用AI,并且保持跟上AI快速迭代的节奏?
作为普通人,要更高效地使用 AI 并跟上其快速迭代的节奏,可以参考以下策略: 1. 提前布局职业生涯:审视自身所处行业和岗位,预估 5 10 年后被 AI 取代的程度。若风险高,即刻学习新技能并向更有前景的领域转型;若风险低,思考如何在 AI 辅助下将工作做到极致。 2. 投入 AI 浪潮:敢于使用和研究 AI,将其融入业务,哪怕从简单应用开始,实践中发现新机会点。 3. 强化不可替代的人类技能:如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。 4. 建立个人品牌和网络:通过分享专业见解、持续学习输出内容,在业界建立口碑,积累人脉和声望。 5. 拥抱创业和多元收入:利用 AI 降低的创业门槛,发展副业或项目,探索多种可能性,经营多元身份提升抗风险能力。 6. 保持健康的身心:学会调适心态,持续锻炼身体,以良好的身心状态应对挑战。 此外,在 AI 时代,持续学习能力与适应力是最重要的个人能力之一。要培养自己成为终身学习者,保持好奇心,定期涉猎新领域的知识或课程,锻炼自学能力,勇于打破舒适区。同时,要在心理上拥抱变化,将其视为机遇而非威胁,培养心理韧性,以积极的心态应对不确定性。 在监管方面,英国采用了基于原则的框架,其监管体制具有创新、适度、可信、适应、清晰和协作等特点,旨在促进创新的同时平衡风险与机遇,加强在 AI 领域的全球领导地位。
2025-03-09
AI高效沟通的黄金法则
以下是关于 AI 高效沟通的一些黄金法则: 1. 像教实习生:别指望它读心术,要给明确“操作手册”。 2. 像拼乐高:复杂任务拆成小模块,逐个击破。 3. 像打乒乓球:有来有往多回合,好答案都是改出来的。 在与 AI 对话前,先花 30 秒填写以下 checklist: 我说清自己身份了吗? 任务目标够具体吗? 特殊要求列全了吗? 要什么格式交代了吗? 留好修改的余地了吗? 此外,还有以下策略有助于实现高效沟通: 将复杂任务分解为更简单的子任务,复杂任务通常比简单任务更容易出错,可将其重新定义为一系列简单任务的工作流程,每个任务的输出作为下一个任务的输入。 使用意图分类识别用户查询中最相关的指令,根据用户意图选择最相关的指令集。 对于需要很长对话的应用,总结或过滤之前的对话内容,避免超出模型的上下文窗口大小限制。 将长文档分段总结,并递归构建完整摘要,逐步总结长文档的内容。 给予模型“思考”时间,指导模型在得出结论之前先尝试给出自己的解决方案,避免受到用户提供的错误解决方案的干扰。使用“内心独白”或一系列查询来隐藏模型的推理过程,避免在某些应用场景中泄露答案。询问模型是否在之前的回答中遗漏了什么,确保信息的完整性。 以中考英语辅导为例,在与 AI 沟通时,遵循上述原则和方法,比如明确给出题目、指令,解答问题并给出依据,有助于提高辅导效果。
2025-03-09
ima.copilot怎么高效利用
ima.copilot 高效利用的方法如下: 文档解读:在首页点击文档解读,可从知识库添加文档或上传本地文档,输入问题后 ima 作答,并会引用公众号资料作为参考。但需注意其回答与上传文档的关联度较弱,回答底部可点击“记笔记”在应用内新建笔记文档。 阅读公众号文章:复制公众号链接即可开始阅读,右侧聊天窗口可通过系统默认提示词快速总结文章要点,左侧正文窗口选中部分内容后,可点击 AI 解读和翻译按钮,AI 回答和正文选中内容都可点击“记笔记”。 搜索查看各种政策类文章:一是因为公众号内容更新快,二是有官方公众号发布的权威内容。 ima.copilot 最大的优势是拥有公众号这座内容金山,但知识库内搜索和笔记内搜索目前做得一般。 相关资料链接:腾讯 ima.copilot→https://ima.qq.com 。 此外,在“AI 智库|月度榜单? (11 月)”中,ima.copilot 在国内个人助理分类中排名 A4+1,网址为 ima.qq.com,活跃用户为 24 万人,环比变化为 2.5462 。
2025-03-06
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上: 1. 扣子工作流:可以用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,还能参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译:由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景,比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP:比如通过快捷方式接入 Siri。 此外,xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本,如 grok3beta、mini、fast 等,满足不同场景需求,上下文窗口达 131K,支持图像输入输出,但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息: 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中,Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中,桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中,使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割,支持输出所选择数量的通道。同时,Mediapipe 模型可以检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11