能够模仿产品经理，把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么

以下是一些能够将 PRD 文档转化成产品培训文档的 AI 工具： Tome：于 3 月 23 日推出了第一个基于文档的 AI 演示工具，基于 GPT4，能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。链接：https://beta.tome.app/ Gamma：上周五推出了文生演示文稿工具。 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw：可以通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。

目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于生成产品需求文档（PRD），以下为您介绍： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 4. ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw：可以通过人类语言描述生成产品需求文档的 80%完成稿，然后进行修改和发布。 此外，还有一些相关的工具和资源可辅助产品经理工作： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 9. 文档模板：使用现成的 MRD 模板作为起点，可在网上找到多种模板。 10. 版本控制工具：如 Git、SVN，管理文档的不同版本。 随着 AI 技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计和产品需求文档生成的 AIGC 工具出现。

要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本，可以按照以下步骤进行： 1. 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 通常够用，若担心上下文长度不足，可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个，分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面，输入选择上一步输出的 outputList，点击「在 IDE 中编辑」，选择『Python』，输入相应代码，配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信：此节点根据 Server 酱的 API 文档，使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括：title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择「输入」并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面： 1. 关于如何将文本内容转为数组：循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数，且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容，可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下，使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容，其输出参数 pdf_content 为 String 类型，可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组，或使用文本处理（文本分隔）。 2. 关于如何结束循环：循环节点模式不同，结束循环的方式不同。使用数组循环时，循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时，循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环，条件判断节点判断某个条件成立时，流转到终止循环节点，自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点：选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面： 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 输入：直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域：需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名，如{{input}}。 输出：有几项子内容需要生成，就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求，在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式，且务必注意前后完全一致，否则会输出失败。

您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是： ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。

以下是智能识别图片或文本内容并格式化录入表格的方法： 1. 可以使用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记进行录音转文字，以钉钉闪记为例： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 2. 该场景对应的关键词库（12 个）：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 3. 提问模板（3 个）： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

目前，确实存在可以自动化抽取和格式化文档，进而构建知识图谱的应用。这些应用通常结合了自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等技术来实现信息抽取和知识图谱的自动化构建。以下是一些相关的应用和技术： 1. DeepKE：DeepKE是一个开源的中文知识图谱抽取框架，支持实体识别、关系抽取和属性抽取。它提供了一个统一的框架，可以在不同场景下实现不同的功能，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和属性抽取（AE）。 2. 华为云知识图谱构建平台：华为云提供了一站式的知识图谱构建平台，该平台支持从非结构化数据中抽取信息，并构建知识图谱。 3. 自动化信息抽取：自动化信息抽取技术是构建知识图谱的基础，它能够从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。 4. 基于规则的关系抽取：基于规则的关系抽取是一种从文本数据中识别和提取实体之间关系的自动化过程，主要依赖于预定义的规则或模式。 5. 产业政策知识图谱的自动化构建：有研究提出了自动化的产业政策知识图谱构建框架，用于梳理政策文本，这表明自动化技术可以应用于特定领域的知识图谱构建。 6. 大模型与知识图谱结合：大模型结合知识图谱的构建，主要应用于对非结构化文档的信息抽取，以改善图谱构建过程中的信息抽取困难。 这些技术和应用展示了自动化抽取和格式化文档，以及构建知识图谱的可行性。它们通过减少人工参与，提高了构建知识图谱的效率和准确性。不过，需要注意的是，尽管自动化技术在知识图谱构建中发挥着重要作用，但仍然需要领域专家的参与来确保抽取结果的准确性和相关性。此外，自动化构建知识图谱的过程中可能会遇到一些挑战，如实体消歧、关系多样性、文本歧义性等问题，这些问题可能需要进一步的人工干预或更高级的算法来解决。

如果您需要从自然语言文本中提取格式化数据，LLamaIndex 可能是一个更好的选择，因为它提供了各种 Pydantic 程序，可以帮助您将输入的文本字符串转换为结构化的 Pydantic 对象。 然而，如果您的任务不涉及自然语言，或者您更熟悉 LangChain 的工作方式，那么 LangChain Extraction 也可能是一个不错的选择，因为它可以帮您提取非自然语言文本中的格式化数据。

以下是一些关于模仿抖音百万博主爆款文案写作风格和模板的 AI 相关内容： 1. 画小二：Coze 工作流提供了一系列针对抖音热门视频转小红书图文的配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块等）的详细说明。同时，在小红书标题和正文写作方面，具备多种技能，如采用二极管标题法创作吸引人的标题，产出口语化、简短且含适当 emoji 表情和 tag 标签的 200 字左右正文。 2. 夙愿：介绍了使用 GPT 模仿创作内容的万能思路，特别是在 Prompt 编写中的数据清洗部分。指出对标博主的文案模板化，数据清洗有人工和自动两种方法，推荐使用 GPT4 的数据分析器进行自动清洗。 3. AIIP 共学模版自媒体全域运营：包含对标笔记的详细信息，如标题、作者、详情、账号、主页、封面、视频、文案等。以“Deepseek+即梦，包装设计步骤来啦”为例，介绍了利用 Deepseek 和即梦进行设计的步骤，并表示希望对用户有帮助。

以下为您介绍国外免费的动作模仿 AI： 在 SD 中，ControlNet 是一个强大的插件，包含姿态约束类预处理器。可以使用扩展图片的方法将图片发送到图生图进行处理，还能使用 tile 模型细化。若无法找到满足需求的动作图片，可在【扩展】【加载扩展列表】中搜索【posex】插件，或拷贝插件文件夹至指定目录并重启软件。在 ControlNet 界面，可通过拖动鼠标左键旋转视角、中键缩放视角、右键拖动视角，玩坏了还能重置镜头和动作。 Viggle 是一个有免费额度的 AI 视频工具，其网址为 http://viggle.ai，discord 免费体验地址为 https://discord.com/invite/viggle 。它支持图片+动作视频转视频、图片+文字动作描述转视频、文字转视频，可完成视频换脸。其功能包括/mix、/animate、/ideate、/character、/stylize 等，官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址为 https://viggle.ai/prompt 。

以下是关于将 PDF 转换为类似 Word 或生成可视化网页的相关内容： 用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页是可行的。如果想插入视频，需找到公网的视频地址（本地视频先上传到公网，如 Youtube 或 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项，把复制下来的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。对于其他渠道没有代码预览功能的，可把生成的代码复制到 https://www.yourware.so/ ，点 deploy code 稍等就有预览，点 copy link 可分享给朋友。 基于深度学习的 ChatDOC PDF 解析器在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练，包含一系列复杂步骤，如 OCR 进行文字定位和识别、物理文档对象检测、跨列和跨页调整、阅读顺序确定、表格结构识别、文档逻辑结构识别等。解析后会以 JSON 或 HTML 格式提供结果，像一个结构清晰的 Word 文件。 而将 PDF 转换为可视化网页这种方式在 AI 加持下门槛很低，人人都可操作。整体思路来自归藏，按此修改的 Prompt 目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，其他大模型生成的审美稍差。Prompt 基本复制可用，但细节部分如作者信息和媒体资源要改成自己的内容。媒体资源方面，图片尽量用公链，网上现成图片可右键复制图像链接，自己的图片可使用图床服务托管生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。

以下是关于参照 PDF 模仿生成类似内容的相关信息： 可以用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页。若想插入视频，需找到公网视频地址（如上传本地视频至 Youtube 或 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项，将复制的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。对于没有代码预览功能的渠道，可将生成的代码复制到 https://www.yourware.so/ 网站，点 deploy code 稍等即可预览，点 copy link 能分享给朋友。 让 AI 像人类一样思考的步骤包括：输入章鱼哥，把情绪体感构建轮子的 prompt3 粘进去拼到章鱼哥下面，点击发送按钮让模型完成人物解构建构，复制章鱼哥 prompt 给到模型，和章鱼哥聊天看其反应。AI 拟人化的核心在于“体感”的重现，通过解构建构得到四种类型的轮子并合理使用，能让 AI 语言表达重现人类的体感，使其在不同场景中展现像人类一样的思维、情感和行动。 关于教师使用 AI 减负，可先输入讲义 PDF 让 AI 提取知识点，例如在对话框输入“请提取以下 PDF 中的主要知识点”并上传讲义 PDF 文件。

很抱歉，目前没有关于打造 AI 手工耿账号的直接参考资料。但您可以从以下几个方面入手：首先，深入研究手工耿的风格和特点，包括他的创意、表现形式、语言风格等。其次，利用 AI 技术生成相关的创意内容时，注重独特性和趣味性，结合手工耿的“无用发明”风格。还可以通过 AI 绘画等手段为您的账号创作独特的视觉元素。在账号运营过程中，不断根据用户反馈优化 AI 生成的内容和表现方式。

以下是为您提供的关于模仿特定声音给文字配音的相关信息： ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接，该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能直接克隆原视频里的声音来配音。群友瑞华测试的相关视频链接如下： 另外，有群友测试了豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就能生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。 用户可通过文字+哼唱、敲打节奏、手势等指导模型生成精确音频，如模仿赛车声或小水流变瀑布声。其基于扩散模型，结合文本和控制信号生成音频，适用于节奏模仿及其他多种输入形式。相关链接：

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。

以下是为您生成爆款小说描述词的一些建议： 1. 遵循“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。例如，对人物的描述要包括情绪、发型、穿着等细节，对环境的描写要涵盖天气、地理位置等要素，还要对摄影、灯光和成像质量进行描述，并规定绘图比例。 2. 对于写小说本身，提示词相对简单。但要注意搜索相关思路，用上下文告诉模型需求中的概念含义，并将搜索结果结构化，方便模型理解。 3. 当为儿童创作简单易懂的绘画描述时，要符合逻辑且简单直白，有镜头描述，不增加额外元素。若主体为中国相关，要在描述中提及；未明确古代则默认为现代场景和人物。描述人物要涵盖多个维度，描述场景也要考虑多个方面，且要强调主体。

以下是一些在国内可用且功能强大的视频生成工具： 1. VIGGLE：可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，如跳舞等。其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。 2. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于根据文字描述生成视频的工具： 1. Adobe Firefly：其“生成视频”（测试版）能将书面描述转换为视频剪辑。您可以使用文本提示定义内容、情感和设置，包括摄像机角度，还能合并图像为视频生成提供视觉提示。操作步骤为：在 Adobe Firefly 网站上选择“生成视频”，在 Generate video 页面输入文本提示，也可在图像部分上传图像用于第一帧并提供方向参考，在 General settings 部分确定 aspect ratio 和 frames per second。 2. VIGGLE：其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。用户可通过文字描述指定角色动作和场景细节来生成视频。 3. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 4. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上直接生成视频，是由 Stability AI 开源的 video model。 5. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 6. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 7. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可以根据自身具体情况选择。更多文生视频的网站可查看：。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

即梦提示词的描述结构框架主要包括以下方面： 1. 提示词基础架构： 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明： 以单帧图像为例介绍提示词与画面联想的关系。 基础词示例：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 此外，结构化提示词框架还包括： 1. 标识符：如 、<> 等符号（、 也是），依次标识标题、变量，控制内容层级，用于标识层次结构。 2. 属性词：如 Role、Profile、Initialization 等等，包含语义，是对模块下内容的总结和提示，用于标识语义结构。 您可以把结构化提示词框架当做提示词的八股文标准，在不了解如何开始进行提示词设计的时候，当做一个通用的标准格式来使用。结构化提示词的概念在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在即刻、知识星球、知乎等很多地方看到优秀的类型案例。例如以下案例： 关于结构化提示词的理论感兴趣想要进一步了解更多信息的朋友，推荐大家阅读李继刚和云中江树的详细理论原文： 结构化语法提示词示例：可以在 AGI 的下列板块看到非常多优秀的结构化 Prompt 示例。