Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

请推荐可以使用deepseek的rpa工具,用来处理日常重复简单的工作

Answer

以下是关于处理日常重复简单工作的相关建议:

首先,评估和识别日常重复性高的任务。通过分析日常工作流程,观察和记录员工的日常工作,特别是那些耗时且重复性高的活动,如数据输入、文件整理等。确定要通过观察和记录达成的具体目标,例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等。与员工交谈,了解他们对当前工作流程的看法,以及他们认为可能存在的效率瓶颈或挑战。

然后,分析收集到的数据,识别哪些任务是最耗时和重复性最高的。基于分析结果,确定哪些任务可以通过引入自动化工具来优化,并制定具体的行动计划,包括引入新工具、重新设计工作流程或提供额外培训。

最后,引入自动化工具,例如 RPA(机器人流程自动化)技术。RPA 是一种软件技术,能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务,可在不改变现有系统架构的情况下工作,是一种快速部署且成本效益高的解决方案。它可以用于自动化各种标准化、规则性的任务。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件,并根据具体的工作流程进行配置,在初期实施后对自动化流程进行测试和调整优化。

需要注意的是,在选择自动化工具时,应根据企业的具体需求和预算来选择合适的工具。

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

References

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"任务自动化"的目标是通过技术手段减少中小企业在日常运营中的重复性劳动,提高工作效率和准确性。首先,评估和识别日常重复性高的任务。确定哪些日常任务是耗时且重复性高的,这些任务通常是自动化的理想候选项。通过分析日常工作流程,观察和记录员工的日常工作,特别是那些耗时且重复性高的活动。为了有效地识别可以通过自动化或优化来提高效率的工作流程。其次,确定要通过观察和记录达成的具体目标,例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等。计划和安排对员工日常工作的观察,确保覆盖不同的部门和职位。通过直接观察或使用工作跟踪工具来记录员工的工作流程和活动。特别注意那些看起来耗时、重复性高的任务,如数据输入、文件整理等。记录员工执行任务的时间、频率以及所采用的方法。与员工交谈,了解他们对当前工作流程的看法,以及他们认为可能存在的效率瓶颈或挑战。分析收集到的数据,识别哪些任务是最耗时和重复性最高的。基于分析结果,确定哪些任务可以通过引入自动化工具来优化。制定具体的行动计划,包括引入新工具、重新设计工作流程或提供额外培训。实施改进措施,并持续监测其效果,确保所采取的措施能够实际提高工作效率。通过这样的过程,企业可以更准确地识别并解决影响员工生产力的问题,从而提高整体工作效率和效果。最后引入自动化工具,通过引入自动化工具来处理上述识别的重复性任务,减少人工劳动,提高效率。根据企业的具体需求和预算选择合适的自动化工具。例如RPA(机器人流程自动化)技术,RPA是一种软件技术,能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作,是一种快速部署且成本效益高的解决方案。RPA可以用于自动化各种标准化的、规则性的任务,如数据录入、文件处理等。在企业的IT系统中部署RPA或其他自动化软件。根据具体的工作流程,配置自动化软件,确保它可以准确执行所需任务。在初期实施后,对自动化流程进行测试,确保其按预期运行,并根据实际情况进行调整优化。

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
MacBook 如何做一个 RPA 机器人
以下是在 MacBook 上制作 RPA 机器人的详细步骤: 搭建前准备: 硬件准备: MacBook(需能科学上网) 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi(200RMB) 舵机 9g(32RMB) 杜邦线,公对公 7 条(手残党可多备) (可选)八爪鱼支架(10RMB) (二选一)usbtypeC 转接头,或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤: 完成代码: 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件: 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方,改成串口地址(可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询,复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码)。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址,填到 talk.py 里(iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址)。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里,可以修改: Openai 调用的 model。 system prompt(机器人的人设)。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里,可以修改不对话后,等待多久恢复人脸追踪。 运行程序: 在 MacBook 上按下 command+space(空格)打开一个新的终端,依次输入如下代码(每一次代码运行完以后再输入下一个),全部完成后,关闭端口。 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去,运行。注意:每一次如果需要重新运行 pythonista,请先杀后台再运行,否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 将 arduino R4 与 MacBook 相连,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次摄像头权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。这个程序一旦运行,无法自然退出,建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端,但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹,control+单击文件夹,选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”,在终端中输入以下代码,运行后程序会申请一次录音权限,点击允许,然后出现运行失败,再运行一次即可。如果运行中出现任何报错,将本文档,代码,报错信息给到 GPT4,让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到,出现 recording...的时候就可以说话了。 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi,iPhone 没有调静音的情况下,就可以正常对话啦。
2025-04-11
deepseek+RPA
以下是关于 deepseek+RPA 的相关信息: Deepseek 提示词方法论方面,有案例如笨笨 v 泡泡,以及 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果的相关链接。在飞书多维表格上也可调用 DeepSeek,且支持 DeepSeek R1、V3 模型,以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 影刀 RPA+AI Power 方面,其功能亮点在于大模型虽有局限,但 AI Power 集成丰富组件可拓展能力边界打造 AI Agent,如搜索引擎组件和 RPA 组件等。使用方式无缝多样,包括嵌入方式如网页分享、对话助理、API 集成等,能适应企业分散系统的不同业务场景。同时提供贴身的企业级服务支持,包括教学培训、技术答疑、场景共创等。 在工作流方面,RPA 很早就用于工作流编排领域,现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。如 ComfyUI 进行工作流化操作模式提高了流程可复用性,Dify.AI 工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处。Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”技术,但 Agentic Workflow 存在用户使用少、复杂流程开发不稳定等问题,有人提出通过自然语言创建工作流的想法。
2025-04-11
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
rpa技术
以下是关于 RPA 技术的相关信息: RPA(机器人流程自动化)是一种软件技术,能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作,是一种快速部署且成本效益高的解决方案。 对于中小企业利用人工智能进行转型,RPA 技术可用于以下方面来提高效率和自动化流程: 1. 评估和识别日常重复性高的任务:通过分析日常工作流程,观察和记录员工的日常工作,确定哪些日常任务是耗时且重复性高的,这些任务通常是自动化的理想候选项。 2. 确定具体目标:例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等,并计划和安排对员工日常工作的观察,确保覆盖不同的部门和职位。 3. 引入自动化工具:根据企业的具体需求和预算选择合适的自动化工具,如 RPA 技术,并在企业的 IT 系统中部署和配置,对自动化流程进行测试和优化。 在工作流编排领域,RPA 很早就已经出现。现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 此外,在一些新的应用中也有涉及 RPA 技术或类似的工作流自动化概念: 1. ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式,提高了流程的可复用性,降低了时间成本。 2. Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,都定义了一套标准化的 DSL 语言,并支持导入导出功能进行工作流的复用。 然而,目前 Agentic Workflow 存在一些问题,如使用用户较少、在复杂流程上的开发不够稳定可靠等。
2025-03-31
rpa
RPA 很早就已出现,主要用于工作流编排领域,旨在使符合标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化,通常这些操作重复且数量多,可通过规则和结果定义,如今越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 近期出现的 ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,提高流程可复用性并降低时间成本,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,都定义了标准化的 DSL 语言,方便导入导出以复用工作流。 Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”的技术,收集知识并从用户示例中学习,适应变化和处理不同任务。 但 Agentic Workflow 存在一些问题,如使用用户较少,可能因出现周期、上手难度等因素,在复杂流程开发上也不太稳定可靠。 单 Agent 模式下,有“技能”“知识”“记忆”“对话体验”等点,将一整套工作流组合,每个工具在节点执行任务,可体验并在工作流中使用。 不同 Agent 流程编排开发平台中,workflow 可成为组件被调用,也能嵌套新的 workflow,基础节点、插件工具、LLM、逻辑条件处理等都是输入、输出的组装模块。 大模型根源的“不太聪明”,加上 workflow 也无法解决意图理解准确率问题,工作流主要解决流程的可控性,吴恩达老师也提到提升大模型本身质量很重要。 LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射,可解决模型规划过程中的路径拆解。
2025-03-23
rpa学习
RPA(机器人流程自动化)学习相关内容如下: RPA 很早就已出现,用于工作流编排领域,旨在使符合标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化,操作多为重复且数量较多,可通过规则和结果定义,如今不少 RPA 软件带上了 LLM。 ComfyUI 将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,提高流程可复用性,降低时间成本,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,都定义了标准化的 DSL 语言,支持导入导出功能进行工作流复用。 Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”的技术,检查人们与界面的互动并模仿操作,从用户示例中学习。 中小企业可通过任务自动化提高效率和自动化流程。首先评估和识别日常重复性高的任务,确定具体目标并观察记录,然后引入自动化工具,如 RPA 技术,它能模仿人类执行重复性任务,快速部署且成本效益高。 关于 RPA+财务税务问答机器人制作,包括直播准备与开场、AI 在税务工作中的应用及实现方式、使用引到 AP 创建税务 AI 智能助手及相关部署、飞书机器人与引到 AP 的结合及相关问题、RPA 产品介绍及应用场景等。杭州分叉智能公司的 RPA 产品可控制桌面软件实现办公流程自动化,RPA 可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,适用于开具大量发票、查询出租车违章、朋友圈点赞等场景,多人多部门使用可提高办公效率。
2025-03-23
ai每次使用都要打开一个新对话吗,日常怎么管理ai的对话,让内容不凌乱
在使用 AI 时,开启新对话在大部分情况下几乎是必然的。为了让新对话中的内容尽量准确还原之前的风格,您可以采取以下方式来管理对话,避免内容凌乱: 1. 让 AI 总结当前的美学风格,并记录下来。这可以是一段文字,也可以同时生成一个 CSS 样式并保存。例如记录颜色、布局、字体等方面的信息。 2. 在多次会话中完成一个项目时,保持代码风格和架构的一致性是一个挑战。这可能需要定期回顾和总结已完成的部分,为 AI 提供清晰的编码指南,并在每次新会话开始时重申项目的整体结构。 3. 与 AI 沟通时,要像管理员工一样,前期投入精力清晰简洁地描述具体要求。例如在生成 PPT 样式时,尽量在 5 次对话内得到理想模板,若超过 5 次效果仍差很远,可考虑清除上下文或重新开启新对话。 4. 对于生成的 PPT 模板风格,您可以选择让 AI 记住直接进入下一阶段,或者让其抽象成一种它能理解的风格。前者速度快,适用于临时出几页 PPT;后者能在一定程度上保证风格的精确性,但在单次对话下多次生成对 token 的消耗较大。
2025-03-26
日常工作应用有哪些场景推荐
以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐: 教师工作: 定制内容场景:可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料。 制作课件场景:用 Markdown 语法列出大纲,生成基础课件。 教学执行:协助小组活动、设计分层教学、个性化教学、提供实时反馈、提供策略和知识支持。 学生评估:设计评估,可模仿各类考试题型,生成各种主观反馈和报告,比如写作口语批改反馈、期末学生评价。 深度学习场景:学习学生心理支持,可提供具体场景做案例分析。 专业成长:论文写作辅助、撰写材料,如工作总结、活动简报、领导发言稿、工作邮件,策划活动,如调查问卷、艺术节策划、教师活动策划,行政工作,公众号排版、排校历、排课表。 计划相关: 共学相关。 网页连接制作。 创意构思。 开发网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等。 本地跑的 PC 应用,如计算器等。 算法学习: 分类问题:例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题:例如房价预测、股票价格预测等。 异常检测:识别异常值或离群点。 推荐系统:找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品,并基于相似性进行推荐。 图像分割:识别图像中的区域,并进行图像分割。 聚类分析:用于聚类任务,尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。
2025-03-16
我想用扣子搭建有着我自己思维的智能体,让他能进行日常对话和创作
以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体,使其能进行日常对话和创作的步骤: 1. 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联,在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 3. 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据,同时在智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。 4. 发布:点击发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器,完善上架信息,填写表格,选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 此外,扣子的知识库功能强大,可上传和存储知识内容,提供多种查找方法,能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库,如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。 在多智能体模式设置中,包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等,在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条,采用循环机制而非单向流程,可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。
2025-03-16
我现在正在使用fedora操作系统,日常场景是办公、学习、娱乐和一些简单的编程。有哪些ai工具适合我
以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上使用的 AI 工具,可满足您办公、学习、娱乐和简单编程的日常场景需求: 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您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助!
2025-03-12
我现在正在使用fedora操作系统,日常场景是办公、学习和一些简单的编程。有哪些ai工具适合我
以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上用于办公、学习和简单编程场景的 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 。 每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助!
2025-03-12
大模型和HR和招聘日常工作有哪些结合点?
大模型与 HR 和招聘日常工作的结合点主要体现在以下几个方面: 1. 面试环节:面试不仅仅是单点功能,面试后的结果如何发送到公司 HR 系统,以及如何通知 HR 人员的录用或不录用情况,需要一套工作流系统将大模型 Agent 框架的能力与企业原有的业务系统紧密连接。 2. 不同场景的应用:企业在不同的 HR 场景,如面试、员工评估等,可能会有专门的大模型。例如面试有面试大模型,员工评估也有相应的大模型。 3. 新员工招聘:将招聘流程分解得足够细,如搜集简历、编写职位描述、制定招聘计划、确定招聘需求、筛选简历、安排面试、数字人自动面试、结果评估和发录取通知书等。然后结合大模型目前成熟的能力进行筛选,同时考虑场景的容错度和数据准备度。
2025-03-10
怎么降低论文重复率
以下是关于降低论文重复率和论文写作的相关信息: 降低论文重复率: 在学术研究和写作过程中,以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具: 1. Turnitin: 功能:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。 论文写作的 AI 产品: 在论文写作领域,AI 技术的应用迅速发展,提供了多方面的辅助,包括: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
写一个可以对接金蝶云之家OA的插件,可以识别上传的发票与之前发票是否有重复提交的情况?
目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说,要实现这样的插件,您可能需要以下步骤: 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范,以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制,用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑,能够提取发票的关键特征,如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征,判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务,可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。
2025-03-13
注意Cursor 相关报错原因,如重复安装依赖项、重新创建文件
以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容: 报错原因: 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验: 前期描述好需求,在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档,包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码,了解每一步文件的作用,有助于提升技术理解。 分阶段实现需求,效率更高,只考虑本阶段需求。 主动思考,大语言模型有局限性,如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况,需要人工强介入。 注意细节操作,每次修改完代码要保存再运行,整体修改慎用,新增功能可新开对话,每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面,代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
2025-01-16
ai形成的智能图片会有重复吗
AI 生成的智能图片可能会存在重复的情况。在使用 AI 生成图片时,即使每次输入相同的关键词,生成的图片也可能具有较强的随机性。不过,可以通过利用 seed 参数来解决这个问题。 Midjourney 会用一个种子号来绘图,这个种子号是为每张图随机生成的,但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。默认情况下,种子是随机给定的,如果想要生成相似的图片,需要将 seed 固定下来。例如,输入“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”,就能保证每次生成的都是一模一样的图。 此外,还可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现一张图已经比较接近目标,需要进行一些微调时,可以利用确定图片的 seed,在此基础上加上新的关键词来实现。详细参数可以查看官方文档:
2024-12-15
提示词已经禁止AI干某些事情,但是AI还是重复干
以下是关于提示词的相关知识: 1. 在 SD 文生图中,我们可以增加反向提示词来告诉 AI 我们不要的内容,例如:NSFw,。这些正反向的提示词,可以通过点击相应按钮,取一个名字保存为模板。 2. 调教 AI 的提示词应遵循最简化原则。例如“理解中文语义”这类描述没有意义,因为这是大模型的基础设定。“评估和打分文本质量”以及“提供文本改进建议”在目标中可能重复出现。Markdown 格式也需注意,如“ Profile: Goals:”这样的结构,把 Goals 放到作者信息里是错误的,应放到 Role 层级下代表机器人的目标。Initialization 部分如“欢迎用户,并提示用户输入信息”可细化为“明白以上要求后请回复:‘请提供需要打分的提示词:’”,以更清晰地指代用户下一句回复的信息是需要打分的提示词。 3. 在人工智能革命的背景下,生产的权力向机器转移,模型和算法改变了工作与生活方式。学习编写有效的提示词成为与智能系统有效互动的关键,不仅是下达指令,更是确保模型准确理解并执行任务。掌握提示词编写技巧是适应未来工作环境的关键钥匙。
2024-08-26
如何删除重复数据在 MySQL表中
在 MySQL 中,删除重复数据可以通过多种方法实现。一种常见的方法是使用 `ROW_NUMBER` 函数结合子查询来完成。以下是一个示例的 SQL 语句: ```sql DELETE t1 FROM your_table t1 JOIN ( SELECT column1, column2,..., ROW_NUMBER AS row_num FROM your_table ) t2 ON t1.column1 = t2.column1 AND t1.column2 = t2.column2 AND... WHERE t1.row_num > 1; ``` 在上述示例中,您需要将 `your_table` 替换为实际的表名,`column1`、`column2` 等替换为用于判断重复的列名。 请注意,在执行删除操作之前,请务必先备份数据,以防误操作导致数据丢失。
2024-08-14