现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗

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。

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。

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 AI 工具可以对上传的音乐进行一定的处理和分析。例如，在某些音乐处理软件中，上传参考音轨后，AI 会参考音频特征进行处理，但需要注意的是，AI 并不能将您的音轨处理到目标音轨的完全相同的音质，缺失的声音细节也难以通过母带处理还原。 此外，有相关的研究和实践，如“我实现了一个人工智能音乐评论家”。同时，Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能，能实现对速度、旋律、配器、合成等方面的控制和处理。

以下是为您找到的一些可能有助于自动优化生成图像的 Agent 相关信息： Agent Scheduler：在 Stable Diffusion 中，可通过点击排队设置任务。在控制面板中能看到设置的任务及处理状态，可暂停或禁用队列自动处理。能设置多个任务，完成后在任务历史中查看参数和结果，不满意还可重新生成。如需该插件，可添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取。 Mistral AI 推出的 Le Chat 更新版：支持聊天中搜索、PDF 上传、编程、图像生成等功能。图像生成基于 FLUX1.1 pro 模型，可免费使用。新增 Canvas 功能，以及自动化代理（Agents）可定制高频任务。 DALL·E 自动优化提示词：提供了详细的原 prompt 建议，包括绘画和数字方面的相关描述，以及生成图像的要求和注意事项。

目前市面上有一些能够将纸质歌谱扫描转化为电子版的工具，例如： 1. Adobe Acrobat DC：功能强大，不仅可以扫描文档，还能进行编辑和转换。 2. CamScanner：一款移动端的扫描应用，方便快捷。 3. Microsoft Office Lens：能将扫描的内容转换为可编辑的文档。 您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具。

以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是，大部分工具可能有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。

DeepSeek 直接抓取网页内容的相关工作流程如下： 1. 内容获取：只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，以 1ai.net 的资讯为例，输入新闻后会提取出很多链接，其中第一条通常是新闻主图。利用图片链接提取提示词，通过调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 2. 文字部分：使用链接读取节点将文字内容提取出来，在提取链接后面接上一个大模型节点，如 DeepSeek R1 模型，用来重写新闻成为口播稿子。若想加上自己的特征，可在提示词里写个性化台词。需注意，DeepSeek R1 基础版本限额使用，可在专业版手动接入。 此外，ChatGPT 无法直接抓取网页内容，其限制原因是不会直接抓取 URL 内容，仅依赖内部知识库或通过必应搜索，且必应搜索结果（尤其中文）往往不够准确。解决方法是手动复制网页内容，粘贴为 Markdown 或纯文本后再提交给 ChatGPT，解析效果更佳。 宝玉日报中提到，通过飞书快捷方式+DeepSeek R1 可实现自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，提高工作效率。关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章。还有更多工作流，如文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题，飞书模板可直接使用。Deep Research 提示词模板有三大核心要素，包括背景信息（XML 包裹）、任务要求（分析主题、检索范围）、输出格式（语言、表格），适用于生成深度报告、信息检索、数据整理等场景。对于处理大规模代码，可粘贴几千行代码并用 XML 包裹，若让 AI 编写代码，可生成代码、搜索相关代码库。ChatGPT 免费用户可用 GPT4o mini 语音版。

以下是关于自动抓取网络信息的相关内容： Firecrawl Extract 是一个能够实现自动抓取网络信息的工具。它具有以下特点： 1. 只需文字提示，即可爬取任意网络数据。 2. 通过自然语言提示，能轻松将网页内容转换为结构化数据，无需手动写脚本。 3. 支持复杂数据提取，例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 4. 兼容多语言与国际网站，能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 5. 提供 API 集成，支持大规模数据处理，可提取数千个结果，解决上下文限制问题。 相关链接： 1. 2.

以下是为您找到的与抓取视频文字的浏览器插件相关的信息： 视频内容分析模型，上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 一个浏览器插件，可以用 AI 读取您的邮件内容并帮您生成回复。来源： 此外，还有关于其他插件的相关内容： 适用于 Google 表格的无代码机器学习插件。来源： 对 Chat GPT 二次封装的产品，可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源： Luma Imagine 3D 一种用文本创建 3D 的新方法。来源： RF Diffusion 模型，帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源： PubMed GPT：生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源： 还有关于制作插件的一些信息： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，会看到报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 复制对应的链接到浏览器地址栏，打开查看。 有些文字显示不出来，是因为字体包中没有这个字，所以就会导致显示不出来。这个暂时没什么办法。除非找到更加全面的字体包。 点击完成，就成功的创建了一个插件。 另外，有一款 AI 浏览器插件，目标是实现输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为了达到这一效果，大模型对话产品需要完成以下关键步骤： 1. 网页爬取：自行访问链接，解析网页内容。 2. 内容总结：根据提示词要求，提炼标题、摘要、要点等信息。 3. 二维码生成：利用 qrcode.js 库，将 URL 转换为二维码图片。 4. 卡片样式生成：基于特定模板设计要求（暂不考虑自适应样式主题），将卡片内容、二维码组合为精美的分享卡片。 值得一提的是，通过实践探索，发现了新的词生卡 Prompt 组织方法：把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”、“字体规范”、“颜色规范”的独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式有 3 个显著优势： 1. 模型通用性：采用纯 Markdown 格式编写，不依赖特定模型的特性，可以适配不同的大语言模型。 2. 提示简易性：提示词结构清晰易读，便于自然语言编写，降低使用门槛。 3. 生成稳定性：通过清晰的模块划分和自然语言描述，避免了指令间的相互干扰，提高了 AI 生成样式代码的准确性和一致性。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章中抓取热点的方法： 首先，明确主题是关键。在开始撰写文章前，要选定一个吸引人的主题。以当前 AI 领域的热度为例，可以通过阅读各类 AI 主题的公众号、追踪相关博主的动态、参与行业微信群讨论等多元化渠道，来捕捉 AI 界的最新动态。每个人的信息获取途径各有不同。比如，可以通过 Perplexity.AI 的 Discover 功能，挖掘近期的热点资讯，并最终选定像“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且具有较高关注度的主题。

AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面： 1. 市场分析与预测：利用大数据和机器学习算法，对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测，为投资决策提供参考。 2. 风险评估与管理：通过模型评估投资组合的风险水平，及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。 3. 交易策略优化：基于历史交易数据和市场情况，优化交易策略，提高交易效率和盈利能力。 4. 智能投顾：为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。 5. 欺诈检测：识别和防范股票交易中的欺诈行为，保障交易的安全性和公正性。