有没有可以抓取公众号文章的 agent

AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。

以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识： 一、概念定义 1. 智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 2 月 1 日，字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点： 1. 自主系统：通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。 2. 关键组成部分： 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 记忆：包括短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆信息。 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 以下是一些与智能体相关的资源目录： 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛： 1. 报名：通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面，填写相关信息并提交即可，且参赛完全免费。 2. 提交作品：在本网站直接提交，若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布，并@Flowith 官方，可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置：设有金、银、铜奖和多个单项奖，获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书，需保证联系方式准确以便联系。 4. 知识产权归属：参赛作品的知识产权归参赛者所有，但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。

AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。

目前在信息爆炸的时代，借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例，可构建一个 Bot，当被问及如“XX 股票今天表现怎么样？”“复盘今天的家电板块”等问题时，它能从海量市场数据中找到有价值信息，进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是，若希望在本地私有化部署，就无法使用某些相关服务。 不过，尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。

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。

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。

以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。

以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

有的，目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 不过，使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外，在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中，提到了一些其他的 AI 相关内容： 1. 克隆一个自己，用 AI 面试：创新的克隆 AI 面试应用。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline，全身运动捕捉：基于 AI 的全身运动捕捉方案，仅需网络摄像头。新交互方式，适用于虚拟直播和视频制作。链接：https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人，自主制作果汁：展示与英伟达 Project GROOT 合作，实现任务自主完成。从人类示范中学习，无需回初始位置。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2，重建大脑所见图像：仅需 1 小时 fMRI 数据，重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接：https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法：点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作，选择自定义照片。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以生成数字人：在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成，可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。

以下是关于 AI 公众号排版的相关内容： 公众号排版是提升阅读体验的关键因素之一。以下是一些建议： 1. 观察知名公众号的排版风格，获取灵感。 2. 若有能力和时间，可尝试创造美观且具个性的排版设计。 3. 倾向于保持简洁风格，突出内容，便于读者浏览和吸收信息。 4. 若对设计有独到见解，可多花心思让公众号脱颖而出。 关于配图： 1. 利用 AI 给出配图建议。 2. 点击链接跳转到免费图库搜索页面。 3. 在免费图库中快速找到合适且无版权风险的配图。 总结来说，用 AI 提效公众号配图的流程是：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后据此在免费图库中寻找合适图片。 此外，还包括 SEO 优化和发布推广方面： SEO 优化：Kimi 会提供精选关键词用于文章优化，提升搜索引擎可见度。若对现有关键词不满意，可向 Kimi 要求生成更多精准选项。 发布和推广：选择合适平台发布文章，如个人博客、新闻聚合平台等；利用社交媒体等工具推广文章，扩大传播范围。对于推广策略的深入学习，建议自行查阅相关资料。

要写好 AI 公众号 IP 文章，关键在于以下几点： 1. 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）：这是 AI 生产文章的关键。基本提示词能生成基础文章，更详细、具创意的提示词能让 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和文章基本结构、内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。 2. 注意文章的结构和要求：对于律师相关的公众号文章，如普法文章，需要对案例进行脱敏处理，替换具体人物姓名、时间和地点。写作时要注意每部分的字数，如第一部分一百字左右，第二部分三百字左右等。同时，要按照特定的指令和要求进行，如初始化时的欢迎语、牢记要求并执行等。写作前先请求用户提供案例洞察报告作为基础材料，并询问文章面向的目标群体，然后输出纲要和写作方案。

要实现公众号用智能体+工作流每天自动发《头条新闻》，可以参考以下步骤： 伊登：最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流 工作流程详解 第一步：内容获取 1. 只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。 2. 添加网页图片链接提取插件，承接开始节点的新闻链接。 3. 获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，输入新闻后提取出很多链接，其中第一条链接通常是新闻主图，其他内容多为不重要的 icon。 4. 添加图片链接提取节点，若为节省写代码时间，可直接用大模型节点提取，只拿提取的链接集合的第一条，即可搞定新闻的主要图片。 5. 接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片（因为 url 节点在画板中是 string 的格式，所以必须转为 img 格式）。 6. 对于文字部分，使用链接读取节点将文字内容提取出来。 7. 在提取链接后面接上一个大模型节点，用来重写新闻成为口播稿子，可使用最强的 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。小 tips，如果想要加上自己的特征，可以在提示词里写：“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。PS：这里的 deepseekR1 基础版本是限额使用，我们可以在专业版手动接入 DeepseekR1 手动接入推理模型。 第二步：画面生成 思路是做成一帧一帧的主图+台词，配合语音合成，保证音屏同步。 1. 用批量化节点，做成一帧一帧的画面，用画板节点完成。批量处理节点输入的是格式变化后的 json 格式的文案。 2. 画面生成的重点是：在批处理中，先把一些固定内容在画板节点安排好，比如背景图片。然后引入变量元素，比如新闻图片（已经提取并转换为 img 属性）、新闻标题（来自链接读取）、口播台词（已经提取并二创）。小 tips：想要找好看的背景图推荐去可画，挑选一个好看的视频模板然后，保存为【图片】格式，然后放在画板节点，当作底图。 第三步：语音合成 使用声音合成的官方插件，引用批处理的一句一句的新闻文案内容，可调节语速和语气，多种播音风格可选。在画板和语音合成的节点后面加入图片音频合成插件。PS：这个插件需要收费，登录 https://ts.fyshark.com//userInfo，【钱包】充值获取 token，【个人中心】获取 token，放入这个节点中，不过充值 10 元可以做好久了，这个插件适合小白同学，也有不收费的插件，但是比较吃操作，如果感兴趣也可以关注后续出相关教程。这个插件的 img_audio_video 的功能是把图片+视频合成，这样就实现了一段一段的口播新闻内容。 【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信（附完整实操教程） 三、搭建工作流 13、循环将推送内容插入数据库 将本轮推送给用户的内容，写入数据库，下次从 rss 列表中如果再抓取到相同内容，直接跳过，避免重复推送。使用「循环」节点，输入项为第 8 步代码输出的 content_urls，这里有完整的文章内容信息。循环体设置：使用「数据库」节点，输入项为本循环节点 item 中的 url 和 suid，SQL 也是用 AI 生成的。设置循环节点的输出项：output，参数随便选，后边也用不到了。 14、结束节点 选择第 11 步输出的内容，可以在 bot 中也查看到推送的内容。 15、试运行 工作流终于搭建完了，点击右上角的试运行，选择绑定的 bot，输入数据测试。Key：输入你的 server 酱的 sendkey。rss_list：如果你没有现成的数据，可以白嫖我这个，复制下方这两条数据测试使用。试运行结果：如果工作流设置的没有问题，你会在工作流中看到这样的结果。同时，微信上也会收到这条推送，可以查看总结内容，点击链接可以查看公众号原文。点击右上角发布。

以下是为您整合的关于公众号文章写手智能体人设提示词的相关内容： 在提示词母体系列（2）中，介绍了模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并将其应用于国内的豆包角色扮演模型，生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传，能创造出有趣有效的销售助手。文章最后提到可通过关注微信领取拟人化提示词母体。 在夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长中，提到 AI 辅助写作的几种思路，特别是注入个人特色方面。要结合 AI 输出的结果进行决策，删掉无关信息，如短视频、专家访谈、要点列表等不符合需求的内容。然后根据建议，如结合人设、自身经历、补充新信息新观点、使用语言风格、调整结构等来排列组合，得到文章选题。 在方案扩写助手中，参考 Claude 3.5 的官方提示词写法，主要能力包括对专业类方案按格式和风格扩写、拆解技术细节、提示扩写方法。智能体采用对话模式的 Prompt 设计，提示词要求专家深入思考文档需求并编写成文字，分析示例文档进行扩写，采用特定方法充实内容，保持格式、专业准确、语言自然流畅及整体连贯性可读性。

以下是一种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 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具： 1. 安装 Docker（假设已经装上） 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口） 点开后，输入 Dash 管理页面密码 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 将您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（最好不超 40 个），然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。这样执行后，将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：最后可以通过 Coze，建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，即可变成一个消息情报官的 Agent，我们即可以获得想要的领域或行业情报，也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台，如：Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等，即可使用。可以构建多个分身，就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。