微信公众号写作时使用的AI提示词（也称为指令或Prompt）可以指导AI生成特定风格和内容的文章。以下是一些常用的AI提示词类型和示例： 1. 文章主题：明确告诉AI文章的中心主题或标题，例如“请以‘时间管理’为题创作一篇文章”。 2. 写作风格：指定文章的写作风格，如“请用幽默风趣的风格写一篇关于‘远程工作’的文章”。 3. 目标受众：指出文章的目标读者群体，例如“写一篇针对年轻职场人士的‘个人品牌建设’指南”。 4. 文章结构：描述文章的结构要求，如“引言正文结论”或“问题分析解决方案”。 5. 关键词：提供文章需要包含的关键词或短语，例如“请在文章中包含‘创新’和‘可持续发展’”。 6. 字数要求：指定文章的字数范围，如“写一篇不少于1000字的‘健康饮食’文章”。 7. 情感倾向：指导AI创作时的情感色彩，如“请以积极向上的语气写一篇关于‘克服挑战’的文章”。 8. 内容类型：指定是写作指南、评论、故事、教程等，例如“创作一篇关于‘旅行规划’的教程”。 9. 引用和数据：要求AI在文章中包含引用或数据支持，如“请在文章中引用最新的市场调查数据”。 10. SEO优化：对于希望提高搜索引擎排名的文章，可以指示“AI优化文章以适应SEO”。 11. 语言和语调：指定文章的语言（如简体中文、英文）和语调（正式、非正式）。 12. 特定元素：要求包含特定的元素或段落，例如“请在文章末尾添加一个号召性用语”。 13. 避免内容：指出需要避免的话题或表述，如“避免使用行业术语”。 14. 创造性写作：鼓励AI进行创造性写作，例如“请创造性地描述‘未来城市生活’的场景”。 15. 结合趋势：要求AI结合当前的热点或趋势，如“结合当前的环保趋势写一篇关于‘绿色出行’的文章”。 这些提示词可以根据具体需求进行调整和组合，以指导AI创作出符合要求的微信公众号文章。

Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型，其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型，通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中，扩散模型被用来学习视频的分布，从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers（DiT），它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术，优化了视频生成。具体来说，Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示，然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记，为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说，Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器，它能够解析文本并理解复杂的用户指令，然后通过扩散模型生成视频。

写实风格的图片绘制需要考虑以下几个方面： 1. 模型选择：可以选择麦橘、墨幽等模型大佬的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，这些模型在生成写实风格的图片方面表现出色。 2. lora 选择：lora 可以帮助控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子，了解他们使用的lora。 3. 提示词设置：使用英文写提示词，用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。同时，可以使用负向提示词来避免产生不想要的内容。 4. 其他设置：如 VAE、CLIP 跳过层等，可以根据需求进行调整。 总的来说，写实风格的图片绘制需要综合考虑模型、lora、提示词等多个因素，并进行不断地尝试和调整，以达到满意的效果。

MetaGPT 是一个多智能体框架，能够扮演不同的角色，包括工程师、产品经理、架构师和项目经理等，针对产品需求、设计、竞争分析、API 和文档量身定制解决方案。 MetaGPT 可以根据提示生成连贯的文本，其结果非常接近人类所产生的。这表明人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT 已经隐含地发现了它，但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。 虽然 ChatGPT 在生成文本方面的表现非常出色，但它并不像大脑一样工作。它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的，当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的。

AI 在活动策划中的应用案例有很多，以下是一些常见的应用场景： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等技术，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。 以上只是部分代表性案例，AI 在活动策划中的应用场景还有很多可挖掘的空间。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，AI 正在赋能活动策划各个环节，提高效率和参与体验。策划者可以结合实际需求，探索 AI 赋能的具体落地方案。

销售人员学习AI可以显著提高他们的效率和业绩，从数据分析到个性化客户互动，AI工具可以提供强大的支持。以下是一个详细的学习路径，帮助销售人员从零基础开始掌握AI相关知识和工具： 1. 了解AI基础知识 a. 在线课程和资源 Coursera：提供广泛的AI和机器学习课程，如Andrew Ng的《Machine Learning》和《AI for Everyone》。 edX：哈佛大学和MIT的AI课程。 Udacity：人工智能纳米学位项目。 b. 关键概念 人工智能（AI）：计算机系统模仿人类智能行为的能力。 机器学习（ML）：AI的一个子领域，通过从数据中学习改进性能。 自然语言处理（NLP）：AI的一个分支，处理和理解人类语言。 深度学习（DL）：基于神经网络的大规模数据分析方法。 2. 学习销售中的AI应用 a. 个性化推荐 了解如何使用AI分析客户数据，提供个性化的产品推荐。 工具：Salesforce Einstein、HubSpot的AI推荐功能。 b. 客户关系管理（CRM） 学习如何使用AI优化客户管理和销售流程。 工具：Salesforce Einstein、Zoho CRM的Zia AI助手。 c. 销售预测 了解如何使用AI进行销售数据分析和预测。 工具：Microsoft Dynamics 365的AI销售预测功能。 3. 数据分析技能 a. 基础数据分析 学习数据清理、整理和基本分析技能。 工具：Excel、Google Sheets。 b. 数据可视化 了解如何使用工具创建数据可视化，帮助理解和展示数据。 工具：Tableau、Power BI。 c. Python编程基础 学习Python编程语言，尤其是用于数据分析和机器学习的库。 工具：Pandas、NumPy、Matplotlib。 资源：Codecademy的Python课程、Kaggle的Python教程。 ```python 示例：使用Pandas进行简单的数据分析 import pandas as pd 读取CSV文件 data = pd.read_csv 显示数据摘要 print 计算每个销售人员的总销售额 total_sales = data.groupby print ``` 4. 学习和使用AI工具 a. 基础AI工具 Google AutoML：简单的机器学习模型创建平台。 IBM Watson：提供多种AI服务，包括NLP和视觉识别。 b. 业务智能（BI）工具 Tableau：用于创建交互式数据可视化和仪表板。 Power BI：微软的BI工具，集成了多种数据源和AI功能。 c. 客户交互和支持 Chatbot：了解如何配置和使用聊天机器人进行客户支持和销售。 工具：Dialogflow（Google）、Watson Assistant（IBM）。 5. 实践和项目 a. 实践项目 个性化推荐系统：使用客户数据创建个性化推荐模型。 销售数据分析报告：分析历史销售数据，预测未来销售趋势。 客户流失预测模型：构建模型预测哪些客户可能流失，制定预防措施。 b. 案例研究 研究成功的AI应用案例，了解实际应用中的挑战和解决方案。 示例：Amazon的推荐系统、Netflix的内容推荐、Salesforce的Einstein AI。 6. 持续学习和社区参与 a. 加入专业社区 LinkedIn群组：加入AI和数据科学相关的LinkedIn群组，参与讨论和分享资源。 论坛：如Kaggle、Stack Overflow的AI和数据科学板块。 b. 参加研讨会和会议 参加行业会议和研讨会，如AI峰会、数据科学会议等，了解最新趋势和技术。 总结 通过系统学习AI基础知识、掌握销售中的AI应用、提升数据分析技能、学习和使用AI工具、进行实践项目和案例研究，以及持续学习和社区参与，销售人员可以有效地掌握AI技术，提升自身的工作效率和业绩。以下是一个学习路径的概述： 1. 了解AI基础知识：通过在线课程和资源学习关键AI概念。 2. 学习销售中的AI应用：了解个性化推荐、客户关系管理和销售预测的AI应用。 3. 提升数据分析技能：学习数据清理、分析和可视化技能，掌握Python编程基础。 4. 学习和使用AI工具：掌握基础AI工具和业务智能工具，了解如何配置聊天机器人进行客户支持。 5. 进行实践和项目：通过实际项目应用所学知识，并研究成功的AI应用案例。 6. 持续学习和社区参与：加入专业社区，参加研讨会和会议，保持对AI技术的持续学习和关注。 这种系统化的学习方法可以帮助销售人员更好地理解和应用AI技术，提高工作效率和销售业绩。

思维导图（Mind Map）是一种非常有效的工具，用于组织思维、头脑风暴和项目管理。AI提示词可以帮助生成和扩展思维导图，增强创造力和组织能力。以下是一些可以用于思维导图的AI提示词，按不同场景和需求分类： 1. 头脑风暴和创意生成 a. 新项目构思 “帮助我构思一个新的项目关于的思维导图。” “生成关于的创意思维导图，包括目标、步骤和可能的挑战。” b. 解决问题 “提供一个解决的思维导图，包括可能的解决方案和相关资源。” “创建一个思维导图，展示如何应对。” c. 产品开发 “为一个新产品的开发创建思维导图，涵盖市场调研、设计、开发和营销。” “生成一个关于功能和特性的思维导图。” 2. 学习和教育 a. 学习计划 “帮助我为学习创建一个思维导图，包括主要主题和学习目标。” “生成一个思维导图，涵盖的所有关键概念。” b. 知识点整理 “为创建一个知识点思维导图，展示主要概念和相互关系。” “生成一个关于的思维导图，包括定义、例子和应用。” 3. 个人和职业发展 a. 个人目标 “创建一个思维导图，展示我的短期和长期目标，以及实现这些目标的步骤。” “帮助我生成一个思维导图，规划职业发展路径，包括技能提升和职业选择。” b. 项目管理 “为我的创建一个思维导图，涵盖项目目标、时间线和任务分配。” “生成一个思维导图，展示如何管理和跟踪项目进度。” 4. 团队协作和会议 a. 会议计划 “帮助我为创建一个思维导图，包括议题、讨论点和预期结果。” “生成一个思维导图，用于团队的头脑风暴会议。” b. 团队任务分配 “创建一个思维导图，展示团队成员的任务分配和职责。” “生成一个思维导图，帮助团队规划和协调。” 5. 写作和内容创作 a. 写作计划 “为我的创建一个思维导图，包括主要章节和要点。” “生成一个关于的写作思维导图，涵盖引言、主体和结论。” b. 内容创意 “帮助我为生成一个思维导图，展示不同的内容创意和主题。” “创建一个思维导图，展示的内容策略。” 6. 生活管理和规划 a. 日常生活 “为我的日常生活创建一个思维导图，包括工作、家庭和娱乐活动的平衡。” “生成一个思维导图，帮助我管理时间和任务。” b. 健康和健身 “创建一个思维导图，展示我的健康和健身目标，以及实现这些目标的步骤。” “生成一个思维导图，帮助我计划和跟踪我的健身计划。” 示例提示词及结果 示例1：项目构思 提示词：“帮助我构思一个新的项目关于环保的思维导图。” 结果： 1. 项目目标 减少塑料使用 提高回收率 推广环保意识 2. 步骤 市场调研 设计环保产品 营销和推广 3. 可能的挑战 成本控制 消费者接受度 供应链管理 示例2：职业发展 提示词：“生成一个思维导图，规划职业发展路径，包括技能提升和职业选择。” 结果： 1. 短期目标 完成在线课程 获得专业认证 2. 长期目标 晋升至管理层 开始创业 3. 技能提升 技术技能：编程、数据分析 软技能：领导力、沟通能力 4. 职业选择 当前行业内部发展 转换到相关行业 总结 使用AI提示词生成思维导图可以显著提高效率和创意，帮助用户更好地组织思维和管理任务。通过调整和细化提示词，可以针对不同需求生成具体且实用的思维导图，从而在学习、工作和生活中受益。

如何自己写 prompt 写 prompt（提示）是一个关键的步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本。一个好的 prompt 能够帮助 AI 模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写 prompt 的建议： 1. 明确任务：确保你的 prompt 清晰地定义了任务。例如，如果你需要写一个故事，你的 prompt 应该包含故事的背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在 prompt 中提供足够的上下文。例如，如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。 3. 使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免 AI 模型产生误解。 4. 给出具体要求：如果你的任务有特定的格式或风格要求，请在 prompt 中明确指出。例如，如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献，确保在 prompt 中说明。 5. 使用示例：如果你有特定的期望结果，可以在 prompt 中提供示例。这有助于 AI 模型更好地理解你的需求。 6. 保持简洁：尽量保持 prompt 简洁明了。过多的信息可能会使 AI 模型产生困惑，导致生成不准确的结果。 7. 使用关键词和标签：在 prompt 中使用关键词和标签可以帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 李继刚：「雪花写作法」用 GPT 写一本小说 放进了 GPTs 里，你也可以尝试自己写一个。 使用方法：每一步生成均需用户确认，输入继续即可进入下一步。 夙愿：使用 GPT 模仿创作内容的万能思路 二、Prompt 编写 四）创作 prompt 以上，我们做的每件事情都是为了一个目标：我们应该用什么方法论来教 GPT 创作，也就是“know how”。 接下来，把这些方法论和示例写到 prompt 中，最快的方法就是改写大佬写好的 prompt，比如说 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3。 我模仿着改写出了我的小红书视频笔记标题产出助手 0.1 说明：把刚刚拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分，运用了 COT（少样本提示）的技巧。如果你之前还没写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习。

有一些AI工具可以帮助内容创作者在小红书等平台上提高创作效率，例如“红薯智语”，这是一个专为小红书内容创作者设计的智能文案生成工具，它能够根据上传的图片和输入的关键词快速生成文案。此外，还有其他一些AI工具，如“搭画快写”、“小红书种草文案生成器”、“AI神笔马良”和“小红书AI副编辑”，这些工具可以帮助用户生成小红书内容，但它们主要是文案生成工具，并不专门用于搜索和整理相似内容。 如果需要整理小红书的相似内容，可能需要结合使用小红书平台的搜索功能和第三方的内容管理工具，或者开发定制化的AI解决方案来实现这一需求。

企业知识库是将一系列的信息和知识聚集在一起的资源库，它可以帮助员工更轻松地获取所需的信息。在 AI 时代，知识库的作用尤为重要，它可以帮助 AI 模型更好地学习和理解企业的知识和业务流程，从而提高 AI 模型的准确性和效率。 在使用 Coze 打造企业级知识库时，需要注意以下几点： 1. 知识库的建设需要有明确的目标和规划，要根据企业的需求和业务流程来确定知识库的内容和结构。 2. 知识库的内容需要及时更新和维护，以确保知识库中的信息是最新和最准确的。 3. 知识库的使用需要有相应的培训和指导，以帮助员工更好地使用知识库。 总之，企业知识库的建设和使用是一个长期的过程，需要不断地投入和优化。通过建设和使用企业知识库，可以提高企业的知识管理水平和员工的工作效率，从而为企业的发展提供更好的支持。