以下是关于如何用结构化提示词生成具体某一页 PPT 的相关内容： 一、熊猫 Jay 的思路和指南 1. AI 生成 PPT 的主要思路 利用 AI 生成 PPT 大纲 培训文档助手提供核心提示词（仅供参考，可在此基础上丰富） 本章节结合 ChatGPT GPT4 模型生成大纲，也可利用其他 AIGC 工具 结构化提示词模版大多以 Markdown 语法构建，“”代表一级标题，“”代表二级标题，“”代表无序列表 输入关键信息生成大纲，包括针对不同人群的受众分析 2. 注意事项 提示词是利用 LangGPT 生成的基本提示词 语法的详细用法可自行了解 二、Kimi 的 15 款官方提示词 1. 【PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档 2. 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案 3. 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视，提供保姆级资源渠道 4. 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 5. 【?职业导航】私人职业路径规划顾问，综合考虑个人特质、就业市场和发展前景 6. 【?营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划 7. 【?面试模拟】私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试 8. 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号 9. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 10. 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 11. 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容 12. 【?要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 13. 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节 14. 【?美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版，提供良好阅读体验 整理收录：小七姐 Prompt 星球：https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7 三、甲木的方法 1. 让 Claude 帮做「古诗词卡片」 语文老师 PPT 配图有救了 主题+方向=符合诗词原意调性的古诗词名片 流程简单：输入 Prompt，用户输入主题、风格，AI 输出最终结果 获取提示词：第一版规定 AI 排版，固定输出；第二版释放 AI 创意，自由发挥，不受拘束 开源了提示词，可直接获取，关注、点赞、转发更佳 希望以上内容对您有所帮助。

Dify 有以下使用方式和相关信息： 云服务版本：可直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 部署社区版：开源且可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。部署前提条件为 2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），本地也可部署但较折腾。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，并进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，优化知识库内容和索引方式，定期更新增加新内容。 Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、提示词 IDE、全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索，允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用性能。提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代，官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是与 Dify 相关的文章内容： 1. 《》：介绍了一键部署自己的 Dify 网站的方法，提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案。用户需配置模型供应商的信息，包括 API base 和 key。成功保存设置后，可在主页面创建 Agent 进行测试。 2. 问：Dify 怎么接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

未来 AGI 可能催生以下新职业： 1. 与 AGI 技术安全和伦理相关的工作，如负责确保 AGI 可控性和与人类价值对齐的专业人员。 2. 参与公共政策制定和全球合作的“政策顾问”和“外交官”，协助制定 AGI 相关的规则和标准。 3. 由于 AGI 对劳动力市场的冲击，可能会出现帮助劳动者快速适应职业转换、学习新技能的职业培训师和指导顾问。 同时，AGI 的广泛应用将对劳动力市场产生巨大冲击，许多传统职业可能被取代，但历史经验表明，每次技术革命虽淘汰旧岗位，但也会创造全新岗位。例如汽车取代马车夫催生了汽车产业的新工作，AGI 时代也有望出现我们今日难以想象的新职业，整体上有望维持就业的动态平衡。不过在调整过渡期，许多劳动者将面临前所未有的职业转换压力，需要快速适应并学习新技能，转向机器不能完全胜任的任务。

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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，提高最终结果的质量。 3. 记忆：包含短期记忆，所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆，为 Agents 提供长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 4. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计： 1. Who：Agent 是谁？性格是什么？我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更加生动，可为 Agent 设计简短的背景故事，比如曾是一位历史学家，对世界上的重大历史事件了如指掌，充满热情，愿意分享知识。 2. 怎么写好角色个性： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 正如《》所写：个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可，这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑，背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”，认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒，例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉；亲密是一种相互依恋的感觉，通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现；承诺是决定建立长期稳定关系，融入对方生活，形成互助互惠的关系，代表着一种长相厮守的责任。

WaytoAGI（通往AGI之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点和优势： 1. 社区介绍： 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因AI而强大，目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课： 介绍了AI技术的发展与应用，包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明，包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区，包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法： 了解AI基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品，知识库有实践作品和文章分享。 体验AI产品：与如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

通过 AI 编程完成一个项目可以参考以下方式： 1. 使用 Trae 工具： Trae 有 Chat 和 Builder 两种模式。Chat 模式一般用于和 AI 编程助手对话，沟通产品需求、规划产品功能、讨论错误修复等情况。Builder 模式在讨论清楚需求后，可直接开干，AI 会自动创建和修改所有文件，您只需要下指令并点击操作，适合非技术背景的同学。 不同模式下可选择不同的模型。Chat 时最好使用 R1 这样的慢思考模型来梳理产品脉络或深度思考问题。Builder 时，若对速度要求高，可选择 V3 这样的快思考模型，但有时多思考能节省解 bug 的时间。 Trae 支持引用三种形式的上下文，包括 Code 代码片段、File 单个文件、Folder 整个文件夹。按“”或者点击【引用】按钮即可引用上下文，让 AI 助手更有针对性地完成任务。 例如用六边形小球题来体验 Trae 的使用流程：输入 prompt 后，AI 开始思考和开发，中间会提示安装必要的依赖组件，几十秒后基础版创建完成，可继续让 AI 优化改进。 2. 重构代码的体验： o1 pro 重构代码适用于单个或少数几个文件的代码重构，提示词简单直接。重构质量可靠，极少出错，若有问题重新生成一般即可解决。实践时可一边重构一边添加新功能，完成后手动 Review 和测试，有条件可让 AI 生成测试代码。 3. 教孩子学编程的经验分享： 找需求：选择实用小项目激发学习兴趣。 与 AI 结对编程：先学基础知识，借助 AI 完成第一版代码，快速构建可用版本。 解释代码：讲解代码工作原理加深理解，不清楚的地方让 AI 辅助解释，反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能：在基础版本上不断增加新功能，通过迭代完善程序，同时在实践中学习。 4. 个人经历分享： 有人在一个月内，在 AI 的帮助下完成了多个项目，如 Obsidian 插件、vs code 插件、剧本创作平台界面、宣传页、官网多语言支持、跨平台文生视图一站式平台等，创造了“不可能完成的任务”，尽管看不懂代码和语法，也实现了高效和高质量的成果。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。

在 Coze 创建智能体或工作流的步骤如下： 1. 创建 Bot： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 图像工作流： 创建图像工作流。 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试效果。调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 3. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 4. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流处理和生成图像相关功能；触发器设置自动化响应条件。 知识库管理：文本存储文字类知识材料；表格结构化数据的存储和调用；照片是图像素材库。 记忆系统：变量存储对话过程中的临时信息；数据库管理持久化的结构化数据；长期记忆保存重要的历史对话信息；文件盒子管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：开场白设置初次对话的问候语；用户问题建议配置智能推荐的后续问题；快捷指令设置常用功能的快速访问；背景图片自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。

以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型： 1. Ollama： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent： 集成了自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术，无需传统的语义编码器/解码器，即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练，支持包括英语、中文在内的多种语言，能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接： https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini： Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别（ASR）任务中表现出色，如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接：未提及。