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AI产品经理每天的工作内容是什么

Answer

AI 产品经理每天的工作内容通常包括以下方面:

  1. 市场调研:观察目标群体工作流。
  2. 创造并拆解需求:选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求。
  3. 产品设计与集成:抽象出来集成为一个互联网 APP 产品,写 PRD,画 APP 产品原型图。
  4. 组织团队开发:组织团队进行 APP 产品开发。

此外,AI 对产品经理工作流程的改变还体现在以下几个相对实用的场景:

  1. 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com
  2. 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。
  3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。
  4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。
  5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等等。
  6. 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。

另外,还有一些有趣的用法,比如写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现自己产品逻辑表达问题,也能方便以后 QA 同学测试。

最近,作为产品经理还可以运用一些 AI 工具,如 PMAI 来提升工作效率。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O

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

References

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

观察上面的岗位需求,是不是像我说的,其实公司并不是需要一个prompt工程师,而是一个AI互联网产品经理。产品经理都是做啥活?我身边就有一个AI产品经理,他的工作内容就是(仅作参考):市场调研->观察目标群体工作流->创造并拆解需求->选型现有AI解决方案做成产品来解决需求->抽象出来集成为一个互联网APP产品->写PRD ->画APP产品原型图->组织团队进行APP产品开发。公司招这个岗位,不会多招其他懂AI的岗位了,所以你等于是需要有比较综合的个人能力,敏捷的产品嗅觉,需求走在用户前面,敢想敢做,这也不是谁都能做得来的,有些人可能内向,可能不善于表达想法,可能只想默默地写代码,我接触过太多这样的程序员了…

产品:产品经理的流程优化

来自向阳乔木老师的调研和分享:今天晚上跟群里几个朋友聊AI对产品经理工作流程的改变。普遍觉得AI能帮助做的事情都很琐碎,有效率提升,但比较有限。几个相对实用的场景:1.辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com2.写一些小脚本:写SQL查询、Python脚本、正则表达式、图片批量处理等。3.产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。4.调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。5.竞品分析:用BingChat或ChatGPT Browsering插件,按指定框架对比各项数据。如DAU、用户结构、市场占比等等。6.解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用ChatGPT解释举例、给场景说明。另外,@ApndaLi分享个用法很有趣,写完PRD,他会把每个功能模块让GPT试着从产品和研发两个视角写逻辑代码。这样做,既能发现自己产品逻辑表达问题,也能方便以后QA同学测试。Prompt如下:你现在是一个独立开发者,有着十年的产品经验以及python开发经验,以下是一段产品文档内的部分产品逻辑描述,我希望你能站在

nimbus:产品经理AI助手,我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI

最近,作为产品经理的我,开始研究如何运用AI工具,使得自己的日常工作更加高效、精准和富有创意,希望通过某些AI工具去解决那些重复、机械化的工作,并给自己争取一些深度思考(摸鱼)的时间。产品经理的日常工作内容涵盖了需求调研、产品规划、设计实施、项目协调等等多个方面,而AI工具正是助力优化工作流程、提升工作效率的关键。在一段时间的探索下,我最终找到了一个看起来还是不错的工具——PMAI。PMAI是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成PRD、输出解决方案、生成SQL等实用功能。具体介绍请看这个工具的视频演示:产品体验地址:https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
AI产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息: 特看科技: 岗位要求: 负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6P8 区间。 您能得到: 确定性的商业化应用场景,已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队,将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项:有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式:欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队: 工作地点:北京 职位要求: 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式:欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他: 职责描述: 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2025-04-15
我想要自学AI相关的知识,但不知道从哪里开始,需要一个行动方案,我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能: 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求,例如: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作: 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样,将需求抽象再具象成产品。 总之,要成为 AI 产品经理,需要不断学习和实践,适应行业的发展和变化。
2025-04-12
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理,可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,当 AI 与多维表格结合,为用户带来了更多可能性,任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中,如多维表格 AI Maker Day,参与者来自不同领域和岗位,有着各自的优势和想法,包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
从数据产品经理转行ai产品经理,需要补充哪些知识
从数据产品经理转行 AI 产品经理,您需要补充以下知识: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可在问题后面加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结:很多大佬表示要关注或直接阅读技术论文,像产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的这期视频是很好的科普入门,值得一看。 此外,视频二提到了技术框架与关于未来的想象,比如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。
2025-04-08
有没有职业经理人智能体
在 AI 领域,存在决策智能体。例如,Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核,其智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关文件。此外,Norm AI 为监管合规打造智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 在传统职业领域,“Agent”一词涵盖多种职业角色。在商业领域,随着大航海时代及全球贸易兴起,“Agent”的角色变得重要,如贸易代理和公司代理商。工业革命期间,其职能拓展到保险、房地产等新兴行业。19 世纪,政府及情报领域也广泛使用,如情报特工和便衣警察。 在现代(20 世纪至 21 世纪),“Agent”在娱乐和体育行业指艺人经纪人和运动员经理等,负责安排试镜、合同谈判和规划职业生涯。还包括劳务代理和招聘代理(猎头),劳务代理提供劳动力匹配服务,猎头为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士。从词源和历史变迁看,“Agent”具有行动和替身的含义,多数情况下是替代他人做事。但目前尚未有明确指向“职业经理人智能体”的特定概念。
2025-04-08
现在是2025年3月18日,我现在要整理一份AI行业的最新动态,在每天早上十点发布,请你整理今天的最新动态,10条左右
以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态: 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点:GPT5 近在眼前,将融合多个模型能力,快速推进,AI 代码自动化将在今年内达到 99%,强化推理能力和大规模预训练是关键方向,AI 不仅会写代码,还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议:高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”,非 AI 公司的估值与融资变难,软件开发方式正被重构,“等风来”的代价越来越高,加入 AI 公司也并非万能,市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年,头部 AI 应用的品类变化不显著,创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月,OpenAI 发布新一代语言模型 o1,采用全新训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强推理能力,可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI,AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司,估值超五亿美金。
2025-03-18
我想要学习如何获取ai新闻并每天自动发送到微信等平台
以下是获取 AI 新闻并每天自动发送到微信等平台的方法: 1. 通过 Coze 实现多模态资讯的跨平台推送: 创意构思:创建 Bot 作为专属的资讯助手,通过 Coze 这样的 AI agent 流程获取最新资讯,并以多模态形式自动推送到不同平台,如微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等。可根据用户定制化检索需求,自动化抓取热点资讯,进行分析处理,整合成资讯文档返回 Bot 对话界面,并同步自动发送到不同平台。 效果呈现:Coze Bot 可通过不同提问触发检索功能,实现企业微信群自动同步获得资讯检索结果、与企业微信群的信息同步联动,还能获取飞书云文档多维表格中的用户需求,以及在微信群聊中调用 Coze Bot 进行对话交互检索信息。 2. 伊登:最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流: 工作流程: 内容获取:输入新闻链接,系统自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件获取网页里的图片,利用图片链接提取节点获取新闻主图,使用链接读取节点提取文字内容,接上大模型节点重写新闻成为口播稿子。 3. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 搭建步骤: 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人:返回个人空间,在 Bots 栏下找到创建的“AI 前线”,点击进入。将写好的 prompt 黏贴到【编排】模块,在【技能】模块添加需要的技能,在【预览与调试】模块输入问题与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人:测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮可将其发布到微信、飞书等渠道。若要发布到微信公众号,选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮,在微信公众号平台找到自己的 App ID 填入确定即可。
2025-03-17
如何实现公众号用智能体+工作流,每天自动发《头条新闻》
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。
2025-03-16
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
runway是每天都有免费生成次数吗
Runway 并非每天都有免费生成次数。目前只有 Gen2 每天有免费额度。使用 Runway 制作视频时,每次生成可能会消耗一定积分,例如每次生成消耗 5 积分。对于普通用户来说,免费额度可能用于实验和寻找灵感,但对于需要生成大量内容的专业人士,可能需要付费订阅。
2025-02-20
有什么应用可以通过每天录一段口水话的语音,然后自动整理为日记
目前尚未有专门针对每天录制一段口水话语音就能自动整理为日记的应用。但一些语音转文字的应用,如讯飞语记、百度语音助手等,结合一些笔记类应用,如印象笔记、有道云笔记等,可能在一定程度上帮助您实现类似的功能。您可以先将语音转换为文字,然后再手动整理到笔记应用中形成日记。
2025-01-23
我是一个实体店家,我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路: 1. 借助抖音平台:利用抖音对实体商家的流量扶持,购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员,并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程:通过 AI 软件自动跟进和培育客户,需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具:比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域,开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者:把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广,获取分成。 5. 参考优秀作品:如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等,从中获取灵感和思路。
2025-04-15
如何识别网页内容
识别网页内容通常可以通过以下步骤实现: 1. 内容识别:使用智能算法分析网页的 HTML 结构,确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取:在识别出内容区域后,提取这些区域的文本内容,包括从 HTML 标签中获取可见文本,同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理:对提取出的文本进行处理,清除不必要的空格、特殊字符和格式信息,进行标准化。 4. 翻译调用:将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合:翻译完成后,将原文和译文对照整合回网页、字幕中,常见的展示形式有原文保持不变,译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互:用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否,工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外,在获取网页内容时,初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大,但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时,可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素,执行不同任务。
2025-04-15
我想做一个,基于我个人知识库的chatbot,以供我随时搜索和提问,且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索,你有什么建议吗?
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议: 1. 选择合适的平台和工具:例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台(Aily)或扣子(https://www.coze.cn/home)等。 2. 数据分段储存:由于大模型的上下文长度有限制,需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段,如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索:当用户输入问题,大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段,再据此生成答案,这一技术称为 RAG(检索增强生成)。 4. 配置知识库: 在 Bot 内使用知识库: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制:单用户最多创建 1000 个知识库,文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档,单用户每月最多新增 2GB 数据,累计上限是 10GB。 此外,知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,也可以在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。
2025-04-14
mcp 的内容
MCP(模型上下文协议)是一种创新的开放协议,由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括: 统一了交互标准,是链接所有 AI 应用与工具的桥梁,兼容所有 AI 应用。 具有三大功能:工具(Tools),底层使用 Function call 实现,与 OpenAI 格式兼容;资源(Resources),为 AI 提供参考信息;提示词(Prompts),预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表,将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式,发送 Function Call 定义给 LLM,接收 LLM 生成的 Function call,将 Function call 转为 MCP 工具调用,发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,其核心作用是统一不同外部服务,通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于: 单一协议:MCP 像一个统一接口,只要一次整合,就能连接多个服务。 动态发现:AI 模型能自动识别并使用可用的工具,不用提前写死每个接口。 双向通信:MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,目的是帮助 AI 模型(如 Claude)更容易地连接工具和数据源,现在已成为一个开放协议,被越来越多的企业和开发者采用,逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档:https://modelcontextprotocol.io/
2025-04-13
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ?
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容: LangChain: LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库,旨在支持使用大型语言模型(LLM)和外部资源(如数据源或语言处理系统)开发应用程序。 它提供了标准的接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上,这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象,并为每个抽象提供实现的集合,从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系: LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成,是一种结合了检索(检索外部知识库中相关信息)和生成(利用 LLM 生成文本)的技术。 LangChain 作为框架,与 RAG 的关系包括:是框架与技术的关系,允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序,简化开发过程,提高性能,支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain: 有从产品视角出发的分享,包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享,分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12