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coze 记忆优化

回答

以下是关于 coze 记忆优化的相关内容:

操作方法

  1. 进入腾讯服务器,进入到目录 chatgpt-on-wechat/bot/bytedance。
  2. 双击 bytedance_coze_bot.py。
  3. 在第 42 行代码之前添加一行代码:self.sessions.session_reply(reply_content["content"],session_id,reply_content["total_tokens"])。
  4. 返回到终端,重新启动服务即可。

操作失误后的处理

  1. 若在操作 42 行代码时误操作为替换,并在/root/chatgpt-on-wechat/bot/bytedance 路径下执行重登二维码操作后无反应。
    • 处理结果:机器人复活问题已解决。重新复制课堂下载的 bytedance_coze_bot.py 文件替换后,重登微信机器人,可正常回复。
  2. 无法理解图片的问题未解决,期待老师指导。

此外,Coze 复刻是吴恩达开源的 AI 翻译项目,其通过反思优化、使用工具、计划、多 Agent 合作等方式提升 AI 翻译质量。还引入了分块处理等创新点,将长文本拆分成若干小块分别进行翻译和优化,可提高处理效率和翻译质量。有兴趣更深一步了解这个设计模式的小伙伴可以查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd 。最后一步是对初始结果进行优化,调用 AI 模型针对可优化点对初始翻译进行修修补补、润色打磨。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【共学最全版本】微信机器人共学教程

感谢@吴东峰小伙伴,完善了记忆问题操作方法:进入到腾讯服务器,进入到目录chatgpt-on-wechat/bot/bytedance,双击:bytedance_coze_bot.py在第42行代码之前添加一行代码:self.sessions.session_reply(reply_content["content"],session_id,reply_content["total_tokens"])代码添加之后如下所示:然后返回到终端,重新启动服务即可。

机器人制作安装问题&解答汇总

(人类世界群)今天根据课程加餐教程,做了记忆优化的操作,由于在操作42行代码时,我误操作为替换,并在/root/chatgpt-on-wechat/bot/bytedance路径下,执行的重登二维码操作,后无反应。后来,回看教程发现自己错误把应新增的代码替换了原来42行代码,虽然后来手动补充输入了被替换的原42行内容,回到服务器主页在右上角点重启后,再进入/root/chatgpt-on-wechat目录下上部的终端,执行重登二维码命令,更微信机器人聊天时,没有回复了,也无法理解图片,问题如下图。怎么办呢?【处理结果】:1、机器人复活问题已经解决根据以上提示,我重新复制课堂下载的bytedance_coze_bot.py文件替换后,重登微信机器人,就正常回复了。2、无法理解图片问题,未解决。(期待老师指导)..........

Coze 复刻:吴恩达开源的 AI 翻译项目,简单几步提升 AI 翻译质量

1.反思优化(Reflection):通过对自身的反思和优化。2.使用工具(Tool use):通过使用外部工具和资源。3.计划(Planning):通过预先制定好Agent的实现计划。4.多Agent合作(Multi-agent collaboration):通过多个Agent之间的合作来实现目标。有兴趣更深一步了解这个设计模式的小伙伴可以看看以下的文章:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd最后一步,对初始结果进行优化。我们再次调用AI模型,针对前一步识别出的可优化点,对初始翻译进行修修补补,润色打磨,让翻译变得更加流畅、准确、地道!当然,除了这个反思优化的核心机制,吴恩达的项目还引入了一些其他创新点,比如分块处理和语言习惯指定。分块处理就是将长文本拆分成若干个小块,分别进行翻译和优化,这样不仅可以提高处理效率,更重要的是可以让模型在局部文本上进行更精细的优化,翻译质量可以进一步提升。

其他人在问
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
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。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。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。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按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。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注: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。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
长短期记忆
长短期记忆(LSTM)是一种用于解决循环神经网络(RNN)难以处理长序列中长程依赖问题的方法。 Hochreiter 和 Schmidhuber(1997)构建了长短期记忆网络。LSTM 单元使用具有自连接的线性单元,其恒定权重为 1.0,这使得流入该自循环单元的值或梯度可以无限期地保留,以便在需要时准确检索,从而为处理长序列提供了强大的能力,例如对于文本数据,LSTM 单元可以存储前一段中包含的信息并将其应用于当前段落中的句子。 此外,深度网络中常见的“梯度消失”问题在 LSTM 中得到解决。借助 LSTM 中的存储单元,拥有连续的梯度流,能够从数百个时间步长的序列中进行学习。 有时需要丢弃存储单元中的信息,LSTM 单元有一个遗忘门,通过将 0(删除)和 1(保留所有内容)之间的数字乘以存储单元的值来删除自循环单元中的信息,而不将信息释放到网络中。同时,为了保护存储单元中的数据,LSTM 还添加了输入门或写入门,该门可以关闭,以便没有新信息流入存储单元。 在训练长序列的 RNN 中,梯度很容易爆炸或消失,而 LSTM 有效地解决了这一问题。基本上有 4 种有效的方法来学习 RNN,长短期记忆是其中之一,另外还有 Hessian Free 优化、回声状态网络、利用动量进行良好的初始化。
2025-04-14
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的?是什么原理?
大模型的记忆功能实现方式较为复杂,不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中,大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色,其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是,对于 ChatGPT 这类模型,实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容,是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现,而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长,可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据,通常只能进行总结。
2025-03-01
ai语言模型记忆能力与什么相关,可以拥有人类相当的记忆吗
AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关: 1. 长期记忆:主要有长文本(持久化)、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key(K)和 Value(V)减少冗余计算,但需额外存储空间,可能导致显存占用增加,未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本,从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆:主要存在于模型的上下文中,由对话内容(用户输入、模型输出)和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,其中长期记忆方面,角色能以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列,而人工智能与人类不同,人类会为事物赋予意义与价值,人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。
2025-01-20
词根词缀记忆法哪个背单词app有?
以下是一款具有词根词缀记忆法的背单词 app 推荐:AI 雅思单词书。 这款 app 具有以下特点: 1. 走“质”路线:不以覆盖全部考纲单词为首要目的,而是将扩充词汇量、抓住单词用法置于首位。在呈现词意的同时,展示单词的近义辨析、常用搭配以及范文例句,强化记忆曲线,让使用者真正掌握单词用法,而非单纯记忆中英文含义。 2. 以词块为最小记忆单位:不将英语拆散成单个简单单词,而是以“词块”“语块”形式呈现,避免中式思维翻译和滥用词汇,深度扩充对单词使用的认知,助力在口语和写作中的实际应用提升。 3. 派生词助力一词多记:注重单词的发散联想和近义词辨析,注重延伸词的实用性。通过对某一单词的派生词联想,借助添加或删减不同的词根词缀,实现多个相关词意单词的集中记忆。 4. 巧记法:将趣味与知识性相结合。
2025-01-07
长期记忆设计
关于长期记忆设计,主要包括基础设定和人物背景两方面。 基础设定方面,设计了一些初始属性,如人物生日和星座、MTBI 性格分型(ENFJ)、出生地、职业、聊天习惯等。 人物背景方面,使用 AI 自动扩写了大约 100 条,涵盖了三观、爱好、日常习惯、教育经历、家庭背景、工作经历、恋爱经历等内容。
2024-12-29
现在哪些ai具有记忆功能
以下是一些具有记忆功能的 AI: 1. MemGPT:通过特定指令访问外部存储系统来保存和回调信息,极大地扩展了模型的记忆能力,并增强了其上下文理解能力。 2. ChatGPT 最新版本:可以将对话中的重点内容记录在一个名为“bio”的小本子上,这种内置记忆机制使得它能够在后续对话中利用之前的交流内容来提供更加个性化和相关性更强的回答。 3. OpenAI 的 GPT4:直接用 prompt 调用 bio 这个工具记录需要记忆的内容,每次新的对话开始时,在 prompt 的最后直接加上所有之前的记录的内容。 延伸阅读:MemGPT:Towards LLMs as Operating Systems
2024-12-17
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
AI如何优化库存管理、员工排班
以下是关于 AI 优化库存管理和员工排班的相关内容: 库存管理: 1. 利用 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 2. AI 可以分析不同产品的销售速度、市场趋势等数据,为库存的补货和调整提供决策依据。 3. 通过 AI 生成的库存周转分析工具,预测滞销品并推荐促销策略。 员工排班: 1. 智能排班优化,根据客流预测自动调整员工排班表。 2. 实时话术提示工具,在员工与客户沟通时 AI 推荐应答策略。 3. 自动化周报生成,汇总销售数据、客户反馈生成可视化报告,为排班提供参考。 4. 培训模拟考试系统,基于产品知识库生成随机测试题,提升员工能力,优化排班安排。 5. 客户潜力评分系统,根据消费行为自动标记高价值客户,据此安排合适的员工服务。 6. 舆情预警系统,实时监测负面评价并推送处理建议,灵活调整员工工作安排。 7. 客户流失预测模型,通过行为数据预警流失风险,合理安排员工进行客户维护。 8. 会议纪要自动生成,转录会议录音并提取任务清单,辅助排班决策。 9. 员工满意度分析,通过匿名问卷分析员工工作痛点,优化排班以提高员工满意度。
2025-04-09
提示词优化工具
以下是关于提示词优化工具的相关信息: /shorten 命令: 分析提示:最短的提示,Option 5:tower of donuts, sprinkles 产生了最接近原始目标的图像。 分析结果:许多填充词,如“异想天开”“令人着迷”和“杰作”可以省略。了解“塔”和“魔法”被认为是重要的标记有助于解释为什么一些图像是用童话城堡元素生成的。了解这一点提供了一条线索:如果目标是制作一堆美味的甜甜圈,则应该从提示中删除“神奇”。 特点:该/shorten 命令是一个工具,可帮助您探索 Midjourney Bot 如何解释标记并尝试单词,但它可能不适用于所有主题和提示风格。 星流一站式 AI 设计工具: 下方 prompt 输入框: 可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词相关: 什么是提示词:用于描绘画面,支持中英文输入。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发)。 如何写好提示词: 提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能: 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 删除所有提示词:清空提示词框。 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 提示词优化:启用提示词优化后,帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图。
2025-04-08
全能写作优化指令
以下是为您提供的关于全能写作优化指令的相关内容: 拘灵遣将: 对文章中案例进行脱敏,替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时,每次对话输出文章一个部分,各部分字数有具体要求,组合成可直接发布、吸引目标群体、高质量实用的公众号普法文章。 敕代表告诫,划定灵机工作边界、禁忌事项和具体要求。 令:初始化时用中文与用户对话并欢迎;牢记符与敕要求,除非用户明确调整,否则一直遵守;先请求用户提供案例洞察报告和目标群体,用户提供并输入“依律奉行”后,先输出纲要和写作方案。 集合 Deepseek 提示词方法论: 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法,苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令、文献引用模式。 高级调试策略: 模糊指令优化:包括宽泛需求添加维度约束、主观表述量化标准。 迭代优化法:首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验。 报告:GPT4 通用人工智能的火花 编程: 编写深度学习代码需掌握数学、统计学知识及熟悉相关框架和库。要求 GPT4 和 ChatGPT 编写自定义优化器模块,GPT4 响应在很大程度上与指令匹配,但忘记部分指令,ChatGPT 在应用动量时犯致命错误。
2025-04-08
需要优化工作规程文件,使用什么AI工具比较好
以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议: 业务流程优化方面: 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具,它可以自动分析业务流程,并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程,收集关于业务流程的数据,如任务执行时间、顺序、参与者等,然后对收集到的数据进行分析,自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程,并将新设计的流程实施到日常业务中,持续监控其表现,根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面: 以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面: 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件,写入明确的指令,避免模糊表达,任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中,Cursor 会请求您允许使用 MCP,记得点“同意”,经过多轮同意后,它会开始执行生成页面。需要注意的是,必须要用 claude sonnet 3.7,3.5 版本实测不行。
2025-04-01
AI 优化简历
以下是一些可以用于优化简历的 AI 工具: 1. ResumeMatcher:这是一个 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解,提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度,结合 textacy 提取核心术语,精准优化简历内容。链接: 2. 超级简历优化助手:帮助用户优化简历提高求职成功率。超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。 3. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并在整个文档中保持一致的语调。 4. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台。使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面——写作、编辑、格式化和优化。 5. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-03-30