有没有把公众号文章转成视频的工具呀

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。

以下是关于将数据分析转成可视化图的相关内容： 实践 1：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴图形。 打开数据集，分析数据： 发现第一行有着 Formatted Date，Precip Type，Temperature 表头，这三列与数据可视化目的明显关联，Formatted Date 数据提取整理后可作横坐标，Precip Type 数据反映月降雨天数，Temperature 数据反映气温趋势。 新建 python 文件，开始编程： 选择 python 文件，命名保存。 调用库： 读取数据：文件格式为 csv，可用 pandas 库。 数据处理：处理出 x 轴及有关气温、降雨的数据。 创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形。 试运行与 Debug： 可能出现左纵坐标数据明显有误的情况，如降雨天数数值过大。原因是一天记录了多个时刻的天气状况，而写代码时未考虑，直接把出现“rain”的都记录了进去。 给 MarsCode 说明问题，重新生成代码，结果符合预期，可视化目的实现。 ChatGPT 助力数据分析：实际案例与技巧 问题与技巧： 公用逻辑： 在 user prompt 限定 SQL 和数据分析及其返回格式，不用 system prompt 的原因：一是 system prompt 已承载表结构信息；二是 user prompt 遵循力度更高。 分开定义单维度数据和多维度数据的 prompt，而不直接丢给让 GPT 判断的原因：存在两种结果导向的 prompt 约有 50%几率 GPT 会犯傻，最好在发送请求前用条件运算符区分格式的 prompt，代码判断后决定使用。 前端渲染图表：SQL 分析的接口或个性化分析解析的数据文件所获得的 tableData，其格式与渲染表格的格式一样为对象数组。让 GPT 判断出对象的 key 值映射：keyMap，得知维度、数据项、数据值的 key，就可拿到并处理成图表所需的 series、xAxis。 流程： 第一个 user prompt：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询长类型字段。 system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式：conclusion、keyMap、title。采取分开定义单维度数据和多维度数据的 prompt，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt，再传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口一起返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 又生成一次。

以下是关于文字转语音的相关信息： 使用 DubbingX 2.0.3 进行文字转语音： 界面与国内版相似，第一个选项是文字转语音，操作方式与国内版相同。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（即想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击右下角转变即可生成。 注意：若原音频带有背景音乐，最好在剪影中去除，以获得更好更纯净的音色模型。 去除原音频中的背景杂音： 打开剪映。 点击开始创作，导入原始的音频或视频。 在制作 AI 视频过程中的音频制作环节： 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 游戏中的文字转语音： 可使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，中文识别率优秀。 ChatGPT 返回的中文文字，通过内部自研的 TTS 服务选择合适的声音播放出来。

在选择生成知识点讲解视频的工具时，转成 PPT 加自动配音和转成不同的网页然后生成每一页的口播稿各有其优缺点。 转成 PPT 加自动配音的优点在于 PPT 形式较为直观、规范，能够以图文并茂的方式展示知识点，自动配音可以节省录制音频的时间。缺点是可能在页面布局和动画效果上需要较多的调整，且自动配音的质量和语气可能不够自然。 转成不同的网页然后生成每一页的口播稿的优点是网页的设计更加灵活，可以融入更多的交互元素，口播稿能够更贴合讲解的需求。但缺点是网页的制作可能相对复杂，需要一定的技术知识，而且口播稿的生成质量可能参差不齐。 最终的选择取决于您的具体需求和技术能力。如果您更注重展示效果的规范性和简洁性，且对音频质量要求不是特别高，PPT 加自动配音可能是个不错的选择。如果您希望有更多的交互和灵活性，并且有能力处理网页制作和口播稿的优化，那么转成网页和生成口播稿可能更适合您。

以下是一些可以将文学性强、逻辑性差的文字描述转成图片或图表的 AI 工具： 1. AI“词生卡”：通过将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，改变处理和呈现信息的方式。例如，在商业领域可根据项目描述自动生成流程图，还能用于自定义活动海报、商务名片、简历等，实现文图双输出。 2. 以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松操作。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表类型创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 如果您想将小说做成视频，可以参考以下工具和流程： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 一般流程包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。

以下是一些将歌曲 MP3 转成视频形式的相关 AI 工具及操作步骤： 工具推荐： 1. TME Studio：腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，常用功能为音频分离，可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。 地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor 2. Vocalremover：包含音频分离、变调、BPM 查询等功能，常用的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段，就将音频调整到所需调，并获取到 BPM。 地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder 实操步骤： 1. 准备音频素材： 使用干声转换，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声是用来转成 MIDI 做 AI 演唱的。 注意，如果是男歌女唱或者女歌男唱，请在导入前先进行变调后再导入（不会变调的可参考工具推荐）。通常女声比男声高 5 个 key 左右，不绝对，大家根据听感测试调整即可。 2. 干声转换： 在转换之前，先将工程 BPM 设置为与歌曲一致（界面顶部，前面是 BPM 后面是拍数，把 BPM 修改为上述操作获取到的数字），这一步是为了后续微调的时候方便音符对齐节奏。设置完成后，将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道，即可进行干声转换。 3. 选择歌手：软件左侧有歌手可以选择，长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。

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。

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。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

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。

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。

以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以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。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。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。然后将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（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。

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。