如何构建一个AI助教

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。

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。

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。

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。

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。

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。

要制作一个辅助教学的数学智能体，可以参考以下步骤和要点： 1. 准备教学材料：包括相关的数学视频，并为其设计一系列逐步深入的问题。 2. 设定关键步骤： 为视频设置 URI 和 URL，打印视频内容以确保正常。 设计三个相关问题，例如： 问题 1：视频中解释了哪个概念？ 问题 2：基于问题 1 的答案，能解释这个基本的数学原理吗？ 问题 3：能提供一个简单的 scikitlearn 代码示例来解释这个概念吗？ 3. 整合材料和问题：将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。 4. 运用相关技术和模型：例如利用谷歌 Gemini 模型等，运行代码并检查输出，查看模型是否正确理解视频内容并恰当回答问题。 5. 考虑其他因素：了解不同的 AI 技术在教学中的应用，如腾讯的智能体、天工 AI 等，以及大语言模型中的规模定律、统一表示、推理能力等相关原理和技术。

目前暂时没有关于帮助教师生成成绩分析的 AI 相关内容。但一般来说，此类 AI 可能会运用数据分析和机器学习算法，对学生的成绩数据进行处理和分析。它能够快速准确地计算平均分、及格率、优秀率等统计指标，还能通过数据挖掘发现学生的学习趋势、优势和薄弱环节，为教师提供有针对性的教学建议。

要训练一个辅助教学和备课的智能体，可以参考以下步骤和方法： 1. 利用大语言模型：例如 ChatGPT 等，探讨如何借助其辅助备课、解答学生疑问和生成教学材料。分享与大语言模型进行有效沟通的技巧，提升提问和指令的质量。 2. 注重教学应用：在训练过程中，考虑如何将智能体应用于教学的各个环节，如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等。 3. 收集教育需求：提前收集教育领域的需求，包括办公提效、家校沟通、个性化教育、心理疏导等方面，让智能体能够针对性地提供服务。 4. 分析学生行为：基于教育心理学等，训练智能体能够分析学生行为，并给出相应的策略。 5. 模拟培训：如教师模拟培训、公开课备课辅助等。 6. 结合跨学科项目：像生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型。 7. 考虑多种教育场景：例如朗读、背诵评判，文生图、文生视频在备课时的针对性应用等。 同时，在与智能体交流时，要注意以下心得： 1. 把智能体当人看，用计算机神经网络模拟人脑工作，它表现得更像人，而不是准确的机器，也会不懂装懂，时对时错。 2. 智能体不需要休息，效率很高，但没有自驱力，被动回答。 此外，一些学校已经在行动，如北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课等。

初中物理教师可以通过以下方式将 AI 辅助教学： 1. 学情分析与作业测评：利用基于平台数据的学情智能分析工具，实现精准教育。例如，让 AI 生成作业题目并优化题目质量与难度，对主观题进行辅助批改。 2. 课程规划：借助像沃顿商学院提供的提示词库，将自己视为教学助理，明确学习目标，细化希望学生思考和练习的内容，预判常见难点并帮助克服，详细说明教学任务，描述优秀学习表现，运用提问和检查理解的方式评估学习效果，合理安排讲解、示范、练习、复习等环节。 3. 创新教学方法：可以像初中数学老师朱力老师那样，将生活中的实际案例，如巴以冲突、泰坦尼克号的史料等，借助 AI 转化为与物理相关的教学内容，让学生从生活中学习物理。 4. 提示词工程：注重提示词的逻辑，将复杂任务拆分成科学合理的步骤，让前一步的结果成为后一步的基础，且要确保步骤能打印出来，以便影响后续预测结果。例如，让智谱清言出 20 道物理选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。

以下是关于 AI 辅助教案设计的相关内容： 一、PPT 生成工具及相关内容 1. 剪映：图文成片（只需提供文案，自动配图配音）。 2. BibiGPT：可以支持小红书、B站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案还会附上对应的视频节点。推荐链接：https://bibigpt.co/r/Bm63FV 、https://bibigpt.co/ 。 3. Kimi.ai：思维导图图片转 PPT。 4. AI 辅助 PPT 的原理和作用： 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT，是让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 二、AI 在教学设计中的应用 1. 支持教学目标设定和教学活动设计，使教学更加个性化、精准和高效。 2. 能根据不同学生的学习需求，提供差异化教学内容，提高学习效果。 3. 提供在教学设计中整合 AI 的具体方法和步骤，如利用 AI 工具进行学情分析、智能推荐等。 三、智慧课程相关 1. 概念示意图生成工具：http://Napkin.ai 。 2. 清华的探索：包括 AI 如何协助教师、教师提供数字资源、智慧课程 AI 助教（线上助教一对一）、如何手搓和优化 AI 助教、设计和实现在线助教的功能、自建专用平台（网站）等。 3. 上海交大案例：写作辅导、风景园林简史。 4. 武汉大学 AI 助教“珞珞”与“珈珈”，“人在回路”的原因：现阶段 AI 能力只能达到 Level 2，只能作为“副驾”，作用包括解决 AI 系统的局限性，提高系统准确性和可靠性；持续优化系统，提升学习体验；伦理和价值观把控，保障教学安全。 5. 人机智慧学习协作框架：包括助理、职责、任务、监管、沟通、指导负责任等，把 AI 想象成您的助理/伙伴/下属，如 CoPilot 。 四、生成式 AI 对课件制作与微课生成的影响 带来颠覆性变革。

以下是几款国内可用于小学教师辅助教学的 AI： 1. ：能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. ：提供个性化的学习计划。 3. ：辅助语言学习。 4. ：指导学生解决数学问题。 5. ：帮助学生在数学学习中“摆脱困境”。 6. ：通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 7. ：辅助历史教学。 8. Grammarly：帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 9. ：协助学生提升写作能力。 10. ：助力学生解决写作方面的问题。 此外，处理其他形式内容的产品如。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 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描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。

Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能，只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能，就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下： 1. 配置工作流： 在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时，需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表： 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点： 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述，然后单击确认。 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点，包括输入添加 SQL 执行中需要的参数，输入要执行的 SQL 语句，可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作，最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前，要确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。

构建知识库时需要注意以下几点： 1. 在使用在线检索流程生成结果时： 重排序的结果通常因大模型上下文有限制而不会都被使用，可以设置阈值进行截断，如只使用前 3 5 个文档，或只取相关性分数大于某个值的文档。 一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限空间内包含更多相关信息。 2. 对于后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 创建智能体的知识库时： 手动清洗数据可提高准确性，如创建画小二课程的 FAQ 知识库时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 对于本地文档，不能一股脑全部放进去训练，应先放入大的章节名称内容，再按固定方式细化处理。 4. 使用 Coze 搭建知识库时： 文档的分片策略会严重影响查询结果，RAG 方案存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。 希望以上内容对您有所帮助。

构建知识库的方法主要有以下两种： 使用 flowith 构建知识库： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理，无需操心具体过程，等待处理完毕。 5. 处理完毕后，可以在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集，为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。

对于新手小白构建多智能体，以下是一种较为简单的方式： 1. 快速搜索补充参考信息：根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构，使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息，具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务：使用大模型如 GLM40520 帮助规划，把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6，简介为连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。 4. 总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2，简介为告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。 另外，OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势，其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体，可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中，如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息，要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式，编排对话流，进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置，如输出类型、输入类型等。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

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。

以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台： 1. Midjourney：综合体验较好，尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI：成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI：成熟的综合类工具。 4. Krea：集成平台。 5. MewXAI：操作简单，功能丰富，包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/

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。

以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 测试用例生成：AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： ，用户友好，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及多种功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。