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如何让gpt按模板生成内容

Answer

以下是让 GPT 按模板生成内容的方法:

  1. 推广:制定内容营销方案
    • 第一步:明确内容营销项目的目标,例如提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。
    • 第二步:计划阶段,询问 ChatGPT 适合的内容主题或类型。提问模板包括请列举品牌的目标受众、行业背景、竞争对手的信息,并根据这些信息和内容营销目标提供内容主题和类型建议。
    • 第三步:选题阶段,让 ChatGPT 生成具体的选题计划。明确希望覆盖的主题领域、内容类型和发布频率,让其制定具体选题计划。
    • 第四步:内容生产阶段,让 ChatGPT 根据主题、渠道要求来生产内容并优化。包括明确创作的主题、内容形式、推广渠道,请求建议和素材,生成内容,并对内容进行优化,确保符合目标受众的需求和喜好。
  2. 南瓜博士:用 GPT 写的油猴脚本
    • 添加油猴脚本后在 chat.openai.com 中使用。
    • 最直接的功能是通过菜单选择模版发送 Prompt。
    • 更有用的功能是将选中的内容填充进模版后再发送。点选菜单文字按钮是直接发送,点右侧的图标则是填充到聊天文本框里编辑后再发送。
    • 菜单上每一项对应一个 Prompt 模版,Prompt 可以根据使用场景放在不同的功能组里,通过“设置”来切换或编辑功能组。
    • 可以把用得不错的 Prompt 添加到模版里,脚本还可以把文字变成直接可点击的项。
  3. 夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长
    • 对于文章排版中的 AI 提效部分,需要看需要加粗的内容是否符合要求,跟 GPT 说明选择,然后 GPT 会输出排版后的文章,完成后点击「复制代码」,粘贴到微信 Markdown 排版器里。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

推广:制定内容营销方案

第一步:明确内容营销项目的目标。例如,提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。第二步:计划阶段,询问ChatGPT适合的内容主题或类型。提问模板:1、请列举XXXXX这个品牌的目标受众、行业背景、竞争对手的信息。2、请根据上述信息,和内容营销的目标(复制第一步写好的目标),提供适合该品牌的内容主题和类型建议。第三步:选题阶段,让ChatGPT生成具体的选题计划。提问模板:我希望覆盖的主题领域有XXXX,内容类型有XXX(比如小红书图文、小宇宙音频)、发布频率是XXX(每周更新7篇图文,每周更新2条音频),请基于以上要求,做一个具体的选题计划。第四步:内容生产阶段,让ChatGPT根据主题、渠道要求,来生产内容并优化。Step1:明确你具体想让ChatGPT帮你创作的主题、内容形式、推广渠道(这个内容打算发在哪)Step2:请求建议和素材提问模板:给我来10个关于XXX主题+XXXX推广渠道的创意和素材(例如:关于健康饮食的小红书图文的创意和素材)Step3:生成内容提问模板:根据上述创意和素材,撰写XXXX(例如:小红书图文),并生成标题、发布文案和话题标签,发布文案要求符合小红书平台的发布风格,并要求在1000字-1200字内(风格要求+限制性要求)。Step4:内容优化提问模板:请给这篇内容提出修改意见,包括文案、结构、视觉元素等方面的建议,确保内容符合目标受众:XXXXX(列举文章的目标用户类型与特征)的需求和喜好。

南瓜博士:用GPT写的油猴脚本

添加油猴脚本后在chat.openai.com中使用。最直接的功能——通过菜单选择模版发送Prompt:更有用的功能——将选中的内容填充进模版后再发送。点选菜单文字按钮是直接发送,如果点右侧的图标则是填充到聊天文本框里,编辑后再发送。菜单上每一项对应一个Prompt模版,Prompt可以根据使用场景放在不同的功能组里,通过“设置”来切换或编辑功能组。另外有个我超级喜欢的功能,是把用得不错的Prompt添加到模版里。我之前在[一个一串一串串——比提问更重要的是追问](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjM5MDI0Ng==&mid=2648505579&idx=1&sn=26d440ec90a25ec8c33b7588dd2714ef&chksm=87ae2162b0d9a874133d6d84ef643fe31504b62895f7fe2852aec8c6e0b4d6c1fe056e264180&scene=21#wechat_redirect)里有提到,其实我平时和GPT聊天比较随意,很自由地按需调整对话内容。这样一来时不时会遇到些特别有效的对话,选中了内容再点击“添加为模版”,把其中部分修改成PLACE_HOLDER的占位符,后续就能反复使用了。如果你让GPT按指定格式输出内容,脚本还可以把文字变成直接可点击的项,连选中文字的麻烦都省了。这是我写的一个功能组示范:启用该功能组之前GPT的原始输出是这样的:

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

这里你需要看一下需要加粗的内容是否符合你的要求,例如第七句的:“从上面的例子中,我们可以总结出一个让AI变乖、更努力工作的提示词模板:”那就跟GPT说明你的选择。接着,GPT就会开始输出排版后的文章,也就是给你的重要句子加上加粗符号和引用符号。等待它完成排版之后,点击「复制代码」,然后再把这个内容粘贴到微信Markdown排版器里面。接下来的步骤就和上面教的一样了。

Others are asking
gpt充值
以下是关于 GPT 充值的相关内容: 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程 一、注册准备 1. 若使用的邮箱注册过 Apple ID,建议换全新邮箱,最好使用 iCloud 或谷歌邮箱。 2. 若使用的手机号码以前注册过多个 Apple ID(2 个或 2 个以上),强烈建议使用全新手机号码。 3. 若电脑端注册始终出现提示,可尝试换到手机端,使用 Safari 浏览器注册。 4. 若 IP 地址被风控,使用美国 IP 地址注册。 5. 密码中不要包含名字,年龄需大于 18 岁。 二、使用支付宝购买礼品卡充值订阅 GPT4 1. 支付宝购买礼品卡 来到支付宝首页,在左上角位置选择美国城市(如纽约),在底部位置选择“大牌礼卡低至 9 折”。 选择 App Store。 第一次购买需绑定美区 ID,按指示绑定,绑定后输入要充值的美金金额。 直接用支付宝支付。 根据当天汇率,实际支付的人民币金额会有所不同。 完成付款后点击订单列表。 复制礼品卡号码。 2. 充值到美区 ID 来到 App Store,点击右上角的人形头像,点击兑换充值卡或代码。 点击手动输入兑换码。 粘贴礼品卡号码,点击兑换。 成功充值到美区 ID 账号。 3. 到 ChatGPT 订阅 Plus 打开 ChatGPT,用谷歌邮箱登录后点击最上方的 Get Plus。 点击 Upgrade to Plus。 之后会弹出苹果支付页面,确认订阅后每个月将会在美区 ID 账户里扣款,若想保持订阅,每个月需确保账户有足够金额。 若中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 极简未来(Link.AI)平台充值 机器人应用背后使用到的大模型等能力需要付费。平台的计费规则如下: 1. 详细版计费规则可参考:https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。 2. AI 大模型相关的功能交互主要用 Token 作为单位,不同大模型能力,平台一积分能兑换到的 Token 数不同,能力越强的大模型一积分所能兑换到的 Token 数越少,如日常使用的 GPT 3.5 能力的大模型,平均每次对话大概消耗不到 20 积分。 3. 除每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分外,充值 19 元可兑换 10000 积分,使用成本不算高。
2025-04-18
chatGPT
ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型。 它的工作原理是:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,你可以用它构建自己的应用来做很多事情,比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月,当然 GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前,建议先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。
2025-04-12
gpt4o图像生成提示词有哪些
以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例: 1. 将这张图更改为蓝色氛围,星星图标改为魔法棒图标,同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿:Peerlist 邀请链接界面分析,界面内容。 3. 一张逼真的照片,描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰,准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片,那天是六月的美好时光,人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果,带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2
2025-04-11
GPT提示词
以下是关于 GPT 提示词的相关内容: 夙愿:AI 快速总结群聊消息 提示词:需要编写一套提示词让 GPT 执行总结文字内容的工作,包括单人发言版和多人发言版。 GPT 处理:将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删除无关内容,替换双星号。 头脑风暴常用的 20 个 prompt:列举了 20 个不同类型的提示词,如 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt 等。 子瞻:五个 GPTs 破解攻略 GPT 使用的两大痛点:创建满足指定需求的提示词和找到满足指定需求的 GPTs。 学习高质量提示词的好处:学习高手的 Prompt 方法和更好地使用对应的 GPTs。 五大破解攻略的具体方法: 直接法:适用于未设置提示防御和未限定回答领域,示例中只要四个单词,粗暴好用。 设置遗忘:适用于 GPTs 设置了简单的提示防御。 复述法:适用于可获取 OpenAI 官方的设定。
2025-04-10
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
gpts相关内容
GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT,如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前,OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用,如“The Negotiator”“Game Time”等,用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展,将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户,且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 例如,有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例,其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说,GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具,开启了个性化 AI 的新阶段,为开发者和普通用户提供了更多便利。
2025-03-31
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
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。
2025-04-18
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
有没有那种可以模仿抖音百万博主爆款文案的写作风格以及写作模板的AI
以下是一些关于模仿抖音百万博主爆款文案写作风格和模板的 AI 相关内容: 1. 画小二:Coze 工作流提供了一系列针对抖音热门视频转小红书图文的配置,包括整体结构图、各模块参数配置(如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块等)的详细说明。同时,在小红书标题和正文写作方面,具备多种技能,如采用二极管标题法创作吸引人的标题,产出口语化、简短且含适当 emoji 表情和 tag 标签的 200 字左右正文。 2. 夙愿:介绍了使用 GPT 模仿创作内容的万能思路,特别是在 Prompt 编写中的数据清洗部分。指出对标博主的文案模板化,数据清洗有人工和自动两种方法,推荐使用 GPT4 的数据分析器进行自动清洗。 3. AIIP 共学模版自媒体全域运营:包含对标笔记的详细信息,如标题、作者、详情、账号、主页、封面、视频、文案等。以“Deepseek+即梦,包装设计步骤来啦”为例,介绍了利用 Deepseek 和即梦进行设计的步骤,并表示希望对用户有帮助。
2025-04-11
我是一名AI古诗词视频创作者,我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来,请帮我写一个教学文档,要求内容丰富,从简单到复杂,从入门到深层思考和学习,包括提示词怎么写,提示词模板,提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档: 一、简单入门 如果是简单的图,找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图,把长图分多个模块。例如,将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。如果有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择,如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作:打开 DeepSeek 网站(https://chat.deepseek.com/ ),输入提示词。例如:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作:打开即梦 AI 网站(https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ),输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多,输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度(以秒或分钟为单位)或格式(宽高比、分辨率)有想法,请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素,如背景音乐、旁白或音效,请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住,输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
如何根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体
要根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体,可以参考以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 基础配置: 选择“Coze 变现模板(多智能体版)”并“新建项目”,可使用代金券进行抵扣。 添加智能体,获取 Coze Bot 的 ID,导入数据库后上线展示。获取 Bot ID 时,进入 Coze 智能体页面,在地址栏内复制“bot/”之后的数字,且 bot 发布时记得勾选 WEB SDK。回到模板项目,在“coze_bot”数据表中添加智能体,填写相关字段,如宣传图、智能体名称、图标、license、作者和介绍等。 3. 工作流设置: “批处理”节点:循环处理之前“文本”节点生成的文案 List,对每一句文案通过画板生图、通过插件进行语音合成。 “选择器”节点:对循环到的“这句话”进行异常处理,选择不为空的进行后续处理。 “画板”节点:是一个“白色画板”,可添加任意变量进行内容添加,点击编辑进行操作。 “语音合成”节点:输入每一句文案,选择喜欢的音色生成语音。 “图片音频合成”节点:选择合适的视频合成插件。 配置完成后,先进行测试,注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用这个工作流会直接消耗您的 money,所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后,输入 api_token 就可以使用,然后再发布。
2025-04-01
图片生成提示语模板
以下是为您提供的图片生成提示语模板: 艺术字生成: 模型选择图片 2.1,输入提示词(可以直接参考案例提示词)。 案例参考: 金色立体书法,“立冬”,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风。 巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”。 巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,“书法”二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天。 “城市狂想”图片制作: 生成了三条提示词: 远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1。 远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1。 远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1。 为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。使用时注意,如果是其他平台的工具请复制后删除包含“”以后的部分。 Tusiart 简易上手教程(文生图): 定主题:确定需要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。
2025-04-01
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 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。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
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
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