以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品： 1. 产品：产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品：产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变，普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情，有效率提升，但比较有限。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营：腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响，ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品：帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版：扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理，智能识别和提取销售订单信息，存储至飞书多维表格，有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本，同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接：https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy：AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件，提供对 UI 设计的深入反馈，涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接：https://designbuddy.net/ 7. AI Employe：GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动，旨在自动化浏览器环境中的复杂任务，可以自动执行需要类人智能的任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接：https://aiemploye.c

以下是为您提供的关于 AI 可行性评估报告的相关内容： 一、关于 AI 责任和新技术的提案 1. 该提案建立在 4 年的分析和利益相关者（包括学者、企业、消费者协会、成员国和公民）的密切参与基础上。 2. 准备工作始于 2018 年，成立了责任和新技术专家组。专家组于 2019 年 11 月发布报告，评估了 AI 的某些特征对国家民事责任规则构成的挑战。 3. 专家组报告的输入得到了三项额外外部研究的补充： 基于欧洲侵权法对关键 AI 相关问题的比较法律研究。 关于责任制度有针对性调整对消费者决策（特别是他们对采用 AI 支持的产品和服务的信任和意愿）影响的行为经济学研究。 涵盖一系列问题的经济研究，包括 AI 应用的受害者与非 AI 设备的受害者在试图获得损失赔偿时面临的挑战；企业对当前责任规则在其涉及 AI 的业务中的应用是否不确定以及不确定程度；法律不确定性的影响是否会阻碍对 AI 的投资；国家责任法的进一步碎片化是否会降低 AI 应用和服务的内部市场的有效性，以及通过欧盟立法协调国家民事责任的某些方面是否会减少这些问题并促进欧盟公司对 AI 技术的总体采用。 二、AI 相关的其他内容 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，可使用“退后一步”提示词，让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势是避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。但如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词。 2. AI 对程序员工作的影响分析：AI 可代替代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等部分；无法代替需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。专业程序员可通过 AI 提升效率，但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。 3. AI 应用场景：可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。 三、关于 AI 的创新方法 1. 政府已通过发布相关内容支持工具的开发。 2. 提出关于非监管工具对组织嵌入可信 AI 的帮助。 3. 包括长期规划，如交付确保框架有效的核心功能的首次迭代、与关键监管机构合作、发布草案咨询、开发监管沙盒或试验台、发布监测和评估报告、更新 AI 监管路线图等。

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习资源和相关信息： 1. 学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础的用户。教程地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：提供一系列从新手入门到精通的视频教程。教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 2. 8 月 13 日 ComfyUI 共学内容： 包括学习交流与活动安排，讨论了学习需求、教程分享、部署问题、应用场景及活动规划。 工作流的分享与探讨，涉及不同场景应用、优势、弊端及学习方法，还有分享会和开源社区情况。 学习交流与报错问题解决，包括使用、工作流分享、报错问题及解决方案，以及课程设计安排。 讨论了 AI 绘图技术在工作中的应用与分享，包括项目实践、技术调研、培训及未来教学计划等。 介绍了课程规划，包括从零基础开始，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容，还介绍了 config 牛角尖大王系列。 提到具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流，报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档，规划了实战案例思路。 3. ComfyUI 自动生成抠图素材： 学习使用 ComfyUI 的原因：更接近 SD 的底层工作原理，自动化工作流，作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能，可根据定制需求开发节点或模块。 作者制作工作流的动机是工作室经常需要抠图素材，传统途径要么花钱要么花时间且不能定制，近期在 github 上看到相关项目，基于此创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，几秒即可完成。随后将分享创建工作流的思路及详细步骤讲解。

要将智能硬件接入豆包，您可以参考以下步骤和相关信息： 1. 了解智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性以及 workflow 的妙用，通过引导用户输入相关信息，便于大模型理解和分析，同时注意上下文说明。 2. 构建智能体的知识体量：利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建知识库（结构化数据），包括步骤一至步骤五的处理过程。您可以参考。同时，了解参赛用知识库，包括大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法，可参考https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW 。 3. 关注智能体的记忆能力：涉及变量和数据库等方面的信息记录。 在具体的应用场景中，如火山引擎 AI 创造者大赛中，不同赛道有不同的要求和核心目标。例如，在汽车品牌相关的赛道中： AI 座舱赛道：利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。 AI 营销赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案，助力汽车行业实现高效营销。 AI 售后赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，提供创新且实际可行的智能体应用，提升汽车售后服务效率与用户体验，优化汽车售后服务体系，助力汽车行业智能化升级。 此外，在飞书多维表格 AI 共学中，也有基于豆包大模型的能力升级与产品化探索，包括大模型在综合能力、推理能力、指令遵循、代码数学专业知识和图片理解等方面的升级，以及将其能力接入多维表格的字段捷径等尝试。在使用相关功能前，可能需要注册豆包大模型账号并进行关联。

以下为您推荐 3 个 AI 提示词工具： 1. OpenPromptStudio：这是一款帮助撰写 MJ 和 SD 提示词的工具，支持将大段的 Prompt 提示词翻译成单词块、可拖拽单词块调整顺序、点击隐藏单词块使其在大段 Prompt 中消失、点击空白处新建单词块、提示词词典连接个人 Notion 数据库。整体交互设计出色，准确洞察了大家写提示词时的痛点。访问地址：https://moonvy.com/apps/ops/ 。 2. Majinai： 。 3. 词图： 。

目前没有特定的 AI 工具可以直接为您分析源代码。不过，一些相关的技术和工具可能会有所帮助，例如基于深度学习的代码分析模型，但它们的应用可能具有一定的局限性和特定的使用场景。

以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel;James H. Schwartz）：系统介绍神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：涵盖神经科学的方方面面。 Python 和 AI 相关： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节有价值。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

以下是关于智能抠图的相关内容： 在新建的 VQ AGI 团队空间进行图像流工作时，以电饭锅图片为例尝试智能抠图。新建团队空间目的是进行主体信息拆解，创建图像流工作流，选取资源项目中的图像流，使用智能抠图能力，提示词可自定义抠图主体内容，要找复杂且有背景的图片测试抠图效果。 【TecCreative】帮助手册中提到智能抠图一键抠图，省时省力。操作指引为点击智能抠图卡片，上传需要抠出主体物的图片。 在基础教程“Coze‘图像流’抢先体验”中，智能抠图节点参数只有一个，即要抠的图片。试用效果方面，如果是随便生成的图，因头发等因素抠图效果一般，可在提示词里要求背景是和图中主体呈现大对比度的纯色；如果是自己上传的图，尽量选择边缘平整、背景和主体有明显对比的图。

以下是关于系统学习并最终应用 AI 辅助工作的相关内容： 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家的教师。我们可以通过构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 企业级 AI 应用开发知识点： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。可用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。例如 AI 翻译。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，可编排多个智能体的执行逻辑。如综合调研报告、软件开发团队的组建。 教师使用 AI 的小技巧： 可控地引导学生，将部分课程、任务用 AI 辅助，同时限制部分课程的 AI 使用以培养独立思考和解决问题的能力。 人工智能用于集思广益和构建想法，但最终的工作必须由人类创作，对于想法发展和外语课程很有用。相关活动包括协作集思广益、创建结构化大纲、研究协助。 学生使用生成式人工智能来完善和编辑他们的作品，有利于语言改进和多模式内容。相关活动包括纠正语法/拼写、建议同义词、结构编辑、可视化编辑。 完全使用 AI，在整个任务中使用 AI，具体由学生或教师自行决定。适合那些生成式 AI 对学习结果非常关键的任务。相关活动包括共同创作、探索生成式 AI、实时反馈以及创建生成式 AI 产品。