最前沿，最好用的写教案的AI工具

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。

以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。

大模型的发展时间线和关键节点如下： 2017 年：发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年： Google 提出 BERT，创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT，开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年：Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日：ChatGPT 发布，在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月：字节云雀大模型等出现。 2023 年： 国内大模型发展大致分为准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（数量和质量逐渐增长）、爆发期（开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战态势）。 关键进展包括：Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括：过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。

AI 技术的发展历程和前沿趋势如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 在学习路径方面： 偏向技术研究方向： 1. 具备数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 熟悉自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 了解计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 跟进前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 掌握编程基础，如 Python、C++等。 2. 熟悉机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟练使用深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，如项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年，随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域，应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今，许多公司正将 AI 融入其工作流程，以此来快速达成 KPI。不远的将来，我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。

目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有： Stitch Fix 是一家服装公司，已使用 AI 向客户推荐特定服装，并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 InterAlia 可以帮助搭配服装。 在小红书上，有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例，新手可用 mewxai 或幻火来制作，熟练者可用 sd 或 mj 制作。 此外，还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

以下是关于教案提示词的相关内容： 提示词模板： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 提示词语法： 根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：。 不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：字符。 官方提供的提示词案例： Prompt:Miniature adorable monsters made out of wool and felt,dancing with each other,3d render,octane,soft lighting,dreamy bokeh,cinematic.（用羊毛和毛毡制成的微型可爱怪物，互相跳舞，3D 渲染，辛烷值，柔和的灯光，梦幻般的散景，电影） Prompt:Footage of a camera on a drone flying over a desert with wind blowing over the dunes creating waves in the sand below.（无人机上的摄像机飞越沙漠的镜头，风吹过沙丘，在下面的沙子上产生波浪） Prompt:Detailed extremely macro closeup view of a white dandelion viewed through a large red magnifying glass（通过一个大的红色放大镜看到的白色蒲公英的极其详细的微距特写视图）

目前没有明确哪一个 AI 是制作教案的最好选择，但以下几个 AI 工具在相关方面具有一定的优势和特点： 1. Adobe Firefly：内置在各种 Adobe 产品中，不过在质量方面可能稍逊于 DALLE 和 Midjourney，但它只使用有权使用的图像。网址：https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html 2. Stable Diffusion：开源选项，可在任何高端计算机运行，但开始需要学会正确制作提示。参考指南：https://www.jonstokes.com/p/stablediffusion20and21anoverview 3. DALLE：已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠但质量略逊于 Midjourney。 4. Midjourney：2023 年中期最好的系统，学习曲线低，只需键入“thingyouwanttoseev 5.2”（末尾的v 5.2 很重要，它使用最新的模型）就能得到较好结果，需要 Discord。使用 Discord 的指南：https://www.pcworld.com/article/540080/howtousediscordabeginnersguide.html 5. 此外，还可以利用海螺 AI 进行相关创作，参考网站：https://hailuoai.com 。 需要注意的是，选择适合的 AI 工具取决于您的具体需求和使用习惯。

以下是一些可以帮助您写教案（包含 word 表格）的 AI 工具： 1. 智谱 AI：可以通过上传相关参考资料，利用其内容生成插件来理解和整理信息，为教案的编写提供帮助。 2. 飞书自带的字段插件：例如可以总结宣语，生成视频的 prompt 指令，也可能对教案的编写有一定的辅助作用。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的工具。

以下为您推荐一款可用于生成教案的工具——COZE 应用： 1. 访问地址：https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 2. 首页说明：启动页面有相关说明。 3. 生成教案：进入设计教案页面，等待执行完成后即可看到教案，教案是以下三个功能的基础，所有功能都以教案为中心。 4. 趣味课堂：进入趣味课堂，可根据课文内容设计课堂问答卡和针对性的教学活动，采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣，比如通过 5 个问题贯穿全文与故事主线，还有课堂互动游戏。 5. 课后作业：基于教学大纲和课本重点内容设计题目，包括生字词运用、阅读理解、写作。 6. 教案 PPT：PPT 内容基于前面生成的教学大纲，您需要手动进行少许内容修正。如果对大纲内容不满意，可以重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容，打开 kimi，选择 PPT；然后复制教案，在对话框粘贴，KIMI 会帮您优化大纲。点击进去后，选择喜欢的模版生成。但友情提醒，下载需要充值。

利用大模型写教案可以参考以下要点： 1. 输入的重要性：要输出优质的教案，首先要有高质量的输入。例如，写商业分析相关的教案，如果没有读过相关权威书籍，输入的信息缺乏信息量和核心概念，大模型给出的结果可能就很平庸。所以，脑海中先要有相关的知识概念，这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解：大模型通过输入大量语料获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（大量数据）、找老师（合适的算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等步骤。 3. 与大模型的交互： 提示词工程并非必须学习，不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则，重点是是否达成目的，未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点，有助于大模型更好地理解用户意图。

以下是为您提供的通过 AI 工具将教材内容生成教案和 PPT 的方法： 1. 使用 COZE 应用 访问地址：https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 首页说明：启动页面有相关介绍。 生成教案：进入设计教案页面，等待执行完成后即可获得教案，教案是其他功能的基础。 趣味课堂：根据课文内容设计课堂问答卡和教学活动，采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣。 课后作业：基于教学大纲和课本重点内容设计题目，包括生字词运用、阅读理解、写作等。 教案 PPT：PPT 内容基于生成的教学大纲，可能需要手动进行少许内容修正。若对大纲内容不满意，可重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容，打开 kimi，选择 PPT；然后复制教案，在对话框粘贴，KIMI 会优化大纲，点击进去后选择喜欢的模版生成。但需注意，PPT 预览与下载可能需要充值。 2. 参考教师使用 AI 小技巧 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 时，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT 时，让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。 在特定场景下可直接使用，如学生快速为小组展示配 PPT。 一些 PPT 生成工具（网站）： https://wenku.baidu.com ：百度文库，付费，质量好。 https://zhiwen.xfyun.cn/ ：讯飞智文，免费，引导好。 http://Chatppt.com ：付费，自动化程度高。 http://Mindshow.fun ：支持 Markdown 导入。 http://Gamma.app ：支持 Markdown 导入。 http://Tome.app ：AI 配图效果好。 剪映：图文成片，只需提供文案，自动配图配音。

以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme

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。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 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。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 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 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。