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如何生成AI员工

回答

生成 AI 员工可以参考以下步骤：

  1. 生成设计方案：将需求抽象简化，分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比。通过调整 Prompt 找到最优方案，避免限制 AI 的发挥空间。
  2. 生成代码：确定方案后，完善细节，将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题，通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。 像经理一样管理 AI“员工”，通过明确需求、方案对比、反复优化，提升代码质量与开发效率。

同时，结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。创造者的学习也依照这个方向，用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。

在 Agent 工程（基础版）方面，如同传统的软件工程学，Agent 工程也有一个迭代的范式：

  1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。
  2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列的小工具，让机器能完成每一个单一任务。
  3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。
  4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。

此外，在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，可从钉钉客户端创建 AI 助理，登录钉钉客户端后，在客户端右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理，进入创建 AI 助理页面后填写 AI 助理信息，设置完成后即可创建成功。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

宝玉 日报

步骤1：生成设计方案将需求抽象简化，分别用不同的Prompt生成多份设计方案进行对比。通过调整Prompt找到最优方案，避免限制AI的发挥空间。步骤2：生成代码确定方案后，完善细节，将完整设计交给AI生成代码。如果生成结果有问题，通过调整Prompt或更换模型反复优化。总结：像经理一样管理AI“员工”，通过明确需求、方案对比、反复优化，提升代码质量与开发效率。?[https://x.com/dotey/status/1873296598060716516](https://x.com/dotey/status/1873296598060716516)?[https://baoyu.io/blog/from-rubber-duck-to-ai-assistant-programmer-debugging-secrets](https://baoyu.io/blog/from-rubber-duck-to-ai-assistant-programmer-debugging-secrets)

0. 学习路径: 成为基于Agent的创造者

结合我们“一人公司”的愿景,我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工.而未来的AI数字员工,会以大语言模型为大脑,串联所有已有的工具和新造的AI工具.@罗文:数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)创造者的学习也依照这个方向,用大模型和Agent模式把工具串起来,着重关注在创造能落地AI的agent应用.大模型的开发研究和演进,就交给学术界和大厂吧.?[heading2]Agent工程(基础版)[content]如同传统的软件工程学,Agent工程也有一个迭代的范式:1.梳理流程:梳理工作流程SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」.2.「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列的小工具,让机器能完成每一个单一任务.3.建立规划:串联工具,基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」.4.迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的Agent.[heading2]数字员工“进化论”[content]itao:《从copilot到Agent,从实习到转正,从副驾到主驾》--到底是固化流程,还是让AI自主思考,需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡.

张翼然：从 AI 助教到智慧学伴的应用探索.pdf

也想给学生弄一个AI学伴?试试钉钉群的AI助理搭建向导从钉钉客户端创建AI助理首先登录钉钉客户端,如图所示,在客户端右上角,依次选择钉钉魔法棒,AI助理,创建AI助理。Q搜索(3F)钉钉低代码开发零基础入门内部全员于钉钉低代码开发零基础入门测试查看详情小钉智能群助手测试测试查看详情学生请假系统防疫健康打卡消息总结找文档群签到XM请输入消息发送/换行AI助理最近对话记录已收起,展开3分钟前选择AI助理8助理市场AI助理我是你的AI助理,我汇集了钉钉各类智能服,可以赔聊天,也创建AI助理我的人事浙江工商大学诸葛斌钉钉群的AI助理搭建向导灸进入创建AI助理页面后,如图所示,填写AI助理信息。设置完成后,即可创建成功。创建AI助理未命名助理8工作台杭州毅宇科技有限责任公司权限分析

其他人在问
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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。
2025-05-09
围棋AI
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。
2025-05-08
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
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI如何优化库存管理、员工排班
以下是关于 AI 优化库存管理和员工排班的相关内容： 库存管理： 1. 利用 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 2. AI 可以分析不同产品的销售速度、市场趋势等数据，为库存的补货和调整提供决策依据。 3. 通过 AI 生成的库存周转分析工具，预测滞销品并推荐促销策略。 员工排班： 1. 智能排班优化，根据客流预测自动调整员工排班表。 2. 实时话术提示工具，在员工与客户沟通时 AI 推荐应答策略。 3. 自动化周报生成，汇总销售数据、客户反馈生成可视化报告，为排班提供参考。 4. 培训模拟考试系统，基于产品知识库生成随机测试题，提升员工能力，优化排班安排。 5. 客户潜力评分系统，根据消费行为自动标记高价值客户，据此安排合适的员工服务。 6. 舆情预警系统，实时监测负面评价并推送处理建议，灵活调整员工工作安排。 7. 客户流失预测模型，通过行为数据预警流失风险，合理安排员工进行客户维护。 8. 会议纪要自动生成，转录会议录音并提取任务清单，辅助排班决策。 9. 员工满意度分析，通过匿名问卷分析员工工作痛点，优化排班以提高员工满意度。
2025-04-09
AI数字员工
AI 数字员工是为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题的一种应用。以下是关于 AI 数字员工的一些详细信息： 摊位活动主题和内容：为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题。体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。 学习路径：结合“一人公司”的愿景，需要大量的智能体（数字员工）替我们打工。未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统的软件工程学，有梳理流程、“任务”工具化、建立规划、迭代优化等迭代范式。 数字人相关技术： 算法驱动的数字人：开源代码仓库包括 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition）、AI Agent（大模型如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc）。 人物建模模型可以通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果。但简单的构建方式还存在一些问题，如生成指定人物的声音、TTS 生成的音频精确驱动数字人口型及动作、数字人使用知识库做出专业性回答等。
2025-03-24
数字员工
数字员工是基于大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具的智能体。 在成为基于 Agent 的创造者方面，数字员工的学习路径包括： 1. 学历（大模型）：掌握大模型相关知识。 2. 察言观色（观察）：具备观察能力。 3. 逻辑思维（推理）：拥有推理能力。 4. 执行（SOP）：遵循标准操作流程执行任务。 Agent 工程（基础版）的范式包括： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列的小工具，让机器能完成每一个单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工的“进化论”方面，需要在固化流程和让 AI 自主思考之间，在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 在摊位信息中，有关于 AI 数字员工的摊位，其主题为为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题，体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。 序智科技是一家人工智能创业公司，基于大模型技术打造数字劳动力平台。其招聘后端开发工程师的职责包括参与公司后端服务的设计、开发和维护，优化后端架构，提升系统性能和稳定性等。要求计算机相关专业本科及以上学历，有 3 年以上后端开发经验等。同时也招聘前端开发工程师。
2025-03-24
AI数字员工
AI 数字员工是为企业和个人提供数字劳动力，能够解决重复性、创意性工作难题。其体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。 结合“一人公司”的愿景，需要大量智能体（数字员工）替我们工作。未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统的软件工程学，有迭代的范式，包括梳理流程、“任务”工具化、建立规划、迭代优化。 在数字人方面，算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等）、AI Agent（大模型如 ChatGPT、Claude 等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等）。人物建模模型可通过手动建模或 AIGC 方式生成人物动态效果。但简单的构建方式存在如生成指定人物声音、TTS 音频精确驱动数字人口型及动作、数字人使用知识库做出专业回答等问题。
2025-03-24
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
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
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