以下是为您提供的 AI 入门指导： 一、背景 在深入学习 AI 时，编程是常见需求，但很多教程默认会打命令行，导致入门困难。因此有了简明入门教程，帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 二、关于 Python Python 就像哆啦 A 梦的百宝袋，拥有标准库，可直接使用。若不够用，还能通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用。 三、关于 OpenAI API OpenAI 通过两种方式提供服务： 1. 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可。 2. 通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 四、学习方法 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」，熟悉术语和基础概念，了解人工智能的主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，一定要掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 在接下来的 20 分钟内，您可以循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素，借助相关工具和工作流，如飞书妙记、Kimichat 等，按流程生成和完善。

AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容

AI 文档撰写和 PPT 制作涵盖多种工具与应用场景，如 Gamma、美图 AI PPT 等，可辅助教学等工作。

以下是关于用 AI 批量生成图片的相关知识： Liblibai 简易上手教程： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，理论上出图效果越好，但生图耗时越长，且并非越多越好，效果提升非线性，多了以后效果增长曲线会放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大 AI 容易放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成几批图。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示，但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子，无需处理。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，为高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，也是高阶技能。 9. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 1. 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流，可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：不同于全程手动搭建，可一次性生成句子并进行生成图片处理，建议一次不要生成太多，如设置一次生成五句。 3. 句子提取：需把生成的句子逐个提取，针对每个句子绘图。 4. 图片生成：根据生成的句子，结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流支持 Python 代码，但环境缺少相关包，可替换为搞定设计或用 PS 脚本处理图片。 此外，还有相关的试用链接分享和效果展示，如扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ ，并有批量生产图片的视频演示： 。

AI 问答和搜索包括联网检索、多种引擎及检索原理 存在联网检索的 AI 及相关工具。 推荐多种 AI 搜索引擎。 介绍知识库检索的原理和步骤。

以下是一些和虚拟 AI 伴侣相关的产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行信息交流，包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色，并赋予其描述、图像、个性，甚至更高级的特性。 2. Replika：这是一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可以设计理想的伴侣，随着时间的推移，关系会有所发展。它会存储记忆，以便在未来的对话中参考，甚至可以发送照片。 3. Talkie：这是一款主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用。其中设计有大量的 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 都带有自己的剧情体系，在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. Chai：专门用于与机器人聊天的应用程序。 5. Janitor AI：用于与机器人聊天的应用程序。 6. Chub AI：用于与机器人聊天的应用程序。 7. Charstar：用于与机器人聊天的应用程序。 8. SpicyChat：用于与机器人聊天的应用程序。 每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点： 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素，如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，并编辑问题模板，如相似问题的问题与答案（不一定需要）+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧，如 StepBack Prompting，提问者应知道如何追问，例如对“巴以冲突的原因，要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”，然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法，举个例子让 AI 模仿写，并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值，写好提示词很关键，比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。

以下是关于 AI 提示词使用的全面指导： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤，一个好的提示词能帮助模型生成更符合预期的文本。编写提示词时，可参考以下建议： 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言 用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 避免过多信息，防止模型困惑。 7. 使用关键词和标签 有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 优化和润色提示词对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量很重要，可尝试以下方法： 1. 明确具体描述 使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考 插入相关图片参考，提高模型理解能力。 3. 注意语气和情感 用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合 尝试不同搭配和语序，找到准确表达需求的方式。 5. 增加约束条件 如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 复杂需求拆解为子提示词，逐步引导生成。 7. 参考优秀案例 研究有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 多次尝试不同写法，根据效果反馈完善。 此外，还需认识到： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”。即使指令清晰，它也可能出现问题，需要对其进行教育、监督和鞭策。不能期待设计完美的提示词就得到完美答案，提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正成果在对话中产生，同时在对话中限缩自己思维的模糊地带。 总之，编写高质量提示词需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。