以下是关于飞书表格和 DeepSeek 联动的相关内容： 1. 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息、提升工作效率的方法。用户可批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单便捷，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 2. 在一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动中，展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，DeepSeek R1 大模型已全面融入飞书多维表格等多款产品。

以下是为您提供的关于 AI 应用产品创业思路的相关内容： 从过去的经验来看，2014 年是移动互联网的红利时代，当时有很多创业者和投资人在深圳的咖啡馆交流项目。有人参与移动互联网创业，做了一款帮人养成好习惯的 APP，积累了百万用户并拿到投资，但因商业化思考较浅等原因项目折戟。 对于现在的 AI 应用创业，有观点认为这一波 AI 更利好大厂，因为创业公司缺乏数据和场景。但也有观点指出，任何技术进步，现有的大公司虽会获利，但创业公司能创造新的价值和场景。以移动互联网为例，最大的四个应用如移动端的 IM 工具、打车、外卖、短视频，除微信外都来自创业公司，且新的技术优势应是解决新问题，而非做更好的上一代产品。此外，AI 时代有利于创业者的一个好处是，利用大模型的能力，创业公司人员更精简，很多 AI 应用创业者仅几人就能完成产品开发上线测试。而且从应用层面看，2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。 如果您没有 IT 基础但有商业和项目概念，建议您： 1. 深入研究目标市场和用户需求，找准新的问题和价值点。 2. 关注创新的应用场景，避免与大厂在已有产品上竞争。 3. 充分利用大模型的能力，优化团队结构，提高效率。 4. 考虑与有 IT 技术能力的团队或个人合作。

在室内软装设计领域，AI 有以下实际运用方式： 1. 工具辅助： Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并提供详细设计结果。 2. 创意生成： 利用 AI 图像生成工具，输入相关关键词，生成多种室内软装创意设计方案，获取新颖独特的灵感。 3. 模拟可视化： 借助 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化，更好地评估和验证设计。 4. 分析优化： 使用 AI 工具对室内软装设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化，以符合使用者需求和体验。 5. 自动化设计： 利用 AI 自动生成符合设计规范的室内软装平面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 6. 协作模式： 人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分发挥各自优势。 同时，还有字节旗下的 Coze AI 的图像工作流可用于快速出家装设计效果图，并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息： 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中，作者夙愿提到： 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT（场景不定）的问题。 使用该 prompt 的是教师（生成）和学生（阅读）。 目前的最好解决方案包括：提炼教学内容的核心概念确定主题；确定主题后增加提纲；对提纲进行关键词描述；根据关键词书写提纲下的摘要；生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考： step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/

以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息： 新闻播报自动化工作流： 内容获取：输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点需输入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 资讯为例），利用图片链接提取节点获取新闻主图，调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理：使用链接读取节点提取文字内容，在提取链接后接上大模型节点，用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子，可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用，可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论： 高阶能力调用：包括文风转换矩阵（如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等）和领域穿透技术（如行业黑话破解）。 场景化实战策略：涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧：如对话记忆管理（包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置）和输出质量控制（针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令）。 特殊场景解决方案：包括长文本创作（分段接力法、逻辑粘合剂）和敏感内容处理（概念脱敏法、场景移植法）。 AI 编程与炼金术：Build on Trae： 相关知识图谱包含多个章节，如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等，涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。

以下是关于多维表格和 DeepSeek 的相关信息： 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）： 创意来自@向阳乔木。 产品逻辑是阅读好文章时可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后在博客网站呈现。 实现步骤：创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格；使用 Trae 生成网页呈现多维表格内容；使用 Trae 生成浏览器插件一键存入多维表格。 加持了 AI 能力的飞书多维表格是全民性图形化 AI 数据库。 【已结束】AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场： 活动流程包括分城市各自案例分享和 Workshop 自由探讨。 分城市案例分享主题包括使用 DeepSeek 做了什么、输出“超预期结果”的惊艳场景等，还分享使用方法技巧，如使用 DeepSeek 技巧、与其他工具的协同方案等。 Workshop 自由探讨包括参与者自由组队、确定项目方向、进行讨论和提交项目初稿。 工具推荐有 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 针对可能出现的情况设定了应急预案。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 全文知识图谱： 包含多个章节的相关内容及对应的链接，如三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名、四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等。

要成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面努力： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要具备的能力和素质包括： 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 从招聘信息来看，AI 产品经理的职责描述通常包括： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求一般有： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 此外，具备以下条件也有助于成为 AI 产品经理： 技术背景丰富，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。 有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景，如 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 作为 AI 爱好者与学习者，处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中，广泛使用生成式 AI 工具。 具备内容创作经验，如自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 拥有营销策划与品牌运营能力，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案，以及丰富的活动策划和运营经验。

语音转文本（Speech to Text）： 介绍： 语音转文本 API 提供了基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言或翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 快速入门： 转录：转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿，支持多种输入和输出文件格式。默认响应类型为包含原始文本的 JSON，可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数，如将输出格式设置为文本。 翻译：翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件，并在必要时将音频转录成英文。与/Transcriptions 端点不同，输出为翻译成的英文文本，目前仅支持英语翻译。 支持的语言：包括南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语等多种语言。 更长输入：默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件。若有更长音频文件，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，为避免丢失上下文字信息，应避免在句子中间断开声音。可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 提示：可使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量。如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。

以下是关于 Deepseek 提示词的一些技巧： 1. “说人话”优化技巧：目的是获得更容易理解的解释。示例：差的提示词“解释下量子计算的原理”，好的提示词“请用一个 8 岁小朋友能听懂的比喻，解释量子计算机和普通电脑的区别”。 2. 细节约束技巧：目的是确保输出符合特定要求。示例：差的提示词“写一篇美食测评”，好的提示词“写一篇 2000 字的火锅店测评，需要：1）至少包含 3 张实拍图的位置建议 2）详细的价格区间（人均预算）3）避开辣度相关形容词 4）结尾加入停车信息”。 3. 资源获取技巧：目的是获得具体可行的工具或方法建议。示例：差的提示词“怎么学英语口语？”，好的提示词“我是职场人士，每天通勤 1 小时，想利用这段时间提高英语口语，请推荐：1）3 个适合通勤时使用的学习 APP 2）每个 APP 具体的使用方法和时间分配 3）一个月的学习进度规划”。 4. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。示例：差的提示词“帮我写一篇营销方案”，好的提示词“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 5. 场景描述技巧：目的是提供具体的应用场景和限制条件。示例：差的提示词“写一篇新品发布文案”，好的提示词“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 6. 结构化输出技巧：目的是指定具体的输出格式和内容结构。示例：差的提示词“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的提示词“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 7. 分步骤提问技巧：目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。示例：差的提示词“怎么做短视频运营？”，好的提示词“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 8. 反馈优化技巧：目的是通过追问获得更精准的答案。示例：第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 这些技巧可以根据具体场景灵活组合使用。要点是：提供清晰的背景信息、设定具体的目标和要求、指定期望的输出形式、适时使用追问和反馈优化结果。 此外，在生成单词方面，输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，并以数组方式输出。提示词中，角色设定为专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。技能方面，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。同时，仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

大模型与知识库的结合： RAG（RetrievalAugmented Generation）即搜索增强生成，指大模型结合广泛的知识库数据，检索相关片段后生成答案。这种方式能减少大模型的幻觉，提高特定任务表现，提升搜索文档信息和生成回答的效率与体验。 LangChain 是实现 RAG 的开源框架，提供基础组件和工具，允许开发人员将大语言模型与外部数据源结合搭建应用。LangChainChatchat 是在 LangChain 基础上构建的具体应用，目标是建立对中文场景和开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 在商业化问答场景中，大模型有时会回复不准确，如未根据正确的知识库内容回答，在严肃场景中这是不能接受的错误。优化大模型更准确回答问题的过程称为 RAG。 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中，涉及语言、根据知识库返回的上下文信息、变更的代码等。开源大模型与领域知识库结合并私有化部署是企业级应用的一种实践方式，大模型在 Chat 聊天中的产品形态更多是展示能力，最终产品形态需依具体场景而定。