帮我写一个每周工作总结的prompt

以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容： 一、景淮：漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中，先将相关示例喂给 GPT，观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频，重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后，生成了以下口播文案： 1. 高中：下雨了，天哪，怎么办，我的数学书会湿！大学：下雨了，哦，正好，再睡一会儿。 2. 高中：下雨了，得快跑，别迟到了！大学：下雨了，那今天就不去了，网课见。 3. 高中：下雨了，我的鞋子！得小心踩！大学：下雨了，穿拖鞋去了，方便。 4. 高中：下雨了，雨衣雨伞全副武装！大学：下雨了，抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中：下雨了，课间不能出去玩了。大学：下雨了，正好和室友打个牌。 6. 高中：下雨了，哦不，体育课怎么办？大学：下雨了，哈，今天体育课取消了！ 7. 高中：下雨了，我的作业别淋湿了！大学：下雨了，电脑在宿舍，作业得推迟了。 8. 高中：下雨了，赶紧找地方躲雨。大学：下雨了，雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中：下雨了，不会影响放学吧？大学：下雨了，嘿，这是不是个不去自习的理由？ 10. 高中：下雨了，我的头发！大学：下雨了，谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子：指在歌曲开头使用柔和的原声乐器（如原声吉他或钢琴）演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围，引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格，编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声，创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的：充满情感和灵魂的表现，通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段：在歌曲中间部分或过渡部分，充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语：在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演，而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感，强调歌词的内容和表达，适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格，编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过“括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍）两种方式设置。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：“”，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如：“为什么天空是蓝色的？” 2. 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制之下，去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中，要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中，都有 prompt 的输入位置。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User：Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 分步进行，如果要更改图像的多个部分，一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。

以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外，还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容： 1. 创建工作流 创建一个对话流，命名为 r1_with_net 开始节点，直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型：豆包通用模型lite 输入：直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词：你是关键词提炼专家 用户提示词：根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件：BingWebSearch 参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果：data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型：韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入：搜索结果，选择搜索节点 data 下的 webPages；选择开始节点的 USER_INPUT；开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮 系统提示词：这里不需要输入 用户提示词： 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容： 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看 2. 如何使用？ Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

以下是为您提供的一些 AI 学习分享的内容建议： 1. AI 视频学社相关 介绍 AI 视频学社，包括通过参与每周比赛快速学习 AI 视频知识，以及高手直播分享前沿知识。 2. 新手学习 AI 的方法 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 进行实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，尝试制作作品并分享。 体验多种 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 持续学习和跟进，关注领域新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等活动。 3. 学习资料分享 驭势科技团队的 AI 学习资料，包括《》。 《》的混沌学园线上直播课件。 希望以上内容能对您的 AI 学习分享有所帮助。

编写每周工作总结的prompt需要包括一些关键要素，以确保总结既全面又具有针对性。以下是一个编写每周工作总结的prompt示例： 标题： 引言： 简短介绍本周工作的总体情况和目标。 已完成工作： 1. 项目/任务名称： 目标/预期成果：描述项目或任务的目标。 完成情况：详细说明完成的工作内容和成果。 关键成果：列出本周在该项目或任务中取得的关键成果或里程碑。 2. 其他任务： 列出并描述其他完成的任务和工作。 进行中的工作： 1. 项目/任务名称： 当前状态：描述任务当前的进展状态。 遇到的问题/挑战：如果有，说明遇到的问题及采取的解决措施。 2. 其他进行中的事项： 列出并描述其他正在进行中的工作。 下周计划： 1. 计划开始/继续的工作： 列出下周计划开始或继续进行的项目和任务。 2. 目标设定： 明确下周的工作目标和预期成果。 需要支持/资源： 说明为完成下周计划是否需要额外的支持或资源。 个人感想/反思： 分享本周工作中的学习点、挑战或任何值得反思的地方。 附件/补充材料： 如果有相关的文档、报告或数据支持工作总结，可以在此列明。 这个prompt提供了一个结构化的框架，帮助你系统地回顾一周的工作，并为下一周的工作做出计划。根据实际情况，你可以调整各个部分的内容和细节。

以下是为您总结的相关英文文章重点： 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容，包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B，采用与 Gemini 相同技术且质量更高；Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3，可生成图像和视频；Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出，速度比顶级运营商快 18 倍；还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等，以及精选的几篇英文文章，如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括：Wordvice AI 集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务；ChatGPT 由 OpenAI 开发，可用于多方面写作辅助；Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具；HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器；Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具；Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节，科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外，可让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结，总结完还可继续提问或探讨。

以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。

以下是为您提供的关于 Kimi Copilot 网页总结工具的相关信息： 推荐了两个实用的浏览器插件： （不方便下载的，文末附下载链接） 使用该插件需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号，关联网页版。 Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分，提示词如下： 你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。 工作流程：让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作。 一句话总结这篇文章，标题为“概述”。 总结文章内容并写成摘要，标题为“摘要”。 总是用中文回答；当输出标题时，应该使用 markdown格式。 文末还提供了相关插件的附件下载：

以下是一些可以帮助审视视频材料并总结输出内容的工具和流程： 工具方面： ChatGPT：可用于分析视频内容，提取关键信息。 Stable Diffusion 或 Midjourney：用于生成与视频相关的视觉描述。 Adobe Firefly：能将文本转换为语音，添加音频效果。 Clipfly 或 VEED.IO：用于视频编辑与合成。 流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，包括对话、场景、角色等都已确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本，制作详细的分镜头脚本，涵盖每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可准备多张图以备用或展示不同视角。 4. 素材管理： 图片管理：按场景或部分将图片保存在不同文件夹中，命名为“场景 1”“场景 2”等，单个图片命名为“x 场 x 镜”。 视频管理：跑视频时按不同部分用不同文件夹管理，单个视频命名也为“x 场 x 镜”。 5. 素材审核：制作过程中定期审核素材，确保符合分镜头脚本要求和质量标准。 6. 备份与存档：定期备份素材，项目完成后存档，方便后续使用。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。

以下为您推荐一些可以对视频进行 AI 总结内容的工具： 1. GPT：可以总结不超过 2 万字的文章。对于 B 站视频，如果有字幕，可通过安装油猴脚本下载字幕，然后复制发送给 GPT 进行总结。总结完还可继续提问或探讨。 2. BibiGPT：https://bibigpt.co/ ，支持小红书、B 站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案会附上对应的视频节点。 3. Kimi Copilot：https://chrom ，安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi.ai 总结网页内容，总结详细且免费。 4. Strut：https://strut.so/ ，是一款支持人工智能的协作工作区，将笔记、文档和写作项目整合在一起。 希望这些工具能够满足您的需求。

以下是一些常见的视频总结的 AI 工具： 1. Pika：对奇幻感强的画面把控较好，自然，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能集成便捷，但需抽卡。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面表现出色，战争片全景镜头处理好，控件体验感较好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略拉垮，在风景片测试中表现较好。 5. GPT：可通过提取视频字幕来总结视频内容，如通过安装油猴脚本获取 B 站视频字幕。 6. StableVideo：目前市面上优秀的 AI 视频工具，开放公测，可白嫖，除每日赠送积分外还新增积分购买选项，能操作固定种子、步数、运动幅度，交互有趣，生成过程中会有案例标注。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

以下是关于 AI 带来的新工作岗位的相关信息： 2023 年，AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位的任务构成，其中重复性高的任务容易被替代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 随着生成式人工智能技术的发展，在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力，这威胁到了一些技术岗位的存在，如系统管理员、数字营销文案撰写等。但同时也为能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇，例如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，因为这些工作不仅需要技术知识，更需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的能力。 此外，OpenAI COO 提到 AI 可能创造新工作机会。

对于目前做设计工作的人员，可以通过以下方式利用 AI 赋能： 1. 建立针对性的 AI 工作流：构建有效的设计工作流，提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练：例如使用 lora 模型训练方式，生成特定形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。同时，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型，使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产：包括建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得，利用参数库快速启动新项目，确保设计准确性并减少重复工作，借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台：如“桃花源|淘宝设计 AIGC”，引入实用功能，增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化，对二次元设计行业影响显著： 1. 降低设计成本和提高效率，更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感，但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低，从业者需关注行业动态，提升技能和创新能力，注重作品原创性和创新性，学会有效利用工具，提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中，AI 加持的创意与设计方面： 1. 现状：AI 驱动的创意工具已融入设计流程，如素材生成和高级图像编辑，设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战： 过度依赖 AI 可能导致设计同质化，失去独特创意表达，需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术，持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题，需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望：随着 AI 技术发展，预计在实时、按需设计中发挥更大作用，未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务，进一步融入创意流程的核心。

以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议： 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史： 1. Day 1：懵懵懂懂，只会说“你好，帮我写个报告”。 2. Day 7：学会表达，比如“帮我写一份周报，重点说明项目进度”。 3. Day 14：熟练掌握，例如“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并选定自己要持续玩的方向，比如 AI Agent。 5. Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路，每天都有记载，大家可以感受一下进境： 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告，AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据，AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件，AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案，AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时，比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作，即使没有相关经验，在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧，并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事，可以： 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料，快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论，向有经验的大佬请教，多多参与「共创活动」，不仅能快速学习，还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现，AI 工具虽强大，但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。