帮我写一个每周工作总结的prompt

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：用户输入“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，但选择太多可能会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。 如果要更改图像的多个部分，应一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业将遵循 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，应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。

以下是不同的 AI 工具在写作时所能提供的帮助及其优势： 邮件写作： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 论文写作： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 文章润色： 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 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，根据输入生成符合要求的学术论文。 总之，这些 AI 工具在写作的不同方面发挥作用，涵盖了校对、改写、大纲生成、内容生成等环节，可有效提高写作效率和质量。用户应根据自身需求选择合适的工具。但使用时需注意仔细甄别内容。

要把视频的内容包括对话文字提取并总结成文字，可以按照以下步骤进行： 1. 对于有字幕的 B 站视频，如果视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 5. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，还有一个集成的视频理解系统 MMVid，它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解，其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

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。

在日常工作中，AI 具有广泛的应用，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高产品质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 智能推荐路线，预测交通拥堵。 此外，AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来，例如输入数据、填写文件等，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时，流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片，导航软件利用 AI 规划最佳路线等，这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。

以下是关于 Coze 工作流的教程信息： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流，即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（若没用过，可先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享：

以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研： 国外团队和人员： OpenAI：首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注，提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic：在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本，以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家：试用“断路器”，专注于重新映射有害表示，效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton：支持对 AI 监管，认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，防止其失控或对人类造成伤害，并在网上签署了联名公开信。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能，还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估，并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员：目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面，Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，确保大模型是 Safety 的，防止其失控或对人类造成伤害，并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧，呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面，英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。

搭建 AI 工作流可以参考以下步骤： 1. 搭建 AI 工作流的三种能力： 熟悉各种 AI 工具：了解多个不同 AI 工具的特点和用途，根据具体细分任务选择合适的工具。例如，写标题可用 ChatGPT，写文章可用 Claude，检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 编写提示词：搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”，用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤。 搭建 AI 智能体。 2. 搭建 AI 工作流的工作流： 找到一个工作场景：选择熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程：将工作拆解成几个小步骤，如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等。 给每一个步骤嵌入工具：针对每个小步骤，思考有无 AI 工具可帮忙，若想不到可参考他人做法，注意灵活选择最优解，目的是提高工作效率而非增加工作的含 AI 量。 此外，在搭建工作流时还需注意： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，可找到 Comfyui LLM party 的目录，学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流，或直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 若 ollama 连接不上，可能是代理服务器的问题，需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑，以下是一些建议： 1. 合理规划时间：在本职工作之余，制定一个合理的学习计划，将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标，逐步实现。 2. 明确学习重点：根据行业需求，例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求，包括本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景；熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理；负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）；对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策；具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案；对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注；具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识：理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策；掌握一定的算法知识，可以帮助与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解；在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性；了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向；了解算法可以帮助发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力；掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验：可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验，例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态：认识到学习和成长需要时间，不要过分焦虑，保持积极的心态，逐步积累和进步。

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。