Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何提升解决问题的能力

Answer

提升解决问题的能力是一个持续的过程,涉及多个方面的培养和锻炼。以下是一些系统性的方法和技巧,可以帮助你提高解决问题的能力:

1. 了解和定义问题

a. 清晰理解问题

  • 问题陈述:确保你能明确地描述问题,包括问题的背景和关键要素。
  • 问题拆解:将复杂问题分解为多个小问题,逐步解决。

b. 问题分析

  • 5 Whys 法:连续问“为什么”五次,找到问题的根本原因。
  • 鱼骨图(因果图):通过图示法识别问题的潜在原因。

2. 开展系统思维

a. 理解系统

  • 系统图:绘制系统图,了解问题所在系统的各个组成部分及其相互关系。
  • 反馈回路:识别系统中的正反馈和负反馈回路,理解其动态行为。

b. 思维工具

  • 思维导图:使用思维导图整理和关联不同的想法和信息。
  • SWOT分析:分析问题的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)。

3. 培养批判性思维

a. 信息评估

  • 证据检验:评估信息的真实性和可靠性,避免信息偏差。
  • 逻辑推理:通过逻辑推理评估结论的合理性,确保没有逻辑漏洞。

b. 偏见识别

  • 认知偏差:了解常见的认知偏差(如确认偏差、锚定效应)并加以避免。
  • 多视角分析:从不同的角度审视问题,避免单一视角带来的偏见。

4. 掌握解决问题的方法和工具

a. 创意思维

  • 头脑风暴:鼓励团队成员提出各种创意和解决方案,不进行立即评估。
  • SCAMPER 技巧:通过替换(Substitute)、结合(Combine)、调整(Adapt)、修改(Modify)、其他用途(Put to another use)、消除(Eliminate)和重组(Rearrange)等方法产生新思路。

b. 决策方法

  • 权衡分析:评估不同方案的优缺点,权衡利弊,选择最佳方案。
  • 决策矩阵:将各方案按不同的决策标准进行评分和比较。

5. 实践和反思

a. 实践机会

  • 实际案例分析:通过实际案例分析和解决问题,积累经验。
  • 模拟训练:通过模拟训练解决虚拟问题,提升应对真实问题的能力。

b. 持续反思

  • 事后分析:在解决问题后进行事后分析,评估解决方案的效果和改进点。
  • 个人反思:定期进行个人反思,记录和总结解决问题的经验和教训。

6. 培养相关技能

a. 沟通能力

  • 有效沟通:清晰表达问题和解决方案,确保团队成员理解并达成共识。
  • 倾听技能:认真倾听他人的意见和建议,吸取不同的观点和信息。

b. 团队合作

  • 团队协作:充分利用团队成员的知识和技能,协同解决问题。
  • 角色分工:明确团队成员的角色和分工,提高解决问题的效率。

7. 学习和借鉴

a. 学习经典方法

  • PDCA 循环:计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)、行动(Act),持续改进。
  • 六西格玛:使用DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)方法改进流程和解决问题。

b. 借鉴成功案例

  • 行业标杆:研究和借鉴行业内外的成功案例和最佳实践。
  • 跨领域学习:学习和借鉴其他领域的解决问题方法,拓宽思路。

实施步骤

  1. 明确问题:详细描述和定义问题,确保对问题的全面理解。
  2. 系统分析:分析问题的根本原因和影响因素,绘制系统图和反馈回路。
  3. 创意生成:利用头脑风暴和创意思维技巧,生成多种可能的解决方案。
  4. 决策评估:通过权衡分析和决策矩阵,选择最佳解决方案。
  5. 实施方案:制定详细的实施计划,明确步骤和责任人,确保方案的有效执行。
  6. 效果评估:在实施过程中和结束后,评估方案的效果,进行必要的调整和改进。
  7. 总结反思:总结解决问题的经验和教训,进行个人和团队的持续改进。

通过这些系统性的方法和步骤,你可以有效地提升解决问题的能力,应对各种复杂和多变的挑战。如果有具体的问题或领域,可以告诉我,我可以提供更详细的建议和指导。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

中学生能看懂:论文 《Attention Is All You Need》

Transformer模型的另一个关键教训是,寻求帮助和使用工具是可以的。Transformer依赖于自我注意力机制和神经网络来翻译语言。同样,我们在解决问题时也可以使用工具,比如计算器、应用程序或与朋友进行头脑风暴。正如Transformer模型利用技术提高翻译质量一样,我们也可以利用周围的资源来增强解决问题的能力。总的来说,Transformer模型展现了集中注意力的巨大潜力。它教会我们,通过专注于最重要的事物,我们可以在所有事情中实现更高的准确性、效率和清晰度。下次面对棘手的任务时,试着像Transformer那样思考:集中、过滤,并找到问题的核心。这就是Transformer在翻译方面的优势,也是我们在解决问题的历程中如何取得成功的方式。

提示词工程培训课——Part1

“解决方案比对”是另外一个技巧,它让模型先独立思考问题并给出答案,然后与用户提供的参考答案对比。这个过程中,模型通过校对学习识别错误,自我改进,提升在当前对话窗口中出现的类似问题的回答质量。同时,这种比对也是一种学习机制,帮助模型提高解决问题的能力和优化推理过程。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

与智慧精灵支持的翻转教学相比,智能苏格拉底能显著促进学生的问题解决能力,这与已有研究一致(李海峰等,2023b)。智能苏格拉底不仅可以消解大众对大语言模型难以促进学生问题解决能力的担忧(朱永新等,2023),而且为如何将教学理念融入生成式人工智能教育应用提供了创新设计方略。智能苏格拉底改变了原生ChatGPT与学生的“知识讲述”会话关系,实现了主动发起和持续追问的人机“知识转化”会话关系。他们之间的会话不再是知识告知,而是促进知识建构和知识转化过程。学生访谈再次证实了这一结果。学生认为,“学习问题随时都可以问它,相当于随身携带了一部百科全书。”“智能苏格拉底能调动我的学习积极性,督促我交流和思考。”“智能苏格拉底可以引导我思考,就像个小老师;在需要解决问题时,可以向他提问,打破了时间和空间的距离,非常有效。”“智能苏格拉底帮我解决了许多学习问题。遇到问题,我可以立马@苏格拉底,让他帮我回答问题、和我讨论。”

Others are asking
如何精准提问解决问题
要精准提问解决问题,可以参考以下几点: 1. 在使用类似 Cursor 等工具时,如果在提示栏中按 Option/Alt Enter,它将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话内容可在后续生成中进一步使用,在其提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。 2. 相信类似 GPT 等工具的能力,大胆提要求让其帮忙完成。 3. 明确自己的需求,向 GPT 提的要求尽量准确,如同给员工安排工作。 4. 不断追问,只要不明白,就目标明确、表达精确地追问。 5. 对于 GPT 不了解您工作环境和个性需求的情况,提供准确信息,如直接贴出文件目录地址,请其直接处理。 6. 锻炼语言表述能力,更精准地用语言描述问题。因为在语言模型时代,一个好的问题某些时候比答案更重要,语言本身也代表着人类思维的外放,与文明诞生有关联。 7. 具备业务理解和 AI 嵌入能力,找到业务中应用大模型的场景,将业务和大模型算法结合,理解模型在业务中的边界。 8. 培养维度转换能力,将各种问题转化为语言问题,将业务中的数据转化为语言描述,将通用模块问题转化为通用问题模块,把所有信息都转化为语言信息后再交流。 9. 在业务助手中,可采用助手方式,主要进行工作辅助,不在主业务流程内,大模型负责优化、检索、启发、提供思路等,帮助人提高效率、多维度思考;也可采用业务环方式,大模型经过调整和 prompt 工程后,作为接口服务,进入到主业务流程中,自动处理内容并生成结果。
2025-01-30
与 AI 共事,是否改变了你解决问题的方式
与 AI 共事确实改变了人们解决问题的方式。具体表现为: 更加聚焦目标,避免陷入具体细节。 从实现细节中抽离出来,更加高效地工作。 对复杂问题的理解发生变化,能力在过程中得到提升。 为流程带来全新视角,突破过去能力的限制。 对于个人博客,AI 提供了不同的思路和视角,使其变得可执行可操作。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。例如,预医学生和设计新疗法的科学家都需要经历从基础到专业的学习过程,AI 也应如此,通过逐步训练不同的模型,而非仅依靠大量数据和生成模型来解决问题。
2025-01-11
大学老师最头疼的场景,能够使用到最多的AI场景解决问题
以下是一些大学老师可能会遇到的头疼场景以及能够用 AI 解决的方式: 学习指导方面: 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供一个“口袋里的老师”,理解学生独特需求,回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用。 对于特定学科的学习,如数学,有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决问题;对于历史学习,有 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授。 学生在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题,提升写作水平。处理其他形式内容的产品,如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 教学协助方面: 自适应学习,精准回答学生问题,协助教师提供数字资源。 在教育的各个方面,如教学内容、教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等,AI 都能发挥作用。 在不同的教育时代,如口传时代、手抄时代、印刷时代、电子媒体时代和数字媒体时代,AI 都能为教育带来新的可能性和改进。 AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。
2024-10-07
现阶段ai工具解决问题的方式方法是什么
现阶段 AI 工具解决问题主要有以下方式方法: 1. 生成式 AI 在艺术创作方面,虽存在幻觉或处理请求时间长等问题,但为满足高级用户需求,许多公司预计会添加如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐以提供更高质量服务。 2. AI 工作流:每个工作环节都有自身特点,不能仅依靠一个 AI 工具解决所有问题,而是要为每个环节选择最合适的 AI 工具,通过局部最优解达到全局最优解。AI 能帮助人类迅速写出基础文章,人类在此基础上优化,效率更高。随着大模型进化和提示词能力提升,未来 AI 有望输出更高质量文章。现在学习 AI 工作流是为了提前布局、抢占先机。 3. 在游戏创建领域,第一阶段重点关注工具,生成式人工智能可成为创作者的副驾驶,优化现有 UGC 工作流程,现有平台会添加相关工具,初创公司也会针对其优化工作流程。第二阶段可能会出现从头重新构想创作工作流程的新公司,形成全新创作范式,但具体形式难以预测。
2024-09-27
青年员工人工智能能力提升的路径与思考
青年员工提升人工智能能力的路径与思考如下: 学习路径:成为基于 Agent 的创造者 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,串联所有工具。 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)。 创造者的学习要用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用,大模型的开发研究和演进交给学术界和大厂。 Agent 工程(基础版): 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」。 「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列小工具,让机器能完成每一个单一任务。 建立规划:串联工具,基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 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“进化论”:在固化流程和让 AI 自主思考之间需在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 趋势研究:AI 时代的个人成长路径 第 2 阶段:AI 素养培养与工具掌握 建立拥抱 AI 的心态后,提升 AI 素养,系统学习 AI 相关知识,包括机器学习、自然语言处理等基本概念,以及 AI 在各行业中的应用案例。 上手一些 AI 工具,如 ChatGPT、智能翻译工具、AI 绘图程序等,在日常工作中练习利用 AI 工具完成部分任务,如协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。 熟练驾驭 AI 工具,成为使用者而非旁观者,使用时保持理性,认识到当前 AI 的局限,学会验证输出结果,不盲从。 戴尔因 AI 上演“大逃杀”的启示 对于处于中间位置的执行层,形势紧迫,面临人工智能取代工作职能和向上攀升的机会,需迅速掌握并运用人工智能技术。 为在变革中生存和发展,需关注两方面: 有效应用人工智能技术:迅速掌握生成式人工智能基本概念和潜在影响,重点理解其对工作方式和行业格局的革新;深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 保持持续学习和关注的态度。
2025-03-06
作为产品经理ai可以如何提升效率
以下是 AI 提升产品经理效率的一些方式: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 写一些小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化代码:如让 GPT 介入优化 SQL 查询代码,提高运行效率和降低复杂度。 8. 从不同视角梳理产品逻辑:写完 PRD 后,让 GPT 试着从产品和研发两个视角写逻辑代码,以发现产品逻辑表达问题,方便 QA 同学测试。 此外,对于创业团队,尤其做出海产品的产品经理,AI 的价值会更大些。还有产品经理可以使用如 PMAI 这样的工具,它是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。
2025-03-04
推理行大模型对于RAG的准确性提升,带来哪些改变
推理行大模型对 RAG 准确性提升带来了以下改变: 1. 当辅以能有效提取文档中结构化信息并整合为提示词的 PDF 解析器时,大语言模型能作出更准确的响应,提高了提供给模型的数据质量和相关性,从而提升模型输出质量。 2. 大模型应用领域常用的 RAG 方法,能让模型用自定义数据生成结果,处理无尽私有数据,将模型当成高效推理机器。但 RAG 存在一些常见误区: 随意输入任何文档不一定能得到准确回答,RAG 流程中的多个环节都会影响最终质量。 RAG 虽能减少幻觉,但不能完全消除,只要有大模型参与就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token,最终需大模型处理检索结果生成通顺回答。 未来,将研究分享更多基于深度学习的文档解析方法,以更全面理解 RAG 质量和文档解析质量的关系。同时,前沿模型研发团队力争做到吞吐量、速度和准确度的最佳平衡。
2025-03-03
教师如何用ai提升教学效率
以下是教师利用 AI 提升教学效率的一些方式: 1. 利用多文体智能作文批改评分工具,如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台。大模型能凭借其数据处理能力和应用潜力,为教师提供精确的学生需求洞察,帮助教师量身打造学习方案,提高教学效果和工作效率。 2. 借助 Character.ai 平台,让历史人物作为数字教师为学生授课,实现一对一辅导,提高学生参与感,生动地传授知识,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 3. 使用阅读备课小助手,如在 flowgpt 上传的相关工具,极大缩短教学准备时间。例如,以前准备教研素材和制作 PPT 可能需要一天到一天半,现在可缩短至 1 2 小时。它能根据输入的阅读文章,按要求生成教学目标、词汇列表、段落分析、阅读理解题目和泛读文章等,还能实现一键课程目标设计、制作词汇练习、生成段落结构、生成泛读练习、生成口语输出活动和回答模板等功能。
2025-03-03
我是AI小白,我应该如何学习AI,从而提升自己工作领域效率。
对于 AI 小白来说,想要通过学习 AI 提升工作领域的效率,可以按照以下步骤进行: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,AI 工作流是给每个环节找最合适的 AI 工具,不同的 AI 工具配合起来效果更好。虽然当前 AI 可能不够完美,但提前学习 AI 工作流可以提前布局,抢占先机。未来会出现更强大的 AI 工具,熟练掌握 AI 工作流的人能迅速应用新工具提升效率,而未学习的人则会落后。学习 AI 工作流不仅能提升当下工作效率,也能在未来占据有利位置。
2025-03-03
我是一名AI工具使用小白,渴望快速掌握AI工具,在电子表格制作、ppt制作、公文写作、文案写作等方面提升应用能力,请问应该学习哪些入门课程。
以下是一些适合您入门学习的 AI 课程: 1. 工具入门篇(AI Tools): 数据工具多维表格小白之旅:适合 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。通过表格+AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。 文章链接: 视频链接: 2. 工具入门篇(AI Code): 编程工具Cursor 的小白试用反馈:适合 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。 文章链接: 3. 工具入门篇(AI Music): 音乐工具Suno 的小白探索笔记:适合 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。 文章链接: 此外,还有以下相关内容供您参考: 1. 关于 AI 视频制作的交流与答疑: 视频流表格制作:在知识库的 AI 视频专栏中有相关教程和模板。 Copy UI 社区:微推有专门研究 Copy UI 的社区,相关内容有趣但本次未展开讲。 SD 类图片作用:国内大厂很卷,一般需求吉梦等产品可完成,特殊精细要求才用 SD,不了解可在微推加 AI 会话中找。 图片视角转移:使用 P 模型,上传图片并告知镜头移动方向和相关内容。 PNG 与背景融合:Recraft 产品目前不太擅长 PNG 与背景的特别好的融合,可通过合并方式处理。 保证文字不崩:使用吉梦的 2.1 模型效果较好。 新手 AI 视频制作:纯小白参与项目时,项目组会做好部分准备工作,上手难度不高,专注出图和出视频,用好相关技术。 关于利用 AI 工具创作北京宣传片相关问题的探讨。 AI 工具使用思路:对于如何利用 AI 工具创作,建议直接上手尝试,通过试错和与 AI 交流获取反馈,遇到具体问题再向社区请教。 素材处理方法:若有故宫相关照片素材,可采用导入参考图生图、让实拍素材动起来等方式,还可通过抠图、融图等操作将素材与虚拟背景融合。 创作需先构思:创作时不能仅考虑如何连接已有素材,而应先构思剧本和想要表达的内容,再合理运用素材。 2. 入门工具推荐: Kimi 智能助手:Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios: 您还可以通过「飞书」这款工具,浏览其社区的精选课程、先进客户实践。下载飞书:
2025-02-26
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件: 1. 阿里云百炼:可以在几分钟内构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架:是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,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,支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等)、多模型选择(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)和多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。但需要注意的是,使用此框架接入大模型 API 需单独付费,且微信端使用可能存在封号危险,操作时需依法合规。 此外,利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,能够提高客户服务的效率和可及性。同时,通过机器人提供 24/7 客户支持,定期监控其性能并根据反馈进行优化,能够提升响应速度和服务质量。
2025-03-05
claude 3.7和deepseek r1比,能力怎么样
Claude 3.7 在多个方面表现出色。相较于 DeepSeek R1,除了数学方面,带有扩展思考模式的 Claude 3.7 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,拿下最高分。在多项基准测试中,“扩展思考”模式加持下的 Claude 3.7 在数学、物理、指令执行、编程等方面刷新了 SOTA,编码能力暴涨 10%以上,几乎完全碾压 o3mini 和 DeepSeek R1,与 Grok 3 不相上下。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授 Ethan Mollick 对 Claude 3.7 进行了测试,对其能力既惊叹不已又感到一丝不安。例如,Claude 3.7 能通过自然对话或文档获得可运行的程序,还能对需求进行预判和采用新方法思考,生成超出要求的成果。参考资料:https://www.anthropic.com/news/claude37sonnet https://x.com/alexalbert__/status/1894093648121532546 https://x.com/AnthropicAI/status/1894092430560965029 https://www.oneusefulthing.org/p/anewgenerationofaisclaude37
2025-03-04
夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长》中的“三、怎么搭建 AI 工作流 3.1 搭建 AI 工作流的三种能力 3.1.3 搭建 AI 智能体
搭建 AI 工作流包括以下三种能力: 1. 熟悉各种 AI 工具:这是入门 AI 工作流的第一步。不同环节可能需要不同工具,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。需要了解多个不同 AI 工具的特点和用途,根据具体细分任务选择合适的工具。 2. 编写提示词:这决定能否用好工具。提示词是搭建人和 AI 之间的“沟通桥梁”,要用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤,让 AI 明白要做什么以及怎么做。 3. 搭建 AI 智能体:AI 智能体如同员工,能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务,无需人类时刻干预。例如写一篇文章,可设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章主题、风格和要求,它会自动写大纲、用 Claude 模型写初稿、修改润色并排版,从而提高效率。 您可以对照这三个层级,评估自己的 AI 工作流能力,找出差距和不足,多学习、多实践、多交流。
2025-03-04
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
Trae 的使用,有能力outline么?
Trae 是一款强大的 AI 编程工具,具有以下特点和优势: 1. 显著提升开发效率: 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人,几乎每行代码都可依靠 Trae 完成,能快速 Ship 产品,前端代码开发效率高,可直接在窗口里看预览确认效果,0 到部署所需时间大幅缩短,1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学,Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文,集成终端报错信息,支持将多个文件作为上下文,还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本:随着项目与团队扩张,成本节省更显著。一个人相当于一个团队,能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持: 支持将数据库嵌入到 IDE 中,使用方便。 提供插件市场功能,使用 openvsx 作为插件源,也支持自行上传插件。 具备回退版本功能,能记录修改代码和沟通需求,方便找到历史记录并重新生成,对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择:在产品使用中,Chat 模式更可控,可只修改指定内容;同时也有 Builder 模式,能更自动化生成代码。 总之,Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持,极大地改变了开发的方式和效率。
2025-02-28