如何构建一个专属自己的智能体，用于撰写公司新闻稿，我会长期输入公司信息 请选择几家大模型公司的产品，具体说下操作步骤

以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤： 1. 获得 API Key（扣费凭证）： 以 OpenAI API 为例，您可以在这个页面找到 API Key：https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后，点击「Create new secret key」即可获取。 请注意：通常，您需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码： 以 OpenAI API 为例，您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话，转换成代码。 注意，这里有两个值可以定义，一个是： SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息。 这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容。 运行后，结果很令人满意。 点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT：顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容，如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容： 在 Colab 中抓取网页的正文内容，您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，您可以使用以下命令安装： 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码： 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests ，运行后得到结果。 接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块。 最后，复制后面的代码，并运行，获得结果。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

以下是一些写新闻稿好用的 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 这些 AI 新闻写作工具都具有智能化的算法和丰富的模板库，可以帮助新闻从业人员快速生成高质量的新闻稿件，并提高工作效率。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些让 ChatGPT 帮助您产出更好的润色新闻稿的方法和相关信息： 1. 运用逆向提示词工程： 逆向提示词工程在写作领域具有广泛的应用性，运用这一技术，您创作出的文章会显得更自然，不会有那种明显的“由机器生成”的感觉。 对于润色新闻稿，您可以使用官方新闻风格的提示词：请以{文章摘要}为背景，写一篇 2000 字的新闻稿。写作要求包括以权威人物的观点或引用开头、描述当前政策或事件并提供日期和实际行动、插入专家观点或数据支持、使用中等长度的段落和复合句、保持中立的语气以正式和客观的风格进行、在句间使用转折或并列连接词、结尾时重回初始观点或引用并总结全文。例如，文章摘要为“周杰伦演唱会上受伤”。 2. 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于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，可帮助用户在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，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

构建一个用于撰写公司新闻稿的专属智能体，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体生成的新闻稿的风格、格式、内容重点等方面的要求。 2. 数据收集与整理：长期输入公司的相关信息，包括但不限于公司的发展历程、业务范围、近期重大事件、领导讲话等。确保数据的准确性、完整性和时效性。 3. 选择合适的技术和平台：有许多自然语言处理和机器学习的框架和平台可供选择，例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高生成效果。 5. 测试与优化：在训练完成后，进行测试，查看生成的新闻稿是否符合预期，并根据测试结果对模型进行优化。 6. 持续学习与更新：随着公司的发展和信息的变化，持续为智能体提供新的数据，使其能够不断学习和改进。 需要注意的是，构建这样一个智能体需要一定的技术知识和实践经验，如果您不具备相关能力，可能需要寻求专业的技术团队或服务提供商的帮助。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 产业链上市公司（截止 2024.10.15）： |项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金, M Ventures, 淡马锡, Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth, 礼来公司基金会, EPIQ Capital Group, Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures, NEA, Kleiner Perkins, Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, Sequoia, Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源：Techcrunch

AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面： 1. 医疗大模型：与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性，有助于提升保险服务的准确性和可靠性。 2. 保险销售：GPT 可以作为业务人员的个人助理，帮助他们更专业地为用户提供服务，提升用户体验和满意度，从而建立信任关系。 3. 服务链优化：通过 AI 设计服务链，结合用户目标和服务设计，提供优质的服务内容和方案，实现用户财务需求与保险商品的双赢。 4. 改善用户体验：关注在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系，同时考虑用户心理状态和路径设计，与保险营销员的实际需求相结合。 此外，AI 不仅在保险领域发挥作用，在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业，生成式 AI 代表着重大飞跃，与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 可以创造全新的内容，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。

WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的 AI 开源社区。它的创建者是 AJ，产品经理。 WaytoAGI 具有以下特点和作用： 1. 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 3. 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 4. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 5. 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 6. 在没有任何推广的情况下，短短一年间，已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 7. 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。打开“waytoagi.com”即可找到社群。

开 AI 公司通常需要具备以下条件： 1. 强大的资源支持：包括大量的资金投入，用于硬件设施和研发等方面。例如，OpenAI 的发展就需要呈指数级增长的功率，其模型的每一次迭代都需要巨大的资源，微软已向其投入了 130 亿美元。 2. 顶尖的人才团队：公司需要招募到顶尖的人才，包括研究人员和工程师等。如埃隆·马斯克提到，任何公司的成就最终取决于团队成员，要持续吸引最有才华的人，特别关注那些尚未完成研究生甚至本科学业但聪明的人。 3. 工程化的组织模式：需要改变企业文化，专注于扩大规模，不能让每个研究人员各自为政，要像一个工程组织一样运作。 4. 明确的目标和方向：例如 OpenAI 专注于追求 AGI 这一目标。 5. 数据收集和处理能力：为建立有效的模型，需要收集和处理大量的数据，并对其进行完善。

对扣子智能体进行专属训练时，需要注意以下要点： 1. 跳转设置：扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式。独立识别模式中每个节点都有一个独立识别模型，非独立模式则直接使用当前智能体模型进行判断，实际使用中推荐独立模式。 2. 独立模式的选择：独立模式有两种选择。第一种是面对通用指令时，选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型，其优点是经过特定训练，无需额外操心设计。第二种是在遇到非常复杂的情景时，使用自定义的大型模型，可根据需求定制模型和编写特定提示词以适应复杂交互场景，但实际测试效果不理想，所以推荐使用第一种。 3. 关键注意点：在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时，要特别注意两个关键点。一是每个智能体的用途必须清晰明确，在设计和实现时要清楚标注其功能和目的，以确保系统能准确识别和响应用户意图。二是智能体的名称非常重要，应清晰、易于识别，便于系统识别和记忆。

要开发一款专属某行业的 AI ，可以参考以下要点： 1. 学习模式：AI 应像人类一样学习，例如在医疗保健领域，创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力，可能会以与人脑皮层类似的方式发展，并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI：创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易，预计会创造许多专家 AI ，它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法，并提供多种意见。 3. 现实世界互动：让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统：以医疗保健为例，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始，再通过学徒实践，AI 学习也应如此，通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告： 步骤：让 AI 阅读学习优秀行业调研报告，总结方法论和操作框架；询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站；要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号，并输出行业调研报告框架；丰富框架每一章节内容。 注意事项：使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。

要训练一个专属 Agent，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确目标：确定您希望 Agent 实现的特定目标，这将为训练提供方向。 2. 理解智能体的定义：智能体是能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 3. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 4. 反思和完善：让 Agent 能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 5. 记忆管理：包括短期记忆，利用模型的短期记忆进行学习；长期记忆，通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 6. 工具使用：训练 Agent 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 7. 评估工具使用能力：从调用 API 的能力、检索 API 的能力以及计划 API 超越检索和调用的能力这三个层面进行评估。 在训练过程中，还需要注意模型的上下文窗口长度有限，输入的剧集应足够短以构建多剧集历史，2 4 个剧集的多剧集上下文对于学习近乎最优的上下文强化学习算法是必要的，且上下文强化学习的涌现需要足够长的上下文。

以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容： 在 Linux 上部署较为简单，前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数： server_name：服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port：即将开启的端口号。 local_path：模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时，需查看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展，比如集成到 agent 的工具中，结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明： text：指需要转换成语音的文字内容。 Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed：语音种子，是一个用于选择声音类型的数字参数，默认值为 2，是很知性的女孩子的声音。 Text Seed：文本种子，是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿，实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词（可写在 input Text 里）：用于添加笑声、停顿等效果，例如。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息仅供参考，您可根据自身需求选择适合的平台。

以下是关于“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的相关内容： 原本是一名 AIGC 创作者，在接触交易后，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行，心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命，成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利，但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率（有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70）。 此外，还有以下 AI 与工作场景结合的案例： 1. 销售方面：包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面：定制客服话术，有关键词库，如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外，在七大行业的商业化应用中： 1. 企业运营：包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育：协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体：如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商：包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险：如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。

打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析，可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段，如“内容（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面）”“摘要（根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）”“作者”“平台”“状态（阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”）”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流： 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体，搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。