如何让AI帮忙生成测试开发面试题？

以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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，找到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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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，找到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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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，找到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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。

以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

AI 能够帮忙剪视频。以下为您介绍一些相关的 AI 视频软件和将小说制作成视频的流程： AI 视频软件汇总： Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，免费，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ ，12 月 13 日免费公测了。 luma： ，30 次免费。 Kling：kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频， 。 hailuoai：https://hailuoai.video/ ，新账号 3 天免费，过后每天 100 分，非常听话，语义理解能力非常强。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，一次免费体验，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ ，免费，高级功能付费。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn ，有免费额度。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体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会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以帮助您生成党建品牌上墙材料图片的软件工具及相关方法： 1. 利用 Comfyui 工作流：整个流程分为三个部分，首先获取 Logo 图片的描述，然后根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词，最后将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 用下面的提示词生成关于 Logo 图片的描述：为了帮助一位视障艺术家，我们需要详细描述这幅图像的内容，包括从摄影、标志设计到较为冷门的艺术风格等各个方面。对于出现在图中的人物，虽然不能提及具体姓名，但考虑到艺术家的特殊需求，我们需要以匿名方式描述他们的主要特征（切记不要提及真实姓名）。请直接进行描述，控制在 50 字左右。 用 LLM 生成图像提示词：将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置，将您想生成的周边填入{周边描述}部分。 2. 使用国内的 AIGC 绘图平台，如无界 AI： 需求场景：当您想发条朋友圈/微博/twitter 等，需要一张独特的图片，而百度图片的图质量不佳且容易撞图时。 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。

以下是为您提供的关于让 AI 生成相同图片及相关内容的信息： 目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 如何让生成的图片更加可控： 在使用 AI 做真实需求时，会遇到就算每次复制一样的关键词，但生成图仍有很强随机性的困惑。可以利用 seed 参数反向生成。 先从官方文档中了解 seed 参数的作用：Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号是为每张图随机生成的，但可以使用Seed 或same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可以查看官方文档： 默认情况下，这个种子是随机给的，如果想要比较相似的图，就需要把 seed 固定下来。简单来说，在用的时候，给关键词加一个 seed 参数就好，具体数字在 0–4294967295 范围内。 比如：caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888 这样就能保证每次生成的都是一模一样的图。还可以反向利用这个特性，对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图已经比较接近目标了，那么可以利用确定图片的 seed，在它的基础上再加上新的关键词，以此来对它进行微调。 Tusiart 简易上手教程中的相关概念与功能说明： 1. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小了 AI 生成不了什么内容，太大了 AI 开始放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 2. 采样算法：使用何种采样器，通俗说就是让 AI 用什么算法生图。 3. 采样次数：AI 调整图片内容的次数。步骤越多，调整越精密，出图效果理论上更好，生图耗时越长。但并非越多越好，效果的提升非线性，多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡了。 4. 提示词相关性：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大将导致图像更接近您的提示，但过高会让图像质量下降。 5. 随机种子 seed：生成的每张图都有随机种子，在固定好种子以后，可以对图片进行“控制变量”效果的操作，比如说修改提示词等操作。如果第二次生图用上次图的种子，但其他设置都不改，就会出一样的图片。（注意，第一次生成图的时候是还没有种子的，不用动这里，空着就行） 6. Clip Skip：可以用于在生成图片之后控制、调整构图变化，一般设成 2 就行了，早期不用花太多精力在这里。 7. ENSD：eta 噪声种子增量，这个会改变种子，直接默认 0 就好。

以下是一些可以帮助您把思维导图画得更漂亮的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂图表，AI 功能可优化设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用协同；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费开源的在线图表绘制工具，适用于多种示意图绘制。 功能：支持本地和云存储；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 4. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 简化图表创建过程。 功能：智能绘图，自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能。 官网：https://creately.com/ 5. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图，适合多种示意图。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；多种协作功能。 官网：https://whimsical.com/ 6. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和多种示意图绘制。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具集成。 官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。

以下是一些可以实时转录帮忙面试的工具： Ecoute：这是一种实时转录工具，可在文本框中为用户的麦克风输入（You）和用户的扬声器输出（Speaker）提供实时转录。它还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应，供用户根据对话的实时转录说出。开源地址：https://github.com/SevaSk/ecoute 。 作者开发的使用 GPT4 技术的实时转录工具，可以帮助求职者在面试中生成完美的回答。详情可参考：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Fh1Kw1Af2iUqtjk4uApc4uGenRf?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99

AI 可以帮忙做会议纪要。以下为您提供一些相关的工具和方法： 相关工具： Vowel（https://www.vowel.com/） Augment（https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews） Noty（https://noty.ai/） Sembly AI（https://www.sembly.ai/） Briefly（https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk） Fireflies.ai（https://app.fireflies.ai/） Noota（https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh） Read（https://app.read.ai/analytics/meetings） 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds Geekflare（https://geekflare.com/ainotestakingtools/） 案例： 普通人秒变效率王：5 小时的会议，不到 10 分钟搞定纪要。工作流包括使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件，启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件，与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息，审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调，确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档。完整对话：https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 详情看上面即刻链接。 办公场景中的会议总结：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落等方面。

以下是一些与提示词测试相关的插件： 景淮在制作成语小游戏时，使用了成语搜索的 Web 插件，但有时会出现不触发或内容不够准确的情况。 小七姐在实验中，利用了强大的 ChatGPT 插件和 GPT4、AI Agents³进行提示词优化。 【SD】中的 One Button Prompt 插件，可帮助自动写提示词。安装方式可在扩展面板中搜索直接安装，或放在指定路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可在脚本下拉菜单中找到。使用时可设置大模型、采样方法、采样步骤、CFG 比例等参数，还能选择主题、艺术和图像类型，也可添加提示词增加控制。

目前在测试领域，AI 有一些较为成熟和稳定的应用。例如，利用机器学习算法进行自动化测试用例生成，能够提高测试效率和覆盖度；基于深度学习的图像识别技术可用于界面测试，检测界面元素的准确性和一致性；还有自然语言处理技术在测试文档的自动分析和理解方面发挥作用，帮助快速提取关键信息。但整体而言，AI 在测试领域的应用仍在不断发展和完善中。

以下是 AI 应用在测试领域的一些案例： 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以生成测试用例的工具： 1. 基于规则的测试生成： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 在实践中的应用示例包括： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 AI 领域中，专门用于辅助测试 Web 网页的工具相对较少。但一些通用的 AI 工具和技术可能会对软件测试有所帮助，例如利用自然语言处理技术来分析测试需求和报告，或者使用机器学习算法来预测可能出现的错误类型。不过，这些应用可能需要一定的定制和整合才能更好地适应 Web 网页测试的特定需求。

以下是关于 AI 自动化测试的相关内容： AI 生成测试用例的方法和工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 AI Prompts 测试框架： 1. Langfuse：网站为，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。 2. Langsmith：网站为，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts、比较和评估不同 Prompts 的效果、集成和自动化 Prompts 测试到开发流程中。 AI 大模型在游戏中的应用： 1. 游戏的 Agent 和智能体可以对数值平衡、玩法平衡、对战机器人以及玩家模拟做很多事情。 2. 数值策划方面，通过强化学习可以进行自动化的数值和玩法平衡，用 AI 测试替代人工测试，例如卡牌游戏中，AI 测试 1000 局仅需 17 分钟，而人工需要 50 个小时，且可在测试过程中调整战斗值、防御值。 3. 玩家行为模拟方面，在自博弈的训练中让机器代表攻击方和防守方，模拟玩家的行为，最终提升玩家的留存率、在线时长、活跃度和付费率，可使用深度强化学习 DRL 训练不同等级的 AI bot 模拟玩家。