我是一名测试，经常需要写测试用例，有没有相关的助手

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法： 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。

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。

以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法： 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。 4. 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。 5. 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。 相关工具和平台： 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。

要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型，您可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景，同时准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息： 生成式 AI Studio 中，您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看 AI 如何响应，并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中，可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例，输入初始指令后查看 AI 的回复，以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理（NLP）的测试生成方面，Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。

以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例，适用于 Web 应用测试，能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 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，可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。 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，如采用其基于系统状态模型生成测试用例，可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。 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。 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。

很抱歉，目前没有关于如何制作行政助手的相关内容。但一般来说，制作一个行政助手需要明确其功能需求，例如文件处理、日程安排、会议组织等。然后选择适合的技术和工具，比如编程语言、开发框架等。还需要设计良好的用户界面，以方便用户操作和交互。同时，要进行充分的测试和优化，确保行政助手的稳定性和可靠性。您可以进一步明确您的具体需求和期望，以便我为您提供更有针对性的帮助。

阿里巴巴国际站 AI 助手是通过以下步骤创建和集成的： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，也可以输入一些 Prompt 设人设以引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证：在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存，在顶部导航栏右侧点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站： 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署，填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名进行访问，确认示例网站部署成功。 3. 为网站增加 AI 助手： 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。 点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面，此时网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 大模型具有强大的语言理解和生成能力，但也存在一定局限性，例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业会构建 AI 助手，适用于有企业官网等渠道期望为客户提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。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，其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。

以下是关于超级 AI 助手搭建的相关内容： 微信超级 AI 知识助手教学（下）2024 年 12 月 11 日： 共学四节课要点回顾及相关文档查看方式：共学有四节课，知识助手教学的上级和知识注入教学的下级是关键部分，仅看这两个就能完成助手搭建。若想优化工作流及功能，看两场分享即可。另外还介绍了查看文档的网址，若不知网址，输入特定字符进入网页点击 banner 可查看文档。 张梦飞介绍课程相关内容：4 节课的内容、直播回放及课程文档可查看。第一节课会邀约报名，报名送 6000 万 token 和 1000 次生成视频或图片机会。未注册的可注册领取。第一节课作业为搭建工作流，提交作业有两个福利，包括质补平台资源和 autoglm 内测资格，晚点会放直播回放。 GM4 Flash 和 GM4V 杠 Flash 模型永久免费使用。 DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手： 搭建 OneAPI，这东西是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。 搭建 FastGpt，这东西就是个知识库问答系统，把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信去，自己用用，其实到这里搭建完就 OK 了，它也有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号，以防有封禁的风险。搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程。 智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理： 本期共学应用：人人可打造的微信助手。 课程教程： 第一课：创建助手工作流。 教程文档： 文章总结功能：使用到了代码模块、分支判断模块、网页解析插件。 文件总结功能：使用到自动 Prompt。 网页总结功能：使用到了网页读取插件。 生图、生成视频：使用到了 Agent 功能，意图调用。 文字版日报生成：使用到联网插件。 工作流本身不复杂，难易度适中，0 基础也能跟着完成。 模版：。 版本的创建和发布。发布后，可以分享链接给他人使用。（注意：别人使用会消耗你的 Token 额度） 保存智能体 ID 和申请 API key。

以下是关于微信超级 AI 知识助手教学（下）的相关信息： 时间：12 月 11 日 20:00 （） 内容：个人助手的微信多模态接入教学 讲师：@张梦飞

以下是关于如何用飞书 AI 助手在文档内部总结文档内容的相关信息： 1. 大型语言模型在概括文本方面的应用：可在 Chat GPT 网络界面中完成，从入门代码开始，如导入 OpenAI、加载 API 密钥和使用 getCompletion 助手函数。还提到对产品评论进行摘要的任务及相关提示。包括文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而不是“总结”、针对多项信息总结等方面。 2. 总结其他内容： 文章：可让 AI 总结不超过 2 万字的文章，如复制文章给 GPT 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 B 站视频：通过获取视频字幕，将其提取后发给 AI 执行内容总结任务。可安装油猴脚本获取字幕，如 ，下载字幕并复制给 GPT 进行总结。 3. 实践：群总结工具 微信群聊总结 AI 助手：Mac 版可在技术支持。自己跑不起来的同学，可加机器人微信号：aoao_eth，把机器人拉进群。 新版本：有桌面应用，包括一键监控、总结、发送等功能。可使用桌面版或脚本版，下载后配置 app key 即可运行。暂时只有 mac 版本，windows 版本可自己构建或直接运行代码。提供了功能截图，如每日群聊监控和数据统计、一键总结等。

以下是一些免费且没有限制的编程助手： 1. JanitorAI（http://janitorai.com/） 2. Spicychat（http://spicychat.ai/） 3. CrushOn（http://crushon.ai/） 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 此外，还有以下可以帮助编程、生成代码、debug 的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 5. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手。 6. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下是关于 AI 辅助出测试题的相关内容： 借助大模型可以实现个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 提示词到位、示例清晰的情况下，AI 非常善于模仿测试题，如中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等，高学段理科可能还存在一定难度。 以选词填空出题为例，英语学科的提示词逻辑可以迁移到语文学科。 让 AI 当评委进行评分和反馈，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数等。

自动化测试适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时，可以先尝试引入相关工具，成熟后再大规模应用。压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 关于 AI prompts 测试框架，有以下几个平台： Langfuse：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，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。网站： Langsmith：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，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。网站： 在智能体的实践应用方面，软件开发领域展现了 LLM 功能的巨大潜力，从代码补全发展到自主问题解决。智能体特别有效，因为代码解决方案可以通过自动化测试验证，智能体可以使用测试结果作为反馈来迭代解决方案，问题空间明确且结构化，输出质量可以客观衡量。但人工审查对确保解决方案符合更广泛的系统需求仍然至关重要。

以下是关于测试微调模型的相关内容： 在完成微调之后，需要对结果进行测试。微调不会直接影响原有的大模型，而是生成一些文件，包括模型权重文件、配置文件、训练元数据、优化器状态等。这些文件可以和原有大模型合并并输出新的大模型。 在测试之前，先通过不合并的方式进行微调结果的验证。例如，若数据集中有问答“问：你是谁？答：家父是大理寺少卿甄远道”，当给微调后的模型指定角色“现在你要扮演皇帝身边的女人甄嬛”，然后问模型“你是谁？”，若回答是“家父是大理寺少卿甄远道”，则认为模型微调有效果。 测试代码结果成功。之后可以将微调结果和原有大模型进行合并，然后输出新的模型，使用 webdemo 进行测试。包括切换到对应的目录、执行合并代码、生成相应文件、创建 chatBotLora.py 文件并执行代码进行本地测试、开启自定义服务等步骤，最终验收成功。 此外，当作业成功时，fine_tuned_model 字段将填充模型名称，可将此模型指定为 Completions API 的参数，并使用 Playground 向它发出请求。首次完成后，模型可能需要几分钟准备好处理请求，若超时可能是仍在加载中，几分钟后重试。可通过将模型名称作为 model 完成请求的参数传递来开始发出请求，包括 OpenAI 命令行界面、cURL、Python、Node.js 等方式。 要删除微调模型，需在组织中被指定为“所有者”。 创建微调模型时，假设已准备好训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定基本模型的名称（ada、babbage、curie 或 davinci），还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成，每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型选择会影响性能和成本。开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成，若事件流中断可恢复。工作完成后会显示微调模型的名称，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。

以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。

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。

以下是一些能够修改 LOGO 颜色的方法和相关的 AI 工具： 方法： 可以使用 Stable Diffusion 来修改 LOGO 颜色。但在使用过程中可能会出现颜色提示词相互污染、背景颜色不统一等问题。为解决这些问题，可以启用 cutoff 插件来进行控制。具体操作可参考文章——。 AI 工具： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个 Logo 设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，提供 Logo 设计服务，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块，获取更多好用的工具：

很抱歉，目前没有关于实体门店做短视频如何向 Deep Seek 提问的模板。但您可以从以下几个方面来构思您的问题： 1. 描述实体门店的特点和目标受众，例如门店的类型、位置、主要经营产品或服务，以及希望通过短视频吸引的客户群体特征。 2. 说明您对短视频的预期效果，比如是增加品牌知名度、促进销售还是提升客户参与度。 3. 提及您现有的资源和限制，比如预算、拍摄设备、人员技能等。 4. 阐述您对短视频内容和风格的初步想法，例如是搞笑、感人、实用教程还是其他类型。 5. 询问关于短视频的传播渠道和推广策略的建议。 希望以上思路能对您有所帮助。

在 Coze 平台上，DeepSeek 是可以调用的。以下是相关的具体信息： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，相关视频 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后，正式开始对话 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（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。

以下是一些做竞品调研方便的 AI 工具或智能体： 1. 各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，它们颠覆了传统搜索引擎，智能摘要功能可辅助快速筛选信息。 2. 多智能体 AI 搜索引擎，其方案详情包括： 第一步，根据用户任务使用搜索工具如 API WebSearchPro 快速搜索补充参考信息，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。 第二步，用大模型如 GLM40520 规划和分解子任务，并转换为 JSON 格式，参考 API 文档：https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 及 JSON 工具：https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。 第三步，用搜索智能体如智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6 的智能助手完成子任务，其能够联网搜索、自主分析并进行多轮搜索，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。 第四步，总结子任务生成思维导图，可调用智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2 的智能体，它能将复杂概念秒变脑图，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。 需要注意的是，每个人的工作流都是独特的，应先了解自己的日常工作流程，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。

我们有 AI 视频的社群。 AI 视频学社是为方便大家测试学习 AI 视频相关知识和内容而建立的。学社有以下特点和活动： 学社简介：小伙伴们可以通过参与每周举办的比赛快速学习相关知识，每周还有高手直播分享前沿知识。 学社目标：不定期直播，有 AI 视频方向高手直播分享；每周固定 1 次 video battle 视频挑战赛；不定期组织线上或者线下活动；大家一起学习最新软件和知识，学习图生视频、视频生视频等技巧。 软件教程： 每周一赛： 入门方面：不熟悉 AI 视频的小伙伴请看 交流群方面：需要学习 AI 视频，参与 AI 视频挑战赛，参与 AI 视频提示词共创的小伙伴，直接扫二维码或联系三思或小歪【备注：AI 视频学社】，必须有 AI 视频账号才能进群，请勿随便申请好友。 此外，还有每周 1 次直播（周五直播），如：@lailai 统筹负责

以下是关于 DeepSeek 的相关文章： 1. 1 月 8 日：《》DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范，但其独特之处在于其更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 2. 1 月 28 日： 拾象：DeepSeek r1 闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3，讨论了 DeepSeek 对全球 AI 社区的影响，包括技术突破、资源分配及其长上下文能力与商业模式。分析了中国在 AI 追赶过程中的潜力与挑战，探讨了创新路径及深远生态影响。 转：关于 DeepSeek 的研究与思考 3. 1 月 30 日：《》阐述了 DeepSeek 省钱的原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek 的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理。