我想使用一个AI工具，来应对日常工作中的表格单据的统计和分析

以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。

以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。

多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。

对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！

很抱歉，目前没有关于根据多张单据照片生成统计表的具体内容和方法。但您可以考虑使用以下几种可能的途径来实现这一目标： 1. 利用专门的图像识别软件或服务，这些工具通常能够对照片中的文字和数据进行识别和提取。 2. 借助一些具有 OCR（光学字符识别）功能的办公软件，将照片中的信息转换为可编辑的文本，然后再整理成统计表。 3. 如果照片中的数据格式较为规范，也可以通过编程的方式，使用相关的图像处理和数据提取库来实现自动化处理。 您可以根据实际情况选择适合您的方法。

很抱歉，目前知识库中没有关于通过拍照识别多张单据并根据单据内容生成统计表的相关内容。但一般来说，要实现这个需求，可能需要以下步骤： 1. 选择适合的图像识别技术和工具，例如使用深度学习框架训练专门的图像识别模型，或者利用现有的成熟的图像识别服务。 2. 对拍摄的单据图像进行预处理，包括图像增强、裁剪、矫正等操作，以提高识别的准确性。 3. 设计有效的单据内容提取算法，准确提取出关键信息。 4. 将提取的信息进行整理和分类，按照统计需求进行数据汇总和计算。 5. 选择合适的方式展示生成的统计表，如表格、图表等。 这是一个较为复杂的任务，可能需要综合运用图像处理、机器学习和数据处理等多方面的知识和技术。

以下是关于飞书接入 DeepSeek 多维表格处理的相关案例和信息： 自定义 AI（DeepSeek 版）：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 有案例如“笨笨 v 泡泡”的 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/kjYiRS9RE25vywm0EsP6A?token=8615663&lang=zh_CN 。 相关文章和教程： 《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb 。 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh 。 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》：https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q ，介绍了如何结合实现批量处理信息、提升工作效率等。 飞书多维表格的接入方法在整理列上这两天直播教程中的所有模板中有提及。 2 月 10 日的社区动态中有 DeepSeek R1 赏析分享会等相关内容。 2 月 14 日的社区动态中有关于另外一款推理模型 zero 的推理过程等相关内容。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。

以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息： 1. 在撰写专业区域经济报告方面： 信息收集：可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 在金融服务领域： 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面：生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，还能帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面：生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面：生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面：生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面： 以菲林诉百度网讯案为例，北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品，不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值，被认定为“法人作品”。软件开发者（所有者）可通过收取软件使用费用等方式获得利益，软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名，但可以采用合理方式表明其享有相关权益。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学课程安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学大类为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面，还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，有《》DeepSeek R1 赏析分享会，专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日，有《》，讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，有《》，介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。

以下是关于处理日常重复简单工作的相关建议： 首先，评估和识别日常重复性高的任务。通过分析日常工作流程，观察和记录员工的日常工作，特别是那些耗时且重复性高的活动，如数据输入、文件整理等。确定要通过观察和记录达成的具体目标，例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等。与员工交谈，了解他们对当前工作流程的看法，以及他们认为可能存在的效率瓶颈或挑战。 然后，分析收集到的数据，识别哪些任务是最耗时和重复性最高的。基于分析结果，确定哪些任务可以通过引入自动化工具来优化，并制定具体的行动计划，包括引入新工具、重新设计工作流程或提供额外培训。 最后，引入自动化工具，例如 RPA（机器人流程自动化）技术。RPA 是一种软件技术，能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务，可在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。它可以用于自动化各种标准化、规则性的任务。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件，并根据具体的工作流程进行配置，在初期实施后对自动化流程进行测试和调整优化。 需要注意的是，在选择自动化工具时，应根据企业的具体需求和预算来选择合适的工具。

以下是为您提供的系统学习 AI 的建议： 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，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。 6. 与大语言模型交流的技巧： 对话尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的。 假想特定场景，明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生，指明方向，拆解任务，教其一步一步操作。 7. AI 教育方面： 以 Khanmigo AI 为例，AI 教师应具有友善和支持的性格，语言简明，不直接给答案，而是通过适当提问帮助学生独立思考，根据学生知识水平调整问题，检查学生是否理解，警惕学生滥用帮助等。

在日常生活和工作中用好 AI 可以从以下几个方面入手： 应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，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。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 学习方面： 1. 英语学习： 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用（如 Call Annie）练习口语和纠正发音。 借助自适应学习平台（如 Duolingo）获得个性化学习计划和内容。 与智能对话机器人（如 ChatGPT）进行会话练习和模拟对话。 2. 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）获取个性化学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）获取解答和解题步骤。 借助虚拟教学助手（如 Socratic）解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的课程和实践项目进行数学建模和求解。 做事方面： 1. 写东西： 草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。 让写作变得更好，如要求改进内容、提供特定受众的建议、创建不同风格的草稿等。 帮助完成任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 解锁自己，在遇到困难挑战时借助 AI 保持动力。

以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是关于 AI 日常办公写作的 agent 的一些相关内容： Notion CEO 认为，在未来 1 2 年内 AI 会有明显突破，其中被低估的领域是 RAG。现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题获取答案，另外值得期待的是 Work Agent 也已受到很多关注。 陈财猫指出，AI + 内容创作是现阶段最好的赛道，基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，该赛道有完美的产品 模型匹配和产品 市场匹配，且天花板高。在 AI 写作的实践方面，业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 用 AI 写出好文字的方法包括：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 在实践中，例如从场景出发裂变，有很多场景类种子，如血月降临、电梯卡 bug 等新场景可打破旧规则与世界。由一个现实生活中不存在的假设出发去衍生好看的故事也是很好的凝结核，像女频网络小说中的特定流派套路或事件类型也可作为种子。故事灵感的裂变是专门化腐朽为神奇的小说点子工具，对于刚接触写作的学员，随机性的引入有用，输入不同的日常可生长出不同的精彩故事设定。

以下是关于如何更好地使用 AI 辅助日常办公的一些建议： 写作方面： 草拟初稿：可以让 AI 为博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等各种类型的文本生成初稿，只需给出明确的提示。 改进内容：将写好的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或提供针对特定受众的更好建议，还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使其更生动并添加例子。 完成任务方面： 把 AI 当作实习生，让它帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等没时间做的事情。 案例参考： 产品经理使用 GPT 解决性能差和历史数据存档问题，大幅提升效率。 腾讯运营将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具。 针对不同群体的建议： 技术爱好者： 从小项目开始，熟悉 AI 能力和局限性。 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor。 参与 AI 社区，与其他开发者交流。 构建 AI 驱动的项目，如聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始逐步整合。 尝试用 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 利用 AI 工具优化 SEO。