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有没有有关定制个人食谱的prompt,或者能够根据食材搭配出食谱的prompt或智能体之类的。

Answer

以下是为您找到的有关定制个人食谱的相关内容:

  • ChefGPT 具有以下核心特性:
    • 个性化食谱推荐:能根据您手头的食材提供建议。
    • 定制化饮食计划:可根据健身目标和饮食要求创建计划。
    • 完美搭配:为每道菜寻找理想的葡萄酒或啤酒。还有 PantryChef、MasterChef、MacrosChef、MealPlanChef、PairPerfect 和 Shopping List 等其他功能。
  • Claude 官方提示词(厨艺大师):根据食材和饮食偏好,推荐菜谱主意。需要注意的是,这个是 API 里的 system prompt 。其任务是根据用户提供的可用食材和饮食偏好,生成个性化的食谱建议。利用这些信息,建议各种创意美味的食谱,可以使用给定的食材,同时满足用户的任务需求(如果有提及)。对于每个食谱,提供简短的描述、所需食材清单和简单的做法步骤。确保食谱易于操作、营养丰富,且只需最少量的额外食材或厨具即可烹制。
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References

个人助理篇-5000+ AI 项目详解

个性化食谱推荐:根据你手头的食材提供建议。定制化饮食计划:根据健身目标和饮食要求创建计划。完美搭配:为每道菜寻找理想的葡萄酒或啤酒。其他功能:PantryChef、MasterChef、MacrosChef、MealPlanChef、PairPerfect和Shopping List。

Claude 官方提示词,中文版(含API Prompt)

根据食材和饮食偏好,推荐菜谱主意*注意,这个是api里的system prompt你的任务是根据用户提供的可用食材和饮食偏好,生成个性化的食谱建议。利用这些信息,建议各种创意美味的食谱,可以使用给定的食材,同时满足用户的任务需求(如果有提及)。对于每个食谱,提供简短的描述、所需食材清单和简单的做法步骤。确保食谱易于操作、营养丰富,且只需最少量的额外食材或厨具即可烹制。

画小二:如何写好提示词是创建智能体第一步

知识库|标题|故事内容|<br>|-|-|<br>|僧多粥少|  僧多粥少,每到开饭时,和尚们一拥而上,本来就少得可怜的粥被挤翻了。大家都挨饿。和尚们推荐了一位长者分粥,可分粥者大权独掌,为能多分点粥,一些和尚开始溜须拍马,加上平时相互关系就有厚薄,分粥者把粥分的多的多,少的少。  饿得受不了的和尚提议轮流分粥。这下可好,轮到自己分时撑个半死,他人分时饿得发昏。方丈云游回来了,决定由其中一名和尚全权分粥,其他不得有异,但又规定分粥者最后取粥,从此和尚们均等地吃上了热粥。|<br>|卖草帽卖雨伞|  一位老太太有两个女儿,大女儿卖草帽,二女儿卖雨伞,老太太成天愁眉苦脸的。  一位邻居问她为什么。老太太说:“唉,一到下雨天,我担心大女儿的遮阳草帽卖不出去;可是等天晴了吧,我又担心二女儿的雨伞卖不出去,你说我能不发愁吗。”|

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chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容: 1. 在打造聊天机器人的视频中,会使用不同的辅助函数,传入消息列表,包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色,可在用户无察觉情况下引导助手回复,使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如,系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括:Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结,确认客户是否添加其他内容,询问送货地址和收取支付款项,以简短、口语化和友好方式回应,澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要,用于提交订单系统,可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
imagine prompt
以下是关于图像提示、排列提示和探索提示的相关内容: 图像提示: 将图像添加到提示中,按“/imagine”照常输入,出现提示框后可拖入图片文件或粘贴图片 URL。使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可保护隐私,除非用户有隐身模式,否则图像提示在中途网站上可见。 举例:如阿波罗雕像、复古花图、恩斯特·海克尔的水母等,还包括中途模型版本 4 和 5 的相关示例。同时,将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比可获得最佳效果。 排列提示: 排列提示允许您使用单个命令快速生成提示的变体。不同订阅者可创建的作业数量不同,基本订阅者最多 4 个,标准订阅者最多 10 个,Pro 和 Mega 订阅者最多 40 个。 您可以使用排列提示创建涉及中途提示任何部分的组合和排列,包括文本、图像提示、参数或提示权重。排列提示仅在使用快速模式时可用。将选项列表放在大括号{}内以快速创建和处理多个提示变体,例如“/imagine prompt a{red,green,yellow}bird”会创建并处理三个作业。排列提示将在开始处理之前显示确认消息。 探索提示: 时间旅行:不同的时代有不同的视觉风格,如“/imagine prompt<decade>cat illustration 1700 年代1700s”等。 表情:使用情感词语赋予人物个性,如“/imagine prompt<emotion>cat 决定Determined”等。 变得多彩:全方位的可能性,如“/imagine prompt<color word>colored cat 千禧粉红Millennial Pink”等。 环境探索:不同的环境可以设定独特的情绪,如“/imagine prompt<location>cat 苔原Tundra”等。
2025-01-26
如何优化自己的prompt,提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来表达需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在 prompt 中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩,以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:在 prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 此外,如果提示词效果不符合预期,可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt,可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后,可以新开一个 AI 对话,把 prompt 输入到对话中,开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24
用AI总结长文的prompt怎么写比较好
以下是关于用 AI 总结长文的一些提示词编写建议: 1. 单人发言版:基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改“文字排版大师”的 Prompt,重点 Prompt 语句需标出。 2. 多人发言版: 明确跟 GPT 说明需要其帮忙总结文字内容。 将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删掉无关内容,替换掉不美观的符号。 3. 法律相关: 格式:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的,例如律师处理交通事故案件时应清晰描述案件事实、法规等。 学会提问,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制。 拆解工作流程,将复杂任务分解成更小、更具体的环节。 4. 通用写作方面: 第一部分:说清楚要解决的问题及背景,可能导致的损失。 第二部分:以案例引入,写明案号、案件事实经过、裁判结果、关键依据等要点。 第三部分:对案例进一步分析,写明注意关键点,不给建议。 第四部分:给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和补救措施。 第五部分:结语及作者宣传。 文章结构需有结构化理解,所有结论应有案例基础,不能违反法律规定,文字简练精准,信息密度足够,建议具体细致且易于操作。
2025-01-24
12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
ai推荐食谱
以下为您推荐一些与 AI 食谱相关的内容: Claude 官方提示词(中文版含 API Prompt)中的厨艺大师:根据用户提供的可用食材和饮食偏好生成个性化的食谱建议,包括简短描述、食材清单和简单做法步骤,确保易于操作、营养丰富,且所需额外食材或厨具最少。 ChefGPT 的核心特性:提供个性化食谱推荐,可根据手头食材给出建议;定制化饮食计划,能根据健身目标和饮食要求创建计划;还有完美搭配功能,能为每道菜寻找理想的葡萄酒或啤酒,以及其他功能如 PantryChef、MasterChef、MacrosChef、MealPlanChef、PairPerfect 和 Shopping List。 Recipes By AI 的核心特性:基于用户提供的任何食材和数量生成食谱,提供快速简便的食谱建议以满足即时烹饪需求,适合初学者、经验丰富的厨师以及任何寻找新餐点灵感的人。
2024-09-03
如何搭建定制知识库
以下是关于如何搭建定制知识库的相关内容: 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,需要给 GPT 输入定制化的知识。但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互支持的 Token 数量有限,约 4096 个,相当于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于多数领域知识不够。为处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings 是浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是用一串数字表示大小和方向的量,在计算机科学和数据科学中通常用列表表示。向量之间的距离是度量相似性的方法,常见的如欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中,靠近的向量词语在语义上相似。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象,之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子使用了 LlamaIndex 包,它简化了 LangChain 对文本分割和查询的接口,并提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index,而 LangChain 可对接多个 LLMs,可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中,对于自定义知识库飞书文档(自定义),没有格式要求,能看懂正确代码即可。可直接使用 LangChain 提供的文档加载类,对有权限的飞书文档进行获取,使用 CharacterTextSplitter/RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块(chunks),方法有两个主要参数:chunk_size 控制每个块的长度,如设置为 1024,则每个块包含 1024 个字符;chunk_overlap 控制相邻两个块之间的重叠长度,如设置为 128,则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。 因为大模型有足够多的数据,想让大模型按要求执行就需要用到“Prompt 提示词”。 最近各家大厂接连放大招,AI 技术和应用突飞猛进,GPT4 接口已支持最大 32K 输入,AI 的开发和使用门槛会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多是业务问题,而非技术问题。
2025-01-22
我是一个AI小白,我希望能通过不断了解AI为我的工作和生活提效,请为我量身定制逐步深入的AI学习计划
以下是为您量身定制的逐步深入的 AI 学习计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,进行实践以巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 2. 在知识库中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。 五、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,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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系)、历史发展(简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 2. 掌握数学基础,包括统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等线性代数基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 3. 学习算法和模型,如监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM))、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 4. 学会评估和调优,包括性能评估(了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 5. 掌握神经网络基础,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN))、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 七、学习模式和注意事项 1. 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,如果您是纯 AI 小白,可以先看左边的目录。学习模式可以是输入→模仿→自发创造。 2. 注意学习内容可能会更新,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 3. 学习时间可以灵活安排,不必每天依次进行,有空的时候学习即可。 4. 本学习计划中的学习资源大多是免费开源的。
2024-12-30
AI+交易:来定制专属于你的私人高级交易顾问吧!
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。
2024-12-17
生成定制化PPT的AI工具有哪些?
以下是一些生成定制化 PPT 的 AI 工具: 1. GPT4:可辅助生成 PPT 相关的内容。 2. WPS AI:能在 PPT 制作中提供帮助。 3. chatPPT:专门用于制作 PPT。 4. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 5. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 6. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/
2024-09-20
我要的是剪映更新后的数字人教程,现在不是在剪映可以定制自己的形象?
以下是关于剪映更新后的数字人教程及相关信息: 剪映最近更新突飞猛进,新增了多种 AI 功能。 新增能力包括:剪映 ai 生成音乐——唱出你想说的话,一键生成专属音乐视频;照片数字人/定制数字人——照片唱歌和说话;ai 配旁白(全网独家功能)——一键 ai 剪辑视频,并配抖音网感文案;ai 生图片/视频能力(即梦)接入剪映。 定制数字人已上线,其亮点为很逼真(口型自然,可以说话/唱歌/说外语)、制作效率高(写好口播脚本可批量快速制作内容)。只要有图就可以制作逼真的说话或唱歌的 UGC 数字人娱乐视频,例如歌手照片+有词的歌、老照片+影视剧+梗文案或唱歌、宠物唱歌表白/表情包玩梗等。 录制或上传视频,即可根据视频里的动作,1 分钟快速定制自己的数字分身。数字人适用于口播自媒体等场景。 相关链接: 剪映 AI 功能内测:https://bytedance.larkoffice.com/docx/SdDwdsNnAo3B16xLLNscIiHDnxb AI 音乐免费内测排队入口:https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcntN7P3HEdo35fCOiM6QdFrb 照片说话/AI 配旁白/视频生成进剪映免费内测排队入口:https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcnq7rM9EEJytIW5LKyUpVaee 内测视频翻译功能申请地址:https://bytedance.larkoffice.com/share/base/form/shrcnq7rM9EEJytIW5LKyUpVaee 。审批很快,但目前只支持在 app 手机端体验,且只支持本人的视频进行翻译,有声音认证环节。
2024-08-30
我是一个创业者,想做AI软件外包业务,帮助其他公司定制AI软件应用,我自身应该掌握哪些知识?
如果您想做 AI 软件外包业务,帮助其他公司定制 AI 软件应用,自身应掌握以下知识: 1. AIPM 技能: 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,以做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿,更好地规划产品未来。 提升产品竞争力,发现产品独特优势,提出创新特性。 具备数据分析能力,处理和分析相关数据。 2. 提示词工程相关: 了解 2C 业务,为 C 端用户制作有丰富提示词的网页应用程序。 熟悉 B2B2C 业务,为垂直领域企业定制提示词应用。 3. Python 及相关编程知识: Python 基础:包括基本语法规则、数据类型、控制流。 函数:定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块,使用包来扩展程序功能。 面向对象编程:了解类和对象、属性和方法等概念。
2024-08-12