ai辅助前端

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

作为一名前端开发工程师，AI技术可以显著提高你的工作效率、提升用户体验和加速开发流程。以下是一些具体应用和方法，展示AI如何在前端开发的不同方面帮助你： 1. 代码自动生成和优化 a. 代码补全和建议 GitHub Copilot：基于OpenAI Codex的智能编程助手，可以实时提供代码补全、函数建议和代码片段，大大提高编码效率。 TabNine：AI驱动的代码补全工具，支持多种编程语言，能够根据上下文智能预测和补全代码。 b. 自动生成代码 Sketch2Code：微软提供的工具，可以将手绘草图转化为HTML代码，快速实现UI设计到代码的转换。 UIzard：AI驱动的设计工具，可以将设计稿自动转化为前端代码，包括HTML、CSS和JavaScript。 2. 用户体验和界面优化 a. A/B测试和优化 Optimizely：基于AI的A/B测试平台，可以自动分析用户行为数据，优化用户界面和交互设计，提高转化率。 Google Optimize：利用机器学习分析用户行为，提供数据驱动的界面优化建议和测试方案。 b. 个性化推荐 Algolia：AI驱动的搜索和推荐引擎，可以在网站中实现个性化内容推荐，提高用户参与度和满意度。 Dynamic Yield：提供个性化内容推荐和用户体验优化，利用AI分析用户行为，动态调整界面内容。 3. 数据分析和可视化 a. 用户行为分析 Mixpanel：提供基于AI的用户行为分析，帮助理解用户在应用中的行为路径，优化用户体验设计。 Hotjar：利用AI分析用户点击、滚动和浏览行为，提供热图和录屏分析，帮助优化界面设计。 b. 数据可视化 Chart.js 和 D3.js：结合AI分析数据趋势，自动生成动态和交互式数据可视化图表，提升数据展示效果。 Tableau：集成AI分析功能，可以自动生成可视化报告和仪表板，帮助快速理解和展示数据。 4. 测试和调试 a. 自动化测试 Selenium 和 Cypress：利用AI优化自动化测试脚本，减少手动测试时间，提高测试覆盖率和效率。 Testim：AI驱动的测试平台，可以自动生成和维护测试脚本，检测界面和功能问题，优化测试流程。 b. 错误检测和修复 Sentry：实时监控和报告前端错误，利用AI分析错误原因，提供修复建议，减少调试时间。 DeepCode：AI驱动的代码审查工具，自动检测代码中的潜在问题和漏洞，提供修复建议。 5. 设计和原型 a. 设计辅助 Figma：集成AI工具，可以自动生成设计元素、布局建议和风格一致性检查，提升设计效率。 Adobe XD：利用AI工具进行自动布局调整、设计建议和资源管理，快速实现设计原型。 b. 生成对抗网络（GAN） Runway ML：提供基于GAN的设计工具，可以自动生成图像、图标和其他设计元素，提升创意设计效果。 Artbreeder：利用GAN生成和编辑图像，创建独特的设计元素和背景图片，丰富界面设计。 6. 内容创作和管理 a. 生成和编辑内容 OpenAI GPT3：生成和编辑文案、博客内容和用户评论，提高内容创作效率和质量。 Wordsmith：AI驱动的内容生成工具，自动生成产品描述、新闻文章和营销文案。 b. 内容管理 Contentful：AI集成的内容管理系统，自动组织和推荐内容，提升内容管理效率。 ButterCMS：提供AI驱动的内容优化和推荐功能，帮助创建和管理高质量的内容。 实践中的应用示例 1. 自动生成页面布局：使用Sketch2Code将设计草图转化为HTML/CSS代码，快速实现页面布局。 2. 个性化内容推荐：在电商网站中集成Algolia推荐引擎，根据用户行为推荐相关产品，提高用户转化率。 3. 自动化测试和错误检测：使用Testim自动生成测试脚本，利用Sentry实时监控前端错误，提升测试效率和代码质量。 4. 智能文案生成：利用GPT3生成营销文案和博客内容，减少手动编写时间，提高内容创作效率。 工具和平台 GitHub Copilot：智能代码补全和建议。 Sketch2Code：设计草图转化为HTML/CSS代码。 Algolia：搜索和推荐引擎。 Mixpanel 和 Hotjar：用户行为分析和可视化。 Sentry 和 Testim：错误检测和自动化测试。 Figma 和 Adobe XD：设计和原型工具。 总结 AI技术在前端开发中具有广泛的应用前景，可以显著提高代码编写效率、优化用户界面、加速测试和调试流程，以及提升内容创作质量。通过合理应用AI工具，你可以在日常工作中实现更高的效率和创新能力，为用户提供更优质的体验。

目前市场上有一些开源的网页前端生成工具，它们可以提供不同程度的前端开发辅助。以下是一些值得关注的工具： 1. VuePress：这是一个基于Vue的静态网站生成器，以Markdown为中心的项目结构，提供简洁的配置帮助开发者专注于写作。VuePress支持Vue组件，并可以用于开发自定义主题。它具有高性能，为每个页面预渲染生成静态HTML，同时支持作为SPA运行。 2. ASEditor：这是一个基于Vue的可视化拖拽编辑页面生成工具，旨在提升前端开发效率，并可集成至移动端项目。通过定义JSON，可以直接生成UI界面。 3. VTJ：这是一款基于Vue3和Typescript的低代码开发工具，内置了设计器引擎、渲染器和代码生成器。它面向前端开发者，不改变前端开发流程和编码习惯，易于上手使用。 这些工具可以帮助开发者更高效地完成网页前端开发工作，提高开发效率和项目质量。根据您的具体需求，可以选择适合的工具来使用。

以下是一些可以辅助面试的 AI 工具： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善，到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 4. GPT4 技术的实时转录工具：如 Ecoute，可在文本框中为用户的麦克风输入和扬声器输出提供实时转录，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 。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot，能拓展 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，可将 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平台，支持开发者打造产品能力。 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：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，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。 AI Agent 的概念和组成： 1. LLM（大模型）：提供庞大的信息存储和处理能力，以理解和响应问题。 2. Planning（规划）：如同园丁制定种植计划，决定任务执行步骤。 3. Memory（记忆）：类似于园丁的笔记本，记录经验和已完成任务。 4. Tools（工具）：指可运用的各种软件和程序，帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，每个 Chain 可视为一个步骤，接受输入变量并产生输出变量，大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可使用判定（甚至用 LLM 判定）让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool：Agent 上的一次工具调用，如对互联网的搜索或对数据库的检索。 此外，还包括以下三种 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。 这三种 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，抽简对话内容提取信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 以上信息提供了关于 AI Agent 的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前市面上结合信息科技课堂项目教学、助力信息课堂教学的 AI 辅助工具有以下几种： 数学学习方面： 1. 自适应学习系统，如 Khan Academy，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助工具，如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手，如 Socratic，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台，如 Wolfram Alpha，参与其数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 制作 PPT 方面： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许用户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，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，快速打造出适合多种场合的 PPT。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列的智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还包括一些互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的创建教育型智能体的相关信息： 情绪主题角色扮演小游戏：来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪，内涵多个相关智能体。本文会按照需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接、总结的顺序进行介绍。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标（明确智能体需要实现的目标或任务）、感知系统（设计传感器系统采集环境数据）、决策机制（定义决策算法根据感知数据和目标做出决策）、行动系统（设计执行器或输出设备执行决策）、学习与优化（如果是学习型智能体，设计学习算法使其能从经验中改进）。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。目前已有的平台中，您可以进一步了解相关的教育类智能体开发平台，如一些知名的在线教育技术服务提供商的平台。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您想要创建服务于自己的教育型智能体，并能上传文件、进行教育辅导和跟踪学习记录等辅助的需求，您可以考虑基于学习型智能体进行开发和定制，使其能够适应您的教育需求和学习特点。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您创建服务于自己的教育型智能体的需求，您可以考虑选择学习型智能体，它能够根据您的学习情况和反馈不断优化辅导策略。同时，您还需要关注平台是否支持文件上传、学习记录跟踪等功能。一些常见的提供智能体创建服务的平台有，您可以进一步了解和评估它们是否符合您的需求。