我是小白。请给我学习指南，我应该先学什么，后学什么，需要安装哪些AI工具或者收藏哪些网站。我需要简介明了的新手指南，要具体，有可操作性，同时要完整，希望涵盖我学习的全过程。

以下是一些适用于写策划方案的 AI 工具： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 此外，还有以下相关的产品信息： 摊位信息：包括乐易科学院（通过 AI 技术讲解国学和传统文化）、AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发、AI 人像摄影绘画等。 AIGC Weekly32 中的产品推荐： AutogenAI（用于投标和标书编写的 AI 工具，https://autogenai.com） Deepen（AI 心理健康治疗和护理工具，https://thedeepen.app/） Dezee（AI 大杂烩工具，https://www.dezee.ai/） GluAI（应用内的游戏化营销组件，https://www.customerglu.com/ai）

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，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（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题，可参考以下要点： 1. 对于 AI 发展的态度：不盲目跟风（FOMO），也不消极对待（JOMO）。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮，尤其是在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向： 个性化：给 AI 装上“记忆”，使其成为工作助理或陪伴者。 场景化：给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况： 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务，90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索，甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果，也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向： 提高创新性和创新辅助能力，关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度，理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景，满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时： 对于简单需求，给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则，能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，实在找不到才考虑自己编程，且编程要以终为始，聚焦目标。 总之，在 AI 时代，要积极拥抱 AI，用起来并有效迭代，形成正确的底层工作逻辑，设计合理流程，按节奏确定目标和复盘。同时，把握好融资节奏，适应对创始人更高、更全面的要求。

用 AI 处理销售数据不一定需要写代码，这取决于具体的情况和所使用的工具。 Python 是常用于自动化处理数据的语言之一，在处理销售数据时，它有丰富的库可用于各种任务，如数据收集、处理等。相关的 AI 脚本提示可按照操作意图分类，例如 Web Scraping Prompts、Data Processing Prompts 等。 如果您不熟悉代码，ChatGPT 等工具也能在一定程度上帮助您处理销售数据。 另外，让 AI 写出您想要的代码时，可通过创建优质的.cursorrules 来明确相关要求，例如说明自己是谁、要做什么、项目的规矩、文件存放位置、使用的工具、测试方法、参考资料以及 UI 要求等。 在处理数据库相关的销售数据时，若不会写 SQL 代码，可借助 AI 帮忙。例如向豆包提供具体需求，如操作的数据表、执行的操作及相关条件等，它能为您生成相应的 SQL 语句。

用 AI 处理销售订单历史数据通常需要以下前提条件： 1. 数据质量：销售订单历史数据应准确、完整、一致，且格式规范，便于 AI 系统进行处理和分析。 2. 数据规模：需要有足够数量的销售订单数据，以确保 AI 模型能够从中学习到有效的模式和规律。 3. 数据标准化：数据应遵循一定的标准和规范，例如统一的字段定义、编码方式等。 4. 明确的业务目标：清楚地定义使用 AI 处理数据想要达到的具体目标，例如预测销售趋势、优化库存管理等。 5. 技术基础设施：具备支持 AI 处理的硬件和软件环境，包括足够的计算资源、合适的数据库和数据存储系统。 6. 数据安全和合规：确保数据的处理和使用符合相关法律法规，保护客户隐私和企业数据安全。 7. 专业的技术团队：包括数据科学家、工程师等，能够进行数据预处理、模型训练和优化、系统部署和维护。 8. 对业务的深入理解：了解销售业务流程和特点，以便将 AI 技术与实际业务需求相结合。

AI 能和 OA 系统集成。AI 可以在某些方面辅助 OA 系统的工作，例如承担计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务，如辅助处理一些流程性工作，但需要人类验证后才能进行下一步操作。完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 同时，像影刀 RPA 的 AI Power 就集成了丰富的 AI 组件及各种技能组件，可以极大地拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent。它提供了多种调用方式，如网页分享、对话助理、API 集成等，方便企业在不同的业务场景下灵活选择最适合的接入方式，包括与内部的 OA 系统进行集成，让内部员工便捷地与 AI 交互。并且，影刀 AI Power 拥有完整的服务团队，为客户提供教学培训、技术答疑、场景共创等方面的贴身服务，帮助企业把 AI 落地到 OA 系统等业务中。

学习 AI 之前是否要先学会英语，因人而异。 对于一些人来说，英语基础较差并不影响他们开始接触和使用 AI 工具。例如，有文科生在不懂代码、英语也差的情况下，依然能够注册尝试各种 AI 工具，并在学习后取得一定成果。 然而，在学习 AI 的过程中，英语可能会起到一定的辅助作用。比如，了解英文世界里的 AI 发展动态，能够获取更多前沿信息。同时，像在口语练习方面，利用相关的 AI 工具可能有助于提升英语能力，从而更好地理解和应用 AI 技术。 总之，英语不是学习 AI 的绝对前提条件，但具备一定的英语能力可能会为学习 AI 带来更多便利和优势。

如果您没有编程基础但想学习 AI 编程，建议先学习以下 Python 相关内容： 1. Python 基础： 基本语法：了解变量命名、缩进等基本语法规则。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学会定义自己的函数以及调用现有函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：掌握局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及多态的实现。 5. 异常处理： 理解异常：明白什么是异常及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序可能发生的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 此外，如果您有更具体的项目需求，比如开发 P2P 传输程序，还需要进行项目初始化与配置，例如安装 Rust 环境（可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本），创建 Rust 项目并管理项目依赖。

对于新手学习 AI，建议您从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支，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，您将找到一系列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，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。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础： 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、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. 数学基础 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. 算法和模型 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. 评估和调优 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. 神经网络基础 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。 对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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 可以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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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，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，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： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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： 可以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。 在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应投资创建一个模型生态系统，让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如，先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需要多年学习和指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具，建议按以下步骤进行： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试： 理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享，并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进，还可以学习以下内容： 1. Python 相关： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常，学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 另外，学习 AI 还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」，熟悉 AI 术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 历史、应用和发展趋势。 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）按自己节奏学习，并争取获得证书。 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钻研。 学习 AI 是一个长期过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长机会，随着时间推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。

以下是一份在“通往 AGI 之路”网站学习 AI 的学习指南： 一、AE 软件相关 1. 基本功能 可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 2. 与 AI 结合运用 如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 3. 其他应用 用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 4. 学习路径 可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 二、个人学习心得（YoYo） 1. 学习前状态 不理解什么是 AI，什么是提示词工程。 个人是文科生，不懂代码，英语差。 注册尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。 对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答、SQL 学习交互，能够支持工作数据提取。 2. 学习后现状 终于可以搓多 Agent 的智能体，但是需要进修 python 搓更多智能体。 营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用。 创建了 3 个图像流智能体，2 个 Agent 智能体玩具。 在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能。 学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践，智能客服。 三、学习路径相关 1. 关键词 少就是多 先有个初识 目录索引推荐 兴趣最重要 先动手 2. 方式 主线+支线的游戏通关模式。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 四、其他内容 1. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍 讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 2. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨 讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 3. way to AGI 社区活动与知识库介绍 讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 4. AI 相关名词解释 包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 5. 知识库的信息来源 有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 6. 社区共创项目 如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 7. 学习内容推荐 有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容。 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 希望这份学习指南对您有所帮助。

以下是关于 Kimi 的学习指南： 一、Kimi 智能助手简介 Kimi 智能助手是由月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）开发的一款创新的人工智能对话助手。自 2023 年 10 月初次亮相以来，以其约 20 万汉字的无损上下文能力，迅速获得了用户的认可和市场的积极响应。其应用场景广泛，包括但不限于专业学术论文的翻译与理解、法律问题分析、发票整理、API 开发文档的快速理解等，极大地提升了用户的工作效率和学习效率。 目前，Kimi 智能助手已启动 200 万字无损上下文的内测。随着内测的进行，月之暗面科技有限公司计划逐步向更多用户开放这一具备超长无损上下文能力的 Kimi 智能助手，以期与用户共同探索和创造更多的智能化应用可能。 产品使用地址：https://kimi.moonshot.cn/ 目前 APP 和小程序也已开放，搜索 Kimi 智能助手即可找到使用。产品二维码： 二、Kimi 推荐提示词 （建设中，欢迎成为共创者完善补充） 1. 直接用 kimi 翻译和精读万字英文网页@杨昌 https://m.okjike.com/originalPosts/658cbc9fb428c4d6b65fe2d4?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 2. AI 消化几十篇微信浮窗文章，我发现好多公众号文章不需要点开去读@杨昌 https://m.okjike.com/originalPosts/6580cc9260830f16aece0265?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 3. 快速学习陌生领域@歸藏 https://m.okjike.com/originalPosts/659054329185c305d17cd60e?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 4. 飞书妙计+ Kimi 整理两个小时的会议沟通@Siyi 又饿了 https://m.okjike.com/originalPosts/6582f7f6492ec2e1bbebf722?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 5. 无痛读论文@杨昌 三、利用 Kimi 打造爆款公众号文章 1. 搜索资料 在搜索框中输入具体的 Prompt，例如：“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”。 通过 AI 工具如 Perplexity.AI 获取到搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 2. 整理资料 收集完资料后，使用 Kimi 这个 AI 会话助手进行整理。Kimi 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容。当 Kimi 读取完毕时，会显示绿色标点作为提示。但 Kimi 的阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。