我要整理文件夹中的图片， 请推荐一款适合的AI软件

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 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（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“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）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

以下是使用剪辑视频 AI 的方法： 1. 准备视频内容： 先准备一段视频中播放的内容文字，内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频： 使用剪映 App 进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容，这将为数字人提供语音播放的内容以及生成相对应的口型。 3. 视频转绘处理（使用 Topaz Video AI 插件）： 解压对应文件，推荐使用绿色版。右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频，查看主界面，左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。 右边部分是对视频处理的方式，预设部分包括放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式选择完整帧，强度在 60 左右，抖动开启，次数选择 2 保持默认不变。 4. 配音处理： 把鼠标移动到每个视频片段的右下角的蓝色“+”号，点击或拖拽将片段添加到剪映编辑器的轨道里。 点击剪映电脑版最上面的菜单栏“音频”。 音频导入包括直接导入音频文件（如 MP3 格式），支持视频转音频，还可以通过复制抖音视频的分享链接来获取音乐。

目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是，在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多，其中不乏蹭流量的。从产品层面看，2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限。另外，国内在硬件层上仍存在卡脖子问题，目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练，不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时，中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且各有优势。

目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的采用 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 同时，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国的一些模型在某些方面能与美国的前沿模型竞争，并且更注重计算效率和数据集建设来弥补资源上的不足。但总体而言，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。

AI 与公司行政工作相结合具有一定的挑战性，但也存在可能的方向。目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在行政工作方面还在走“数字化转型”的老路，把 AI 往现有流程上套，讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下，这样做可能导致成果过时，剥夺企业主动进化的能力。 YCombinator 的圆桌讨论认为，垂直 AI 智能体的市场潜力巨大，其专注于特定领域，能提供定制化服务并自动化重复任务，从而提高效率和降低成本。创业者应关注行政任务领域，这或许能为 AI 与行政工作的结合提供思路。 然而，AI 并非万能，我们和 AGI 还差得很远。不能仅因对 AI 的焦虑就希望其拿来即用、马上见效。AI 的力量不应只用于现有业务流程的优化，而更应用于对未来业务的重新定义。比如像电力发明时，不应从“如何让电力赋能马车”出发，而应从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。

以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容： 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建智能体的门槛较低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token，其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字，然后写一段该智能体的介绍，越详细越好，因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网：https://www.coze.cn/ 。开发完成后，还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4.

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 在“AI 实战：搭建信息情报官 Agent”中，提到搭建飞书机器人并获取多维表格编辑权限的方法，以及工作流的具体执行和应用，如通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，构建消息情报官 Bot 并发布到多个平台等。 在“2 月 27 日社区动态速览”中，介绍了 Anthropic 分享的企业 AI 落地实践与误区，以及飞书+DeepSeek R1 自动化工作流的流程、飞书模板、Deep Research 提示词模板等。 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中，提到飞书文档图片链接有时效性以及排版的注意事项和解决办法。

以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容： 根据 AI 使用的多少，人和 AI 协同的方式分为三种： 1. 嵌入式模式：工作仍由人主导，仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式：AI 完成部分完整步骤，如写文章时由 AI 完成初稿，人再调整，此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式：人设定目标并监督，整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考，结合有效提示词，ChatGPT 能做的远超此列表，且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试，需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”，该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息，并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”，对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化，业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充，可能出现更多高效的小团队公司，满足未被满足的需求。 此外，“通往 AGI 之路”还有以下相关内容： 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升，可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告，可加入知识星球，内有数百份涵盖 AI 各方面的报告，并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程，并准备调整写作工作流。

以下是为您提供的与 AI 智能体工作流相关的文章： 1. 《》：聚焦于工作流在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 2. 《》 3. 《》：介绍了 ComfyUI 的工作流，特别是“黑猴子悟空换脸”项目，包括工作流下载链接、底图及模型的网盘地址以及报错解决方法。 4. 《AIGC Weekly91》中的“”：探讨了 AI 智能体这一新兴领域，包括智能体工作流（与传统 AI 模型直接提供答案不同，智能体工作流涉及使用网络浏览器等工具来规划和执行任务，能够在无人干预的情况下持续运行）、竞争格局、市场动态、投资趋势和未来前景等方面。 5. 《夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长》中的“三、怎么搭建 AI 工作流 3.1 搭建 AI 工作流的三种能力 3.1.3 搭建 AI 智能体”：介绍了搭建 AI 智能体，指出其能根据设定的工作流自动调用不同的 AI 工具完成全流程任务，以写文章为例说明了其工作流程，并强调了其提高效率的作用。

以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有一些专门的数据分析工具，如： 1. Kalodata：专注于数据分析。网址：kalodata.com 2. Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ 6. SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ 7. SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ 8. SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展，未来可能会有更多更好的工具出现，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

FLUX 模型的放置位置如下： FLUX.1等版本的模型应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率，若有超过 32GB 内存，建议使用 fp16。 下载的 Vae 模型应放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 同时，以下模型也有对应的放置位置： flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

知识库和文件夹有以下区别： 功能和用途：知识库是用于存储和管理外部数据，让 Bot 可以与指定的数据进行交互，并且会自动将文档分割成内容片段进行存储，通过向量搜索检索最相关内容来回答用户问题。而文件夹主要是用于对文件或数据进行分类和组织，方便用户查找和管理。 组成和结构：知识库由大到小可分为知识库、单元和分段。单元是可上传的最小内容单位，可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。分段是一个单元切分成的多个部分，是模型查询的最小单位。 与 Bot 的关系：知识库是提前内置在 Bot 内部的，一般只能用作检索使用。而文件夹与 Bot 的交互相对较少。 数据处理：数据库是偏编程的概念，非编程同学可以直接参考官方文档的教程操作一遍。数据库既可以提前内置在 Bot 内部，也可以在和 Bot 互动的过程中将某些数据写入数据库，当作存储组件使用。而知识库主要是提取和存储长期知识。

以下是用 AI 做一款 app 的一些建议和方法： 1. 从基础小任务开始： 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 对于特定需求，如学习写 chrome 插件，让 AI 选择适合小白上手的技术栈生成示范项目，包含典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 若使用 o1mini，可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（Windows 机器则是 create.cmd），以一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，方便后续开发时参考。 3. 提升应用效果的技巧： 对于界面样式，不用非得用语言描述，可从设计平台找喜欢的设计稿上传图片让模型参考，如国内的站酷、海外的 Dribbble 和 Layers。重点描述静态图片无法表现的部分。 要求 AI 引用在线图片填充页面需要图片的部分，如 unsplash 等开源图片网站。 要求 AI 在生成页面时引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons 等，以替代 emoji 图标，使页面更简洁整齐。 此外，Eric Quan 表示使用 Trae 进行开发，贡献度接近 100%，能极大提高开发效率，尤其是前端代码开发，0 到部署所需时间从原来的 1 周到现在的 10 小时，1 个月的 MVP 能做到原来需要半年才敢想的 App。在产品使用中，Chat 模式更可控，Builder 模式也可在必要时使用。

以下是用 AI 辅助做一款 App 的相关指导： 1. 在网站上增加一个 AI 助手： 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。在对话框，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，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 2. 用 AI 写出漂亮炫酷的应用的技巧： 不用非得用语言来描述想要的界面样式，可以去一些设计平台找喜欢的设计稿将图片上传让模型参考。国内推荐站酷、海外推荐 Dribbble 和 Layers。在跟 Claude 说的时候重点描述静态图片无法表现的部分。 可以要求 Claude 生成界面时引用在线的图片来填充到页面需要图片的部分，推荐 unsplash 这个开源图片网站。 要求 Claude 在生成页面的时候引用在线的图标库，比如 Font Awesome 或 Material Icons 这些开源图标库。 常用的前端样式代码是用 CSS 写的，但 CSS 本身的一些样式没太考虑美观度要求。 3. AI 时代创业的相关经验： Eric Quan 作为 AI IDE 的深度用户，发现 AI 会钻牛角尖，追问会给出离谱答复，还会不懂装懂给出错误知识。 解决模型幻觉问题的技巧：新建一个窗口；告诉 AI 忘掉之前所有内容，重新聊或新建会话窗口重新提问；告诉 AI 退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计；当 Claude 边猜边修改问题时，告诉它不确定就看日志并粘贴给它。一般借助这三个技巧引导 AI。或许真正的程序员把 Trae 当作辅助工具，但对 Eric Quan 来说，他是 AI 的辅助，只需告诉 Trae 想要什么，由它们来实现。

目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。

以下是一些能够分析图片中工艺和材质的 AI 工具： 1. Tripo AI：是 VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型，无需专业的 3D 建模技能，可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 此外，在使用 AI 生成图片时，一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。为了生成想要的图，图片的主题描述很重要，比如描述一个场景和故事及其组成元素、一个物体或者人物的细节、搭配等。设计风格方面，可以通过找一些风格类的关键词参考或者垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述，比如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。

如果您想用 AI 设计一款小程序，可以从以下几个方面入手： 1. 形成项目需求文档：与相关人员沟通确认需求细节，并查看对应文档。 2. 整理对应模块，进行功能设计：包括明确需求，进行 UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例的设计。根据 AI 写的功能设计模块文档，观看确认和完善，以了解项目技术实现和执行方式。 3. 编写代码：根据模块任务一点点写代码，并将代码文件和更改记录写到对应代码说明文档，同时做好代码注解。在每个功能块开发完成后，用测试用例跑一遍。 4. 界面设计：可以先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言方面，HTML 用于构建网页基础框架，CSS 负责布局样式美化，JavaScript 实现交互逻辑。 此外，您还可以参考以下相关知识： 直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 了解如何实现文件上传，通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。 参考关于 API 的使用及工作流执行流程的。 希望以上内容对您有所帮助。

以下为您推荐几款网页视频字幕提取的工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，还能自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 3. Arctime：可对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。