汽车行业AI需求

对于学生学习 AI ，可以按照以下步骤进行： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python 、 JavaScript 等编程语言，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：例如使用 ChatGPT 、 Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。还可以探索一些面向学生的 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：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。 对于新手学习 AI ： 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支以及它们之间的联系，浏览入门文章了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在相关的学习路径中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台（如 Coursera 、 edX 、 Udacity ）按照自己的节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：根据自己的兴趣选择特定的模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习，掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试：在理论学习之后进行实践，尝试使用各种产品做出作品，分享实践成果。 5. 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。 此外，对于纯小白开发应用，比如通过 Claude 和人类导师的帮助用 Unity 开发小游戏，需要将任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时解决遇到的问题。小小的任务，AI 可以胜任、非常耐心地指导，但最好有人类导师一开始把任务拆解好，并随时从坑里捞人。

在 AI 领域，您可以从事以下工作： 产品经理：熟悉如 ChatGPT 等技术，写过提示词（prompt），使用过如 SD、MJ 等工具，负责产品的规划和管理。 数据科学家：熟悉 prompt 创作，掌握如 midjourney、runway 等工具，进行数据分析和模型开发。 算法技术人员：关注并学习 AIGC 方向，部署大模型、绘图、视频生成等项目，熟悉多种相关工具。 此外，AI 领域的工作还包括但不限于以下方面： 技术研发：写代码调用 API，探索 AI 在教育等领域的应用。 法律监管：确保 AI 技术的使用符合法律法规，处理潜在的法律风险和问题。 随着 AI 的不断发展，新的工作岗位和职业方向也在不断涌现。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。

以下是关于 AI 进阶操作的介绍： 在 Obsidian 中使用 AI 工具的进阶配置方法包括： 1. 笔记仓库嵌入大模型（Copilot） 2. 笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections） 3. 笔记内使用大模型编写内容 在 Liblibai 中，有以下进阶概念和功能： 1. 迭代步数：调整图片内容的次数，并非越多越好，效果提升非线性。 2. 尺寸：影响图片生成的大小，需适中选择，高清图可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的图批次数。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：影响图像与 prompt 的匹配程度，过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作。 7. ADetailer：面部修复插件，高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，高阶技能。 9. 重绘幅度：图生图时，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 此外，杭州站的 AI 活动聚焦在动手操作上，共分为 5 天进行，被定义为带领大家进阶玩转 AI 的实操落地活动，从学习写 prompt 到生成图片再到分组成立项目，活动形式丰富多样，难度和节奏层层递进。

以下是关于 AI 换脸的详细介绍： AI 换脸可以通过以下步骤实现： 1. 选择云服务解决方案，如 AutoDL（官网：https://www.autodl.com/home ）。注册完成后，在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 2. 通过模型镜像启动 GPU 服务器：在算法社区查找 facefusion 镜像，选择合适的镜像启动。 3. 启动实例并打开相关工具：点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例。点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，新打开一个终端窗口，在终端窗口中输入命令执行相关操作。 4. 打开 facefusion 软件：返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 5. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 执行完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮可导出视频到本地。 本次 GPU 服务器的使用花费情况： 1. 时间：大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频：免费。 3. 数字人换脸：约 0.8 元。 有多个 AI 产品可以实现换脸效果，这里介绍的开源、免费的解决方案是 facefusion，其开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 。但本地化安装需要一定编程知识，且对计算机配置有要求，执行速度可能较慢，因此不推荐本地化安装。

以下是一些学习 AI 绘画的教程资源： 视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 从 0 入门 AI 绘画教程： 线上教程： AI 线上绘画教程：

以下是人工智能在汽车行业的一些应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，实现自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态并优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 此外，还有一些相关的 AI 应用案例，如汽车之家车商城利用 AI 分析用户购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型，并提供购车优惠和金融服务。

以下是汽车行业大模型的落地案例： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用： 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务，如优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

具身智能在新能源汽车行业中的应用场景丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 自动驾驶技术：具身智能可以通过集成先进的传感器、摄像头和人工智能算法，实现车辆的自动驾驶功能，提高行车安全性和效率。 2. 智能辅助系统：利用具身智能技术，可以开发出智能辅助系统，如自动泊车、自适应巡航控制等，这些系统能够辅助驾驶员进行更加精准和便捷的操作。 3. 车辆远程监控与维护：通过具身智能技术，可以实时监控新能源汽车的状态，预测潜在的故障和维护需求，从而提高车辆的可靠性和降低维护成本。 4. 智能交互系统：具身智能可以提供更加自然和直观的人车交互方式，例如通过语音识别、手势控制等实现对车辆各项功能的控制。 5. 能源管理优化：具身智能技术可以帮助优化新能源汽车的能源使用，通过智能预测和调度充电时间、电量使用等，提高能源利用效率。 6. 智能生产线：在新能源汽车的制造过程中，具身智能可以应用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制水平。 7. 智能物流与仓储：新能源汽车行业可以利用具身智能技术进行智能物流和仓储管理，提高物料搬运和存储的自动化水平。 8. 服务机器人：在汽车展厅或服务中心，具身智能服务机器人可以提供咨询、导览和基础服务，提升客户体验。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，具身智能在新能源汽车行业的应用将越来越广泛，为行业带来深刻的变革。

AI 在汽车行业的落地场景有很多，以下是一些常见的例子： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 总的来说，AI 在汽车行业的应用正在不断发展和扩大，它将为汽车行业带来更高效、安全和个性化的体验。

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术： 利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统： AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 个性化用户体验： AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护： 通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。 5. 生产自动化： 在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 6. 销售和市场分析： 汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理： AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务： AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐： AI驱动的语音助手，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断： AI系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

要基于一条视频的风格结合自己的需求生成新的 demo 视频，您可以参考以下步骤，更高效地达到想要的效果： 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字，比如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。您也可以利用 AI 来生成这段文字。 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与文字内容相对应的口型。 另外，如果您想用 AI 把小说做成视频，可以按照以下流程： 1. 小说内容分析 使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述 根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成 使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成 使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享 完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是为您提供的关于 AI 类需求产品经理如何写需求文档的相关内容： 工具推荐： 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） 开发流程： 1. 基础小任务： 从最基础的小任务开始，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，学会必备的调试技能。 对于特定技术学习（如 chrome 插件开发），让 AI 按照最佳实践生成示范项目，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生成相关脚本的要求。 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，方便后续开发时与 AI 交流。 银海相关： 可以通过 Prompt 提示词来复现产品的轻量化版本。 Prompt 提示词是给 AI 的指令，可以是文字或按一定格式的参数描述。 学习 Prompt 提示词可参考：https://www.promptingguide.ai/zh 提供了 10 个场景及相应的 Prompt 提示词和实现效果，包括行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器。

要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。

搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销逻辑组织，如以品牌卖点提炼六步法为核心流程，并将其他分析助手加入工作流，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 2. 具备多种相关要素：如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。 3. 图像流搭建： 创建第一个图像流，为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义，熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 根据需求进行图像流设计，如生成海报功能，包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。 测试图像流。 此外，好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性（方便 DIY）等特征，尽量满足真实工作场景中的真实需求。

目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据，算法目标是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，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型，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。 3. 技术里程碑：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来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词： AI 工具： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 提示词： 1. 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 5. 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 7. 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时，要注意以下几点： 1. 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具，其提示词用于描绘画面，支持中英文输入，启用提示词优化后能更生动地描述画面内容，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具，可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档，确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时，它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。