如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺，我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗？

目前 AI 在电商领域有以下应用： 1. 产品照片生成：像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，例如将静态的连衣裙照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象，未来还可能极度个性化，展示商品在用户特定场景中的效果。 2. 内容创作：AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐：AI 可以分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化：改善搜索结果，为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 此外，AI 还在其他领域有广泛应用，如医疗保健（医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等）、金融服务（风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等）、制造业（预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等）、交通运输等。同时，AI 具有多种能力，包括生成文本、理解和处理图像与视频、进行推理和作答、生成图像等，其图像生成应用广泛，可帮助进行各种设计，电商平台上已有很多商品图片是 AI 生成的。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是一些适合电商美工制作详情页的 AI 工具和方法： Stable Diffusion： 如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可以使用 Stable Diffusion 来初步制作商品展示图。具体步骤如下： 1. 真人穿衣服拍照，获取真实质感的照片。如果身材方面有问题，可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模，一定要是 realistic 的真人照片风格底模，如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台需求换头，如面向海外市场换白女头，面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置合适的 prompts 和 parameters，如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 Midjourney： 1. 主体物指令：确定产品类型后，可加入主体描述加强图片生成效果。如电商类产品加上“模特实拍、商品列表、尺寸”等描述，能得到常见的商品详情页设计图。 2. 配色指令：确定 APP 类型和主体描述后，可定制主题色。例如餐饮类输入“beach style color”能生成沙滩风饮料订购页面；快递类输入“Forest”指令能生成亲近自然感觉的图片；生活服务类输入“glacier color scheme”能得到有氛围感的订房界面。 3. 风格指令：如果配色指令无法满足要求，还可指定艺术风格、艺术家、设计师、插画家的名字。如天气类输入“Pop art”能生成色彩鲜艳的波普艺术风格天气 APP；社交类输入“Kpop fashion”能生成时尚流行的页面效果，输入“by Van Gogh”能得到带有梵高作品的 UI 页面。

对于电商美工学习的 AI 相关内容，以下为您提供： 利用 Stable Diffusion 制作电商商品展示图：如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可通过真人穿着商品拍照，借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题，选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters（如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands）来初步制作展示商品。 电商相关的 AI 工具： Krea AI 可在几秒内将真实产品添加到任何图像中，效果出色。 Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 适用于多模态理解、推理、编码，可在 AI Studio 免费体验，其低版本已超越 OpenAI 的 o1 模型，Pro 版本尚未发布。

以下是关于通过 AI 做好电商的一些建议和相关信息： 利用 AI 绘画优化商品展示图： 如果您运营网店且资金有限无法请模特，可使用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图。具体步骤包括真人穿衣服拍照，获取真实质感照片（若身材有问题可借助美图秀秀或 PS 处理），选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters。 AI 在电商中的应用场景： 1. 医疗保健：医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人等。 2. 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 利用 AI 数字人带货本地生活电商： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案，表明身份、描述需求并提出回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案，将需求与框架结合。 3. 生成虚拟数字人短视频：打开相关网站，在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容，选择头像、国家和声音，点击 Create Video 等待生成，结合产品讲解后发布进行视频带货。

要精准提问解决问题，可以参考以下几点： 1. 在使用类似 Cursor 等工具时，如果在提示栏中按 Option/Alt Enter，它将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话内容可在后续生成中进一步使用，在其提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。 2. 相信类似 GPT 等工具的能力，大胆提要求让其帮忙完成。 3. 明确自己的需求，向 GPT 提的要求尽量准确，如同给员工安排工作。 4. 不断追问，只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 5. 对于 GPT 不了解您工作环境和个性需求的情况，提供准确信息，如直接贴出文件目录地址，请其直接处理。 6. 锻炼语言表述能力，更精准地用语言描述问题。因为在语言模型时代，一个好的问题某些时候比答案更重要，语言本身也代表着人类思维的外放，与文明诞生有关联。 7. 具备业务理解和 AI 嵌入能力，找到业务中应用大模型的场景，将业务和大模型算法结合，理解模型在业务中的边界。 8. 培养维度转换能力，将各种问题转化为语言问题，将业务中的数据转化为语言描述，将通用模块问题转化为通用问题模块，把所有信息都转化为语言信息后再交流。 9. 在业务助手中，可采用助手方式，主要进行工作辅助，不在主业务流程内，大模型负责优化、检索、启发、提供思路等，帮助人提高效率、多维度思考；也可采用业务环方式，大模型经过调整和 prompt 工程后，作为接口服务，进入到主业务流程中，自动处理内容并生成结果。

以下是关于如何使用精准提示词的相关内容： 一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 提示词的定义：用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言： 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。 支持中英文输入。 3. 提示词优化：启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 二、DALL·E 自动优化提示词 1. 提示词生成指南：创建能为图像生成绘制清晰画面的提示词。使用精确、视觉化的描述（而非难以捉摸的概念）。尽量保持提示词简短、精确且令人惊叹。 2. 提示词结构：“一个” 媒介：考虑图像应模仿的艺术形式。 主题：主要焦点，包括颜色、姿势、视角等。 背景：环境如何补充主题。 环境：室内、室外、抽象等。 颜色：与主题的对比或和谐关系。 光线：一天中的时间、强度、方向等。 风格特点：独特的艺术特点。 影响：启发作品的艺术流派或艺术家。 技术：对于绘画，如何操纵画笔；对于数字艺术，特定的数字技术。 照片：描述摄影类型、相机设备和相机设置等。 绘画：提及使用的颜料类型、画布的质地和笔触的形状/质地。 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法。 三、【SD】文生图中的提示词 1. 描述逻辑：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 2. 辅助方法： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 对于新手，可通过功能型辅助网站书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ （通过选项卡快速填写关键词信息）、https://ai.dawnmark.cn/ （每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词）、C 站（https://civitai.com/ ）（可抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 会自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在使用提示词生成图像时取得满意的效果！

以下是关于如何精准向 AI 进行提问的一些方法和建议： 1. 明确角色和任务目标：例如，赋予 AI 专注于民商事法律领域的律师角色，并明确其任务是进行案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 2. 提供上下文和背景信息：讲清楚背景和目的，如在处理交通事故案件时，提供案件事实等背景信息。 3. 提出详细需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。比如询问“给你一则交通事故案件事实 xxx，根据 xxx 法规，x 方的责任应如何划分？” 4. 明确限制和不需要的内容：如明确限制 AI 的生成范围，在询问名人名言时，指定名人的姓名和相关主题。 5. 确定回答的语言风格和形式：可以要求回答按照特定的格式，如使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织。 6. 利用提示词工程： 明确要求 AI 引用可靠来源，如在询问历史事件时，要求引用权威的历史文献。 要求 AI 提供详细的推理过程，例如在询问数学公式时，要求展示推导过程。 明确限制 AI 的生成范围，如在询问新闻事件时，指定事件的时间范围和相关关键词。 7. 对于复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问：先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 8. 提供参考和学习的内容：包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细的流程和知识。 9. 使用专业领域的术语引导：在 Prompt 中使用法律术语来引导回答方向。 10. 进行验证与反馈：对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识进行筛选和判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。

精准率和召回率是常见的评估指标，主要区别如下： 精准率（Precision）：指返回的检索内容中有用信息的占比。也就是说，在所有被检索出来的内容中，真正有用的信息所占的比例。其计算公式为：精准率 = 真正例 / （真正例 + 假正例）。 召回率（Recall）：指相关信息被正确预测出来的比例，即真正例在所有实际相关信息中的占比。其计算公式为：召回率 = 真正例 / （真正例 + 假反例）。 例如，在一个文档检索的场景中，精准率体现的是检索出的文档中有多少是真正有用的；召回率则体现的是相关的文档有多少被包含在返回的检索结果里。 总的来说，精准率关注的是检索结果的准确性，而召回率关注的是检索结果的完整性。

以下是关于在 Midjourney 中精准控制颜色的一些方法和相关信息： 1. 在使用 MJ 生成兔子贴纸的过程中，关键词中限制了颜色，生成的图片会一种情绪对应一种颜色。若不想让模型把情绪和颜色做挂钩，同一种情绪可多生成几张不同色系的；若需要挂钩，也可反其道而行之。 2. 进行 SD 上色时，正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+风格参数。负关键词看自己的效果添加，添加一切不想要的东西。 3. 在 MJ 的公式方面： 角色人物公式：人物姓名（命名）+描述词（重要描述词和人物特征描述词）+风格+官方命令词。 3D 公式：主体+描述词（重要描述词和物体特征描述词）+风格+灯光+官方命令词。 插画公式：主题描述词语+风格（风格名称或画家）+描述+颜色灯光+官方命令。 特定公式： 连续场景变化公式： 角色/场景公式：上传图片（喂图）+人物描写（融入其他场景需要关键词 white background，结合场景后换成 walking in a futuristic cyberpunk city）+场景风格描写+官方命令。 木偶公式：人物图片+场景+人物+动作+风格+官方命令。 等距粘土公式： 等距+物体+max emoji（表情符号），soft（柔和）lighting soft（柔和光线）pastel colors/pastel background（背景）+3Dicon+clay（粘土）+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体。 安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+良奈吉友画风/或者其他名人风格=人。 3D 图标公式（未测试，可用）：喂图（1～3 张相似的风格）+描述的 icon（和喂图一致的关键词）+颜色（和喂图颜色一致的）+渲染词+官方命令。 通用公式：角色/物体描述+背景描述+灯光风格+官方命令。

以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。

在图片反推关键词方面： 对于图生图功能，除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。例如一张小男孩的图片，CLIP 反推的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”，DeepBooru 反推的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需要手动补充信息，调整宽度和高度，以及注意提示词相关性和重绘幅度等参数。 第二十一期港风胶片活动中，有利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo 的方法 1，上一期活动链接为；还有利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流的方法 2。 在【SD】最强控制插件 ControlNet（6）全局重绘 inpaint 中，有时需要去掉画面中的主体形象，填补复杂背景，可使用 inpaint 重绘功能。先将图放入 WD 1.4 标签器（Tagger）中裁剪保留背景部分，然后反推提示词，如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”，检查无误后发送到文生图中。开启 ControlNet，使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成，可调整控制权重和模式。也可尝试图生图中的“局部重绘”功能，但可能效果不佳。

以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档： 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障，能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案，候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面，负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR：团队绩效管理，根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 HR：面试工具，作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售：话术总结优缺点，涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容等方面。 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面，效率较高。 技术面：面试官直接给出同行美妆 GPT 案例，让判断实现方式，应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面：了解学业情况、经历和意向，询问经典问题。

以下是一份关于 AI 面试 B 端软件的需求文档，核心功能包括 AI 面试功能、背调功能、简历筛选关键词功能、提取简历证书项目功能： 一、AI 面试功能 目前市场上有一些相关产品，例如： 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：这是一个在线平台，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。 二、背调功能 （此处可详细描述背调的具体流程、涵盖的内容、数据来源等） 三、简历筛选关键词功能 （说明如何设置关键词、关键词的匹配规则等） 四、提取简历证书项目功能 （阐述如何准确提取简历中的证书和项目信息） 需要注意的是，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。

以下是关于 AI 制图关键词的相关内容： 一、图片内容的表现形式 一般分为二维插画和三维立体两种。 二、生成想要的图片的关键结构 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体、人物细节和搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 可参考风格类关键词或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 对于某些材质的表现，如透明材质，关键词的运用较为复杂，需针对特定风格进行“咒语测试”。 三、AI 绘画的关键词公式 主题（加下面的）+环境（背景，周围）+气氛（烈日下，雾蒙蒙，恐怖的，风暴席卷的）+灯光（顶光，雾气光，漫反射的，强对比的）+色彩（低饱和度，颜色鲜艳的，花里胡哨的，强反射的主色调，某种颜色是 accent color）+构图（黄金分割，三分法的，电影镜头，广角，鸟瞰图）+风格参考（超清细节的，照片级别的，写实的，抽象的，2D/3D，4k8k，数字雕刻，概念艺术，水墨，水彩，海报，某个软件，某个游戏，艺术家，艺术平台） 四、Midjourney 生成 B 端产品页面的关键词示例 UI components,button,Gucci,ar 16:9（立体按钮） UI components,button,concrete,ar 16:9（低保真线框按钮） UI components,button,drawing,outline,ar 16:9（像素风格按钮） UI components,button,pixel art,ar 16:9 circular HUD interface 通过对 AI 出图的持续探索能发现，Midjourney 在 UI/UX 设计中能发挥的作用上限很高，小到一个图标、组件，大到整个页面、产品，都能带来意想不到的创意灵感。

目前的 AI 技术在直接分析味道的构成方面还存在一定的局限性。对于您提到的“冬日温暖壁炉”这样的关键词，要生成雪松、木炭、火焰、热巧克力等与味道相关的元素，虽然有一些基于语义理解和关联的尝试，但还不够精确和全面。 AI 主要擅长处理文本、图像等数据，对于味道这种复杂的感官体验，其分析能力尚有待进一步发展和完善。不过，在某些特定的应用场景中，例如通过对大量与味道相关的描述文本进行学习和分析，AI 可以提供一些相关的推测和联想，但这与直接准确地分析味道的构成还有差距。

以下是关于根据提问的问题关键词设置自动回复的相关内容： Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下。作为邮件助理，可识别邮件中的相关问题并提供简短回复片段，以 JSON 格式呈现输出，包含问题和答案的字典列表。若邮件无提问则返回空列表。 安仔：Coze AI 机器人对接微信群的疑问解答，包括放行端口、Bot ID、微信账号被封、服务器是否需一直开着、不懂编程能否配置好、配置中遇到问题、为何配置多个前缀触发回复等问题及相应答案。 飞书 5000 人大群内置智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，基于飞书 aily 搭建。使用时在群里发起话题时，它能自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、更新最新动态、促进社区互动、资源共享、支持多语言问答。

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。