初学者学习ai

以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：例如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo，利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：比如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：例如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域，还有一些其他的应用： 1. 语言学习：Speak、Quazel、Lingostar 等，提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导：Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习：PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助：Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容处理：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互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，可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有以下相关的 AI 应用： 1. WPS 文档翻译功能：可快速翻译办公文档，如 Word、Excel、PPT 等，提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中，6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 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（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下为为初学者介绍 AI 的相关 PPT 资源： 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程》 分享者：B站 PPT 链接： 在线代码：https://bohrium.dp.tech/notebooks/86124619178/update 课程大纲：和 AI 一起学 Python 编程——面向研究生初学者 总课时：10 月 16 日，4 节课，每节 45 分钟 讲课者：Xiangyu Chen（清华大学数据科学博士生）、Wenju Tang（北京大学语言学博士） 业界助教：Wenhao Guo（杭州某电商公司 NLP 工程师） 2. 《给小白的 AI 产品推荐》中的 PPT 类产品 国内：爱设计 PPT 推荐理由： 背后拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力。 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇。 已确立市场领先地位，代表当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平。 3. 微软 AI 初学者入门课程 译者：Miranda 课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 课程内容：涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等，适合初学者，覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。

对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ，可以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，包括人工智能的定义、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，如李宏毅老师的课程。 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，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，您也可以对其进行了解和参考。同时，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统，例如通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。

对于初学者学习 AI 知识，由浅入深的学习路径如下： 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，可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自己的作品。 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于初学者来说，学习 AI 并找到一份相关工作可以参考以下步骤： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、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。 四、掌握提示词技巧 提示词上手容易且很有用，一定要掌握。 五、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。 六、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 七、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

对于初学者来说，选择一个易于使用且功能丰富的AI视频编辑工具非常重要。以下是一些推荐的AI视频编辑工具，它们都提供了用户友好的界面和强大的功能，适合初学者快速上手： 1. 剪映：这款软件提供了丰富的视频编辑功能，包括AI一键成片、AI图文成片、AI字幕等，支持抖音账号等多种注册方式，大部分功能可以免费使用，但部分素材需要VIP。 2. 快剪辑：360推出的专业级视频剪辑工具，内置丰富的模板素材库，并提供多样的AI工具，如智能识别文本、AI克隆原声等，支持网页在线编辑及电脑端、手机端使用。 3. Vidyo.ai：提供基于AI的视频编辑功能，支持多种注册方式，注册登录后提供免费试用，免费用户每月有使用额度限制。 4. Wondershare Filmora：在国外广受好评的视频编辑软件，提供基础视频剪辑功能和AI智能抠图、音频降噪等AI工具，需要下载客户端使用。 5. Capsule：专为企业打造的专业级AI视频剪辑器，适合制作品牌宣传视频，提供AI视频剪辑、AI标题、AI绘图等功能。 6. 快手云剪：快手推出的在线视频创作平台，提供智能配音、语音转字幕等功能。 7. LAVE：Meta发布的AI自动视频剪辑工具，通过自然语言交互简化视频编辑流程。 8. Clipchamp：微软旗下免费视频编辑软件，提供全面的视频编辑功能。 9. Topaz Video AI：AI视频增强软件，可将视频分辨率提升到4K/8K甚至16K，提供视频升级、增强、稳定和平滑功能。 10. Moovly：AI驱动的在线视频编辑和制作工具，专为商业和教育用途设计，以其易用性和强大的AI功能而著称。 11. Tonic：创新的AI视频编辑应用，专为iPhone设计，提供新颖的方式来使视频和过渡效果脱颖而出。 这些工具不仅提供了基础的视频剪辑功能，还通过AI技术增强了视频编辑的便捷性和专业性，非常适合初学者尝试和学习。

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，它提供了广泛的应用可能性。以下是一些LangChain的应用示例，以及为初学者提供的教程资源： 1. 聊天机器人（Chatbots）：构建具备记忆能力的聊天机器人框架，可以进行实时交互并提供用户友好的界面。 2. 文本总结（Summarization）：对长文本或文档进行自动总结，提取关键信息。 3. 文档问答（Question and Answering Over Documents）：使用文档作为上下文信息，基于文档内容进行问答。 4. 信息抽取（Extraction）：从文本内容中抽取结构化信息。 5. 结果评估（Evaluation）：分析并评估语言模型输出结果的质量。 6. 数据库问答（Querying Tabular Data）：从数据库或类数据库内容中抽取数据信息。 7. 代码理解（Code Understanding）：分析代码并从代码中获取逻辑，支持代码相关的问答。 8. API交互（Interacting with APIs）：使语言模型能够理解和调用API，以获取或发送数据。 9. 智能体（Agents）：使用语言模型进行任务分析和决策，并调用工具执行决策。 对于LangChain初学者，可以访问官网，以下是一些教程资源： 快速入门：提供了安装LangChain及其组件的基本命令和步骤。 LangChain快速上手教程：以浅显易懂的方式介绍了LangChain的安装和基本概念。 LangChain中文入门教程：为中文用户提供的入门教程，包括安装和基本操作。 LangChain框架介绍：介绍了LangChain框架的核心价值主张和设计理念。 这些资源可以帮助初学者理解LangChain的基本概念，安装过程，以及如何开始构建自己的LangChain应用程序。

学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。

以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。

对于小白学习 AI，可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，能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，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自己的作品。 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。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），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 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。 2. 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。 3. 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 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 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。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。

如果您想学习 AI 编程，可以从以下几个方面开始，并参考以下资源： 开始的方向： 1. 明确编程目标：确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制：明白在何种情况下需要编程，何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源： 1. 掌握 Python 基础： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程：例如“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践：通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议： 1. 对于复杂的项目，如 P2P 传输程序，要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中，优先寻找线上工具、插件和本地应用，先找现成的开源工具和付费服务，只有在没有现成方案时再考虑自己编程。