能够直接生成前端代码的工具

作为前端开发人员，以下是一些推荐学习的 AI 技术： 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、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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互动，了解其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。 此外，如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 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。 如果偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您作为一名前端想要从 0 开始学习 AI，以下是一些建议： 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。了解人工智能是什么，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，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。 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。 首先，记住“生成”两个字，随便找一个国产 AI 进行交流，比如聊小学奥数题、写演讲稿、探讨 996 等话题，看看 AI 擅长和不擅长的方面，留下 1 2 个更顺手的增加使用深度。条件允许的话，也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 来处理复杂任务。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

以下是关于 AI 前端开发的相关内容： 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时，遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制，无法很好地理解一些需求，导致开发过程中出错频繁。此外，还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例，演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript，目标用户为零基础开发学习者，参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中，输入需求让 Windsurf 进行代码生成，可能会出现报错，将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化，如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站，每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍，并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面，推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js，后端的 Node.js 加上 Express.js，数据库选择 MongoDB，语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面，选择 Visual Studio Code 作为 IDE，安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。

以下是关于前端代码生成的相关信息： GPTPilot： 是 AI 开发者伴侣，能从零开始构建整个应用程序，包括编写代码、配置开发环境、管理开发任务、调试代码等，开发者只需监督开发过程。 主要功能包括自动化编码，能生成各种类型的代码，如前端、后端和数据库代码；交互式开发，开发者指定应用类型后，它会提问澄清需求并创建产品和技术要求。 在代码生成质量不断完善的基础上，加上前端项目相关信息的配置页面和生成预览页面、后端代码生成，能面向更多使用者；增加适配更多框架，能面向更多应用平台。 Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev： 通过语言描述生成界面代码，可直接预览和调整生成的代码，完成后能复制或在 Vercel 上面部署。 目前只能生成 React 和 HTML，由的能力组成，未用其他库，目前需要加入等待列表。 Cursor： 包含强大的自动完成功能，可预测下一次编辑，启用后始终打开，会跨多行建议对代码进行编辑，并能考虑到最近的更改。 可以看到最近的更改，预测下一步要做的事。 能一次建议多个编辑，节省时间。 不小心输入会修复错误。 会预测下一个光标位置，以便无缝导航代码。

以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具： ：借助 GPT4 Vision 的能力，能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外，还有一些与网站制作相关的 AI 工具： Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop：网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面： ：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了多种功能，年度许可证起价 179 美元/月。 ：开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 ：Sourcegraph 的 AI 工具，作为全面的编程助手能理解整个代码库，个人使用免费。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

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。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习：RLTest 利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。

以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。

如果生成视频不受提示词控制，可以考虑以下方法： 1. 向提示添加其他描述符，以便更好地控制生成的视频内容，例如： 电影摄影术语，如浅景深、胶片拍摄和电影。 构图术语，如广角、特写、从上方拍摄和从下方拍摄。 照明术语，如背光、柔光和硬光等。 颜色分级术语，如饱和色、高对比度以及暖色调或冷色调。 情绪或语气术语，如 somber、tense、euphoric 和 mysterious。 摄像机移动术语，如向右或向左平移、向上或向下倾斜以及推拉或向外移动。 2. 对于海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。 人物表情控制力强，5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，让视频表达更能深入人心。 近期，海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能，即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，建议开启此功能，聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 3. 使用 Camera Motion 时： 点击“AddImage”上传图片。 在“Prompt”中输入提示词。 选择您想要的运镜方向，输入。 运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成您想要的任意值。 选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 点击“create”，生成视频。

以下是一些可以生成思维脑图的软件： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，过去 ChatGPT 无法生成思维导图，当处理复杂代码或长篇文章时，需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换，较为繁琐。现在有了 GPTs，可利用 Actions 调取第三方平台提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。比如结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化，包含如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。 在多智能体 AI 搜索引擎方案中，生成思维导图是其中的一个步骤。智能体能调用各种插件，除思维导图外，还有流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。

要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。

以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容： 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为：主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等） 样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 2 个正向样例作为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例的结构和关键元素，并以专家视角优化样例。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词，用户适当调整并确认后投入使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来，将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程，帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。

以下是关于图片提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本：根据图片反推提示词，可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字为 api_key.ini.example，初次使用需将后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需申请并填写 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 【SD】真人转二次元：图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片： 活动介绍：墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，文艺复兴，唯美胶片复古。lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程： 方法 1：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。上一期活动链接： 胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：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。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

以下是一些图片提示词提取工具： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供选择，网址： 关于悠船工具的基础使用教程： 进入官网，可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用，第一次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前不需要填写企业信息）。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作：点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下面，回车等待几十秒生成 4 张图片，可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整： 风格化：数字越大，越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 多样化：数字越大，结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，个人喜爱。 版本：默认最高 V6，建议最高，二次元可选 NIJI。 生成图片的速度：默认快速，越快对支付套餐要求越高。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成： 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条，还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用，在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面，例如悠船，点击开始想象按钮粘贴提示词。

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

以下是关于文本打标工具的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，Token 可以是单词或字符块，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务，如根据问题的主要主题为文本打标签，有相应的指示和选项，如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中，标注是常见问题，一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长，再由人类参与检查，包括音素层级、单词层级、句子层级等方面，标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查，不同场景的标注可能有细微变化。

以下是目前比较火的各垂类 AI 工具： 图像生成器：有 14 个工具，如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人：有 8 个工具，如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器：有 7 个工具，如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器：有 5 个工具。 语音和音乐：有 5 个工具。 设计：有 4 个工具，如 Canva 等。 其他：有 7 个工具。 此外，还有以下一些热门的 AI 工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。