有针对单篇文章的总结分析引导学习的工具推荐么

以下为您介绍两种能帮您总结视频内容的 AI 工具： 1. GPT： 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPT 即可总结视频内容。总结完还可继续向 GPT 提问更多细节内容或探讨视频内容。 2. Get 笔记： 可以一键总结视频的笔记，支持抖音、小红书、B 站短视频和甚至是直播回放链接。 测试显示不仅能生成笔记，还有逐字稿。但使用时需注意：一是 AI 可能存在幻觉，生成内容仍需人类核对检查；二是若直播未准时开始，则不会生成直播笔记。

以下是关于总结视频的 AI 相关内容： 利用 AI 总结视频的方法： 1. 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明有字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 3. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 AI 视频运动镜头词测试： 1. 共同测试者包括阿强、淅吾、苏小蕊等。 2. Dream Machine 是一种可将文本和图像制作成高质量逼真视频的 AI 模型，能生成物理上准确、一致且多变的镜头。 3. 测词目的包括掌握影视级运镜、评估精度和稳定性、检测运镜崩坏情况。 4. 测试说明包括取消勾选 Enhance prompt、欢迎补充未列出的运动镜头词、避免重复测试。 5. 测试总结为纯运镜关键词效果不佳，需结合具体画面描述才有较好效果，luma 会根据画面合理性自行调整运镜。 3 月 26 日自由讨论离谱视频切磋大会： 1. 主要讨论了 AI 在视频制作中的应用，成员分享经验，探讨通过实践项目学习掌握 AI 工具和技能，以及 AIGC 的应用和学习。 2. 讨论了 AI 视频制作相关内容，包括组队参赛和商单，以及 4 月份比赛事宜。 3. 待办事项包括西琦收集北京同学组队二维码、找案例并分享，淅吾找新疆朋友商量加入谁，毛叔拉群并制作基础工具。

以下是对这三本与 AI 相关的电子书的总结： 《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》： 感谢读者打开此书并迎接用文字创造音乐的未来。 强调通过此书和创造力，让想象力随提示策略活跃，它是进入未来音乐派对的后台通行证。 把此书视为与 AI 合作创作更多音乐的邀请，包括充满生命力的节拍、让灵魂想跳舞的节奏和萦绕心中的旋律。 指出音乐不仅是音符，还关乎氛围、感觉和旅程，适合各类音乐创作者。 《OpenAI 官方提示工程指南》： 由于模型上下文长度固定，用户与助手对话不能无限延续。 解决方法包括概括之前对话，如达到一定长度触发概括查询，或在后台不断概括，也可动态挑选最相关部分。 对于总结长文档，如一本书，可逐段归纳并递归构建完整摘要，若理解后续部分需前面章节信息，可在总结时附加前面内容的连续摘要，OpenAI 之前对此有研究。 《OpenAI：GPT_最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf_VIRTUAL》： 附录介绍了 OpenAI Playground 是什么及怎么用。 提到六个能提高输出质量的核心提示词策略。 解释 GPT 上下文长度固定，不能单次总结过长文本，总结长文档如书可逐章总结并递归形成完整摘要，若理解后续需前面信息，总结时可附上前情提要，OpenAI 之前用 GPT3 做过相关研究。

以下是关于 AI 视频的相关总结： 1. 在 2024 年 5 月 26 日的会议中，讨论了 AI 视频制作、群体潜意识和山洞的梦、AI 工具生成短片、AI 在配音方面的应用、北京团队的工作、新媒体运营等内容，包括制作流程、技术应用、经验分享等，还提到了微信群和飞书群的情况，以及多部影片的分享，并有相关待办事项。 2. 关于 AI 视频制作的工作流，会议分享了工作流模板，包括团队协作、项目管理和阶段审核功能，介绍了画面生成组的交付产物及使用分镜表进行视频制作，还讨论了离谱森林活动、离谱村 MV 大赛和 2050 线下大会等相关内容，并分享了好玩的课程和工具。 3. 除了聊天内容，AI 还能总结各种文章（不超过 2 万字），对于 B 站视频，若有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕并发送给 AI 进行总结，总结完还可继续提问或探讨细节。

以下是关于 AI 视频总结的相关内容： 除聊天内容外，AI 还能总结不超过 2 万字的文章。可复制文章全文发给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本，刷新浏览器后点击字幕的“下载”按钮，选择字幕格式，将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可。 此外，AI 视频工作流包括概念设定（MJ）、剧本+分镜（ChatGPT）、AI 出图（MJ、SD、D3）、AI 视频（Runway、pika、PixVerse、Morph Studio）、对白+旁白（11labs、睿声）、音效+音乐（SUNO、UDIO、AUDIOGEN）、视频高清化（Topaz Video）、字幕+剪辑（CapCut、剪映）。 温维斯 Wenvis 在 2024 年接触 AI 视频，从 0 开始学习，不断创作作品，如《熊猫奥运奇幻之旅》获得首届可灵 AI“灵感无限”创作大赛专家评审一等奖。

吴恩达总结了以下四种 AI Agent 的设计模式： 1. 反思模式（Reflection）：让 Agent 审视和修正自己生成的输出。例如，在编写代码时，可让大模型检查代码的准确性和结构规范性，并不断优化。 2. 工具使用模式（Tool Use）：通过使用外部工具和资源，如 LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作。 3. 规划模式（Planning）：让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。 4. 多智能体协作模式（Multiagent Collaboration）：多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。 如果您想更深入了解这些设计模式，可以参考以下文章：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd

引导 AI 帮您写论文，您可以参考以下方法和指令： 1. 提供详细的背景信息：例如“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 2. 明确具体的要求：比如论文的主题、字数、结构、引用格式等。 3. 给出清晰的指令：例如“写一篇关于左右。” 4. 注意指令的逻辑：自己需要给出开头，让 AI 理解语言逻辑，从而撰写下半部，并包含必要内容。而不是模糊式提问，比如“小王，写一篇自律的报告给我”。 5. 运用不同的方法：如扩写与改写法，提供内容的上半部，让 AI 撰写下半部，并以不同写作技巧和风格转换生成的内容。还可以使用反问法，让 AI 问您问题，以更深入地了解您的需求和思考逻辑。 需要注意的是，使用 AI 写论文并非道德的使用方式，了解这种可能性的存在以及它已被学生使用很重要，但这超出了介绍性指南的范围，去讨论 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题。如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。

以下是引导小学生使用 AI 工具的一些方法和示例： 1. 特色课程合作：可以像某小学一样，邀请专业的 AIGC 专家与学校合作。让大学生走进小学课堂，为小学生讲解 AI 工具，带他们试玩用 AI 工具设计的桌游，让小学生初步认识人工智能并尝试使用一些 AI 工具。 2. 课程内容设计： 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因，引导他们思考技术对生活的影响和背后的原理，强调科技的多样性和创新。 探讨 AI 能否替代人类的艺术家或者作家，鼓励学生思考人类创造力与机器效率的关系，倡导对技术的负责任使用。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论与机器人交友和人类交友的不同，倡导理解技术的辅助角色。 思考如果 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，鼓励分享作业中的挑战，探讨 AI 的帮助和依赖的风险，强调将 AI 作为学习工具增强理解和效率。 3. 主课融入：在英语课等主课中逐步融入 AIGC 工具。对于初中以上的学生，开始时由老师带着使用，学生提出 prompt，老师做引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，让 ChatGPT 为学生生成能懂的单词解释和例句，并用 AI 工具加工生词，生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备。

在 Coze 中引导用户输入内容可以参考以下步骤： 1. 设计一个吐槽心灵鸡汤的应用，允许用户输入心灵鸡汤类内容，AI 生成对应的反心灵鸡汤，并展示在前端页面。应用体验地址为：https://www.coze.cn/s/iDGHwn8t/ 核心操作流程： 用户在页面输入指定文本。 用户在页面点击【开喝】按钮。 Coze 后台调用工作流生成对应内容。 工作流生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计： 用户界面提供一个元素 A（Coze 中称作组件），让用户输入内容。 用户界面提供一个按钮 A，让用户点击后调用工作流。 用户界面提供一个元素 B，向用户展示工作流的结果。 核心业务逻辑： 读取元素 A 的用户输入。 将用户输入传递给 AI 大模型。 AI 大模型按照提示词设定生成指定内容。 在元素 B 展示 AI 大模型生成的内容。基于上述业务逻辑，只需要设计一个简单的工作流即可。该工作流由【开始】节点（用户输入）、【大模型】节点（AI 生成内容）、【结束】节点构成（内容输出）。 2. 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在稍后读存储地址（飞书多维表格）中，检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令就开始流程，不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题，交由外层 bot 的大模型判断）。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，只需要设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可以通过额外的配置定向检索状态为“仅记录（即未读状态）”的收藏记录。 4.4 大模型节点：为了处理的稳定性，这一步采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配。可以继续优化提示词以提升匹配的精准度。

以下是关于如何学习提示词技术的一些建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 避免 AI 幻觉的技巧： 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；询问科学事实时，要求引用已发表的科研论文；询问法律条款时，要求引用官方的法律文件。 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；询问代码功能时，要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围，例如在询问名人名言时，指定名人的姓名和相关主题；询问新闻事件时，指定事件的时间范围和相关关键词。 4. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中获取。 5. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 6. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 7. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 总之，精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，通过多实践、多学习、多总结，最终可以掌握提示词技术的窍门。

|提示词类型|联系|区别| |||| |开放式提示词|都是提示词的不同形式，旨在引导模型生成相应的输出|没有明确的限制和指向，给予模型较大的创作空间| |封闭式提示词| |具有明确的限制和具体的指向，模型的输出范围较窄| |引导式提示词| |在一定程度上引导模型的输出方向，但又不像封闭式那么严格|

目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。

以下是一些能够自动检测并降低文章 AIGC 率的工具： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复的内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进的算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

要降低文章的 AIGC 率，可以从以下几个方面入手： 1. 注重个人创作和思考：在写作过程中，充分发挥自己的知识、经验和创造力，减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 深入研究和理解主题：通过广泛阅读相关资料，深入了解文章主题，从而能够以独特的视角和观点进行阐述。 3. 独特的表达风格：培养自己独特的语言表达风格，包括词汇运用、句式结构等，使文章具有鲜明的个人特色。 4. 增加细节和实例：通过详细描述具体的案例、经历或数据，丰富文章内容，使其更具真实性和可信度。 5. 人工审核和修改：在完成初稿后，仔细检查和修改，确保文章的逻辑、语言和内容均符合个人的创作思路。 此外，在学术研究和写作中，还可以使用一些 AIGC 论文检测网站和工具来辅助判断文章中是否存在 AI 生成的内容，例如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文后，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是关于 Coze 小红书爆款文章生成助手的相关内容： 1. 画小二的 Coze 工作流配置：包括抖音热门视频转小红书图文的详细参数配置，如整体结构图、开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 以及输出结果的参数配置。在标题和正文生成方面，有具体的要求和技能，如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性、保证正文口语化且长短在 200 字左右等。 2. 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法：强调精彩的 Prompt 对驱动 AI Agent 稳定运作的重要性，指出高质量 Prompt 依赖用户的逻辑思考和知识经验抽象表达，介绍了通过 12 个初始样例引导 AI 定制完美提示词的方法。 3. 雪梅 May 的 AI 学习日记：记录了对 Coze 的学习过程，包括了解到 Coze 是字节跳动的 AI agent 产品，可用工作流方式制作 AI 智能体，如爸妈防骗助手、热点文章生成器等，并分享了自己对 Coze 的初步理解，认为它能让无技术背景的人实现想法。

要写好 AI 公众号 IP 文章，关键在于以下几点： 1. 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）：这是 AI 生产文章的关键。基本提示词能生成基础文章，更详细、具创意的提示词能让 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和文章基本结构、内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。 2. 注意文章的结构和要求：对于律师相关的公众号文章，如普法文章，需要对案例进行脱敏处理，替换具体人物姓名、时间和地点。写作时要注意每部分的字数，如第一部分一百字左右，第二部分三百字左右等。同时，要按照特定的指令和要求进行，如初始化时的欢迎语、牢记要求并执行等。写作前先请求用户提供案例洞察报告作为基础材料，并询问文章面向的目标群体，然后输出纲要和写作方案。

以下是关于 Dify 的相关内容： 如何接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 小七姐相关的提示词知识库文章索引： RAG 提示工程系列（3）|迈向工程化应用中关于 Dify 的介绍： Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。 Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。 Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。