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我想要一个可以指导我爬虫的AI

Answer

以下是为您提供的关于爬虫的指导：

如果您不会代码但想要完成一个爬虫应用，可以参考以下步骤：

  1. 已知文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ 。
  2. 已知 ChatGPT 很会写程序，并且使用 Colab 。
  3. 得出结论：让 ChatGPT 帮我们写抓取该文章正文内容的程序，然后在 Colab 里运行。

在许多情况下，对于爬虫任务，我们需要明确以下几点：

  1. 当有简单需求时，给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。
  2. 当 AI 满足简单需求并获得正反馈后，期待会提高，但需要了解 AI 编程的边界和限制。
  3. 对于大多数需求，应优先寻找现成的软件解决方案，遵循以下顺序：
    • 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。
    • 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。
    • 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。
  4. 对于 API 功能：
    • 先找现成的开源工具，GitHub 上很多。
    • 然后考虑付费服务。
  5. 如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

他山之石，可以攻玉[heading3]完成一个爬虫应用[content]很多人对Python的最大印象，是写爬虫：帮你自动的从网页上摘取所需的信息。现在，让我们去写一个爬虫，抓我之前的文章：[🔗中学生能看懂：Sora原理解读🔗](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247486888&idx=1&sn=40c743017340b172fcb39b18cb42ca44&chksm=c2bcc0aef5cb49b826b30475932d947f7f73c8991aa7f5e6cda39f32a61c1a6d958ad26d3e00&scene=21#wechat_redirect)已知1：这篇文章的地址是https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ已知2：ChatGPT很会写程序已知3：我们用Colab得出结论：让ChatGPT帮我们写这个程序，然后在Colab里运行[heading3]问问ChatGPT[heading1]大聪明[content]我使用colab，请给我写一段代码，用于抓取https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ的正文内容

放下傲慢！停止自欺欺人！与其做 AI 的主人，不如做它的搭档

在许多情况下，我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求，并让我们获得正反馈之后，我们的期待也会不断提高，希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候，我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条：能不编，尽量不编[content]随着IT技术的发展，各种基础设施和工具越来越多，大多数需求都能找到现成的软件解决方案，只需权衡投入产出，进行评估即可。[搜索技巧的逆袭：在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具：例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。其次找插件：基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用：当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具，GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，何必为难自己呢？如果真的需要动手编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

他山之石，可以攻玉[heading3]完成一个爬虫应用[content]很多人对Python的最大印象，是写爬虫：帮你自动的从网页上摘取所需的信息。现在，让我们去写一个爬虫，抓我之前的文章：[🔗中学生能看懂：Sora原理解读🔗](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247486888&idx=1&sn=40c743017340b172fcb39b18cb42ca44&chksm=c2bcc0aef5cb49b826b30475932d947f7f73c8991aa7f5e6cda39f32a61c1a6d958ad26d3e00&scene=21#wechat_redirect)已知1：这篇文章的地址是https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ已知2：ChatGPT很会写程序已知3：我们用Colab得出结论：让ChatGPT帮我们写这个程序，然后在Colab里运行

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请给出10个 有关 AI 的概念的 知识点 并用150字 进行介绍
以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍： 1. 人工智能（AI）：目标是让机器展现智慧，是一个广泛的领域。 2. 生成式人工智能（GenAI）：旨在让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习：使机器能自动从资料中找到公式的手段。 4. 深度学习：基于类神经网络，具有大量参数的更强大手段。 5. 大语言模型（LLMs）：具有大量参数的深度学习模型。 6. ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人，能根据输入生成文本回复。 7. AIGC：利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。 8. 统计学基础：包含均值、中位数、方差等统计概念，是 AI 的重要基础。 9. 监督学习：如线性回归、决策树等常用算法。 10. 无监督学习：如聚类、降维等算法。
2025-02-08
AI 知识点
以下是关于 AI 的知识点： AI 背景知识：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 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。 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。 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。 Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。
2025-02-08
现在ai在生活中的作用
AI 在生活中的作用广泛且多样，以下是一些主要方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 识别和阻止欺诈行为，降低风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 根据市场需求动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高产品质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，将货物送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育领域，提供个性化学习体验。 农业领域，分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐领域，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域，优化能源使用，提高能源效率。 总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2025-02-08
ai写小说的软件
以下是为您介绍的一些与 AI 写小说相关的内容： 1. 关于不同模型的文风特点：ChatGPT 在诞生之初自带奇怪文风，包括概括性描述、缺乏侧面描写、生硬叙述、死板结构和过度道德正确等。部分非 OpenAI 的模型也有类似情况，而 GPT 模型如今在文风上已有改观。同时，过度的道德说教与正面描述趋势会让读者厌烦，因为与人类生活脱节。 2. 将小说做成视频的流程： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：利用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 音频制作：用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音并添加背景音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场。 审阅与调整：根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 3. 一些 AI 写小说的软件： Novel.ai：AI 写小说领域的头部应用，是典型的 LLM 产品。其功能复杂但使用模式简单，包括利用续写能力改造成交互式文本生成、渐进式生成小段、抽象出细分功能等。 Character.ai：大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品，服务游戏和二次元用户。使用简单，创建角色靠详细描述，开放用户角色 Prompt 可见。 筑梦岛：国内同类产品，玩法多样，如和角色聊天、捏角色等，捏角色本质是收集信息产生高质量角色 Prompt 的过程，并基于聊天模式有很多衍生玩法。
2025-02-08
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程，提供了一系列工具、组件和接口，让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链则是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点有： 1. 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 3. 链：允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理：支持构建代理，能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集，构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
告诉我最新的国际ai资讯（比如从2024年有什么ai被发明了，国际上一共有什么大的ai公司，中国的ai发展的怎么样了（deepseek怎么样））
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯： 2024 年 2 月 5 日：百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中，Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型，特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一，采用 MIT 许可，鼓励商业用途，推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示，语音技术是 AI 应用的关键，企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期，技术不断升级，市场竞争加剧，涌现出多种创业公司。未来，AI 语音将成为服务的“万能钥匙”，应用场景广泛，从医疗到教育，推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日：随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT5 迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志，大模型正式迈入“PostTraining”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1 首次击败闭源模型；中国本土大模型 DeepSeek V3，在 GPT4o 发布仅 7 个月后，用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时，大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发，“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者，而非主导者，确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景，并提到正在推动的“空间智能”概念，旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为，未来这两者的界限将逐渐模糊，从而带来更大变革。
2025-02-08
免费的网页爬虫相关Ai工具
以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目方面： 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库，同时为方便 LLM 理解和抓取，将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现，因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。
2025-01-25
有与网页爬虫相关的AI工具吗
以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目中也有相关工具，如： 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考，其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用了 playwright 之类的浏览器，将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。
2025-01-25
python实现网页爬虫
以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤： 首先，在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前，要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装： ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如：content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中，如果遇到了 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）。 另外，Python 在自动化方面应用广泛，例如办公软件自动化（pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF）、爬虫（requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档）、测试自动化（unittest 和 pytest）、容器与虚拟化自动化（dockerpy 用于 Docker 容器管理）等。
2025-01-02
怎么利用AI实现爬虫
利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤： 1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。 3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意，微信公众号文章可能有特殊的反爬措施，代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问等。 4. 运行代码时，先复制安装库的命令并运行，然后点击左上方“+代码”按钮，新建一个新的代码块，再复制后面的代码并运行。 5. 在和 AI 配合写代码的过程中，若遇到 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（若还不行，就反复调试）。 另外，在许多情况下，我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后，期待会提高，此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，能不编尽量不编。如果真要编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。
2024-12-09
如何用ai写一个爬虫
以下是使用 AI 写爬虫的方法： 1. 可以向 ChatGPT 提供提示词，如“我有 100 部电视剧，想在 colab 上，使用 Python 爬虫，在豆瓣上爬他们的评分，请问具体可以怎么操作呢？”，ChatGPT 会给出代码。但可能需要返工，例如因豆瓣的反爬虫机制报错后，让 ChatGPT 自己添加额外的请求头；或者因自身需求调整代码。 2. 在 Colab 中抓取网页正文内容时，可以使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保在 Colab 环境中安装 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令安装。 然后，使用相应代码抓取并解析指定的网页内容。但要注意，由于网页结构可能变化，提取正文内容的部分可能需要根据实际 HTML 结构调整。若有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问。 3. 在和 AI 配合写代码过程中遇到 Bug ，可以直接将问题报给 ChatGPT ，然后根据其给出的结果进行调试。
2024-12-05
如何制作一个爬虫智能体
制作爬虫智能体的步骤如下： 1. 了解扣子平台：扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，开发智能体的门槛低，无论有无编程基础都能在该平台快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot，且提供丰富的插件、工作流、知识库等功能增强 Bot 的能力和交互性。 2. 明确智能体的名称和介绍：创建时先想一个智能体的名字，然后写一段越详细越好的介绍，它会根据介绍智能生成符合主题的图标，最后点击确认即可诞生新的智能体。 此外，关于智能体的相关知识： 1. 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 2. 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 3. 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 动手实践制作智能体时，可基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等），如在相关平台点击“浏览 GPTs”按钮、“Create”按钮创建自己的智能体，使用自然语言对话或手工设置进行具体设置，然后调试并发布。
2024-12-04
我想要学习coze等智能体 你可以给我推荐高质量的免费课程吗
以下是为您推荐的学习 Coze 智能体的高质量免费课程： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： AI 常见名词、缩写解释： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库： 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平： 安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent 基础教程：Coze“图像流”抢先体验： YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏： 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档： 【智能体搭建共学课】一步步教你玩转 Coze 智能体，新手 0 门槛教学特邀讲师：元子：[https://www.bilibili.com/video/BV1mXqGY1EwJ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=84aaf5d504fda49d36287bb4930a47a2)（1 小时 32 分开始）
2025-02-08
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？
对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
我想要搭建一个可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体
以下是为您提供的关于搭建可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体的相关信息： 目前有一种技术叫 PixelLLM，它是由 Google 开发的新型视觉语言模型。其完善后在弱视（眼疾）用户方面会有较好的应用场景。这个模型不仅能够对图片进行详细描述，还能精确指出图片中每个词汇对应的具体位置。例如，若图片中有一只猫和一只狗，PixelLLM 不仅能识别出“猫”和“狗”，还能指出它们在图片中的具体位置。这种能力使得模型在处理需要图像和文字紧密结合的任务时表现出色，比如在一张图片中找到特定的物体或区域，并对其进行描述。 主要特点包括： 1. 像素级词汇对齐：不仅能告知图片里有什么，还能准确指出这些东西在图片的具体位置。 2. 多种功能：具备多种处理图像和文字结合任务的能力。 您可以考虑基于类似的技术来搭建您所需的智能体。
2025-02-06
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼，同时能在我提出问题时，随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent，如何用Coze搭建？
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 关于一些其他问题： 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流？ 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent，还算 AI Agent 吗？ 算。详见
2025-02-06
我需要你给我生成一些提示词，我会给你我想的想法。《》以内的是想法。《我想写一篇影视解说的文案，写作的视角以我，第一人称的视角来写。想要风格偏幽默风趣一点，就像跟朋友在讲述一样，可以模仿鲁迅先生的手法。而且还想把影片的剧情内容写出来，从开篇到电影的结尾，如果有需要保留原片的地方，请把原片的画面场景以及时间段描述出来。要求这篇文案要附上我自己的内心独白，以此引人深思！请你深度思考后，在做答复！要求字数不少于5000字。》请问我该如何写提示词？请你整理好提示词后发给我
以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。
2025-02-06
代码小白想要学习上手aiagent 请给我制定高效学习流程
以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！
2025-02-05
你好，我想做一个用照片做视频的博主，请帮我构思一套详细的视频号起号的框架、流程、以及每一步骤的详细执行指导
很抱歉，目前没有关于用照片做视频的博主起号的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和流程，以及每一步骤的简要执行指导供您参考： 框架： 1. 明确视频号定位：确定您的视频号是以何种风格、主题展示照片视频，例如旅行照片集、宠物照片故事等。 2. 内容策划：规划好要发布的照片系列，制定一个长期的内容计划。 3. 品牌塑造：包括起一个吸引人的账号名称、设计独特的头像和封面。 流程： 1. 账号注册与设置：选择一个易记且与主题相关的账号名，完善个人简介，突出您的特色和价值。 2. 素材准备：整理和筛选高质量的照片，并对其进行分类。 3. 视频制作：使用合适的软件将照片制作成精彩的视频，添加音乐、特效等元素增强吸引力。 4. 发布策略：选择合适的时间发布视频，保持一定的发布频率。 每一步骤的详细执行指导： 账号注册与设置： 账号名要简洁、有特色，能反映您的视频主题。 个人简介要清晰地介绍您的视频号定位、能为观众带来什么价值。 素材准备： 从大量照片中挑选出清晰、美观、有故事性的照片。 按照主题或时间顺序对照片进行分类，方便后续制作。 视频制作： 学习并熟练使用视频编辑软件，如剪映等。 选择适合照片风格的音乐，注意版权问题。 适当添加转场效果、文字说明等，提升视频的观赏性。 发布策略： 分析目标受众的活跃时间，例如晚上或周末。 初期可以每周发布 12 个视频，根据反馈逐渐调整频率。 希望以上内容对您有所帮助，祝您成功！
2025-02-08
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
我是一个AI小白，我使用AI的主要目的是使用这些工具，简化我工作中费时费力的事情，比如：表格的制作，筛选数据；图片的抠图，渲染，产品的口播介绍；日常工厂管理文件的编写及执行步骤；工作手册及岗位绩效的编写；作业指导书的编写
以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：
2025-01-30
如何书写文生视频提示词达到连贯效果 并且根据自己的运镜指导运镜
以下是关于如何书写文生视频提示词达到连贯效果并且指导运镜的方法： 1. 在 PixelDance V1.4 中，支持在 prompt 里写入运镜控制，可用自然语言描述想要的镜头变化，例如“镜头环绕口红拍摄”“黑白风格，镜头环绕着戴墨镜的女人拍摄，从她侧面移动到正面，最后聚焦于女人的面部特写”“雨后模糊的玻璃逐渐聚焦，一个男人举着伞，带着一只金毛犬路过”等。 2. 对于更复杂的视频项目，在为 Generate video（beta）编写提示词时，可提供背景或背景故事，有助于生成连贯且引人入胜的序列。同时，Firefly 通常可以模拟真实世界的摄像机工作，可具体说明希望摄像机的角度或移动，如常见的相机方向有特写、广角镜头、平移/缩放/跟踪、从天而降、从下方拍摄等。 3. 在制作商业级的 AI 视频广告时，以汽车内饰片段为例，登录 runway 账户，在首页左侧点击“Text/Imagine to Video”，上传图片，更改大模型版本，在提示词方框中输入运镜方式，如“Roll Clockwise Shot slowly”（摄像机围绕垂直轴顺时针旋转）。不想动脑时可根据分镜表建议填写运镜方式，也可参照“运镜方式大全”。注意提示词不宜过多，可通过改变提示词、生成时长等多尝试几次。
2025-01-23
flux lora调参数，我训练出来的人物模型和数据集的人物图片不像，出现这种情况的原因都有哪些，应该调整哪些参数，我需要我的flux模型训练出来的模型是一致性还原性，和泛化性比较不错的，按照这个方向给我指导
以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导： 打标环节： 选择基础大模型，如“麦橘写实”，并为 lora 命名。 将照片导入，选择合适分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹，且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签，也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片，描述越详细，人物变化可能越多，泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签，其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节： 大部分参数是固定的，主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节： 例如 18 张脸部图片，20 张整体图片，各训练 50 步，循环训练 10 次，并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同，loss 值可作为参考，但最终效果仍需通过测试判断。 此外，在 Lora 串联方面，多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果，可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同，加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点，选择放大模型，用 resize 节点调整尺寸，再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳，需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点，从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐，并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮，将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。
2025-01-04
我在设计一个分镜的网站，有没有什么ai模型 可以指导我做这个网站？
以下是一些可以帮助您设计分镜网站的 AI 模型和工具： 1. Adobe Firefly 视频模型：能够为视频编辑、动态图形设计等提供支持，帮助您探索新的创意和提高效率。 2. HDAidMaster：一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，可用于有趣的方案创作。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据需求自动生成户型图。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，提供全新设计模式，并能引入标准和规范约束设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-13