我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上，请帮我取公众号的一个名字，请给出10个供我参考

以下是利用 AI 写公众号的教程： AI 生产文章的过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以便 AI 更好捕捉文章的语气、风格和重点。 例如，给 AI 这样的提示词：“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。”这样的提示词不仅提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、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。 以上就是为您精心准备的实用指南，介绍了如何利用 AI 高效创作公众号文章。从确定主题到文章发布，整个过程大约不到半小时。大家不要局限于提供的几个 AI 工具，可自行探索好用的 AI 工具。 最后，希望这些分享能为您带来启发和帮助。还可以关注我的公众号，了解更多科技实讯，也欢迎加入相关微信吹水群交流。

以下是关于仿写公众号 prompt 的相关内容： 1. 对于使用 GPT 模仿创作内容的万能思路： 明确目标是找到教 GPT 创作的方法论，即“know how”。 把方法论和示例写到 prompt 中，可改写大佬写好的 prompt，如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3，模仿改写出自己的小红书视频笔记标题产出助手 0.1。 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分，运用 COT（少样本提示）技巧。 若之前未写过结构化的 prompt，可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 了解。 0.1 版的使用效果。 2. 提示词快闪答疑： 新教师辅导专家的 prompt 编写要根据教学业务知识，写备课助手、上课助手和课后反思助手等，并融入“如何做好这些事”的方法论。 对于宋小涛 FewShot 产生更好内容的问题，可能是未把握模仿说话或写作风格的要素，需有关键词和方法论。 不同模型之间的区别一般通过实际使用总结经验，也可参考他人测评，如 。 当 ChatGPT 总结提炼文本效果差时，要描述清楚总结的方法、基于的规则、总结的内容以及期望的结果，如“请为我总结以下文档，提炼出每个段落中和 XXX 有关的核心内容，并把其中关于 XXX 的部分加粗显示”。 3. 专业的战争分析官 prompt：包括原始 prompt 和仿写 prompt 。

以下为您介绍一些有关排版公众号的 AI 工具及相关信息： 1. 社区孵化了一款排版工具，20 秒就可以完成公众号排版。由@对！开发的公众号排版工具，旨在简化微信公众号排版流程。用户只需申请链接并在飞书中添加该小组件，即可一键将公众号文章排版到飞书，支持多种格式和样式模板。未来计划上线更多主题模板和功能，同时欢迎用户反馈与交流。 2. 对于公众号排版，还可以参考以下建议：观察一些知名公众号的排版风格，从中获取灵感。保持简洁的风格能让内容更加突出，便于读者快速浏览和吸收信息。若对设计有独到见解，可多花心思让公众号脱颖而出。 此外，在文章排版方面，若想利用 AI 提效，可尝试以下方法（但此方法需要用到 ChatGPT4o、懂一点 Markdown 语法，若不满足条件或有自己的加粗习惯，可不采用）：首先，打开 GPTs https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi ，接着，把从迅捷 Markdown 编辑器复制下来的文章内容，发送给这个 GPTs。GPT 会先分析原文，然后列出需要加粗的句子和需要被引用的句子，让您确认。

以下是使用 Cursor 写公众号的相关内容： 1. 下载 Cursor：访问 https://www.cursor.com/ 。 2. 注册账号，可用邮箱如 google、github、163、qq 邮箱，直接接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 参考相关文章，如 。 5. 在设置中 Rule for AI 配置。 6. 按 ctrl/cmd+i 输入需求。 此外，还有以下案例供您参考： 张梦飞用 Cursor 做贪吃蛇游戏：在网页中玩贪吃蛇游戏，需清晰表达需求，如游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则和逻辑。 白九龄用 Cursor 做微信小程序：先形成项目需求文档，与 composer 沟通确认细节，再整理对应模块，进行功能设计模块文档设计，包括明确需求、UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例等，然后根据模块任务写代码，并做好代码文件和更改记录。 雪梅 May 用 Cursor 把 AI 明信片包装到小程序：先搭出小程序框架，再注册微信小程序账号，在代码平台上做版本管理，并用 Cursor 优化用户界面。

将 Agent 应用到微信公众号和企业客服可以参考以下内容： Dify 接入企业微信的步骤： 1. 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。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并进行对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，包括创建知识库、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。 6. 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 一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 基于 COW 框架的 ChatBot 在企业微信的实现步骤： 1. 准备：企微的接入方式是通过企业微信应用完成，只能企业内部人员使用，暂时无法在外部群中使用。需要的资源包括一台服务器（海外服务器，有国内代理接口的话可使用国内服务器）、注册一个企业微信（个人也可注册，只是无法认证），如果是认证的企业微信，还需要一个对应主体备案的域名。 2. 创建企业微信应用：首先在说明。

利用 AI 30 分钟不到打造爆款公众号文章的关键在于以下几点： 1. 撰写文章： 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt），好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以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 提供明确指导并设定文章结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、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. 添加多媒体元素： 为文章增添视觉魅力，精心挑选相关的图片、视频或图表，丰富内容并提升吸引力和专业度。 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。 图片出处主要在 twitter 和官方网站，若遇英文内容难以理解，可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。

以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介： 南瓜博士首次写小说获奖，背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，打破叙事习惯，方便局部调整，确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文，过程中偶尔给出建议。然而，因小说字数超 2000 字，修改时 GPT4 记性不好，Claude 又改丢关键情节。但最终，在与 AI 的合作与磨合中，南瓜博士成功获奖，展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。

以下是关于学习 AI 提示词的建议： 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，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。同时，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，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词的技巧，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，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示，如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 9. 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。 10. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速等。 然而，AI 的发展并非一帆风顺，20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”，因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

作为一名会计从业者，您可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化；发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项，并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外，您还可以研究 Prompt 提示词，例如像雪梅 May 那样，尝试不同的方法，让 AI 识别会计分类，训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。

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。

制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤： 方式： 1. Prompttuning：通过 Prompt 来构建大脑模块，但一般适合拟人化不是很重的情况，其缺点是使用的 Prompt 越长，消耗的 Token 越多，推理成本较高。 2. Finetuning：针对“有趣的灵魂”，通过微调一个定向模型来实现，能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中，提高信息提取效率，减少处理数据量，优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning：对于复杂情况，一般是两种方式结合。 步骤（以工作流驱动的 Agent 为例）： 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。

目前 AI 的发展现状呈现出以下特点： 1. 持续学习和跟进是关键：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布：从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势，基于长期理解和积淀，持续跟踪领域创新、洗牌和动态，并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金，各方势力竞相角逐，像一场激动人心的 UFC 比赛。

以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲： 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率 应用场景：如辅助诊断、生成药方等 优势：24 小时服务，提高效率 2. 数据：数据分析 prompt 简介：适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景：数据发现、数据治理等 优势：提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流：成为生产力工具 起床：让 AI 为您排 TODO 优先级，进行私董会脑暴 工作中：有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项：内容创作分 bot 团队组，如选题、标题、框架、扩写等，并分组互相改 优化：包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot；将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选：50 多个生产力 AI 待命 未来：将公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测，如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程，提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作，及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训，让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率！