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如何高效的编写软件测试用例

Answer

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法:

  1. 基于规则的测试生成
    • 测试用例生成工具
      • Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。
      • Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。
    • 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,生成相应的测试用例。
      • Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。
  2. 基于机器学习的测试生成
    • 深度学习模型
      • DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。
      • DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,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,提高测试效率和覆盖率。
      • A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。
  3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成
    • 文档驱动测试生成
      • Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,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,确保测试覆盖业务需求。
    • 自动化测试脚本生成
      • Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,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,通过解析自然语言描述生成测试用例。
  4. 基于模型的测试生成
    • 状态模型
      • GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。
      • Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。
    • 场景模拟
      • Model-based Testing (MBT):基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。
      • Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。
  5. 实践中的应用示例
    • Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。
    • 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。
    • 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。
  6. 工具和平台
    • Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。
    • Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。
    • DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。
    • GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。
    • Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
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References

问:AI 做测试用例

AI生成测试用例是一项非常有价值的功能,可以显著提高测试覆盖率、减少人工编写测试用例的时间和成本。以下是一些具体方法和工具,展示AI如何生成测试用例:[heading3]1.基于规则的测试生成[heading4]a.测试用例生成工具[content]Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于Java应用程序。Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET应用。[heading4]b.模式识别[content]Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。Infer:Facebook开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。[heading3]2.基于机器学习的测试生成[heading4]a.深度学习模型[content]DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。[heading4]b.强化学习[content]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,提高测试效率和覆盖率。A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。[heading3]3.基于自然语言处理(NLP)的测试生成[heading4]a.文档驱动测试生成[content]Testim:AI驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,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,确保测试覆盖业务需求。[heading4]b.自动化测试脚本生成[content]Selenium IDE+NLP:结合NLP技术扩展Selenium IDE,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,通过解析自然语言描述生成测试用例。

问:AI 做测试用例

GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。[heading4]b.场景模拟[content]Model-based Testing(MBT):基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。[heading3]5.实践中的应用示例[content]1.Web应用测试:使用**Testim**分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。2.移动应用测试:利用**Test.ai**从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。3.复杂系统测试:采用**GraphWalker**基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。[heading3]工具和平台[content]Testim:AI驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。Test.ai:基于NLP技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和Web应用。DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。

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那么有什么工具吗可以生成测试用例吗
以下是一些可以生成测试用例的工具: 1. 基于规则的测试生成: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 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,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,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,确保测试覆盖业务需求。 Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,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,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 在实践中的应用示例包括: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-09
可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行、测试报告 的AI 有哪些?
以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 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,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,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,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,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,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,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,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
2024-10-24
我想基于一个开源模型,训练一个自己的AI模型,用于编写软件测试用例,如何实现呢
要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型,您可以参考以下步骤: 1. 选择合适的部署方式:包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源:确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景,同时准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础:可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练:根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型:将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护:模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
有没有对话形式,生成测试用例的ai
以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息: 生成式 AI Studio 中,您可以在聊天框中键入请求,例如“我的电脑速度很慢”,然后按回车键,查看 AI 如何响应,并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中,可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例,输入初始指令后查看 AI 的回复,以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理(NLP)的测试生成方面,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 可通过解析自然语言描述生成测试用例。
2024-08-14
有没有免费好用的,用于生成测试用例的ai
以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,可生成和管理测试用例,适用于 Web 应用测试,能分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用,可从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试,如采用其基于系统状态模型生成测试用例,可确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。
2024-08-14
我是一名测试,经常需要写测试用例,有没有相关的助手
以下是一些可用于生成测试用例的 AI 工具和平台: 1. Testim:这是一个 AI 驱动的自动化测试平台,能够生成和管理测试用例。它可以通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。在 Web 应用测试中,它能分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。它可以利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。在移动应用测试中,能从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。在复杂系统测试中,能基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
2024-08-14
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19
可以读取excel数据,编写程序的ai工具
以下是一些可以读取 Excel 数据并编写程序的 AI 工具相关内容: 1. 自制微博指数爬虫工具:通过分析微博话题页面,找到真实数据地址,明确规则后让 AI 帮忙写代码。需求是抓取微博话题 30 天的分日数据,在执行代码时 topic_name 由用户手动输入,在 colab 上运行并将数据存储到 Excel 自动下载到本地。 2. 用 AI 撰写专业区域经济报告:信息收集时利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。内容拆分时针对报告需求将内容拆分,数据处理借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成,分析与撰写时通过整理数据利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,最终内容需人工主导校验。 3. 金融服务业中生成式 AI 的应用:生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程,如在预测方面帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,发现模式并为预测建议输入;在报告方面帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告;在会计和税务方面帮助综合、总结并提出可能答案;在采购和应付账款方面帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2025-01-16
可以读取excel数据并且编写小波分析代码的ai
以下是为您整合的相关内容: 应用开发方面: 自制微博指数爬虫工具:通过分析微博话题页面,找到真实数据地址,明确规则后让 AI 帮忙写代码,可在 colab 上运行,爬取数据后存储到 excel 并自动下载到本地。 Markdown 分页策略: LangChain 提供多种文本分页策略,包括按 Headers 或“章”划分、合并相邻较小部分、对大的“章”按“节”继续拆分、对大的“节”按“段”“句”“词”逐步拆分,直到满足长度要求。 处理结构化数组对象数据: 让 AI 更好地处理结构化数组对象数据的建议包括提供数据结构描述、用必要的示例数据、明确说明分析需求、让 AI 编写代码完成分析。Claude 和 ChatGPT 支持直接运行代码,处理结构化数据更高效。 金融服务业与生成式 AI: 生成式 AI 可帮助金融服务团队改进内部流程,简化日常工作流程。 预测方面:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面:帮助综合、总结税法和潜在扣除项。 采购和应付账款方面:帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2025-01-16
我是一个AI提示词小白,怎样才能提升自己对提示词编写的能力。
以下是提升提示词编写能力的一些方法: 1. 了解提示词的基本概念:提示词用于描绘您想生成的画面,输入语言支持中英文,不同模型可能有不同的输入要求。 2. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 3. 确保提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素,例如“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”。 4. 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,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 5. 利用“加权重”功能: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。 6. 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还可删除所有提示词或使用会员加速。 7. 优化和润色提示词的方法: 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语,避免笼统。 添加视觉参考:插入相关图片参考,提高 AI 理解能力。 注意语气和情感:用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 优化关键词组合:尝试不同搭配和语序,找到最准确表达需求的方式。 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等。 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词。 参考优秀案例:研究有效的范例,借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法,根据输出效果反馈持续完善。 8. 提示词探索路径: 遵循 OpenAI 官方的六项最佳实践,包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等。 运用各种提示词框架,如 CRISPE 和 BROKE 等。 明确任务目标,保证描述精确完整。 采用角色扮演方法,让模型更好地理解上下文并生成相关回答。 使用结构化提示词,提高可读性和组织性。 进行提示词测试和迭代,不断优化效果。 将提示词封装为智能体,使复杂任务处理更模块化和可复用。 总之,编写高质量提示词需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-15
ai可以帮我编写程序代码吗
AI 可以帮助您编写程序代码。以下是一些可以辅助编程、生成代码的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于大模型可快速生成代码。 5. Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 在独立游戏开发中,也有使用 AI 辅助编写代码的经验。比如在《玩具帝国》中,对于一些简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码,可以交给 AI 编写。以 Buff 系统为例,让 AI 仿照已有代码写一些 Buff 生成的结果可以直接使用。但目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教,且不同的 AI 工具使用体验有所不同,如 Cursor 较麻烦,ChatGPT 相对方便。在教导 AI 时,要像哄小孩,正确的及时肯定,指出错误时要克制。
2025-01-12
怎么编写提示词
编写提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘画面。 输入语言方面,通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法包括:使用预设词组;保证提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点等;调整负面提示词;利用“加权重”功能明确重点内容;使用辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在 SD 新手入门图文教程中: 多个提示词之间使用英文半角符号。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。 每个词语在模型中的自带权重可能不同,关键词最好具有特异性,措辞具体。 可使用括号人工修改提示词的权重。
2025-01-09
目前最高效的ai编程应用是什么
以下是一些目前高效的 AI 编程应用: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一,其在大量代码库上训练,在程序员编码时给出建议,效果出色。但在编程中正确性至关重要,如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞,用户需在生成足够代码提升生产力和检查正确性之间找到平衡。Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,估计增长在 2 倍或更少的范围内。 在写作方面,最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2,付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前 GPT4 仍是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)免费访问或购买 ChatGPT 订阅访问。Claude 紧随其后,也有有限免费选项。这些工具也被集成到常见办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2025-01-19
高效微调技术-LoRA 全量微调与少量参数微调
以下是关于高效微调技术 LoRA 全量微调与少量参数微调的相关信息: LoRA 微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 单机多卡的微调可以通过修改脚本中的include localhost:0来实现。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。 通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 全量参数微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 加载微调模型: 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,关于微调还有以下补充信息: 微调模型意味着改变模型的权重,现在微调变得越来越容易,因为开发了许多技术并建立了代码库。 像 LoRA 这样的参数高效微调技术只训练模型的小部分稀疏片段,模型大部分保持基础模型状态,效果好且成本低。 微调技术上更为复杂,需要更多技术专业知识,包括人工数据合同承包商的数据集和复杂的合成数据流程,会减慢迭代周期。 SFT(有监督的微调)相对简单明了,RLHF(基于人类反馈的强化学习)则是非常研究性的领域,难度大,不适合初学者。 目前除了传统的全量训练和 freeze 冻结某些层方式,还发展出了很多种高效的微调方法,如 LoRA、Prefix Tuning、PTuning、Prompt Tuning、AdaLoRA、3、MultiTask Prompt Tuning 等。本篇主要采用 LoRA 方式,主要思路是训练一个参数量较小的分支,然后再与底模合并,从而在模型中注入新的知识。
2025-01-06
如何写出高效提示词 prompt
以下是关于如何写出高效提示词 prompt 的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,例如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:尽量使 prompt 简洁明了,避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整 prompt,可能需要多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 对于星流一站式 AI 设计工具: 输入语言方面,不同基础模型对输入语言有不同要求,有的使用自然语言,有的使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词可参考:利用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格等要素)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 Prompt 的专场教程 基础篇: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持英语和 emoji,可参考提示词字典。 语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可进行 tag 步数控制。
2025-01-06
怎么跟AI高效提问
以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点: 1. 明确角色和任务:例如,在提供法律建议时,赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色,以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt:使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程:将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式:强调如工程思维、设计思维等,更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体:每个智能体是不同领域的专家,通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。
2024-12-23
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
如何高效给AI指令
要高效给 AI 指令,需要注意以下几个方面: 1. 清楚表达自己的意图:这并非易事,若表达不清,AI 难以理解和帮助您,例如“五彩斑斓的黑”这类模糊表述。 2. 让 AI 明白所有相关的上下文:人与人沟通时常见的错误是假定对方明白所有上下文,与 AI 交流也如此,需思考如何交代及交代多少上下文。 3. 将复杂的任务拆分成简单的任务:好的管理者会帮助员工拆分复杂任务,对让 AI 做事也是同理,合格的提示工程师需将复杂任务拆分为几个简单任务让 AI 完成,甚至组建工作流让多个 AI 智能体协同完成。 4. 精确控制 AI 做事。 此外,在某些情况下,我们只需给 AI 下达明确命令完成一次性任务,如制作插件、编写脚本等。但当期待提高,希望从繁琐日常任务解脱时,需了解 AI 编程的边界和限制。遵循以下编程准则: 1. 能不编,尽量不编:随着技术发展,多数需求能找到现成软件解决方案,优先找线上工具,其次找插件,最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到才考虑自己编程,编写时要以终为始,聚焦目标。 ICIO 框架是一种结构化的提示词设计方法,由四个关键部分构成: 1. Instruction(指令):是核心要素,编写时应简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务。 2. Context(背景信息):提供任务相关背景,包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 3. Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需具体信息或数据,并非所有任务都需要。 4. Output Indicator(输出引导):指导 AI 构建和呈现输出结果,包括格式要求、语气风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
2024-12-18
什么软件能把扫描件中的签字抹除
目前在 AI 领域,暂时没有专门针对扫描件中签字抹除的特定软件。但一些图像处理软件如 Adobe Photoshop 可能具备相关的功能,不过这需要一定的图像处理技能和知识。另外,需要注意的是,未经授权擅自抹除扫描件中的签字可能涉及法律问题,请在合法合规的前提下进行相关操作。
2025-01-22
根据文档做ppt 的软件有什么
以下是一些根据文档做 PPT 的软件: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. SlidesAI 6. Decktopus AI 7. Tome 8. MagicSlides 9. Presentations.AI 10. Canva 11. Simplified 12. GlimmerAI 13. Sendsteps 14. Plus AI 15. Microsoft 365 Copilot 16. Canva Magic Design 17. ChatGPT 18. Beautiful.AI 此外,百度文库的橙篇也是综合性 AI Native 产品,集多种功能于一身。部分软件还支持在左侧修改格式和内容,右侧实时预览效果,完成后可下载为 PPTX 或 PDF 格式文件保存。
2025-01-21
有没有什么AI软件有可视化代码功能
以下是一些具有可视化代码功能的 AI 软件: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些写代码或辅助编程的 AI 产品: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具,提供多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据需求选择最适合的工具。 此外,还有一些相关的工具和资源: 1. Screenshot to Code:利用 GPT4 Vision 视觉能力将屏幕截图转换为代码,支持 HTML/Tailwind CSS、React 等,集成 DALLE 3。 2. 交互创意体验网址:http://reboot.studio ,提供丰富的交互创意体验,鼓励加入更多 AI 元素。 3. 沃顿商学院发布的教学提示词库:https://www.moreusefulthings.com/prompts ,包含多用途学习和教育提示词,适合学生、教师和家长收藏。
2025-01-20
有什么软件的功能类似Claude的Artifacts(工件)功能?
目前类似于 Claude 的 Artifacts 功能的软件有 Cursor。Cursor 持续爆火,在前端代码生成方面表现出色,能够快速生成应用。此外,即梦上线了 2.1 图片模型,可以生成中英文字体和直出海报。关于 Artifacts 功能的探索文章相对较少,但其在代码跑通率和设计美感方面有一定特点,还能实现动态生成的效果。在大模型发展迅速的背景下,应用端仍在摸索前进。
2025-01-20
我想用AI软件生产年终总结报告,请问用哪种软件合适
以下是一些适合用于生成年终总结报告的 AI 软件及相关资源: 1. Claude Artifacts:文章《年底了,惊艳一次,用 Claude Artifacts 生成年终总结,简洁明快还能无限复用》介绍了其生成年终总结的特点,如简洁明快、可无限复用。通过编辑和实时预览功能,能一次性创建模板并不断修改使用,且改进后产出更稳定,简化创作过程。 2. 您还可以参考以下报告和文章获取更多信息: 《》 《》 《》 《》 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月 《》 《》
2025-01-20
AI软件推荐
以下为您推荐一些 AI 软件: 健身方面: Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。网址:https://keep.com/ Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 其他领域: AI 儿童安全座椅推荐系统:宝宝树安全座椅推荐,根据儿童年龄、体重等信息,利用 AI 推荐符合安全标准的儿童安全座椅。 AI 汽车保养套餐推荐系统:途虎养车保养推荐,利用 AI 分析车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐。 AI 物流快递柜管理系统:丰巢快递柜管理系统,利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况,提高快递配送效率。 AI 招聘面试模拟平台:智联招聘面试模拟功能,利用 AI 模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 AI 房地产装修设计平台:酷家乐装修设计软件,利用 AI 生成各种装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的游戏内商城推荐功能,利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具。 AI 天气预报分时服务:彩云天气分时预报,利用 AI 提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。 AI 医疗病历分析平台:医渡云病历分析系统,利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 AI 会议发言总结工具:讯飞听见会议总结功能,在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。 AI 书法作品临摹辅助工具:书法临摹软件,利用 AI 识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。
2025-01-19