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你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说，在面对未来的AI时代，需要学习编程的基础知识吗？系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。

Answer

对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识：

  1. Python 基础：
    • 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。
    • 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。
    • 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。
  2. 函数：
    • 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。
    • 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。
    • 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。
  3. 模块和包：
    • 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。
    • 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。
  4. 面向对象编程（OOP）：
    • 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。
    • 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。
    • 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。
  5. 异常处理：
    • 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。
    • 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。
  6. 文件操作：
    • 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。
    • 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。

对于中学生学习 AI，建议如下：

  1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。
  3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。
  5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。

总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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References

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：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，以及它们是如何在Python中工作的。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。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：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，以及它们是如何在Python中工作的。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。

问：中学生如何开始学习 AI，有哪些好用的工具或者平台？

我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具，体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台，如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者，了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响，培养对AI的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习AI知识和技能，为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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怎么学python，以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 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。 了解人工智能、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。 4. 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。 神经网络基础：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），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
python
以下是关于 Python 安装相关 AI 编程助手的信息： 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，改变了很多人的工作方式，编程领域也不例外，AI 作为编程助手能提供实时建议和解决方案，提升工作效率。 配置 AI 插件前需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code 开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code 生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code 编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释）。 安装灵码 AI 编程助手： 同样在 AI 快速发展的背景下，其能为编程带来高效帮助。 配置前也需先安装 Python 运行环境，可参考：。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。 安装 FaceFusion 时的 Python 环境配置： FaceFusion 是开源换脸工具，安装较繁琐。 其所需环境包括 Python（需是 3.10 版本，不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/，下载对应版本后点击安装，注意添加到系统环境变量中，也可使用命令行安装方式）、PIP、GIT、FFmpeg（安装后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行）、Microsoft Visual C++2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具（安装过程中确保选择桌面开发与 C++包）。
2025-02-13
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议；通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答；在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可自动生成代码；选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。
2025-01-25
Python机器学习基础教程
很抱歉，目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先，学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识，包括数据类型、控制结构、函数等。 其次，了解常见的机器学习概念和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后，学习使用相关的 Python 库，如 Scikitlearn，它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。
2025-01-23
我想学习使用python
Python 是一种高级编程语言，具有以下特点和优势： 特点：简单易学、功能强大、库丰富。可以想象成一个拥有多种工具的工具箱，能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 起源：1989 年由 Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发，1991 年发布第一个公开发行版 Python 0.9.0，之后不断发展，2020 年 1 月 1 日 Python 2 正式停止支持。 为什么使用：环境部署简单，下载两个软件并点击安装即可；语法简单且可读性强，适合小白；应用广泛，可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 如果您想深入学习 Python，至少需要熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典）、控制流（如条件语句、循环语句）。 函数：定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 在学习 Python 的课程中，比如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”的第一节，会介绍 Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括 Python 的简介、发展历史和特点，在数据分析和人工智能等领域的优势及应用案例，还会介绍 Cursor 编程环境，它是结合了 AI 功能的编程编辑器，具有 AI 辅助代码补全和生成、实时语法和错误检查等功能和优势，以及 Bohrium 在线编程平台，它是 AI for Science 的科研学习平台，利用其 Jupyter Notebook 进行远程编程具有无需本地环境配置、内置丰富功能、适合团队协作和教学场景等优势。
2025-01-13
如何检查Python程序的对错
以下是一些检查 Python 程序对错的方法： 1. 使用 Fitten Code 编程助手： 解释代码：选中代码段然后右键选择“Fitten Code–解释代码”。 自动生成测试：选中代码段后右键选择“Fitten Code–生成单元测试”。 检查 BUG：选中对应代码段，然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。 编辑代码：选中代码段右键选择“Fitten Code–编辑代码”。 2. 基础报错副本处理： 遇到报错可尝试使用 ZHO 的 ChatGPT 的机器人，网址：https://chatgpt.com/g/gB3qi2zKGBcomfyuiassistant 。 紫色框报错：模型错误（没有下载到模型）。 红色框报错：节点错误（没有正确安装好节点）节点丢失。 安装完成后启动报错： 问题排查一：检查环境，是否为 python 3.10.9，安装，选个目录，勾选上 path。然后安装 git 再装环境，拉代码，干净的 comfyui。 问题排查二：检查魔法是否开启，pip install torch torchvision torchaudio extraindexurlxformers，这一步，里面有一个 2.xg 的文件下载和安装，魔法不好，中途断了，很可能导致安装不成功，需要多试。 问题排查三：在 comfyUI 的文件夹里 shift+右键启动 powershall 。 Error occurred when executing TranslateTextNode：问题原因是魔法节点不稳定，翻译用的是谷歌翻译，解决办法是更改魔法或者更换翻译。 输入 Python main.py 命令行的时候出问题：运行 python.exe m pip install upgrade pip 然后再重新按手记安装依赖环境。 3. 对于特定的 main.py 脚本： 运行诗歌相机脚本：$python main.py 。 设置一个 cron 作业以在启动时运行 python 脚本： 首先，crontab 使用默认编辑器打开文件：$crontab e 。 然后将以下行添加到您的 crontab，以在启动计算机时运行该脚本：@reboot python /home/pi/poetrycamerarpi/main.py >> /home/pi/poetrycamerarpi/errors.txt 2>&1 。 将 {...}errors.txt 2>&1 任何错误消息写入以 errors.txt 进行调试。常见的故障模式是找不到文件。确保所有文件路径都是绝对文件路径并且具有正确的用户名和目录名。 重新启动系统以使此生效：sudo reboot 。 尝试单击快门和电源按钮以确保它们在重新启动后正常工作。如果它们不起作用，请检查您的 errors.txt 文件。
2025-01-04
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线
以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 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，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，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，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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线，为期3个月
以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，例如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程，如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 学习 AI 绘画，下载相关软件如 SD 秋叶安装包，并观看教学视频，逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区，如 waytoAGI 社区，参考新手指引，获取更多学习资源和交流经验。 第三个月： 深入学习生成式人工智能项目，了解其生命周期和相关技术，如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径，如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意，学习过程中要不断实践和总结，根据自身情况进行调整和优化。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线，为期6个月
以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程，例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 深入学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 第三个月： 学习深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型，如多层感知机。 第四个月： 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月： 深入研究特定的 AI 应用领域，如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区，与同行交流经验。 第六个月： 总结所学知识，进行项目实践，将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多动手实践，积极参与社区交流，不断提升自己的能力。
2025-02-24
怎么学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，了解 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，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，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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，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，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-23
作为一个CRM运营，我需要学习哪些AI知识帮助我更高效的工作以及产出价值
作为一名 CRM 运营，以下是您可以学习的 AI 知识，以帮助您更高效地工作和产出价值： 提示词技术： 掌握提示词技术能帮助您编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，从而更灵活地运用 AI 工具。 构建智能体（AI Agents）： 智能体有潜力革新工作方式，您可以为每个智能体赋予特定角色和任务，让它们协同工作，提高工作效率和创新能力。 实际应用准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手，用嘴说出想做的事远比打字快。 3. 能动手的尽量用 AI，用 AI 远比苦哈哈手敲快。 4. 把手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视工作流程，看哪个部分可以更多地用上 AI。 技术层面的深入学习： 如果您想进一步提升，可以学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系，用于驱动工作和支持个人爱好与创作。 个人素质提升： 在技术之外，着重提升学习能力和创造能力，这是在时代变化中保持竞争力的关键。 AIGC 在 CRM 中的应用： 1. 个性化营销内容创作：根据客户数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎：生成产品描述和视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 运营与 ChatGPT： AI 技术虽发展迅速，但新媒体运营和用户运营的核心竞争力在于内容创新和对人性需求的洞察。与其焦虑，不如行动，重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥时代，高质量的问题更重要，独立思考避免盲目跟风。 2. 培养学习方法：提高学习能力和效率，在有限时间内掌握更多实用知识。
2025-02-23
如何学习 Dify
以下是关于学习 Dify 的相关内容： 1. 部署方面： 可通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人。相关命令在宝塔面板的终端安装，如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件，可通过询问 AI 了解命令含义。若遇到问题，如 nginx 容器无法运行，可将终端输出的代码粘贴给 AI 查找原因，可能是 80 端口被占用，可按 AI 方法解决。 完成部署后，在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏显示的:8888），随便填邮箱密码建立知识库，选择模型（国内模型有免费额度，如智谱 ai 可通过手机号注册获取 API keys 并复制），创建应用并测试。 2. 平台特点： Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能监控和优化应用性能，提供云服务和本地部署选项，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-23
有哪些可以去除AI味的指令
以下是一些关于去除 AI 味的方法和相关内容： 1. 文风与语言能力：网上常见的“AI 味”表现为使用如“首先、其次、再者、引人入胜”等套话，这种文风不吸引人。去除“AI 味”可注重语言的自然和通俗，使用语气词如“嗯、吧、啊、哈哈哈”等，增加口语化词语，使回答更贴近日常对话风格。 2. 塑造人设：让聊天 AI 变得不正经、放肆、幽默。幽默可通过夸张、比喻、双关、对比、反差等手法实现；不正经涉及回答问题的逻辑与态度；放肆意味着让 AI 大胆地开“玩笑”，突破其原本恭敬服务的设定，但要注意避免侵犯他人。 3. 小细节方面：有选手会在标点符号、断句和表情符号上下功夫，但当大家都熟悉后，内容才是关键。 需要注意的是，有人认为去除“AI 味”是个伪命题，因为所谓的“AI 味”实际上是“GPT 味”。在 GPT 刚出现时，为了让模型听懂人话，OpenAI 雇了很多肯尼亚人做数据标注。
2025-02-24
户型方案布局AI软件有哪些
以下是一些户型方案布局的 AI 软件： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 4. 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。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-24
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码。遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文： 2. 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力将复杂系统拆解为松耦合的模块、具备专业编程能力以判断 AI 生成代码的优劣、具备调试能力以快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。 3. 所有 AI 编程能做的事情里，纯 HTML 页面的小工具或小游戏是适合小白入门的。AI 生成.html 文件，直接双击在浏览器打开就能用。Trae 发布了 Windows 版本，免费的 Claude api 可薅。越小众的需求，越能体现 AI 编程的价值，AI 编程带来的繁荣是让长尾需求被满足，进而带动相关领域的繁荣。
2025-02-24