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Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？

Answer

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法：

前期准备：

  1. 简化“收集”：
    • 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。
    • 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。
  2. 自动化“整理入库”：
    • 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。
    • 阅读清单支持跨平台查看。
  3. 智能“选择”推荐：
    • 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。

使用飞书·稍后读助手：

  1. 设置稍后读存储地址：
    • 首次使用，访问稍后读管理模板。
    • 点击「更多-创建副本」，复制新表格的分享链接。
    • 将新链接发送到智能体对话中。
    • 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。
  2. 收藏待阅读的页面链接：
    • 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。
  3. 智能推荐想看的内容：
    • 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。

至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

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References

一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

基于前面的分析，我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路：1.简化"收集"：1.1.实现跨平台收集功能，支持电脑（web端）、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库"：2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。3.智能"选择"推荐：3.1.根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现，同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格，正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说：通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。

Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

基于前面的分析，我们可以勾勒出AI稍后读助手的大致思路：1.简化"收集"：1.1.实现跨平台收集功能，支持电脑（web端）、安卓、iOS多端操作。1.2.考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个URL就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。2.自动化"整理入库"：2.1.为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。2.2.同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。3.智能"选择"推荐：3.1.根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。根据以上思路不难发现，同在字节生态中的Coze、飞书、飞书多维表格，正好可以为AI稍后读构建一个完整的AI工作流。具体来说：通过飞书机器人与Coze搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出由Coze调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。

一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率

在部署完成后，你可以：1.得益于飞书app的多平台支持，你可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话2.直接在Coze商店中与bot进行对话3.如果你还选择了部署到微信服务号、订阅号，当然也可以通过这些渠道调用bot[heading2]1）设置稍后读存储地址[content]首次使用，请按以下步骤设置你的稍后读存储位置：1.访问[稍后读管理模板](https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/C5JNwxjX1ijW8rkd1Vbc2VStnob)2.点击「更多-创建副本」，然后复制新表格的分享链接3.将新链接发送到智能体对话中另外，你还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整你的稍后读存储位置。[heading2]2）收藏待阅读的页面链接[content]在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据：授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。注：目前部分页面链接可能会小概率保存失败，暂未定位原因。如果你对此有所了解，欢迎和我交流。[heading2]3）智能推荐想看的内容[content]在对话中发送“我想看xx”、“xx内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。🎉至此，你的专属AI稍后读智能体终于大功告成啦！恭喜，你真是太棒了！！！🥳从现在开始，你就可以尽情享受一键收藏、光速吃灰的快感啦！😜

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我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程，重新为我推荐相关学习内容
以下是为您推荐的相关学习内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址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：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，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，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。
2025-02-26
关于飞书表格和deepseek联动的设计
以下是关于飞书表格和 DeepSeek 联动的相关内容： 1. 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息、提升工作效率的方法。用户可批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单便捷，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 2. 在一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动中，展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，DeepSeek R1 大模型已全面融入飞书多维表格等多款产品。
2025-02-25
基于trae平台如何与飞书联动
以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容： 案例：向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具，实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格，基于划线内容和人数，飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案，对于过长内容用公式抽取一部分，拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节：基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库，介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力；配置飞书应用权限，在飞书开发平台创建企业自建应用，配置相关权限，创建并发布版本，保存凭证信息；关联多维表格与应用，在多维表格中添加创建的飞书应用，获取 APP ID 和 secret，为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道；开发网页与调试，基于 readme 文件开发网页，尝试接通飞书多维表格，解决开发和调试过程中的问题，最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流，如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）：第二步用网页呈现多维表格里的内容，分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台，创建新应用，填写应用相关信息，配置应用权限，选择多维表格相关权限，发布应用，获取应用 ID 和密匙，创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹，用 Trae 打开并新建“readme.md”文件，复制代码，打开 Builder 模式说出需求，调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。
2025-02-25
AGI网站和飞书知识库有什么区别
AGI 网站和飞书知识库存在以下区别： 1. 功能方面： AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台，包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式： AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答，也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现： AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之，AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联，都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。
2025-02-25
我有什么方法，能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容，然后行程一个分享的提纲
目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法： 1. 首先，将飞书文档中的关键内容提取出来，整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后，使用具有文本分析能力的 AI 工具，如某些自然语言处理模型，输入整理后的文本，让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示，以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是，AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整，以确保准确性和完整性。
2025-02-24
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下： 2 月 19 日：《DeepSeek 最新论文科普解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过集成 DeepSeek R1 模型等技术，用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日：《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法：2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布，注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token，可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流，可看《韦恩:被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！》。
2025-02-23
请介绍Coze开发平台中，扣子API有什么功能？怎么用它？
在 Coze 开发平台中，扣子 API 具有以下功能和使用方法： 获取 accessToken： 在 coze 界面右侧的扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置 token 的名称和过期时间（为安全起见，最多 1 个月）。 设置权限，可选择会话管理和对话，拿不准可全部选择，完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉获取令牌，此令牌只会出现一次。 获取 botid： 从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中“bot/”之后的数字。 发布为 bot api： 注意在前端使用 bot 必须发布成为 API，点击发布，选择 API，等待审核通过。 此外，智能体沟通页面在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制，准备工作包括： 获取 Coze bot 应用鉴权密钥：在 Coze 主页点击左下方扣子 API，选择 Oauth 授权模式，添加新令牌并配置基本信息，创建 Key 过程中会生成公钥和私钥（私钥需单独下载保存），最后勾选全部权限。 获取 Bot ID：进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字，且 bot 发布时要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布 bot：发布时记得勾选 API 及 WEB SDK，Coze bot 发布有审核周期（1 30 分钟），需确认发布成功。 在扣子中手搓插件方面： Body：用于传递请求主体部分，GET 方法中通常不使用来传递参数。 Path：定义请求路径部分，GET 方法中可编码为 URL 一部分传递参数。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息部分，GET 方法中通常不用于传递参数。 配置输出参数：填对信息后可点击自动解析，若成功会显示并填好输出参数，然后保存并继续，建议填写参数描述。 调试与校验：测试工具能否正常运行，运行后查看输出结果，点击 Response 可看到解析后的参数。
2025-02-27
有没有coze玩的很好的up主或者教程
以下是一些玩 Coze 很好的 UP 主和相关教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb 基础教程：Coze“图像流”抢先体验，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe 【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，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ 此外，梦飞在 6 月底的微信机器人共建中教了大家通过 COW 玩微信机器人，包括直接对接 llm key 的玩法、coze 的玩法、fastgpt 的玩法等，是喂饭甚至喂奶级别的教程。
2025-02-26
coze开发教程
以下是关于 Coze 开发的相关教程： 1. Coze AI 应用开发教学： 背景：智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 现状：AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。 案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。 学习过程：创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 2. Coze 使用教程： 概述：字节的官方解释为 Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块，包括提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。 3. Coze 应用技巧： 操作步骤： 创建一个 Coze。 在“用户界面”拖入一个 markdown 组件。 在 markdown 中写入 html（对于了解前端页面的同学来说可能不难理解，用 html 写一个音乐播放器。不懂前端、不会写前端代码可问 AI，习惯使用智谱清言，大家可以选择自己习惯的 AI 工具）。 调整代码获取在线音乐：将 markdown 自带的内容全部删除，将生成的代码写入进 markdown 组件的内容中。此时的播放器还无法正常播放音乐，需要找一个在线音乐播放平台，获取到歌曲的 url，再将 url 复制进上面的代码。网上很多在线音乐的网站，随便找一个，打开浏览器的控制台（按 F12）找到 network（网络），选择播放的请求，将带有.mp3 格式的 url 复制出来。找到上面代码中的<source src=\"song.mp3\"type=\"audio/mpeg\">部分，将 song.mp3 换成复制的音乐地址。刷新开发页面，播放器即可使用。
2025-02-25
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程（之一），带你一次性入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者，也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释如下：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（你可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局如下，主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置。 触发器：例如定时发送早报。 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语。 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议。 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色。 下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-25
coze平台中的数据库应用，怎么判断数据是那个用户的，插入数据库节点时，需要明确用户uuid吗
在 Coze 平台中判断数据属于哪个用户，插入数据库节点时通常需要明确用户的唯一标识，如用户 UUID 或类似的唯一标识。 例如，在自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流中，考虑到可能有多个用户同时使用，使用了 server 酱的 sendkey 作为用户的唯一标识（重命名为 suid）。在数据库节点中查询是否已经推送过文章时，需要文章的 url 和用户的 suid 这两个值来判断。 在增加记账记录的工作流中，通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库时，也需要明确相关的用户标识。 在 COZE 工作流中，数据库节点的设置包括输入参数的设置（如参数名、参数值、引用来源）以及在 SQL 输入中添加相应的代码。 总之，明确用户标识对于准确判断数据归属和进行数据库操作是很重要的。
2025-02-25
帮我收集deepseek的使用资料
以下是关于 DeepSeek 的使用资料： 相关文章： 南瓜博士的《当你惊呼 DeepSeek 成精时，请警惕前方的陷阱》，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ppt89GozeYo7hR99pEFrkA 南瓜博士的《让 DeepSeek 成为全家人的脑洞外挂》，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BBh8GTrdhb8Qyqgz8SufwQ 奥的《让 DeepSeek 进行脱口秀创作，幽默程度虽然大幅提升，但仍有进步空间》，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3nZERD5H5wPCGCT1_A46Sw DeepSeek 最新文章观点学术报告及业界评论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg 社区动态： 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应：DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。详情：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek DeepSeek 的实际使用体验：中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息：https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ，GRPO 详情：https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 工具使用： 网址：https://www.deepseek.com/zh ，新手推荐，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。使用时点击开始对话，左边选择代码助手。 在生成 2048 游戏上，DeepSeek 和晓颖 AI 助手更为简便准确。
2025-02-05
收集资料，整合网站链接
以下是关于利用 AI 收集资料和整合网站链接的相关内容： 利用 AI 收集资料： 明确文章主题后，可借助 AI 高效收集相关资讯。例如使用 Perplexity.AI，访问其网站并使用搜索功能，为获取更专业深入的结果，可启用 Pro 功能（每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员）。在搜索框输入具体 Prompt 如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”，快速定位相关资讯。获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具也能实现类似功能，帮助快速搜集大量资料，提升文章专业度和说服力。 整合网站链接： 1. 整理资料时，可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，读取完毕会显示绿色标点提示。但它阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保有效读取和理解。 2. 以下是一些收录 GPTs 的网站： Hallidai：，特点是索引了周日为止 𝕏 上公开提及的全部 GPTs 数据，后面会每天持续更新，用提及每个 GPTs 的点赞数最高的 tweet 作为初始的 upvotes 来展示热度，也提供了大家 upvote 自己喜欢的 GPTs 的功能，支持搜索，用 Semantic Search 的方式方便大家快速找到想要的 GPTs。 GPTStore：，特点是内容全，有搜索，有热度。 Aigenthub：，特点是有搜索，可讨论，内容全。 GPTs Hunt：，特点是 9557 GPTs。 GPTsPartner：，特点是每日更新，有搜索。 GPTseek：，特点是用户可投票筛选高质量 GPTs，有分类筛选和提交自己的 GPTs 功能，有热度，内容全。
2025-01-14
是否有针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用？
目前存在针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用。例如，在个人实操案例中，有人为了做 AI 访谈，搭建了一个 AI 访谈 bot，希望借此了解朋友们做访谈的意愿和产出内容的质量水平，同时还希望这个 bot 具备内容推荐的能力。 智能体在各种应用中扮演重要角色，如自动驾驶中感知周围环境并做出驾驶决策，家居自动化中根据环境和用户行为自动调节智能设备，游戏 AI 中的对手角色和智能行为系统，金融交易中的智能交易算法，客服聊天机器人通过自然语言处理提供自动化客户支持，以及机器人中集成的智能控制系统等。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。首先要明确智能体需要实现的目标或任务，设计传感器系统采集环境数据，定义决策算法，设计执行器或输出设备，对于学习型智能体还需设计学习算法以从经验中改进。
2024-12-15
我想收集一些AIGC行业应用的案例
以下是一些 AIGC 行业应用的案例： 在内容创作方面： 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域： 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗行业： 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如，麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验，还能降低内容制作成本并加速创意实现。
2024-11-20
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
AI 辅助信息收集与分析
以下是关于 AI 辅助信息收集与分析的相关内容： 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。需记住，AI 是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在制定和优化 SOP 方面，AI 助手能发挥重要作用： 1. 数据收集与分析：帮助收集和分析工作数据，找出瓶颈和问题，提出改进建议以优化流程。 2. 自动化流程：通过 RPA 技术自动化重复性高、标准化强的工作流程，提高效率。 3. 实时监控与反馈：实时监控工作流程，及时发现问题并反馈，以便及时调整。 人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等，允许语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。
2024-10-29