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cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?

Answer

.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用:

  1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。
  2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。
  3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。
  4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[Agentic AI] 搏一搏,$20变$500:一小时魔改Cursor变身Devin

在上一篇文章中也提到,Devin的一个非常有意思的变化是,它更像一个有章法的实习生。它知道先做一个计划出来,然后在执行的过程中不断地更新计划的进度。这一方面,让我们作为AI Manager能够更轻松地掌握AI当前的进度;另一方面,也让它不至于偏离原有的计划,实现更高的思维深度和任务完成质量。这个功能看起来很厉害,其实用Cursor是很容易实现的。对于Cursor来说,它有一个特殊的文件,叫做.cursorrules,放在打开文件夹的根目录上面。它的特殊之处在于,它让你可以改变Cursor对于后台LLM的prompt。换言之,这个文件里的所有内容都会作为prompt的一部分,发给后端的AI,比如GPT或者Claude。这给我们的定制化带来了非常大的灵活性。比如我们可以把计划的内容放在这个文件里,这样每次我们跟Cursor对话的时候,它都会得到一份最新版的计划。同时在这个文件里,我们也可以给它更详细的指令,比如让它任务开始的时候先思考和制定一个计划,每次做完一步之后都要更新这个计划。由于Cursor可以利用更改文件的agent,而.cursorrules本身就是一个文件,因此这就实现了一个闭环。它每次都会自动地读取这个文件的内容,了解最新动态,在经过思考之后,把更新后的进度和下一步的计划写到这个文件里,让我们始终能够得到最新的更新。

[Agentic AI] 搏一搏,$20变$500:一小时魔改Cursor变身Devin

相比于Cursor,Devin的一个很大的优势是它可以使用更多的工具。比如可以调用浏览器进行搜索,可以浏览网页,甚至可以调用它自己的大脑,用LLM的智能对内容进行分析。这些在Cursor里都是不支持的,但好消息是,因为我们可以通过.cursorrules直接控制给Cursor的prompt,而且它又有运行命令的能力,因此这又构成了一个闭环。我们可以事先准备好一些写好的程序,比如Python库或者命令行,然后在.cursorrules里面向它介绍这些工具的用法,这样它就可以learning on the fly,自然而然的学会如何使用这些工具来完成它的任务。而事实上,这些工具本身也可以使用Cursor在一两分钟内写出来。比如对于网页浏览这个工具,我在[开源的项目](https://github.com/grapeot/devin.cursorrules)里就用Cursor做了一个参考实现。其中有一些需要注意的技术决策,比如为了实现对含有JavaScript内容的网页的抓取,我们在这里不使用Python自己的request库,而是使用playwright之类的浏览器。同时,为了更好地跟LLM沟通,方便它对后续内容的理解和抓取,我们并没有单纯地使用beautiful soup来提取这个网页的文本内容,而是将它按照一定规则转化成了markdown格式,因而保留了它的class name和超链接等等更细节的基础信息,通过这样的方式,在更底层的方面支持LLM撰写后续的爬虫。类似的,对于搜索的工具,有一个小坑是,不论是Bing还是Google,它们的API的搜索质量都远远不如客户端,这主要是历史原因造成的,API和网页端分别是不同的组来负责,但是duckduckgo则没有这样的问题,因此我们使用的参考实现用的是duckduckgo的免费API。

怎么让 AI 写出你想要的代码?.cursorrules 一招制胜

前段时间在用Cursor写代码,遇到一个让人抓狂的问题——一开始AI输出的代码还挺正常,可是越聊到后面,它突然开始"放飞自我":生成的代码乱七八糟,目录结构完全不对,命名风格也很混乱...那会我还不知道.cursorrules这个"宝藏",只能一遍遍地提醒AI:"要用这个框架","放到那个目录","按这个规范写"。直到我发现了Cursor的隐藏功能,才彻底解决了这个困扰...[heading2]一、什么是.cursorrules[content]简单来说,.cursorrules就是一个需要放在项目根目录的"说明书"。想象一下,你请了个助手帮你整理房间。第一次你得告诉他:"衣服要叠好放衣柜""书本要按大小排列""零食要放储物盒"...但如果你把这些要求写成一份"整理指南",助手每次来都能按照这个指南操作,是不是就不用重复说了?.cursorrules就是这样的存在——你提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI就会自动按照这些"要求"来帮你写代码。

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用cursor做网页采集文章插件总是报错怎么办
当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时,您可以参考以下内容: 1. 技术架构方面: 采用前后端分离架构,后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑,前端为 Chrome 浏览器插件,提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面: 配置核心组件,包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版(注意 markdown 里图片的渲染格式),注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面: 使用 Cursor 开发时,要有架构思维,懂得如何向 AI 描述想要的东西,在实践中学习。 对于 Coze 关键数据,要获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档,查看执行工作流的实例,需要两个关键参数,即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id,让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务,注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面: 如果报错、解析结果不对,可以点击 Raw Response,查看报错或者返回值,再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-06
cursor使用技巧
以下是关于 Cursor 使用技巧的相关内容: 快捷键: 1. Ctrl+L = Chatbot, ctrl+enter:与 Chat 聊的好处在于不会直接修改文件,可接受截图,是拆解 AI 写完的代码并学习的好方法。 2. Ctrl+i = composer:这个聊天窗口拥有创建和修改的权利,可以创建文件夹和文件,自动修改所有文件,自动 save。 3. Ctrl+K = 终端命令:适合在装依赖时使用,没有任何废话,可以直接 Run。 黑客松里学来的小妙招: 1. 建议小白从 html 开始,先建立一个可以成功打开的 html,双击就能看到效果,正反馈极其明显。 2. 在第一个 html 文件打开成功之后,设置一个日志打印的功能。 3. 提对问题,成功率大大提升。对于更深入的项目,在 chat 中聊清楚整体构架、思考之后来决定怎么驱使它编程,比其他小技巧更重要。 @Web 相关: 借助@Web,Cursor 会根据查询和您提供的上下文构建搜索查询,并在 Web 上搜索以查找相关信息作为附加上下文,这对于查找最新信息特别有用。您可以通过打开 Chat>功能光标设置下的“始终搜索 Web”,使光标在每个查询中搜索 Web 聊天。 其他特点: 1. Cursor 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。 2. 能从您的代码库中获得最佳答案,或参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。 3. 通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改。
2025-02-06
cursor
以下是关于“cursor”的相关信息: Models 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方,有一个下拉列表允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用以下模型: cursorsmall:这是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件: 要忽略包含在 Cursor 功能(如中的文件,可以在项目根目录中使用.cursorignore 文件,其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。 .cursorignore 遵循.gitignore。如果已有.gitignore,默认情况下相关文件将被忽略。若要忽略其他文件,可将其添加到.cursorignore 文件中。 cursor 宣布融资 6000 万美元: 我们组建了出色的初始团队,成员赢得了 IMO/IOI 奖章,构建了著名的 OSS 项目,并发表了重要研究成果。共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后,从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。
2025-02-05
cursor怎么用
Cursor 是一款 AI 代码编辑工具,以下是关于它的一些使用方法和特点: 1. 官方介绍: 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。 可以从您的代码库中获得最佳答案,或参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。 通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改。 相关视频: 2. 0 编程基础入门极简使用指南(张梦飞): 下载:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱(如 google/github/163/qq 邮箱)登录,接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考: 需求示例:做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩。在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,这个游戏的规则和逻辑如下:游戏界面在矩形网格上进行,玩家控制蛇;蛇持续移动,玩家通过按键控制方向;界面随机出现食物,蛇吃到食物增长身体;有撞墙、撞自己等死亡条件;吃到食物得分,难度递增,游戏结束显示得分。” 3. 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,可轻松在不同模型间切换。 在 AI 输入框下方有下拉列表可选择模型,默认有、cursorsmall 等模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能但速度更快且用户无限制访问。可在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。
2025-02-04
对于没有编程经验的使用者,Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发?需要从哪几方面进行考虑?
对于没有编程经验的使用者,在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时,需要从以下几个方面进行考虑: 环境配置方面: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送余额,可以选择充值,支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式,并创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次,请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面: 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后,打开三角箭头可看到 RooCline,选中并点击齿轮进入设置,依次设置以下内容: 配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词,最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果,各种特效效果交互逻辑正确,画面优雅,交互效果不错。
2025-02-04
cursor教程
以下是关于 Cursor 教程的相关内容: 1. 中文教程网站: 网站:,提供中文教程,帮助用户更好地掌握 AI 代码编辑器 Cursor 的使用方法,适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 2. 配置教程: 从穷👻套餐 2.0 开始,对 Cursor 的配置主要集中在接入更多模型,如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等,大部分是为了省 API 费用,但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距,如 Agent、Yolo、Composer、Tab 代码补全等功能被限制。此次收集到 3 个插件,2 大 API 和 N 个新的提示语用法,给 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 3. 0 编程基础入门极简使用指南: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱,直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩”,并清晰表达需求,包括游戏界面、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。
2025-01-29
AI如何运用到集装箱物流行业?
AI 在集装箱物流行业有以下应用方式: 1. 物流路线优化:利用 AI 分析各种数据,如货物数量、目的地、运输条件等,优化物流路线,降低运输成本。 2. 配送计划制定:通过 AI 制定更合理的配送计划,提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理:借助数据分析和机器学习技术,优化集装箱的分配和使用,提高利用率。 4. 预测需求:利用 AI 预测货物的需求,提前做好准备,减少库存和延误。 5. 风险评估:分析潜在的风险因素,如天气变化、交通拥堵等,提前制定应对策略。 例如,像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。未来,AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。
2025-01-24
制作ai视频都需要用到哪些工具
制作 AI 视频通常需要用到以下工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外,制作 AI 视频还需要考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创(如个人或周围人的经历、梦境、想象的故事等),也可以是改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)。剧本写作方面,虽然有一定门槛,但可以从自身或朋友的经历改编入手,多与他人讨论并不断实践总结。在生成视频画面时,可能需要大量抽卡来获取合适的画面。比如在科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频中,通过不同的工具生成相应的画面。
2025-01-21
ai虚拟人物和真实视频融合需要用到哪些工具
AI 虚拟人物和真实视频融合可能会用到以下工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,只需上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具。Pika 对奇幻感强的画面把控较好,但真实环境画面易糊,新的唇形同步功能需抽卡;Pixverse 在高清化方面有优势,对特定物体移动的画面友好,但生成视频有帧率问题;Runway 在真实影像质感方面表现最佳,但爱变色且光影不稳定;SVD 整体表现略差,仅在风景片测试中表现较好。在实际使用中,可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化,使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。
2025-01-21
coze中的工作流该如何使用到bot中
以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容: 首先,将工作流看作一个函数,其输入参数通常只有用户的提问(query),这是一个字符串。 在工作流中,会按以下步骤进行操作: 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息,可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量,一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果,利用“Code”组块插入 Python 代码,将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串,一个是相关信息拼接而成的字符串(retrieved_contexts),另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词,后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好,使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值(如 user_language)。 对于创建 Bot 并封装工作流,步骤如下: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,若只需每次输入英文文章时返回精读结果,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意,外层 bot 可能存在一定未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错,原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。
2025-01-20
AI应用到哪些行业了
人工智能(AI)已经广泛应用于众多行业,以下是一些主要的应用领域: 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,帮助投资者决策。 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,送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育领域,提供个性化学习体验。 农业方面,分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐行业,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。 需要注意的是,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。以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-18
将Agent集成应用到公司网站、网站客服
将 Agent 集成应用到公司网站、网站客服可以按照以下步骤进行: 1. 搭建示例网站 创建应用:点击打开函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相关位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 智能体(Agent)的相关知识: 1. 智能体的应用: 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。 2. 智能体的设计与实现: 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 一些好的 Agent 构建平台包括: 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. Mircosoft 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。
2025-01-07
nvidia ptx是什么东西
Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言(Intermediate Representation Language)。它用于在 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型中,为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码,然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码,从而提高了代码的可移植性和开发效率。
2025-02-04
api是什么东西?能实现什么?
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以“奥本海默”的搜索为例,比如像 themoviedb.org 这样的网站,其网址包含域名(www.themoviedb.org)用于定位网站,路径(/search)指定特定页面位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确具体的搜索内容。 对于 GPT 来说,使用 API 时首先要明确想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据,然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自己开发 API 以及寻找市面上可用的 Action。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-02-02
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
perplexity.ai这个东西是什么东西
Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 此外,Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序,允许用户将问题格式化为线程以便消化信息,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是,其创始人曾在 Google AI 工作。
2024-11-28
我要怎么用waytoAGI学东西
WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,具有以下功能和特点: 1. 学习途径:参加如 AJ 组织的 wayto AGI 活动,可以认识很多小伙伴和前辈,从中学习到很多 AI 相关知识。 2. 网站功能: 和 AI 知识库对话,可询问任何关于 AI 的问题。 提供集合的精选 AI 网站,按需求找到适合的工具。 集合精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 呈现知识库的精华内容。 3. 离谱村:是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力,创造独特生活方式。 您可以通过参与相关活动、使用网站的各项功能以及参与离谱村的共创等方式,在 WaytoAGI 学习到丰富的 AI 知识。
2024-11-08
AI学习需要学习那些东西
以下是关于学习 AI 所需内容的总结: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的教育平台,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,包括基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)以及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及它们之间的联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅,可在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习,如图像、音乐、视频等。 对于不会代码但想学习 Python + AI 的: 1. 学习 Python 的属性和方法,包括为类定义属性和方法,通过对象调用。 2. 了解继承和多态,包括类之间的继承关系和多态的实现。 3. 理解异常处理,包括异常的概念和如何使用 try 和 except 语句处理错误。 4. 掌握文件操作,如文件读写、文件与路径操作。 5. 对于 AI,尝试了解基础内容,如 AI 背景知识基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系)、历史发展(重要里程碑)、数学基础(统计学基础、线性代数、概率论)、算法和模型(监督学习、无监督学习)。
2024-09-24