想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？

以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型。其标志性表现是在回答用户问题前，会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”，在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。

以下是关于用 DeepSeek 建立个人知识库的相关知识： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是利用大模型的能力搭建知识库的关键技术。在进行本地知识库搭建实操前，需先了解 RAG。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。RAG 应用包括 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。比如有大文本，可拆分成小文本块并转换成 embeddings 向量，保存在向量储存库作为问答知识库。当用户提问时，问题先转换成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，提问“此文作者是谁？”，可通过比较 embeddings 向量得出关联度高的文本块。

以下是一些关于 DeepSeek 的提示词相关信息： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。访问 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白后正式开始对话。 2. 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 3. 完整提示词：v 1.3 ，特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。 4. 使用案例： 借助 AI 分析好文章，如找出喜欢的文章投喂给 deepseek R1，从写作和读者角度分析，询问文章缺点和提升空间，对作者进行侧写等。 让 AI 对自己写的文章点评，给出详细优缺点分析和指导建议。 根据文章内容对作者心理侧写。 5. 集合·DeepSeek 提示词方法论：可查看相关文章，如南瓜博士的相关内容，以及 DeepSeek 官方提示词等。最新文章观点学术报告及业界评论可参考特定链接。R1 模型也有一些使用建议。

DeepSeek 具有以下优秀特点： 1. 在语气上能够还原特定角色的语气，如帝王的语气，相比其他模型输出更准确恰当，兼顾了古典文字和可读性。 2. 对历史细节非常熟悉，这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人细节，行文的隐喻拿捏到位，高级感十足。 此外，DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升回答质量，这种能力源于其独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已进入“自学成才”新阶段。 至于我是否比 DeepSeek 聪明，这很难直接比较，因为我们在不同的方面和场景中可能各有优势。

以下是关于 DeepSeek R1 的培训教程相关内容： DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。 准确率奖励用于评估 AI 提供的最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间，以便人类观察模型的推理过程。 更有趣的是，DeepSeek 还有一个更加聪明的 R1zero 实验版本，这个版本甚至没有进行任何的初始引导，而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明，无需任何人类的监督训练，R1zero 自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务，还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤，探索解决问题的替代方法。但因为没有微调，R1zero 的输出内容可读性差、语言混合，且风险不可控。所以我们见到的是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版本，确保 AI 生成内容的稳定、安全、道德、无害。 附：DeepSeek R1 完整训练过程，因文章定位与行文节奏设计，上文仅对影响 R1 涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948 参考文献： 1. 碎瓜波斯兔子《Deepseek R1 可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ 2. 大聪明赛博禅心《DeepSeek R1 是怎么训练的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1YtwTlA 3. 老刘说 NLP《可视化角度具象化理解 DeepSeekR1 类推理大模型的习得进程》https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cA 4. Tianzhe Chu et al.《SFT 记忆，RL 泛化：基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161 5. Metaso 长思考对话《RL 和 SFT 在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方特点：DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其秘方是硅谷味儿的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发轰动。同时，它在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，形成了一种平行时空的感觉。 2. V3 时刻：如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但 DeepSeek 作为中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 提示词提升：一个提示词“HiDeepSeek”能让 DeepSeek 的能力更上一层楼。通过 Coze 做了效果对比测试，使用方法包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek 等步骤。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。

智能体的使用具有重要意义，写好提示词是创建智能体的第一步。设计提示词有多种原则和模型，如 CRISPE 框架，其中包括能力与角色（CR）、洞察（I）、陈述（S）、个性（P）、实验（E）等方面，明确希望 AI 扮演的角色、具备的背景信息、要做的事、回答风格以及提供多个答案等。FewShot COT 模型通过加入示例能有更好效果，可提供 1 到多个样本；ZeroShot COT 模型则不增加示例样本。TOT 模型先分步骤，每个步骤产生多个结果并选择，再进行下一步。SelfConsistent COT 模型则注重一个问题的多种解法。 从使用角度看，提示词可分为任务型和拟人化型。任务型提示词高度专业化、流程清晰，遵循严格工作逻辑，专注完成特定任务或解决问题；拟人化提示词模拟人类交互方式，用于陪伴聊天等，需要更细致全面的设计以呈现丰富个性和背景。 在生成式人工智能模型中，提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本，可简单可复杂，包含指令、问题、输入数据和示例等，为得到期望回应，通常必须包含指令或问题，其他元素可选。在 LLM 中，基本提示词可直接提问或提供特定任务指令，高级提示词则有更复杂结构，如思维链提示词引导模型逻辑推理得出答案。 提示词和提问题的区别在于，提示词不仅包含问题，还可能包含指令、输入数据和示例等，以更全面地引导模型产生期望的输出。而提问题相对较为简单直接，侧重于获取答案。

DeepSeek 的提问方式和指令输入规则如下： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入，具有动态上下文（约 4K tokens 上下文窗口）和任务适应性（可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式）。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 性能监测体系：包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用「人机共谋」模式、启动「思维可视化」指令、实施「苏格拉底式对话」。通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁 DeepSeek 的「认知增强」模式，建议通过 3 轮迭代测试（需求表达→深度追问→方案优化）建立个性化交互模式。

以下是关于机器人交互提问的问答相关内容： 容器编排模板：是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因：Docker 提供隔离运行环境，确保应用稳定运行，简化安装和配置，保证部署环境一致，便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因：确保只有特定情况机器人才回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法：尝试重启 Docker 容器（在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”）、检查网络连接（确保服务器和微信客户端能正常访问互联网）、重新扫描二维码（等待容器重启后扫描日志中生成的二维码）。 AI 微信聊天机器人的费用：实际费用不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用：未明确具体金额，收费按使用量计算。 此外，关于问答机器人： 整个知识库内容庞大丰富，新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性，存在局限性。 作为 AI 知识库，需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式，使用更便捷。 您可以通过以下方式使用： 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。

很抱歉，目前没有关于实体门店做短视频如何向 Deep Seek 提问的模板。但您可以从以下几个方面来构思您的问题： 1. 描述实体门店的特点和目标受众，例如门店的类型、位置、主要经营产品或服务，以及希望通过短视频吸引的客户群体特征。 2. 说明您对短视频的预期效果，比如是增加品牌知名度、促进销售还是提升客户参与度。 3. 提及您现有的资源和限制，比如预算、拍摄设备、人员技能等。 4. 阐述您对短视频内容和风格的初步想法，例如是搞笑、感人、实用教程还是其他类型。 5. 询问关于短视频的传播渠道和推广策略的建议。 希望以上思路能对您有所帮助。

以下是关于学习 AI 提问的建议： 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。了解人工智能及其主要分支（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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，可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），可根据自己的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。 在知识库有很多实践后的作品、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，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。 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，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。 对于中学生学习 AI，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。 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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于提问的相关内容： 在“如何做一门课程”的课程中，提问模板包括： 1. 做课程的市场调研： 请列举 10 个在中国比较受欢迎的在线网络课程的教学平台。 请列举 10 个在 XXX 在线教育平台，有哪些受欢迎的、销量高的课程。 请从这些销量高的课程里面，筛选出与社交媒体营销（XXX 主题）紧密相关的课程。 2. 选择主攻的细分领域： 你是一个社交媒体营销（XXX 子主题）专家，我想设计一个关于社交媒体营销（XXX 子主题）的课程，在这个领域，有哪些更细化的主题可以选择？ 3. 生成课程大纲： 根据主题：《如何在小红书规划社交媒体内容，包括：如何构思和制作有吸引力的文案、图片和视频，以及如何通过调研、竞品分析等方式提高内容创作的效率和质量》（XXX 细分领域的主题名+该主题下包含的具体内容），帮我设计一门在线课程大纲，要求包含课程名称、课程亮点、课程目标用户、课程章节、课程推广渠道。 4. 针对课程大纲里面的单独小节进行提问： 根据《创作有吸引力的小红书文案（复制上面的课程大纲里的某一节标题）》，写一个课程脚本。 请对主题《了解小红书的文案基本要素（复制上面的课程大纲里的某一节标题）》，进行详细解释。 针对以上的内容，能给我举一些具体的案例吗？并且提供 10 个 XXX 领域（复制主题名称）的 XX（名词）。 在“如何深入的用好 ChatGPT，以及一些思考”的观点中，写好提示词的技巧包括： 1. 提问的几要素： 思考我的问题需要知道哪些前置信息。 思考我的问题主要解决哪些主客体、哪些关系。 思考我需要的回答有哪些要求。 思考有没有一个类似问题的参考样例。 开始编辑问题模板。相似问题的问题与答案（不一定需要）+我的问题是要你干什么（问题主体）+问题的前置条件（你这个机器人要知道哪些我早就知道的事情）+回答的要求（回答要客观有好之类的）。 2. 举例法： 举个例子，让他模仿写，但是会变更一下主题改了。 此外，还有以下提问模板： 1. 目前国际上有哪些比较流行的、高效的（列举 23 个形容词）XXX（具体方法），请为我做详细说明。 2. 帮我展开详细介绍一下这个主题：《创作有吸引力的小红书文案（复制上面的课程大纲里的某一节标题）》。 3. 结合上面刚刚你提到的一些 XXX（具体方法/名词），帮我写一个章节内容。主题是《XXXXX》（直接复制上面的课程大纲里的某一节标题）。如果写到 2000 字就不写了，那就复制 ChatGPT 所说的最后一句话，然后告诉它请从这里继续往下写。 4. 第五步，将章节内容转换成 PPT 格式： 请将以上脚本转换为幻灯片演示文本。 帮我把上面这个章节的内容，转写成 PPT 里面每一页的内容（包含：标题、副标题、正文、话题标签）。 5. 第六步，将学员案例、参考范例加进去，让 chatgpt 根据某个主题进行改写或者续写： 请参考以下示例：XXXX（输入学员的案例描述），帮我根据《创作有吸引力的小红书文案》（XX 主题）进行改写。 请参考以下范本：XXX（输入参考范例，根据《创作有吸引力的小红书文案》（XX 主题）进行续写。

以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例： 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt ，2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研：用 ChatGPT 做调研。 医疗：健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外，为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践，AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ，有以下建议： 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具，探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。

以下是为您整合的相关内容： 在高校设计学科教学改革方面，相关法案提到了对人工智能领域的支持，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习，并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时，在高等教育中，有人认为大型语言模型（LLMs）可能会对其产生显著的积极影响，特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性，与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外，还有法案涉及推动机器学习的发展，支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。

AI 对高校学生的影响主要体现在以下几个方面： 教育方面： 技术与政策的脱节导致教师培训和招聘存在问题。多数教师未接受过相关培训，不仅要掌握 AI 工具操作，还需懂得将其与教学目标结合，但当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上都无法满足需求。 现有评估和认证机制可能阻碍教育体系的快速变革，创新教育实践难以得到认可，影响学生就业前景和生活质量，加剧社会经济不平等，也可能损害教育机构的声誉和经济状况，影响国家竞争力和社会创新能力。 思维方面： 若过度依赖 AI 进行思考，可能导致认知萎缩（Cognitive atrophy）。例如在导航时完全依赖精确指令，而不主动思考方向，会变得缺乏思考的主动性。 留学方面： 留学顾问可利用多种 AI 技术和工具，如虚拟导览和校园参观的虚拟现实（VR）技术，来提高服务质量、提供个性化规划和建议，以及提供更好的学生体验，帮助学生提高申请成功率和留学体验。但需注意内容可能由 AI 大模型生成，要仔细甄别。

以下是一些可供高校教师使用的 AI 助力教育的工具： 1. 写作辅助工具：如 Grammarly、，帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 演示文稿创建工具：例如。 此外，还可以通过以下方式利用 AI 助力教育： 1. 要求人工智能解释概念，获取知识。例如，。但要注意，因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 将 AI 融入教育体系，如利用 AI 个性化学习计划、追踪学生学习进度并给出辅导建议。教师需要在教育工作中加入 AI 的使用，学生也要学会与 AI 互动，例如使用 AI 辅助工具探索复杂的学术概念。学校应与技术公司合作，定期更新硬件设施和软件平台，并加大对教师的 AI 培训力度。 同时，教育政策也应进行改革，重新审视教育目标，培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。政府应设立教育科技发展基金，鼓励和支持校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术，建立多学科交叉课程。

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。

以下是快速掌握 AI 提示词技巧的方法： 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，包括其主要分支及相互联系。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据自身兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词技巧，因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践来巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，不同的 AI 产品在提示词方面也有各自的特点和技巧： 海螺 AI：MiniMax 视频模型能识别图片和理解指令，还能实现顶级特效和细腻表情呈现。提示词优化功能可扩展视频美学呈现，专业创作者有 2000 字的提示词空间。 星流一站式 AI 设计工具：在 prompt 输入框中可输入提示词和使用图生图功能。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；可调整负面提示词；利用“加权重”功能突出重点；使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。

以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲： 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人（ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等） 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求，帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。

利用 AI 写文本的使用技巧和注意事项如下： 确定主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 收集资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 分析总结：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 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。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 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。 数据分析：若涉及数据，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 撰写编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 审阅修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 提交前检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在写小说方面： 丰富细化：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍，在此基础上按自己审美修改。让 AI 以表格形式输出细节描述，这样能打破叙事习惯，便于局部调整，确保都是具体细节。 串联成文：将生成的表格依次复制粘贴，让 AI 写文章，偶尔给予建议。 局部修改：注意小说大赛的要求，如作品不能改动且字数限制。修改时可能会遇到 AI 记性不好、关键情节丢失等问题。

使用 AI 的技巧包括以下几个方面： 在阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面： 1. 进行市场分析，利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以获取关键信息。 2. 优化关键词，让 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述以提高搜索排名和可见度。 3. 借助 AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案来提高转化率。 5. 运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 制定价格策略，通过 AI 分析不同价格点对销量的影响。 7. 分析客户反馈，利用 AI 了解客户需求以优化产品和服务。 8. 提供个性化推荐，让 AI 根据用户购买历史和偏好增加销售额。 9. 运用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问提高满意度。 10. 分析营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 优化库存管理，借助 AI 预测需求减少积压和缺货情况。 12. 优化支付和交易，分析不同支付方式对交易成功率的影响。 13. 进行社交媒体营销，利用 AI 找到目标客户群体提高品牌知名度。 14. 优化直播和视频营销，通过 AI 分析观众行为提高参与度和转化率。 在英语学习和数学学习方面： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人，如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 运用自适应学习系统，如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 借助智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手，如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 在室外设计方面： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，使用 AI 图像生成工具输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化，评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，使用 AI 工具对设计方案的采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力，提升设计效率和质量。

以下是一些关于在 Coze 或类似平台搭建 Agent 以帮助公司销售提升话术技巧及 Q&A 的学习资源和相关信息： 常见的 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 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工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售等方面表现出色。 Coze 相关的后续活动筹划：包括 COW 机器人搭建、Coze 搭 Agent 共学等。 Coze 平台的消息卡片系统： 通过高度模块化和图形化操作，支持官方模板、AI 自动生成或手动构建。 相关专业词汇解释：如 Bot 是自动化程序；消息卡片是展示信息的方式；AI 生成卡片是利用人工智能技术自动创建的卡片等。 您可以根据自身需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。