企业准备把钉钉迁移打企业微信，智能人事 审批流程 考勤打卡这些都能依靠企业微信达到吗

在企业微信里接入 DeepSeek 的步骤如下： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，开通一下（这里是免费的）。若无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到你的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】。 9. 把复制好的内容，也放到自己微信里保存好。 至此，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于将 AI 接入微信、钉钉聊天的相关信息： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别在于需要接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： COW 全称 Chatgptonwechat，可在微信、飞书、钉钉等主流社交平台上实现对接各种大模型的功能。 在刚买的腾讯云服务器上通过 Docker 运行 COW，并将之前在极简未来平台创建的 API 信息填入其中。 使用 Docker 服务部署 COW 组件，宝塔面板可让技术小白以图形交互方式运维服务器，手动配置部署容器编排模板。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

目前微信尚未直接接入 DeepSeek。但学而思已表示将接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计在 2 月内陆续于相关机型上线；钉钉已经全面接入 DeepSeek 系列模型；扣子现已支持满血版 Deepseek 全家桶，R1 模型现支持所有用户免费体验，每个用户每日限 20 条对话。 如果您想使用 DeepSeek，可按以下步骤操作： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 关于 DeepSeek 提示词的设计思路： 1. 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，减轻调试负担。 2. 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。 3. 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。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 完整提示词版本为 v 1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】在前期为其提供了很多思考方向，以及 Thinking Claude（这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）和 Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）。 如有任何问题请联系后台，电子邮箱：alolg@163.com

要将 Dify 的 API 接入微信小程序，您可以参考以下内容： 1. GitHub 上的相关项目：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明：https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ，但 0.8.3 版本可能不再使用（使用时可能需要自行修改或提交 PR）。 3. 接入企业微信的步骤： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例： 决策智能体： 以 Anterior 为例，它是一家健康计划自动化公司，开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则，在复杂任务中选择最佳方法并更新状态，直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成（RAG）： 以 Sana 的企业搜索用例为例，应用程序加载和转换无结构文件，将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时，系统检索相关上下文块，折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM，合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链，运行每个提示链生成中间输出，并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用： 具有搜索、合成和生成三个核心用例，Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。

以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容： 决策智能体方面： 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例，其将付款方规则转换为有向无环图（DAG），智能体遍历决策树，在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则，遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面： 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家，荣获多家 AI 开发平台比赛奖项，有 12 年程序开发背景，是多家企业的 AI 落地顾问，承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面： 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例： 1. ICIO 框架： 指令：明确执行的具体任务，如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息：提供执行任务的背景信息，如“企业近期业务拓展，成本有所增加”。 输入信息：大模型需要用到的一些信息，如“利润表的各项数据”。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，如“报告以表格形式呈现，包含各项利润数据的同比和环比变化，并给出简要分析”。 2. BROKE 框架： 背景：说明背景，如“公司处于业务增长阶段，需要密切关注利润情况”。 角色：设定特定的角色，如“利润表分析专家”。 目标：明确任务的目标，如“准确分析每日利润表，为管理层提供决策支持”。 关键结果：明确可以衡量的结果，如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果，如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：期望大模型扮演的角色洞察，如“专业的财务分析师”，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务，如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性：回应的风格、个性或者方式，如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验：提供多个回答的示例。 4. 情境框架： 情境：描述当前的情况，如“企业面临市场竞争，利润波动较大”。 任务：明确要完成的任务，如“分析每日利润表，找出利润波动的原因”。 行动：说明采取的行动，如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果：阐述期望得到的结果，如“生成包含原因分析和建议的报告”。

以下是一些可用于做企业策划方案的 AI 工具： 1. MindShow：具有独特的优势，能助您快速、高效地完成策划方案设计。 2. 爱设计：提供精美的模板，节省组织内容和编排思路的时间。 3. 闪击：帮助生成高质量的内容。 4. Process ON：是一款实用的工具。 5. WPS AI：为设计提供强大助力。 此外，还有一些与企业相关的活动和权益信息： 1. 企业权益信息活动亮点：活动现场邀请各类、各行业 AI 创作者来参加，展示自己的作品。AI 工具厂商走进活动，让工具和用户能在开放氛围下进行需求碰撞。赞助商可获得指定展位等权益。参与群众能直观感受 AI 魅力，现场参与互动。 2. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场：三等奖包括赛博发型师、营销文案创作专家深度版、抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）等。

目前在 AI 领域，没有专门针对快速制作多个部门考勤表的特定工具。但您可以考虑使用一些常见的办公软件，如 Excel 及其相关的模板，或者使用专门的考勤管理软件，如钉钉、飞书等，它们通常具备考勤统计和报表生成的功能。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。