移动端自动化测试框架

以下是一些可以将文档内容生成漂亮 PPT 的方法和工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）： 功能： 话题生成：一键生成 PPT 内容。 资料转换：支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持：生成多语言 PPT。 模板和案例：海量模板和案例库。 在线编辑和分享：生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务：自定义模板、字体、动效等。 简介：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具，能将任何主题或资料转化为 PPT，并提供便捷操作和智能化体验。 产品优势： 免费使用：所有功能永久免费。 智能易用：通过 AI 技术简化制作流程，易于上手。 海量案例：大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业：支持多种文件格式，转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译：保持 PPT 原始排版不变，多语言在线即时翻译。 推荐理由： 完全免费，对学生和职场人士是福音。 智能化程度高，通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT，高效准确。 模板和案例库丰富，适合各种场景。 对多语言支持实用，可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Process ON： 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求： 新增思维导图。 输入主题，点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT： 点击下载，选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版，再点击下载。 3. 增强版 Bot： 场景： 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成相应图片，也可根据图片提取关键知识内容。 PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成幻灯片内容及相关模板选择。 PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成相应的可选模板。 系统架构论文一键创作。

以下是关于输入一个话题自动化生成小红书配文的方法： 首先，有一个名为“小红书文案专家”的工具。 它的功能价值在于：见过多个爆款文案，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，可辅助创作者生成能一键复制发布的初稿，提供创意和内容，能节约 10 倍文字内容创作时间。其应用链接为：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 。 设计思路方面： 痛点是个人时间有限，希望有人帮忙写初稿再进行二创，最好还能生成配图。 实现思路是给自己和团队小伙伴设计工作流，让 AI 按照运营日常工作思路和流程工作。 一期产品功能包括： 可以提取任何链接中的标题和内容。 按照小红书平台文案风格重新整理内容。 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 为文案配图片。 二期计划功能持续优化升级中，包括增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。

以下是关于自动化文档处理的相关信息： 在使用 AI 进行数据分析时，可将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，以优化性能并便于发现和修正问题。对于复杂问题，律师可采用逐步深化和细化的提问方式。 为提高 AI 性能，需提供大量数据和示例，以及高质量的参考材料、操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细的流程和知识。在自动化文档处理中，可编写详细指南说明如何处理不同类型文档及使用工具提高效率。 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向，如在法律领域处理合同纠纷时给出特定提示。 大模型的语料存在滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。 此外，以下是一些 AI 文章排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。

自动化测试的实施需要考虑以下几个方面： 1. 引入时机：适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。 2. 工具引入建议：在进度不紧张时先尝试，成熟后再大规模应用。 3. 推荐策略：压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 AI 生成测试用例的方法和工具包括： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具，如 Randoop（适用于 Java 应用程序）、Pex（适用于.NET 应用）。 模式识别，如 Clang Static Analyzer、Infer。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型，如 DeepTest、DiffTest。 强化学习，如 RLTest、A3C。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成，如 Testim、Test.ai。 自动化测试脚本生成，如 Selenium IDE + NLP、Cucumber。 在 Python 中，与自动化测试相关的有 unittest 和 pytest 等框架支持自动化测试。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）+NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）pipeline 是一种将 OCR 技术和 NLP 技术相结合的文档自动化处理流程。 OCR 用于将文档中的图像或扫描的文字转换为可编辑的文本。 NLP 则对转换后的文本进行分析、理解和处理，例如提取关键信息、分类、情感分析等。 对于个人实施 OCR + NLP pipeline，大致可以按照以下步骤进行： 1. 选择合适的 OCR 工具和服务：有许多开源和商业的 OCR 工具可供选择，根据您的需求和技术能力进行评估和选用。 2. 准备数据：收集和整理需要处理的文档，并确保其质量适合 OCR 处理。 3. 进行 OCR 处理：使用选定的 OCR 工具对文档进行转换。 4. 选择 NLP 框架和模型：根据具体的任务和需求，选择适合的 NLP 框架和预训练模型。 5. 数据预处理：对 OCR 输出的文本进行清洗、预处理，以便 NLP 模型能够更好地处理。 6. 训练和优化 NLP 模型（如果需要）：如果通用模型不能满足需求，可以使用标注数据进行训练和优化。 7. 集成和部署：将 OCR 和 NLP 部分集成在一起，并部署到实际应用环境中。 需要注意的是，实施过程中可能会遇到一些技术挑战，例如文档格式的复杂性、OCR 识别的准确性、NLP 模型的适应性等，需要不断调试和优化。

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。 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。

提示词框架是为构建有效提示词提供的一种高度概括和结构化的方法，可看作是构建提示词的方法论或“元结构”。 目前，提示词工程师已发展出多种提示词框架，例如： ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）四个部分。 BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）五个方面。 CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）六个部分。 此外，还有一些标识符和属性词用于标识标题、变量、控制内容层级和标识语义结构。结构化提示词框架在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在很多平台看到优秀的案例。如果您对结构化提示词的理论感兴趣，还可以阅读李继刚和云中江树的相关详细理论原文。

以下是关于知识库框架的相关内容： 智能体的目标和框架： 智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用（如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析）以及上下文说明。 智能体的知识体量：涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库（包括结构化数据与非结构化数据），以及创建知识库的步骤和参赛用知识库，还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力：包含变量、数据库和信息记录。 知识： 外置知识是由外部数据库提供，能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式，如向量数据库（常用于处理和索引非结构化数据）、关系型数据库（适用于事务性数据存储）、知识图谱（适合复杂语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，能结合检索和生成，增强模型生成能力，实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引：

以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架： 1. Encoderonly 框架（也叫 AutoEncoder），典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架，典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架（也叫 AutoRegressive），典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外，还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架，如： 1. LangChain：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供了一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex：在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色，抽象出许多提示链的细节，与外部 API 的接口，从向量数据库检索上下文数据，并在多个 LLM 调用中维持内存。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

以下是关于 AI 开发框架的相关信息： 1. AI 架构与技术选型的 4 条原则： 选主流框架：优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。 测试覆盖率：用 AI 辅助生成测试代码，确保代码质量。 避免私有框架：尽量使用流行框架生成独立模块代码。 模块化设计：降低耦合度，方便 AI 快速开发和维护。参考链接： 2. OpenAI 相关： o1 API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。参考链接： 3. 基于 Marscode 的 AI 新闻聚合器 MVP 开发实战： 项目架构主要分为三个模块：数据采集模块负责抓取新闻、AI 处理模块使用大模型处理新闻、Web 展示模块基于 gradio 构建界面。 LangChain 是强大的 AI 应用开发框架，特点包括提供统一接口调用各种大语言模型、支持记忆功能保持对话上下文、内置多种提示词模板方便构建复杂 AI 交互、支持知识库集成让 AI 基于特定领域知识回答。 Gradio 是用于快速构建机器学习应用界面的 Python 库，优势在于只需几行代码就能创建漂亮 Web 界面、支持多种输入输出类型、内置分享功能可一键生成公开链接、完全基于 Python 对开发者友好。 4. Dify： 是开源的大模型应用开发平台，通过结合后端即服务和 LLMOps 理念，为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，通过开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。参考链接：Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

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。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习：RLTest 利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。

以下是关于 AI 测试的相关内容： 如何让 AI 写出想要的代码： 把项目中影响 AI 输出方向的“规矩”写下来，按照项目需求优化内容和结构。关键部分包括：先说清楚自己是谁，告诉 AI 要干什么，定好项目的“规矩”，明确文件放哪，指定用什么“工具”，告诉 AI 怎么做测试，推荐参考资料，若项目涉及画页面补充 UI 要求。 AI 生成测试用例的方法和工具： 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：Randoop 适用于 Java 应用程序，Pex 适用于.NET 应用。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术，Infer 帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 模拟驾驶场景，DiffTest 检测系统脆弱性。 强化学习：RLTest 提高测试效率和覆盖率，A3C 生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 减少人工编写时间，Test.ai 确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE+NLP 从自然语言描述生成自动化测试脚本，Cucumber 通过解析自然语言描述生成测试用例。 图灵测试游戏：游戏参与者有人类和 AI，通过互相提问和答题协助裁判判断身份，初始人类和 AI 各有 3 点生命值，被认为更像 AI 的一方扣 1 点生命值，生命值为 0 时游戏结束。加入辩论环节，可反驳裁判初步判断。游戏已在 coze 上开发，国内版和国外版的链接分别为： ，国外平台昨天开始收费，已从 32k 降级为 8k 。

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法： 1. 基于规则的测试生成 测试用例生成工具 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成 深度学习模型 DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成 文档驱动测试生成 Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成 状态模型 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟 Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例 Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 6. 工具和平台 Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

以下是一些可以让 AI 生成好看的移动端 UI 界面设计的工具及相关方法： 1. Midjourney： 是目前较容易上手的工具，适合新手入门。 对于 UI/UX 设计师，能加快设计流程，在主体、配色、风格等方向探索 AI 在设计中的应用。 生成 UI 设计图的指令：如果没想好要输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成您想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。例如，出行类关键词可以是“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等；餐饮类关键词可以是“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等；运动类关键词可以是“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 如果想指定生成某个页面（首页、登录页等），只需要再加一段页面指令描述，例如「landing page、Profile Page」。 产出的设计图视觉效果不错，更适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索等过程中，为设计师提供更多灵感和创意。 2. Coze： 可以直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 也可以直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传可通过 Coze 的。 搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括用于构建网页基础框架、定义整体页面结构的 HTML；负责网页布局样式美化、使页面视觉效果更优美的 CSS；实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能的 JavaScript。

目前常见的可集成到 iOS 和 Android 移动设备 App 中的 TTS（TexttoSpeech，文本转语音）框架有以下几种： 1. Google TexttoSpeech：在 Android 平台上较为常用，提供了多种语言和声音选择。 2. Apple 的 Speech Synthesis：专为 iOS 开发，具有高质量的语音合成效果。 3. Microsoft Azure Cognitive Services Speech：支持多种平台，包括 iOS 和 Android，提供丰富的语音选项和功能。 但具体选择哪种框架，还需要根据您的应用需求、开发技术栈以及预算等因素来综合考虑。

以下是一些好用的移动端对话模型： 1. ChatTTS 增强版： 优点：针对对话式任务优化，实现自然流畅语音合成，支持多说话人；能预测和控制细粒度韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等；在韵律方面超越大部分开源 TTS 模型，并提供预训练模型。 不足：自回归模型存在稳定性不足的问题，可能出现声音突然变化或音质变差，可多次尝试以获取更好音频效果；目前发布的模型版本中，情感控制仅限于笑声及一些声音中断，未来版本计划开源更多情感控制功能。 玩法：可直接访问 https://chattts.com/ 。 2. MiniCPM： 特点：能说会看、具备编程能力、拥有多模态能力的端侧模型，性能优秀，成本极低，支持 CPU 推理，已开源，并在主流移动操作系统上适配和测试。 不足：在手机使用场景中，考虑耗电和速度时吸引力不足，可能快速耗尽电量、导致内存卡顿，若功能不能关闭则意义不大。 3. GPT3.5turbo：与 textdavinci003 能力相似，但价格仅为后者的十分之一，在大部分情况下更推荐使用。

移动端图片视觉处理方法在试卷拍照去除书写笔迹方面可以采用图像处理和机器学习技术的结合。以下是一个详细的方法介绍： 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 图像分割： 使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 文字检测： 在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出试卷上的文字区域。 文字识别： 对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的OCR（Optical Character Recognition）技术。 后处理： 根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 机器学习模型训练（可选）： 如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 优化算法： 对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 移动端集成： 将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可以使用移动端开发框架（如iOS的Core ML、Android的TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 通过以上方法，可以在移动端实现对试卷拍照图像进行书写笔迹去除的功能，提高试卷的清晰度和可读性。