如何构建一个算命的智能体

AI 可以用于算命相关的应用，例如有“AI 算命”项目，将传统与科技融合，通过用户提供的出生时间等信息推测命理。但需要注意的是，AI 算命并非真正意义上的科学算命，其结果不具有科学性和可靠性。从科学角度来看，算命本身缺乏科学依据，更多是一种娱乐和心理安慰的方式。

紫微斗数是一种古老的命理学说，将其喂给 AI 来创建一个算命程序在技术上是可行的，但从科学角度来看，紫微斗数缺乏科学依据和验证，其结果并不可靠。AI 虽然能够处理和分析大量的数据，但对于这种没有科学基础的命理内容，所生成的结果更多是基于输入数据的模式匹配和推测，而非具有真实的预测能力。因此，不建议依赖这样的程序来做出重要的决策。

构建属于自己的 prompt 可以参考以下思路： 1. 明确构建目的：如为了节省力气，根据初始问题自动生成优质 prompt。 2. 遵循一定的流程： 按照特定的方法论，如参考 。 以清晰的结构和灵活的表达方式进行，例如对于视频模型 MiniMax 海螺 AI，可参考其提供的两类 prompt 参考公式。 3. 针对不同模型和需求选择合适的方式： 对于 Claude，可用 Lisp 或 Markdown 格式构建 prompt，直接打开 Claude 首页发送提示词进行初始化后使用。 对于视频创作，若没有明确的镜头呈现需求或期待激发创作灵感，可使用 Prompt 基础公式，即“要创建的主要表现物+场景空间+运动/变化”。 例如：“一只小狗在公园中奔跑”“一个女人打着伞在雨中的街头行走”“山谷中的一条小溪静静流淌”。

以下是关于构建智能问答 Agent 的相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 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。 在飞书上构建 FAQ 机器人： 1. 会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用。 本地部署资讯问答机器人： 决定先采取 Langchain + Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，核心在于其“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑，其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例： 方案： 1. 知识收集：学习如何有效地收集、整理和检索信息，例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理：通过实际操作，体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理：使用工具对数据进行转换、提取和呈现，如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结：总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例： 1. 知识收集与整理： 通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具：https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展：https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天：https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语，根据不同类型提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理： 下载视频：Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS：https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库： 将文本转换成向量（如使用 embeddings API），先把大文本拆分成若干小文本块（chunk），将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存，当用户提问时，通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章，如“文本块 1：本文作者：越山。xxxx。”“文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。”等，当提问“此文作者是谁？”时，可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门： 提示词：现成好用的 Prompt： AI Agent：Agent 工具 小白的 Coze 之旅： AI Pic：现在主流的 AI 绘图工具网站：

要通过 DeepSeek 构建智能客服，可以参考以下步骤： 1. 效果对比：用 Coze 做小测试进行对比。 2. 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。 3. 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，但是可能形式大于实质，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（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 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。 另外，实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 同时，GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到：Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： 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。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 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）、常用开源插件的安装应用。 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，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，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。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： 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。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 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）、常用开源插件的安装应用。 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，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，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。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是为您找到的一些可能针对网站更新内容进行分析的人工智能工具： 1. NotebookLM：可以综合不同材料生成笔记，但存在交互设计不够清晰的问题。 2. Excel 中的 Copilot：能帮助写复杂公式、创建可视化图表及书写 Python 代码完成复杂任务。 3. Loop：可以生成对应内容的表格和其他 Office 软件链接。 4. Stream 中的 Copilot：能够帮助理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 5. Bard：推出了英语版 Bard Extensions，可从 Google 工具中查找并显示相关信息，还能使用“Google it”按钮核实答案，分享聊天时可继续对话并询问。 6. PaLM 2 模型：根据用户反馈应用强化学习技术训练，更加直观和富有想象力。 7. Youtube 的 AI 工具：包括 Dream Screen 可添加背景、YouTube Create 编辑手机视频、AI Insights 获取创意和大纲建议、Aloud 自动配音、创作者音乐中的辅助搜索找到配乐。 8. Dzine：更新了 Insert Character 能力，可快速替换画面角色。 9. 谷歌 IOS 中 Google Lens：在手机 Chrome 浏览器中可更快视觉搜索，还将 AI Overviews 广泛集成到搜索结果中。

以下是关于国内 DeepSeek 智能体的相关信息： 您可以通过 Coze 接入 DeepSeek 智能体。2 月 14 日 8 点有火山引擎解决方案专家在 Coze 搭建满血版 R1 bot 的直播，直播结束后可在查看回放。 学习文档： 模板更新了： 创建账号：如果您是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。如果在最上面的教程里已经创建好自己的推理点，那么直接在 Bot 编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型。测试完成后可以直接发布，但注意事项：如果发布到公共空间，其他人用的是您的 API，要注意 Token 消耗（也可以设置成仅自己使用）。如果想搭建联网及复杂的工作流，可以看完整搭建教程： 在 2025 年 1 月的国内流量增速榜单中，DeepSeek 排名第一，网址为 chat.deepseek.com，访问量为 22541 万，环比变化为 20.4093%。此外，还有 deepseek 开放平台，网址为 platform.deepseek.com，访问量为 1093 万，环比变化为 10.0697%。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达成目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆（无限）信息的能力。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 创建智能体时，输入人设等信息，放上相关工作流。配置完成后可进行测试，但注意工作流中的某些节点使用的插件 api_token 填的是个人 token，不能直接发布，可将其作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 api_token 再发布。 OpenAI 和 Google 都在研究智能体相关项目，如 OpenAI 会通过 GPT4o 让 ChatGPT 具备 Assistant Agent 能力，Google 也计划推出 Gemini Live 支持类似功能。智能体除了端到端的多模态，还具有实时性特点，从文字语音聊天升级到视频直播，保持一直在线，这对算力开销大，需缩小参数规模、升级架构提升性能，让终端分担一部分计算量。智能体的发展将改变硬件产品和手机的设计，带来新的交互方式。

以下是关于智能财务的相关信息： 金融服务业将比想象中更快地接纳生成式 AI： 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队日常工作流程。现代财务团队日常工作仍依赖手动流程，CFO 等在繁琐记录和报告任务上花费过多时间。 生成式 AI 可从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程，如帮助编写公式和查询实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入，自动创建文本、图表等内容，帮助会计和税务团队综合、总结并提出可能答案，帮助采购和应付账款团队自动生成和调整相关文件及提醒。 新兴的 AI 智能体示例包括用于财务后勤的等。

智能体和应用的区别主要体现在以下几个方面： 1. 控制流：应用程序将语言模型作为语义搜索、综合或生成的“工具”，其采取的步骤由代码预先确定；而智能体是将语言模型置于应用程序的控制流中，让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 自由度：在智能体中，如“决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树，自由度受到限制；“轨道智能体”自由度更大，配备更高层次的目标，但解决空间有限；“通用人工智能体”则完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解：智能体简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司关注 AI 应用层的产品机会，出现了如社交方向等 C 端案例和帮助 B 端商家搭建智能体等 B 端案例。同时，也有像字节扣子、腾讯元器等智能体开发平台。

以下是为您规划的学习 AI 的详细计划： 一、基础概念学习 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、正式学习 1. 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，学习生成式 AI 等基础知识。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并在自己实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，知识库中还提到了以下内容： 1. 博主会精美地解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放，像喂饭教程般帮助理解 prompt。每个板块下有共学快闪，社区老师会带着大家动手操作并讲解思路，还提到官方最佳 prompt 有 6 个实践办法，看熟任意一个即可。 2. 智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用，所以有专门讲解扣子相关内容。 3. 学习 AI agent 可能较痛苦，建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。 4. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍：讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 5. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨：讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 6. way to AGI 社区活动与知识库介绍：讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 7. AI 相关名词解释：包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 8. 知识库的信息来源：有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 9. 社区共创项目：如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 10. 学习路径：有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 11. 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 12. 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 13. 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 您可以根据自己的需求和兴趣，有针对性地深入学习这些内容。

以下是为您制定的从零基础开始学习 AI 的计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的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。 六、设计自己的学习路径 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法。 七、参考他人学习经验 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解作者从零基础到逐渐掌握 AI 的过程和方法。但需要注意，其中的学习内容可能因 AI 发展而有所变化，您可以在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 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，您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。

以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。

对于纯小白想要通过 AI 开发应用，您可以参考以下步骤： 1. 从基础小任务开始： 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以此学会必备的调试技能。 比如在学习写 chrome 插件时，可以要求 AI 选择适合小白上手的技术栈生成简单的示范项目，并包含尽可能全面的典型文件和功能，同时讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 如果使用 o1mini，还可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（windows 机器则是 create.cmd），从而一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求。 可以让 AI 像高级别的懂技术的产品经理那样向您提问，帮助梳理产品功能，尤其注意涉及技术方案选择的关键点。 来回对话后，让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知正在做的功能点。 需要注意的是，虽然 AI 能提供帮助，但对于复杂的应用开发，仍需要您在过程中逐渐学习一些编程知识。目前像字节 Coze 这样的工具本质上是「AIfirst aPaaS」，它把实现应用所需的不同类型代码用不同可视化工具实现，生成的是「配置」，且开发和运行阶段都有大模型的支持。

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。