关于飞书表格和deepseek联动的设计

以下是为您推荐的相关学习内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容： 案例：向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具，实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格，基于划线内容和人数，飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案，对于过长内容用公式抽取一部分，拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节：基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库，介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力；配置飞书应用权限，在飞书开发平台创建企业自建应用，配置相关权限，创建并发布版本，保存凭证信息；关联多维表格与应用，在多维表格中添加创建的飞书应用，获取 APP ID 和 secret，为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道；开发网页与调试，基于 readme 文件开发网页，尝试接通飞书多维表格，解决开发和调试过程中的问题，最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流，如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）：第二步用网页呈现多维表格里的内容，分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台，创建新应用，填写应用相关信息，配置应用权限，选择多维表格相关权限，发布应用，获取应用 ID 和密匙，创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹，用 Trae 打开并新建“readme.md”文件，复制代码，打开 Builder 模式说出需求，调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。

AGI 网站和飞书知识库存在以下区别： 1. 功能方面： AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台，包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式： AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答，也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现： AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之，AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联，都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。

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。

DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下： 2 月 19 日：《DeepSeek 最新论文科普解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过集成 DeepSeek R1 模型等技术，用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日：《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法：2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布，注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token，可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流，可看《韦恩:被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！》。

以下是关于 deepseek 和飞书的相关信息： AI 切磋大会第十期于 2 月 23 日举行 deepseek 专场，活动流程为 13:00 17:30。其中 14:40 16:30 分城市各自案例分享，征集案例方向包括使用 deepseek 做了什么、用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例、DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景、看到别人使用的案例也可以分享，以及分享使用方法技巧，如使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。还提到了应急预案，如分享者临时缺席预设 1 2 名备用嘉宾，冷场设定互动话题，主持人引导讨论。16:30 17:30 为 Workshop 自由探讨，活动流程包括参与者自由组队（设定匹配预案）、确定项目方向（围绕 DeepSeek 的应用）、进行 Workshop 讨论（头脑风暴+落地方案）、提交项目初稿（用飞书文档记录），工具推荐 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子，应急预案包括讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导，分组混乱预设 3 5 个热门主题，参与者自行加入。 DeepSeek + 阿里云实训营全新升级上线，2025 年 2 月 20 日周四下午两点开课，在线直播。官网会议链接为 https://sme.aliyun.com/live?spm=5176.29677750.J_wilqAZEFYRJvCsnM5_P7j.1.65e5154aMqiYrq&scm=20140722.M_10776450.P_117.MO_3931ID_10775537MID_10775537CID_32667ST_12908PA_se@1020146183V_1 ，阿里云视频号在直播（可扫码海报上的二维码进行查看）。实训营详情链接为，本期课程聚焦模型多模态应用落地，从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操，由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地，阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操，还有实训营群链接。 2 月 23 日的通往 AGI 之路近 7 日更新日志中，有《》，探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式。

获取 DeepSeek R1 满血版且能联网的方法如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，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。添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 此外，您还可以参考以下教程获取更多信息： 教程地址：

DeepSeek 卡顿可能是由于以下原因及解决方法： 1. 官网版本问题：很多平台上线的 DeepSeek R1 版本不是满血版或不能联网。 解决方法：通过工作流+DeepSeek R1 大模型实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号：若为普通账号，请自行升级或注册专业号。 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，在火山方舟中找到开通管理，开通服务，并添加在线推理模型。 创建智能体：点击创建完成智能体的创建。 创建工作流：创建对话流命名为 r1_with_net，设置开始节点、bingWebSearch搜索节点、大模型R1 参考搜索结果回答节点和结束节点，测试并发布工作流。 2. 多种使用方法和途径： 使用 Coze 接入：2 月 14 日 8 点直播进行中，火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot。 学习文档： 。 模板更新： 。 创建账号：若为普通账号，请自行升级或注册专业号。 创建智能体：点击创建完成智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接选择创建好的推理模型。测试后可直接发布，注意发布到公共空间时他人使用会消耗 Token，可设置为仅自己使用。完整搭建教程可参考： 。

DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括： 电商商品策划：如 。 商品链接分析：如 。 电商产品上架规划：如 。

DeepSeek 目前可以与以下办公软件联用： 1. 飞书多维表格。 2. Coze 智能体。 3. 可通过浏览器插件调用，如使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，安装插件（https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo ），然后进行相关配置和操作。

以下是一些关于使用 DeepSeek 的创业思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，并将 Prompt 储存在文件中，以保证最低成本的人人可用，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 设计阈值系统，后续根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而非 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 用户对 DeepSeek 的使用场景包括但不限于： 1. 脑爆活动方案。 2. 生成会议纪要和方案，稍加修改即可呈现高质量的会议总结。 3. 本地搭建超级 AI 助手。 4. 与飞书结合批量处理客户评论。 5. 分析总结复盘内容。 6. 生成专业专用软件详细使用过程。 7. 写课程方案、做产品最小 MVP、做创业想法梳理。 8. 检索资料搜索。 9. 编程，推荐装机硬件。 10. 写小说大纲和细纲，系统查资料，评估买车等。 11. 做雷达算法框架、自媒体公众号文章。 12. 批处理，完成原型设计，产品深度思考，勾画 MVP 关键点，评估。 13. 做项目工作。 14. 教小朋友学英语。 15. 学习量化交易。 16. AI 咨询，为企业赋能。 17. 自动提醒团队形成。 18. 结合飞书多维表格+DeepSeek 搭建创业软件小助手，一句话生成软件落地方案。 19. 解决数学建模的解题思路。 20. 问诊推荐感冒中成药。

在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。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”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 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，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： 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。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。

以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：

以下是关于多维表格和 DeepSeek 的相关信息： 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）： 创意来自@向阳乔木。 产品逻辑是阅读好文章时可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后在博客网站呈现。 实现步骤：创建带有 AI 能力（以 DeepSeek R1 为主）的飞书多维表格；使用 Trae 生成网页呈现多维表格内容；使用 Trae 生成浏览器插件一键存入多维表格。 加持了 AI 能力的飞书多维表格是全民性图形化 AI 数据库。 【已结束】AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场： 活动流程包括分城市各自案例分享和 Workshop 自由探讨。 分城市案例分享主题包括使用 DeepSeek 做了什么、输出“超预期结果”的惊艳场景等，还分享使用方法技巧，如使用 DeepSeek 技巧、与其他工具的协同方案等。 Workshop 自由探讨包括参与者自由组队、确定项目方向、进行讨论和提交项目初稿。 工具推荐有 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 针对可能出现的情况设定了应急预案。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 全文知识图谱： 包含多个章节的相关内容及对应的链接，如三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名、四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等。

以下是关于 deepseek 和多维表格的相关内容： AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场 活动流程（时间：13:00 17:30） 14:40 16:30 分城市各自案例分享 征集案例方向：使用 deepseek 你做了什么；用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例；DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景；看到别人使用的案例也可以分享。 分享使用方法技巧：方法论碰撞，包括使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。 16:30 17:30 Workshop 自由探讨 活动流程：参与者自由组队（设定匹配预案）；确定项目方向（围绕 DeepSeek 的应用）；进行 Workshop 讨论（头脑风暴+落地方案）；提交项目初稿（用飞书文档记录）。 工具推荐：DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子。 应急预案：讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导；分组混乱预设 3 5 个热门主题，参与者自行加入。 WOW！不小心办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动 郑州场展示了自己搭建的无敌工作流。 深圳场分享了 DeepSeek + 出海的落地方案。 在北京场，有小伙伴玩起了 AR + 机械汪。 广州场有小伙伴分享如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”。 福州场有最年轻的分享者展示了自己玩转 DS 的示例。 其后环节展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。

以下是关于表格内填充内容如何批量循环调用大模型生成内容的相关信息： 大模型生成文字并非一次性输出整段，而是通过反复调用神经网络模型，一个字一个字地续写，直到输出结束符号。其输出不是确定的一个字，而是所有字的概率，可选择概率高的字或随机挑选。 在生成标题、导语、大纲等涉及文本理解与创作的任务时，可通过配置 LLM 节点来实现。为节省 token 消耗和模型调度费用，在满足预期的情况下，应减少大模型处理环节。例如，豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成这些内容。配置时要关注节点的各项设置，如根据实际情况调大模型的最大回复长度，并设计填入用户提示词。

以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程参考。 先看效果： 功能： 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具： 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 邀请可拿 3000 万 tokens，附上宝藏飞书多维表格模板，包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等，如： 智能体发布到飞书多维表格： 1. 工作流调试完成后，加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道，重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现，目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用： 1. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 2. 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送： 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。

以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后，确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： 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，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，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，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。

下面是一个涵盖AIGC（AI生成内容）各个方面的工具和能力细分的表格，涵盖从信息数据获取到信息整理，再到工具联动和信息输出的各个环节。每个能力都配有建议的网站或工具。 | 能力分类 | 具体能力 | 建议工具/网站 | |||| | 信息数据获取 | | | | 数据收集 | 网页抓取 | BeautifulSoup, Scrapy | | 数据库查询 | 结构化数据库查询 | SQL, MongoDB | | API数据获取 | 调用第三方API | Postman, Insomnia | | 网络搜索 | 自动化搜索引擎结果 | Google Custom Search API, SerpApi | | 社交媒体数据获取| 抓取社交媒体数据 | Tweepy , Facebook Graph API | | 信息整理 | | | | 数据清洗 | 去除数据噪音，标准化数据格式 | Pandas, OpenRefine | | 数据存储 | 存储整理后的数据 | MySQL, PostgreSQL | | 数据标注 | 为数据添加标签或注释 | Labelbox, Prodigy | | 数据分类 | 对数据进行分类 | Scikitlearn, NLTK | | 数据聚合 | 汇总和聚合数据 | Elasticsearch, Apache Hadoop | | 工具联动 | | | | API集成 | 将多个API集成到一个工作流中 | Zapier, Integromat | | 数据管道 | 构建自动化数据处理管道 | Apache Airflow, Luigi | | 工作流自动化 | 自动化工作流管理 | Automate.io, Microsoft Power Automate| | 模型集成 | 将多个AI模型集成到一个系统中 | TensorFlow Serving, MLflow | | 服务编排 | 管理和编排服务的调用 | Kubernetes, Docker Compose | | 信息输出 | | | | 自然语言生成 | 自动生成文本内容 | OpenAI GPT, Hugging Face Transformers| | 图像生成 | 自动生成图像 | DALLE, MidJourney | | 视频生成 | 自动生成视频内容 | Pictory, Synthesia | | 语音生成 | 自动生成语音 | Google TexttoSpeech, Amazon Polly | | 数据可视化 | 数据图表和可视化 | Tableau, Power BI | | 内容发布 | 自动发布内容到不同平台 | Buffer, Hootsuite | | 报告生成 | 自动生成数据报告 | Jasper, Narrative Science | | 多语言翻译 | 自动翻译内容 | Google Translate, DeepL | | 个性化推荐 | 基于数据的个性化推荐 | Amazon Personalize, Recombee | | 聊天机器人 | 自动化客服和对话系统 | Dialogflow, Microsoft Bot Framework | 具体能力和工具的说明 1. 数据收集 网页抓取：`BeautifulSoup`和`Scrapy`是Python库，用于从网页中提取数据。 数据库查询：`SQL`和`MongoDB`用来查询和操作结构化和非结构化数据。 API数据获取：`Postman`和`Insomnia`帮助测试和调用API。 网络搜索：`Google Custom Search API`和`SerpApi`可以自动化搜索引擎结果。 社交媒体数据获取：`Tweepy`和`Facebook Graph API`用于获取社交媒体数据。 2. 信息整理 数据清洗：`Pandas`和`OpenRefine`用于数据清洗和标准化。 数据存储：`MySQL`和`PostgreSQL`是常用的数据库存储工具。 数据标注：`Labelbox`和`Prodigy`用于数据标注。 数据分类：`Scikitlearn`和`NLTK`用于数据分类和处理。 数据聚合：`Elasticsearch`和`Apache Hadoop`用于数据聚合和分析。 3. 工具联动 API集成：`Zapier`和`Integromat`（现称为Make）可以将多个API集成到一个工作流中。 数据管道：`Apache Airflow`和`Luigi`用于构建和管理数据处理管道。 工作流自动化：`Automate.io`和`Microsoft Power Automate`用于自动化工作流。 模型集成：`TensorFlow Serving`和`MLflow`用于模型管理和集成。 服务编排：`Kubernetes`和`Docker Compose`用于管理和编排容器化服务。 4. 信息输出 自然语言生成：`OpenAI GPT`和`Hugging Face Transformers`用于生成文本内容。 图像生成：`DALLE`和`MidJourney`用于生成图像内容。 视频生成：`Pictory`和`Synthesia`用于生成视频内容。 语音生成：`Google TexttoSpeech`和`Amazon Polly`用于生成语音内容。 数据可视化：`Tableau`和`Power BI`用于创建数据可视化图表。 内容发布：`Buffer`和`Hootsuite`用于自动发布内容到不同平台。 报告生成：`Jasper`和`Narrative Science`用于自动生成数据报告。 多语言翻译：`Google Translate`和`DeepL`用于自动翻译内容。 个性化推荐：`Amazon Personalize`和`Recombee`用于基于数据的个性化推荐。 聊天机器人：`Dialogflow`和`Microsoft Bot Framework`用于创建自动化客服和对话系统。 这些工具和网站可以帮助实现从信息数据获取到整理、联动和输出的全面AIGC流程。根据具体的应用需求，可以选择相应的工具进行集成和使用。