给我跟AI工作流有关的文章，我只要飞书里的

以下是为您系统整理的 AI 绘画相关学习资源： 1. 知乎上 Rocky 的系列教程： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion XL 核心基础知识： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion 中 UNet 核心基础知识： 深入浅出完整解析 LoRA 核心基础知识： 深入浅出完整解析 ControlNet 核心基础知识： 2. 【野菩萨】的课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。

AI 生成游戏正在引发一场革命： 1. 艺术家在游戏创作中的角色转变：艺术家不再需要承担所有工作，可设置初始创意方向，将耗时和技术执行交给 AI，如同早期手绘动画中的分工。但目前仍处于革命初期，许多实践有待完善。 2. AI 在游戏中的重要作用：有望使生产高质量游戏更简单、快速和低成本，让玩家能定制游戏体验。高质量游戏制作成本高昂，需生成大量媒体资源，AI 虽不太可能完全取代人类艺术家，但能为其团队助力。已出现可创建游戏资源的工具和构建虚拟世界的平台，还能生成非玩家角色。 3. 新型游戏的发展：AI 不仅推动更多游戏的创造，还促进更具动态、个性化定制游戏的发展，如基于文本的游戏。生成式人工智能将使游戏创作民主化，改变 UGC 游戏领域，让更多人成为游戏制作者，释放游戏设计创造力浪潮，永远改变游戏行业。

以下是为中小学生制定学习计划的一些建议： 1. 明确学习目标：确定想要通过 AI 学习达到的具体成果，例如掌握某种编程语言或了解特定的 AI 应用领域。 2. 从基础入手： 学习编程语言，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构和算法等基础知识。 了解 AI 的基本概念、发展历程和主要技术，如机器学习、深度学习等。 3. 选择合适的工具和平台： 体验 AI 生成工具，如 ChatGPT、Midjourney 等。 探索面向中小学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 合理安排学习时间： 告知每日需要投入的学习时间。 规划每周用到的学习资源。 5. 增加学习成果评估：根据学生的情况，每周对学习成果进行评估。 6. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 相关活动，如编程竞赛、创意设计大赛等，尝试利用 AI 技术解决实际问题。 7. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展，培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以用于生成架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 编码器解码器架构： 训练结束后，在服务时间，从提供编码器表示开始，给解码器一个特殊起始标记如“GO”提示生成第一个单词。生成阶段包括起始标记嵌入、循环层状态更新、生成单词概率和选择单词，单词通过贪婪搜索或波束搜索的最高概率块选择。该架构与大型语言模型的区别在于编码器和解码器块内部的内容，简单的 RNN 网络被 Transformer 块取代，这是基于注意力机制的架构。若想了解更多，还有两门概览课程：注意力机制概览，以及 Transformer 模型和 BERT 模型概览。此外还有实验室演练，展示如何在代码中生成诗歌。 增强版 Bot： 1. 图片理解与生成：在对话框输入诉求，可生成常见的系统架构风格的架构设计图，还能根据图片提取关键知识内容。 2. PPT 一键生成：根据上下文在对话框输入诉求，可生成包含架构风格的完整 PPT 及相关模板选择。 3. PDF 智能制作：根据上下文在对话框输入诉求，可生成常见系统架构风格的 PDF 文件及可选模板。 4. 系统架构论文一键创作。 温馨提示：经过不断锤炼并提取升华而来的提示词有中文版和英文版。

以下是关于 AI 助手的相关内容： AI 与宠物的结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可开发出各种有趣有用的应用。 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手 方案概览： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算快速搭建网站，模拟企业官网或其他站点。 2.1 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 2.2 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认部署成功。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码实现在网站中引入 AI 助手。 3.1 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情底部找到函数资源，点击函数名称进入函数详情页，在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码等待完成。 3.2 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面查看最新效果，会发现网站右下角出现 AI 助手图标，点击唤起。 最后可以通过准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。

以下是为新手提供的学习 AI 的入门教程： 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，包括人工智能是什么，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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 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，了解其工作原理和交互方式。 此外，对于不会代码的新手，还有一份 20 分钟上手 Python + AI 的教程： 1. 背景： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来困难，各类教程默认会打命令行导致入门难，因此有了这份简明入门。 2. 任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 3. 关于 Python： Python 像哆拉 A 梦，拥有装满各种道具的标准库，可直接使用。若不够用，可通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 4. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；二是通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4.

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 在“AI 实战：搭建信息情报官 Agent”中，提到搭建飞书机器人并获取多维表格编辑权限的方法，以及工作流的具体执行和应用，如通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，构建消息情报官 Bot 并发布到多个平台等。 在“2 月 27 日社区动态速览”中，介绍了 Anthropic 分享的企业 AI 落地实践与误区，以及飞书+DeepSeek R1 自动化工作流的流程、飞书模板、Deep Research 提示词模板等。 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中，提到飞书文档图片链接有时效性以及排版的注意事项和解决办法。

以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容： 根据 AI 使用的多少，人和 AI 协同的方式分为三种： 1. 嵌入式模式：工作仍由人主导，仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式：AI 完成部分完整步骤，如写文章时由 AI 完成初稿，人再调整，此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式：人设定目标并监督，整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考，结合有效提示词，ChatGPT 能做的远超此列表，且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试，需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”，该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息，并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”，对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化，业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充，可能出现更多高效的小团队公司，满足未被满足的需求。 此外，“通往 AGI 之路”还有以下相关内容： 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升，可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告，可加入知识星球，内有数百份涵盖 AI 各方面的报告，并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程，并准备调整写作工作流。

要将小 AI 接入飞书，可参考以下步骤： 1. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，点击控制台，查看 API key，点击添加新的 API key 并复制，将编码暂时保存备用。 2. 注册云服务器： 新用户点击去注册腾讯云： 。 微信扫码注册，首次注册选择第一个，地域随便选择，镜像选择下拉框最上边的宝塔 8.1.0 后点击立即试用。 进入腾讯云服务台登录，可直接登录或微信扫码登录。 在当前页面，复制 sudo/etc/init.d/bt default 粘贴回车，保存输出内容。 返回服务器控制台，点击箭头指示的空白区域，选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，点击新增，手动输入图中大红框内的内容并确定。 3. 开始部署（这里继续）： 删除上图文件里的所有代码，复制下边的代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的智谱 API key 粘贴到双引号里，修改完点击保存关闭文件。 依然在当前文件的【终端】里，依次复制粘贴：cd plugins/godcmd ，cp config.json.template config.json 。 操作完成后，退出窗口，刷新一下。进入/root/chatgptonwechat/plugins/godcmd ，双击 config.json，进入后设置 password 和 admin_users ，可设置为和示例一样，点击保存后关闭。 重新回到/root/chatgptonwechat/这个文件路径下，点击终端，依次粘贴：touch nohup.out ，nohup python3 app.py&tail f nohup.out 。 最下方会出现一个二维码，使用想要做机器人的微信扫码登录。 4. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。如果想为这个 AI 赋予什么样的提示词，可以返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分，便是设置 AI 提示词的地方，可以进行更改。此后，进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 5. 再往后就是添加插件了， 。

在飞书中实时生成会议纪要，可以使用飞书的“妙记”功能。以下是使用飞书妙记生成会议纪要的步骤： 1. 录制会议：在飞书的视频会议中，确保开启了录制功能。录制完成后，系统会自动生成录制文件（妙记）。 2. 进入妙记：会议录制结束后，组织者或主持人会收到会议助手的推送文件，点击即可进入妙记主页。如果是从提前创建的日程中发起的会议，妙记会发送给日程组织者；若是临时发起的会议，则妙记会发送给会议主持人。 3. 使用妙记：在飞书妙记中，会议内容会被转录为文字，并支持搜索、高亮重点、翻译等功能。这有助于快速定位会议中的关键信息和回顾会议内容。 4. 智能提炼：飞书妙记可以智能提炼关键词，帮助用户快速把握会议的核心内容，并自动总结会议纪要与待办事项。 5. 编辑与分享：用户可以对妙记中的文字进行编辑，如添加评论、高亮标记等。编辑完成后，可以将妙记内容导出为视频、文档，或创建特定片段进行分享，并在分享时设置权限。 6. 权限管理：会议组织者可以直接查看妙记，非会议组织者需要向组织者申请权限进行查看。 7. 移动端使用：在移动端使用飞书妙记时，也可以利用录音功能生成文字记录，并实时分享给团队成员。 8. 搜索与定位：飞书妙记支持通过关键词搜索快速定位到会议中的特定部分，便于回顾和整理。 通过上述步骤，用户可以高效地在飞书中生成、编辑和分享会议纪要，大幅提升工作效率。如果需要更详细的操作指南，可以参考飞书官方的帮助文档。

以下是一些与 AI 工作流相关的文章： ，包含了如手搓 Coze Bot、创建 AI 绘画工作流等内容。 另外还有： ，其中分享了固定和优化的 AI 工作流，如起床让 AI 排 TODO 优先级、工作中有傲娇 AI 小助理加油、重点事项拆分成 bot 团队组等。 2024 年 8 月 2 日的相关文章： ，探讨了通过构建 AI 工作流实现个人工作效率提升，包括将重复性低价值工作外包给 AI 等。 ，介绍了 Coze 这一生产力工具及相关功能。

以下是为您提供的与 AI 智能体工作流相关的文章： 1. 《》：聚焦于工作流在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 2. 《》 3. 《》：介绍了 ComfyUI 的工作流，特别是“黑猴子悟空换脸”项目，包括工作流下载链接、底图及模型的网盘地址以及报错解决方法。 4. 《AIGC Weekly91》中的“”：探讨了 AI 智能体这一新兴领域，包括智能体工作流（与传统 AI 模型直接提供答案不同，智能体工作流涉及使用网络浏览器等工具来规划和执行任务，能够在无人干预的情况下持续运行）、竞争格局、市场动态、投资趋势和未来前景等方面。 5. 《夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长》中的“三、怎么搭建 AI 工作流 3.1 搭建 AI 工作流的三种能力 3.1.3 搭建 AI 智能体”：介绍了搭建 AI 智能体，指出其能根据设定的工作流自动调用不同的 AI 工具完成全流程任务，以写文章为例说明了其工作流程，并强调了其提高效率的作用。

一个可以总结文章的 AI 应用通常通过以下方式训练： 1. 数据准备：收集大量的文本数据，包括各种类型和主题的文章。 2. 模型选择：使用适合自然语言处理任务的大型语言模型，如 OpenAI 的 GPT 系列。 3. 导入相关库和加载 API 密钥：例如导入 OpenAI 并加载 API 密钥。 4. 设计提示：制定明确的提示，如要求从电子商务网站的产品评论中生成简短摘要。 5. 针对不同需求训练： 文字总结：对一般性的文字进行总结。 针对某种信息总结：例如特定领域或特定类型的信息。 尝试“提取”而不是“总结”：更侧重于关键信息的提取。 针对多项信息总结：处理多个相关的文本信息。 6. 应用拓展：不仅可以总结文章，还能总结群聊消息、B站视频等。对于 B 站视频，通过获取字幕并发送给 AI 来实现总结。 7. 与 API 配合：通过 OpenAI API 等获取有效密钥，并结合示例代码进行开发和优化。

以下是关于用 COZE 国内版搭建工作流的相关内容： 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用 COZE 搭建工作流，但批量生产可能会牺牲一定质量的文案和图片效果。 批量生成句子：不同于手动搭建，可一次性生成句子并进行图片处理，但一次生成不要太多，建议设置为一次生成五句。 句子提取：需要把生成的句子逐个提取出来，针对每个句子画图。 图片生成：根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 图片和句子结合：COZE 工作流本身支持 Python 代码，但环境中缺少画图、图片处理所需包，可替换为搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 工作流使用：工作流是 AI Bot 的核心和灵魂部分。第一步是开始节点，定义用户传入赋值的变量及描述，描述作为提示词，用户输入相关关键词时会调用工作流。第二步通过大模型组件解析用户输入信息是否满足提示词条件，借助 AI 大模型组件可实现动态用户需求传入，通过自然语言动态调用条件流程，而非传统编程的固定条件匹配和调用。接下来是条件判断，根据大模型解析结果选择条件执行。

以下为一些工作流推荐： 麦橘 flux 模型生态相关工作流： ComfyUI 工作流相关网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 5liveportrait 工作流副本：该工作流基于，注意事项一致。特殊之处包括： 将 input 输入（中间和右边的图最好用提供的，最左边是自己要上传的人像图/生活照），然后得到左边工作流生成的图。 当跑到 liveportrait 的部分时，最好安装 comfyuieasyuse 的管理节点插件（放在了文档），打开 liveportrait 的部分和 output 部分，并更改动作视频路径。 liveportrait 可能会出现报错，如缺少文件或报其他错误，可将一个大工作流换为两个工作流（分别命名为“大工作流.json”和“liveportrait 小工作流.json”），修改输入的图片（大工作流产生的）和视频（四个）。 文档链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Vb3BfOwBMlRu3edY87Dc5eIZnjD?from=space_personal_filelist

Coze 的工作流具有以下特点和步骤： 特点： 是可视化的，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，可根据需求灵活组合，如调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。 创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 为用户提供了可视化、低代码的方式，快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，降低开发门槛，提升工作效率。 步骤： 梳理清楚工作流，如对于复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目，先新建工作流，逐步导入核心流程，工作流分为若干节点，每个节点完成特定任务，组合形成完整翻译流程。 展示导入后的整体工作流及测试效果，如分为初始翻译、反思优化、结果输出等主要部分，运行测试时可看到每个节点的执行过程和结果。 对每个节点的配置进行核心讲解，如开始节点选择翻译的源语言和目标语言及设置其他参数；初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词；选择器节点判断用户填写要求中有无特殊语言翻译特色或口音。

要在 Coze 上复制别人的工作流到自己个人空间，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 在 Coze 上新建一个工作流，逐步导入别人项目的核心流程。整个工作流分为若干个节点，每个节点完成一个特定的任务。 2. 工作流被分为了初始翻译、反思优化、结果输出等几个主要部分，每一部分都对应了若干个节点。 3. 首先是开始节点，在这里需要选择翻译的源语言和目标语言，还可以设置一些其他参数，如翻译的语言特色等，此参数会影响翻译效果和效率，建议根据实际情况调整。 4. 接下来是初步的翻译大模型节点，选择一个大模型对源语言文本进行初始翻译。 5. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 6. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认后完成工作流的新建。 7. 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界）、大模型（调用 LLM，实现各项文本内容的生成）、代码（支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理）。 8. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。