我是做私域培训的，我想知道ai对我的帮助有哪些，我准备出去创业，想要解决获客的问题，但是我没有做流量的经验，只有销售经验

目前针对您为眼科机构获客，目标人群是近视手术需求患者的情况，常见的 AI 工具可能在以下方面提供帮助： 1. 智能客服系统：可以通过自然语言处理技术，快速准确地回答患者的咨询问题，提高服务效率和满意度。 2. 数据分析工具：利用 AI 算法对患者数据进行分析，挖掘潜在的需求和行为模式，以便更精准地定位目标客户。 3. 营销自动化平台：借助 AI 实现个性化的营销推送，提高营销效果。 但需要注意的是，具体的应用效果还需要结合实际情况进行评估和优化。

AI 可以通过以下方式赋能汽修厂获客： 1. 利用智能体提升售后服务效率与用户体验，优化售后服务体系。例如，在维修技术方面提供标准化方案，提升技师工作效率；在门店服务上进行优化；在备件供应链方面提供解决方案。 2. 借助 AI 进行预测性维护，通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率，吸引更多客户。 3. 在营销方面，利用 AI 辅助市场营销和新媒体运营，例如结合汽车和热点进行营销、进行用户画像预测、创作营销内容、审核内容、回复用户评论，还能一键生成符合营销要求的图片（但要控制好出图质量）。 4. 提升销售体验，引导留资或下单。比如通过 AI 让用户进行虚拟试驾或演示，激发用户兴趣并引导留资；提供像“金牌销售”一样的智能导购，挖掘用户需求和个性并推荐车型；通过互动问答游戏等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 5. 提升销售能力，基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，让用户答题并给出得分评估和建议。这种模式不仅可以是选择题形式，还可以增加“对话”或者“情景模拟”的形式，例如让 AI 扮演客户进行销售对练。

AI 在外贸智能获客方面，可借鉴以下落地场景： 在营销赛道： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复，还能“一键生图”，但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，例如为车主提供智能“试驾”促进转化，通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资；提供“金牌销售”智能导购，像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议；通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 3. AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题，最后得分评估并给出建议。思考：可复制到其他学习类场景，不仅是选择题形式，也可增加“对话”或者“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练，包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型提升市场营销效果方面： 1. 目标市场分析是利用人工智能（AI）工具深入分析市场，准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分，通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体，选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略，根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略，针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略，如定制化广告内容、促销活动和沟通方式，执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整，持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性，定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察，根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析，中小企业能更精准识别和理解潜在客户，制定更有效营销策略，提高营销活动的 ROI，增强企业与客户联系，提升品牌形象和市场份额。

以下是关于 AI 获客的一些信息： 艺术创作方面：生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例。目前存在一些工具，如 Lensa。对于试图通过内容盈利的高级用户，许多公司预计会添加“专业版”套餐，如 ChatGPT 已做到的那样。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者盈利。 商业顾问方面：在电子商务领域，企业大多在线运营，容易整合 AI 工具。品牌渴望尝试能降低成本、提高转化率和客户保留率的产品。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助创建产品照片，AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可编写 SEO 优化的产品描述。未来预计用户能通过描述期望的审美并点击按钮创建完整电商商店及营销材料。目前仍处于生成式 AI 革命的早期阶段。

对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流，以下是一些建议： 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理（CRM）系统：通过分析潜在客户的行为数据和偏好，实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人：在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务，解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题，提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析：了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求，从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容：例如宣传文案、海报设计等，吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具：帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间，并监测社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。

以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 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，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 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 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是为您整理的关于您所提到的“AI 私域运营”的相关内容： 摊位信息： 豆包虚拟男友/女友（长期记忆工作流）制作，拟人化提示词优化，摊位区域 D，摊位编号 36，摊位类型为数字人制作服务。 主题为“AI 赋能青少年领导力训练营”，内容为为 10～18 岁青少年提供 AI 创作+沟通和领导力技能的体验式培训，摊位区域 D，摊位编号 37，摊位类型为教育。 AI 信息流订阅，摊位区域 D，摊位编号 38，摊位类型为自媒体订阅。 文创图片、AI 占卜，摊位区域 D，摊位编号 39，摊位类型为玄学。 AI 私域营销解决方案，利用 AI 模仿销冠，自动进行对话，摊位区域 D，摊位编号 4，摊位类型为产品展示。 1、AI 好运头像定制+打印：盲盒风格、宫崎骏风格的个人头像定制，通过 AI 算命选择适合客户的五行颜色生成，可选择增值服务打印+实体相框变成卡通照片摆台。2、AI 玄学：命理师结合 AI 辅助，用紫微斗数、星盘、梅花易数等形式，占测个人运势以及心中想知道的答案。3、人工摄影：针对没有照片的客户，现场拍摄+简单修图，现场打卡照，摊位区域 D，摊位编号 40，摊位类型为照片/玄学。 2025AI 春晚： 纯私域社群：预计直接触达优质 AI 内容创作者 500+，AI KOL 200+，AI 爱好者 1000+，总计私域粉丝+用户量超过 10w 人，即活动起盘曝光超过 10w 人次。 平台合作曝光：去年 AI 春晚在 0 成本 0 预热 0 粉丝的情况下，达到 18w 直播在线的效果。目前洽谈中的合作平台预计可给到价值 3000w 的资源位，约等于 6～8e 的纯流量。结合春节+AI 的热点话题，可达到 1.5E 曝光与百万级场观，预计效果可更上一层楼。 招商合作：WAIC 美好奇妙世界大赛，初次即收获数十万商业合作费用，明年预计基本盘 500w+；AI 春晚有已经落地的案例，又有明确的创作主题，粗略预估招商规模可达 500～1000w。 A proinnovation approach： 关于 AI 相关危害的可争议性或补救途径：AI 系统应具有一定程度的可解释性。在某些情况下，AI 会对人们的生活产生重大影响，包括保险报价、信用评分和招聘结果等。具有高影响力结果的 AI 决策不应是任意的，应是合理的。监管机构应能够描述和说明其部门和领域内的公平含义，并与其他监管机构协商。 责任和治理原则：应建立治理措施以确保对 AI 系统的供应和使用进行有效监督，并在整个 AI 生命周期中建立明确的责任线。AI 生命周期参与者应采取措施考虑、纳入并遵守这些原则，并引入在 AI 生命周期的所有阶段有效实施这些原则所需的措施。监管机构需要寻找方法，确保对 AI 供应链中的适当参与者提出明确的监管合规和良好实践期望。

以下是一些私域运营可能用到的 AI 工具、应用场景及方法： 工具：Flair、Booth、Bloom 应用场景：帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将挂在衣架上的连衣裙静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象，还可预期实现极度个性化，如展示沙发在用户公寓中的照片。 方法：直接使用相关工具进行产品照片的创作和优化。 工具：AdCreative、Pencil 应用场景：制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 方法：根据需求输入相关信息，利用工具生成营销材料。 工具：Frase、Writesonic 应用场景：编写经过 SEO 优化的产品描述。 方法：输入产品相关信息和优化要求，获取生成的产品描述。 工具：Synthesia 应用场景：创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，可用于制作营销视频、产品演示等。 方法：选择定价计划，按照操作指引生成视频。 工具：HeyGen 应用场景：从云平台生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 方法：从头像库选择，输入文本生成视频。 工具：Jasper AI 应用场景：生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 方法：选择语气和风格，输入主题生成内容。 工具：Copy.ai 应用场景：快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。 方法：选择计划，输入需求生成文案。 工具：Writesonic 应用场景：专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。 方法：选择语气和行业定制选项，输入相关信息生成内容。 此外，还有一些案例可供参考： 营销：蓝色光标 X 京东，探索出 AIGC 精细化作业模式，革新传统代言人 TVC 制作流程。 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。用户可根据实际需求选择合适的工具。

结合私域数据建立企业自己的AI系统需要多个步骤和考虑因素。以下是一个详细的指南，展示如何从数据收集到AI模型的部署： 1. 数据收集与整合 数据来源: 收集企业内部的所有相关数据，包括客户行为数据、销售记录、客户服务记录、市场营销活动数据、网站访问数据等。 数据存储: 使用数据仓库或数据湖存储数据，以确保数据的统一管理和便于访问。常见的解决方案包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Azure Data Lake等。 2. 数据清洗与预处理 数据清洗: 去除重复数据、修复缺失值和处理异常值。 数据预处理: 数据归一化、特征提取和编码（如将分类变量转为数值变量）。 3. 数据分析与可视化 数据分析: 使用统计分析和探索性数据分析（EDA）来理解数据的特征和模式。 数据可视化: 使用工具如Tableau、Power BI或Python中的Matplotlib、Seaborn等来可视化数据。 4. 模型选择与训练 模型选择: 根据业务需求选择合适的机器学习或深度学习模型。常见的模型包括回归模型、分类模型、聚类模型、推荐系统等。 回归模型: 用于预测连续值（如销售预测）。 分类模型: 用于分类任务（如客户流失预测）。 聚类模型: 用于分群（如客户细分）。 推荐系统: 用于推荐产品或服务（如个性化推荐）。 模型训练: 使用机器学习框架如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等进行模型训练。 特征工程: 创建和选择有助于模型性能的特征。 超参数调优: 通过交叉验证和网格搜索找到最佳模型参数。 5. 模型评估与验证 模型评估: 使用指标如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估模型性能。 模型验证: 使用交叉验证技术验证模型的泛化能力，避免过拟合。 6. 模型部署 部署环境: 选择合适的部署环境（如云服务、边缘计算、企业内部服务器）。 持续集成与持续部署（CI/CD）: 设置自动化部署管道，使用工具如Jenkins、GitLab CI/CD、AWS CodePipeline等。 API服务: 将模型部署为API服务，使得企业应用可以方便地调用。可以使用Flask、FastAPI或部署平台如AWS SageMaker、Google AI Platform等。 7. 模型监控与维护 模型监控: 监控模型在生产环境中的表现，使用监控工具如Prometheus、Grafana等。 模型更新: 定期更新和重训练模型以适应数据和业务需求的变化。 实践示例 数据预处理示例代码（Python） ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler 加载数据 data = pd.read_csv 数据清洗 data.dropna 特征选择与处理 features = data target = data 数据分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 数据归一化 scaler = StandardScaler X_train = scaler.fit_transform X_test = scaler.transform ``` 模型训练示例代码（Python） ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report 模型训练 model = RandomForestClassifier model.fit 模型预测 y_pred = model.predict 模型评估 print print ``` 推荐资源 在线课程: 书籍: 《Python Machine Learning》 by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili 《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron 工具和平台: 数据存储: Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Data Lake 机器学习框架: Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch 部署平台: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning 通过以上步骤和资源，企业可以利用私域数据建立自己的AI系统，提升业务效率和竞争力。

以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。

对于没有 AI 实习经验但想进入 AI 相关行业的小语种专业背景且有电商和互联网实习经历的您来说，可以从以下几个方面破局： 1. 学习基础知识：通过在线课程、书籍等途径，系统学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 参加培训项目：报名参加专业的 AI 培训项目，获取实践经验和项目成果。 3. 构建个人项目：利用所学知识，在开源数据集上构建自己的 AI 项目，展示实践能力。 4. 拓展人脉：参加 AI 相关的行业活动、论坛、社群，结识业内人士，争取内推机会。 5. 优化简历：在简历中突出您在电商和互联网实习中所培养的相关技能，如数据分析、问题解决等，并强调您对 AI 的学习热情和潜力。 6. 申请实习岗位：即使是一些小型公司或初创企业的 AI 实习岗位，也积极申请，积累经验。 7. 考取相关证书：获取一些被行业认可的 AI 相关证书，增加竞争力。

以下是关于做 AI 音乐的经验和软件的相关内容： 经验方面： 1. 具备一定的 AI 音乐创作经验，如在 UDIO 和 SUNO 上制作过音乐。 2. 熟悉提示词（Prompt）的应用，了解如何使用 Prompt 进行创作。 3. 了解音乐编曲和结构，对编曲、歌曲结构有一定了解。 4. 掌握数字音频工作站（DAW）软件，如 Audition、Studio One 等。 5. 拥有对音乐的热爱，保持对音乐创作的热情和兴趣。 6. 在创建 AI 生成曲子的过程中，注意风格和语言的选择，以确保生成的曲子符合自己的需求。 7. 投喂给 AI 的旋律应保持清晰，避免复杂的节奏构架和变化，以提高 AI 的辨识度和创作效果。 软件方面： 1. 明天学习需要下载 flow 水果软件，可以在淘宝上购买并请人帮忙安装。 2. 可以使用 PS 里的工具进行抠图操作。 3. 利用分离人声的 AI 软件，能够将人声从背景音乐中分离出来。 4. 微软 AI 语音：制作使用了微软声音库制作旁白，语音库支持 147 种语言，还有定制声音。

对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“?通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。

对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。