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manus使用

Answer

关于“manus 使用”的相关信息如下：

  • 您可以在Cursor Settings（光标设置）页面上检查您的使用情况。您也可以在 Cursor 应用程序中访问此页面，在 Cursor Settings>General>Account 下，然后按“Manage Subscription”（管理订阅）（专业用户）或“Manage”（管理）（对于商业用户）。游标使用情况会根据您的订阅开始日期每月重置一次。
  • Monica 团队发布的 Manus 是真正自主的 AI 代理，区别于传统 AI 助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括：自主执行，可直接执行任务；类人工作模式，可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息；云端异步运行，后台执行任务，完成后自动通知用户；持续学习和记忆，从用户反馈中学习，提高未来任务准确性；遵循“Mens et Manus（拉丁语）”的理念，象征 AI 实际执行能力。演示视频及详细介绍可通过查看详情获取。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Usage 用法

You can check your usage on the[Cursor Settings](https://cursor.com/settings)page.You can reach this page inside the Cursor application as well,under Cursor Settings>General>Account,and press“Manage Subscription”for pro users,or“Manage”for business users.您可以在[Cursor Settings（光标设置](https://cursor.com/settings)）页面上检查您的使用情况。您也可以在Cursor应用程序中访问此页面，在Cursor Settings>General>Account）下，然后按“Manage Subscription”（管理订阅）（专业用户）或“Manage”（管理）（对于商业用户）。Cursor usage resets monthly,based on your subscription start date.游标使用情况会根据您的订阅开始日期每月重置一次。[heading3]

3月6日 社区动态速览

1⃣️🤖Manus：真正自主的AI代理！Monica团队发布Manus，区别于传统AI助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果！✨核心亮点：✅自主执行：AI可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。✅类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。✅云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。✅持续学习&记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。✅“心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征AI实际执行能力。📽️演示视频&详细介绍👇🔗[查看详情](https://x.com/op7418/status/1897324392419614947)2⃣️🎨用Claude生成更漂亮的UI界面，关键技巧来了！很多人问：为什么Claude生成的界面不好看？其实，只要用对技巧，你也能用Claude生成精美UI！👇关键技巧&提示词📄完整教程（不想等施工可直接看）🔗[教程详情](https://mp.weixin.qq.com/s/tUOAfd4OI56QxD94-0PPKw)🔗[推文](https://x.com/op7418/status/1897219906229383456)3⃣️📚Andrej Karpathy：如何高效使用LLM！这次不是讲AI原理，而是实用指南，人人都能看懂！🛠️LLM的核心用法：✅内容总结：快速理解书籍、论文、长文档的要点。✅Python解释器：直接运行代码并获得反馈。✅Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM：各种AI辅助工具的应用。✅图片&视频生成：如何用AI生成创意内容。

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「3月5日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️😅20000美金一个月！OpenAI继续涨价OpenAI计划推出三种不同级别的AI代理服务，针对不同用户群体和需求：$2000/月：面向“高收入知识工作者”的代理，适用于一般知识型任务。$10000/月：面向软件开发的代理，能够自动化编码工作。$20000/月：具备“博士级”研究能力的顶级代理，可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超ChatGPT Plus订阅（$20/月）或ChatGPT Team（$25/月），显示OpenAI对其AI代理能力的高度自信。此外，OpenAI预计这些代理产品未来可能占公司收入的20-25%。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530](https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530)📄报道链接：[https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents](https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents)2⃣️🤖Manus：一个真正能完成任务的AI代理Manus不仅可以解答问题，还能自动分析并执行任务，直接交付最终结果！🎯任务示例：

Others are asking
Manus帮我介绍一下
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作。它能跑各种 linux 下的指令、库、程序（如 cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据。但因为没有图形界面，所以没法运行图形程序。访问网页时，阻挠人类使用的各种要素，一样会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。您还可以给 Manus 上传文件，想必未来也能对接私有 API，有想象空间。
2025-03-09
manus算是AGI级别的产品吗？
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息： 有众多关于 Manus 的体验文章，如《》等，展示了其强大的能力，如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行，在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch，在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步，它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器，能够运行终端命令、访问网页、调用 API，适用于自动化办公、数据分析等任务，但目前仍有一些限制，如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而，仅根据这些信息，不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
manus是否很强大
Manus 是一款非常强大的 AI 代理工具。它由中国团队研发，于 2025 年 3 月 5 日正式发布，是全球首款通用型 AI 代理工具。 Manus 区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。其强大能力体现在以下方面： 1. 技术架构：主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。 2. 关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 3. 设计哲学：采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力，使其在处理复杂任务时更加高效和准确。 众多体验者对 Manus 的评价颇高，认为其在完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行等方面表现出色，超越了 OpenAI 的 DeepResearch，在 GAIA 评分中位列第一。
2025-03-07
AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署
目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。
2025-03-07
AI Agent MANUS个人助手
AI Agent MANUS 个人助手是一种真正自主的 AI 代理。它区别于传统的 AI 助手，能够自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括： 1. 自主执行：可直接执行任务，而非仅提供建议。 2. 类人工作模式：能解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息等。 3. 云端异步运行：在后台执行任务，完成后自动通知用户。 4. 持续学习和记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务的准确性。 5. “心智与手”理念：象征着实际执行能力。 在构建高质量的 AI 数字人时，涉及到为数字人构建灵魂，使其具备各种智能，充当个人助手等。其中在构建数字人灵魂方面，有以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考，需要编写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建存在挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配存在困难，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，会涉及到网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 多元跨模态：仅仅语音交互的数字人远远不够，可根据实际需求添加其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常与人交流时并非线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景的工程处理需要优化。 在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是令人着迷的概念之一。2024 年，Agent 技术实现了从概念到实践的关键突破。例如，当对手机下达指令“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕并完成操作。这种进化展示了 AI 不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”，会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。2024 年，Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 等都展示了 AI Agent 的突破性进展。这种接近成型的工程化的 Agent 核心在于四个关键能力的进展，但在过往，类似的 Agent 能力存在成功率不高、泛化能力不够强等问题，训练模型识别所有 App 的 UI 很难，模型进行自主操作也是难点。
2025-03-07
manus是哪家公司的产品
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。其具有自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习和记忆等核心亮点。
2025-03-07
你觉得作为一个普通人，应该怎样更高效的使用AI，并且保持跟上AI快速迭代的节奏？
作为普通人，要更高效地使用 AI 并跟上其快速迭代的节奏，可以参考以下策略： 1. 提前布局职业生涯：审视自身所处行业和岗位，预估 5 10 年后被 AI 取代的程度。若风险高，即刻学习新技能并向更有前景的领域转型；若风险低，思考如何在 AI 辅助下将工作做到极致。 2. 投入 AI 浪潮：敢于使用和研究 AI，将其融入业务，哪怕从简单应用开始，实践中发现新机会点。 3. 强化不可替代的人类技能：如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。 4. 建立个人品牌和网络：通过分享专业见解、持续学习输出内容，在业界建立口碑，积累人脉和声望。 5. 拥抱创业和多元收入：利用 AI 降低的创业门槛，发展副业或项目，探索多种可能性，经营多元身份提升抗风险能力。 6. 保持健康的身心：学会调适心态，持续锻炼身体，以良好的身心状态应对挑战。 此外，在 AI 时代，持续学习能力与适应力是最重要的个人能力之一。要培养自己成为终身学习者，保持好奇心，定期涉猎新领域的知识或课程，锻炼自学能力，勇于打破舒适区。同时，要在心理上拥抱变化，将其视为机遇而非威胁，培养心理韧性，以积极的心态应对不确定性。 在监管方面，英国采用了基于原则的框架，其监管体制具有创新、适度、可信、适应、清晰和协作等特点，旨在促进创新的同时平衡风险与机遇，加强在 AI 领域的全球领导地位。
2025-03-09
Coze 使用循环体节点，如何将中间current值，在循环体内的加一，然后赋值给中间变量curent
在 Coze 工作流中，使用循环体节点将中间 current 值在循环体内加一并赋值给中间变量 curent 的方法如下： 1. 循环节点支持设置中间变量，此变量可作用于每一次循环。中间变量通常和循环体中的设置变量节点搭配使用，在每次循环结束后为中间变量设置一个新的值，并在下次循环中使用新值。 2. 各个节点配置如下： 循环节点：将中间变量设置为指定值（如 last_paragraph ），参数值设置为一个空格。首次循环中生成第一个段落时，不需要参考大纲以外的任何内容，所以将循环变量的值指定为一个空格，您也可以按需设置为其他内容。 循环体中的设置变量节点：中间变量选择循环节点中设置的中间变量（如 last_paragraph ）；设置值选择大模型的输出参数 output ，表示开始下次循环前，将本次循环中大模型生成的段落赋值给循环变量。 循环体中的大模型节点节点：添加 2 个输入参数，分别引用循环节点的内置变量 item 和循环变量，并在提示词中指定生成文章段落时参考上个段落的内容。 3. 中间变量的设置方法： 初始化变量：在循环开始前，设置中间变量的初始值（如空值、0 或默认文本）。 动态更新：每轮循环结束时，将当前任务的输出赋值给中间变量。 数据类型一致性：确保中间变量的类型（如字符串、数组）与任务输出类型一致。 4. 注意事项： 中间变量的更新逻辑需符合业务流程的需求。 变量过多可能增加复杂度，建议尽量简化。 此外，循环体画布是循环节点的内部运行机制，用于编排循环的主逻辑，每个循环迭代中，工作流会依次执行画布内的各个节点。选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。循环体中无需设置开始节点或结束节点，默认按照连接线的箭头方向依次执行各个节点。设置变量节点、继续循环节点和停止循环节点只能在循环体中使用。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。循环节点的输出参数可设置为循环体的执行结果集合，表示当数组中所有元素运行完毕之后，将所有循环的运行结果打包输出给下游。也支持设置为循环变量的取值。配置循环节点之后，还需要试运行这个节点，查看其输入输出是否符合预期。调试结束后，循环节点的运行结果中会显示循环节点在多轮循环之后汇总的输入输出内容。循环体中的每个节点也会展示每次循环中的输入输出、变量赋值内容。
2025-03-09
提示词使用方法
以下是关于提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。在星流一站式 AI 设计工具中，不同的基础模型对输入语言有不同要求。通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如“一个长头发的金发女孩”），基础模型 1.5 使用单个词组（如“女孩、金发、长头发”），且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 5. 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、提示词语法 根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号将权重降低至原先的 90.91%”“字符”。 四、如何学习提示词运用 提示词在现代大型语言模型中极其重要，掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。学习提示词运用的建议如下： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。
2025-03-09
利用ai对毕业论文扩写应该使用什么提示词
以下是一些利用 AI 对毕业论文扩写的提示词示例： 1. 请对这部分论文内容进行详细扩展，补充更多相关案例和数据，以增强论证的说服力。 2. 基于现有的论文内容，进一步阐述观点，丰富理论依据，并增加相关领域的前沿研究成果。 3. 对这段论述进行深化，从多个角度展开分析，同时融入更多的学术引用和参考文献。 4. 请将此部分内容扩展为更完整的篇章，增加细节描述，使论述更加全面和深入。 在使用提示词时，要注意内容的准确性和逻辑性，确保扩写后的论文质量得到提升。
2025-03-08
教我使用coze
Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论您是否有编程基础，都可以在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot。以下是关于 Coze 的一些重要信息和使用教程： Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，能让您快速搭建从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的 Bot，并可将其发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。 个人观点：Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。 部署站点： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html ） AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块： 提示词和人设的区块 Bot 的技能组件 插件 工作流 Bot 的记忆组件 知识库 变量 数据库 长记忆 文件盒子 一些先进的配置 触发器：例如定时发送早报 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色 使用 Coze 的步骤： 1. 先跑起来，创建第一个 bot： 目标：创建一个能帮您查阅 Hacker News 并中文返回的 Coze Bot。 操作：打开 coze.cn/home，点击创建 Bot，信息随便输。尝试联网，询问“今天的 hacker news 上有什么新闻？”，若答不出，引入联网插件 WebPilot（插件>+>选择 WebPilot），重新尝试联网，再次询问上述问题，即可成功。 2. Step1：用上「回复逻辑」，让它能将链接转换成回答。 3. Step2：发布到飞书，基本成型。 4. Step3：【进阶】使用工作流/workflow&代码/code，更灵活自定。
2025-03-08
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08