我有个计算流体力学相关的数值模式，代码是C++写的，几万行，有多个文件，各个文件之间是相互关联，现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级，有什么AI工具推荐

如果您要分析代码功能，可以参考以下步骤： 1. 准备工作： 分析要拷贝页面的技术栈，可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能，如顶部导航栏、页面主体区域（包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域）、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果，并逐渐完善： 根据分析拆分后续要实现的内容，如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分，可使用提示词根据图片实现，注意不要直接点击全部接受，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏，可通过提示词实现，如要求内容是文章的分类，在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常，可选中所有异常添加到对话，让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能，以便精准提出修改建议。 明确提示词，说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review（测试版）： 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利，您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。

以下是关于代码可视化的相关内容： 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具： |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用： 在现代企业和研究环境中，ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib，极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求，指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如，市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现，环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意，如果图示是中文的，可能显示不了，需要上传字体文件上去，此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力： 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力，设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中，要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据，并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据，但 ChatGPT 无法生成所需图形，而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应，将数据调整为正确格式并适应可视化效果。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

目前对于“最好的代码模型”没有一个绝对的定论。以下为您介绍一些常见且受到关注的代码模型： 许多人认为 3.5 Sonnet 是较好的代码模型，但它没有相关论文。 开放代码模型方面，您可以从 DeepSeekCoder（https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1）、Qwen2.5Coder（https://arxiv.org/html/2409.12186?_immersive_translate_auto_translate=1）或 CodeLlama 中选择。 智谱·AI 开源模型列表中的代码模型有： CodeGeeX26B：是 CodeGeeX 的第二代模型，基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现，在多项指标上有性能提升。 CodeGeeX26Bint4：CodeGeeX2 的量化版本。 CodeGeeX13B：第一代 CodeGeeX，具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。 需要注意的是，最好的模型将来自优秀的人类数据和合成数据的结合，同时对于模型的评估还涉及到如“氛围感”等较主观和难以量化的方面。

以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容： 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基于 GPT4 架构，知识库截止日期为 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具，用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括：若描述非英文则翻译；图像数量不超 4 张；不制作政治家等公众人物图像；不模仿近 100 年内艺术家风格；制作图片描述先提图像类型；含人物图像要明确性别和族裔；对特定人名或名人暗示描述进行修改；描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽，旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例，详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等，如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时，攻击者是第三方，通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段，通过简单指令可攻击获取系统提示词。

写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点： 1. 对于不同人使用同一个模型，结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容，专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华，例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势，关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时，可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确，此时应让模型编写并运行代码，运行代码输出结果后，再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例，但执行代码时要注意安全性，需采取预防措施，特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务，它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示，模型会生成文本补全，试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground，它是一个文本框，可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的，每次调用可能得到稍有不同的完成，将温度设置为 0 可使输出大部分确定，但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型，提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量，好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是，默认模型的训练数据截止到 2021 年，可能不了解当前事件情况。

目前在 AI 领域，直接通过提交的 PDF 文件自动生成流程图还存在一定的技术挑战。通常情况下，需要先将 PDF 文件中的内容进行解析和提取，然后利用专门的流程设计工具或软件来手动创建流程图。但随着技术的不断发展，未来可能会有更便捷和高效的方法来实现这一功能。

以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议： 业务流程优化方面： 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具，它可以自动分析业务流程，并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程，收集关于业务流程的数据，如任务执行时间、顺序、参与者等，然后对收集到的数据进行分析，自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程，并将新设计的流程实施到日常业务中，持续监控其表现，根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面： 以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面： 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件，写入明确的指令，避免模糊表达，任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中，Cursor 会请求您允许使用 MCP，记得点“同意”，经过多轮同意后，它会开始执行生成页面。需要注意的是，必须要用 claude sonnet 3.7，3.5 版本实测不行。

目前对于您所提到的问题，还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况： 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题，您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成，并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况，您可以尝试将文件进行分类和整理，突出关键信息和重点内容，以便 AI 更容易识别和处理。同时，也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是，AI 技术仍在不断发展和完善中，可能无法完全满足您的所有需求，但通过不断的尝试和优化，有望获得更好的效果。

以下是关于 MCP 的相关介绍文件： 1. 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/ 2. Cursor 文档中关于 MCP 的介绍：https://docs.cursor.com/context/modelcontextprotocol 3. 社区网站：https://smithery.ai/ MCP 相关知识： 1. MCP 本质是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动，MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”，并反馈结果指导下一步行动。 2. 模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景，可将其想象成 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 3. MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现已成为开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 4. Anthropic 推出的 MCP 协议旨在规范和优化人工智能模型生成内容的方式，关注内容的安全性、合规性以及对用户的透明度，提供更为标准化的方法来管理 AI 模型输出。

对于处理长文本文件，以下是一些相关的 AI 工具和方法： 1. Whisper API：默认情况下仅支持小于 25MB 的文件。若文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式。可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。您还可以使用提示来提高 Whisper API 生成的转录质量，例如处理特定单词或缩略语的识别错误、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略等。 2. 通义千问的 Qwen2.51M 大模型：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中表现较好。对于更复杂的长上下文理解任务，可参考相关测试集。其优势包括长文本处理能力强、推理速度提升、上下文长度扩展等。开源平台有 Huggingface（https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo）和 Modelscope（https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo）。

以下平台支持上传私人知识库文件： 本地文档： 文本内容： 支持格式：.txt、.pdf、.docx。 操作步骤：在文本格式页签下选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。上传完成后选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度、设置文本预处理规则，如替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址），最后单击下一步完成内容上传和分片。 表格数据： 支持格式：.csv 和.xlsx。 操作步骤：在表格格式页签下选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档，然后单击下一步。每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。配置数据表信息，包括指定数据范围（通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围）、确认表结构（系统已默认获取表头的列名，可自定义修改列名或删除某一列名）、指定语义匹配字段（选择作为搜索匹配的语义字段）。查看表结构和数据，确认无误后单击下一步，完成上传后单击确定。 Notion： 操作步骤：在文本格式页签下选择 Notion，然后单击下一步。单击授权，首次导入 Notion 数据和页面时需要进行授权。在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。选择要导入的数据，然后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗和自定义，最后单击下一步完成内容上传和分片。 自定义： 操作步骤：在文本格式页签下选择自定义，然后单击下一步。输入单元名称，然后单击确认。单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。单击保存。

利用 AI 生成一篇完整且文献真实的论文，您可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具（如 Quillbot）来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具（如 Google Colab、Knitro）来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具（如 Grammarly）来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具（如 Turnitin、Crossref Similarity Check）来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时，重要的是要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。

党媒平台在以下方面可以利用 AI ： 1. 生成广告语：输入品牌信息，即可一键生成广告语及进行 AI 评分，生成质量高，内置联网搜索和 RAG 检索增强，生成符合分众的高质量广告语。 2. 创意设计： 基于分众广告海报和视频案例，利用 AIGC 的多模态能力进行批量高效的广告图生成、设计、编辑。 包含 AI 设计，通过对话方式表达设计需求，一键生成可编辑的图文音视频的多模态创意。 具备 AI 生图能力，利用文生图/图生图能力，并集成了 AI 抠图、扩图、改图、商品图等能力，解决各类营销场景素材生成需求。 拥有模板中心，基于广告营销的各类场景，内置数十万精选模板并支持强大易用的在线拖拽模式，极大降低了创意制作门槛。

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。

以下是一些视频背景替换的 AI 工具： 1. AE 套模版： 插件模版网站：https://www.talkae.com/ ，可搜索 AE 插件合集并安装插件。 免费模版网站：envato（带可商用版权有证书），可淘宝代下，代下网站：https://sucai.ixling.com/login ，也可淘宝搜索小灵素材充值下载次数。 付费可商用网站：vj 师 https://www.vjshi.com/ 。 视频背景可替换成 AI 生成的素材。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具： 具有搜索和替换功能，无需蒙版，通过搜索提示识别对象并替换，例如把猫换成狗。 创意放大功能，可将低分辨率或低质量图像放大至 4K 分辨率，同时可以附加提示。 外扩功能，在图像中添加内容以扩展空间，有五个选项，包括全面、上下左右单独扩展。 控制草图功能，将手绘草图转换为高质量图像，适用于设计项目。 删除背景功能，准确分割前景并删除背景。 基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频。 3. Coze 中的背景替换工具： 可以为图片替换背景图，是一个灵活运用的插件。 上传一张不带背景且主体明确的动漫人物图片，可搭配背景图片，点击试运行测试效果。选择 AI 生成能有更好效果，可搭配其他参数尝试。