我想用ai对一个网站进行渗透测试 可以用哪些工具

以下是关于写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 趣味性与美感概念：通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 输入语言：星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 8. 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，比如：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。 9. 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，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 10. 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，更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 11. 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词可清空提示词框；会员加速可加速图像生图速度，提升效率。 12. 对于 Stable Diffusion：生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述来发送指令。在文本描述上又分为两类：内容型提示词主要用于描述想要的画面，采样迭代步数通常数值控制在 20 40 之间最好，采样方法一般常用的为：Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM。将比例设置为 800:400，高宽比尽量在 512x512 数值附近。

以下是写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 画面描述：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。比如描述人物时，包括发型、妆容、服饰、配饰、表情、背景等元素；描述场景时，涵盖环境光照、画面构图等。 2. 趣味性与美感：趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 3. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 4. 特定示例：如以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 5. 输入语言：根据不同模型选择合适的输入方式，有的使用自然语言（一个长头发的金发女孩），有的使用单个词组（女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 6. 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。 7. 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，输入不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印等。 8. 利用“加权重”功能：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。 9. 辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 10. 模型选择与参数设置：根据需求选择合适的模型和采样方法，合理设置采样迭代步数和比例等参数。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

要从零到一成为 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，还可以参考一些实际案例，比如 Kelton 作为 Owner 从 01 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。 在技术方面，对于纯小白，可以从最基础的小任务开始，让 AI 按照 best practice 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，学会必备的调试技能。还可以通过和 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。

以下是制作小游戏并上架到抖音和微信可能需要用到的 AI 和软件： AI 方面：可以利用 AI 描述需求生成游戏代码，例如向云雀 3.5 等模型描述需求来辅助生成代码。还可以让 AI 处理图片、绘制角色形象等。 软件工具： 图像托管网站：用于上传游戏中的图片，选择无需登录、兼容性强的网站。 代码解释网站：有专门解释代码改游戏 bug 的网站，部分有免费额度。 GitHub：用于游戏发布，需要注册账号，设置游戏名，选择公共或锁定，上传文件等。 Zion：支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。 Coze：可作为后端服务。 微信开发者工具：用于微信小程序的开发。

以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息： 一、关键词相关 在生成图片时，图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片，以下几个方面很重要： 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免用长串文字，以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权：AI 生成文字并非使用真实字体，而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误：可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。

以下是关于利用 AI 基于需求文档生成测试用例的相关内容： 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 此外，在编程中，用户故事也很重要。其目的在于确保开发团队能够理解用户需求，并从用户角度设计和开发功能。常规模板为：“作为。”在卡密系统中，写用户故事有三点作用：让执行者了解想要做什么样的应用，从而更准确地搭建代码框架；中途作为关键的上下文信息，确保方向不偏移；可以让 Cursor 依据用户故事生成对应的测试用例，保持功能的完整和准确。可以在 Cursor 里生成 MVP 的用户故事（用其他 AI 功能生成也可以），如点击 Cursor 后，选择提前创建的一个文件夹，创建需求文档，输入简短的需求描述，让 AI 帮助生成用户故事，然后按照实际情况接受并修改。

AI 生成测试用例具有诸多优势，以下为您详细介绍： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结：AI 在生成测试用例方面能够自动化和智能化地生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写的时间和成本。合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用 AI 生成测试用例时编写提示词的一些方法和要点： 1. 明确任务：清晰地定义生成测试用例的任务，例如明确测试的对象、范围和目标。 2. 提供上下文：若任务需要特定知识背景，在提示词中提供充足信息。 3. 语言清晰：使用简单、明确的语言，避免模糊或有歧义的词汇。 4. 给出具体要求：如对测试用例的格式、覆盖范围等有特定要求，应在提示词中指明。 5. 使用示例：提供期望的测试用例示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多复杂信息导致 AI 困惑。 7. 运用关键词和标签：有助于 AI 更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成结果后仔细检查，根据情况多次迭代调整提示词，直至满意。 例如，在生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件的测试用例时，首先给出基本示例作为核心依托，然后根据不同生成内容限定规则，包括对自然语言描述附加更多限制，以确保按要求输出 Excel 文档。在批量产出时，注意上传压缩文件并完成套版等操作。 另外，在 GPTs 实战中制作迷宫卡片时，也涉及到分步实现需求，如 GPT 生成主题相关绘图提示词、Dalle3 根据生成图片绘制底图、Python 随机绘制迷宫等步骤，其中都需要精心编写提示词，并根据效果进行调整和优化。

以下是关于您作为视频博主测试视频流量以及利用 AI 辅助完成高质量视频脚本的相关内容： 测试视频流量： 目前没有直接针对测试视频流量是否会好的特定方法，但您可以通过以下方式进行预估和分析： 1. 参考同类热门视频的数据和特点，了解大致的流量表现范围。 2. 观察视频发布初期的点击量、播放时长、点赞、评论、分享等数据的增长趋势。 利用 AI 辅助完成高质量视频脚本： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。您可以把想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。虽然在创意上可能不够出色，但对于非专业人士入手视频创作有一定帮助。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。您还可以让 ChatGPT 为您在海量背景音乐中筛选适合视频情绪的 BGM。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。

AI 生成测试用例是一项很有价值的功能，能显著提高测试覆盖率、降低人工编写的时间和成本。以下是具体的方法、工具及实践应用示例： 方法： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop（适用于 Java 应用程序）、Pex（适用于.NET 应用）。 模式识别：如 Clang Static Analyzer、Infer。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：如 DeepTest（用于自动驾驶系统）、DiffTest。 强化学习：如 RLTest、A3C。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：如 Testim、Test.ai。 自动化测试脚本生成：如 Selenium IDE + NLP、Cucumber。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型：如 GraphWalker、Spec Explorer。 场景模拟：如 Modelbased Testing 、Tosca Testsuite。 工具和平台：Testim、Test.ai、DeepTest、GraphWalker、Pex 等。 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，生成高覆盖率的测试用例，检测兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，检测边界情况和异常处理能力。 总结来说，AI 在生成测试用例方面优势显著，合理应用 AI 工具能让前端开发工程师提高测试效率、增强测试覆盖率、发现潜在问题，提升软件质量和用户体验。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费简单直接制作网站的 AI 工具： 1. Wix ADI 网址： 特点：基于用户提供的信息，自动生成定制化的网站；提供多个设计选项和布局，用户可进一步调整和自定义；集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。 2. Bookmark 网址： 特点：AIDA通过询问用户几个简单问题，快速生成网站；提供直观的拖放编辑器，用户可轻松自定义网站内容和布局；包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址： 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计；提供实时编辑和预览功能，帮助用户随时查看网站效果；包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址： 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局；基于内容和用户互动进行优化，提供个性化的网站设计体验；支持多种内容类型，包括博客、商店和画廊等。 5. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 6. 10Web 网址： 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计；提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台；集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址： 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站；提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站；包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 8. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 在选择合适的 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些制作网站的 AI 工具： 1. Wix ADI 网址： 特点：基于用户提供的信息，自动生成定制化网站；提供多个设计选项和布局，可进一步调整和自定义；集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。 2. Bookmark 网址： 特点：AIDA通过询问用户几个简单问题，快速生成网站；提供直观的拖放编辑器，轻松自定义网站内容和布局；包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址： 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计；提供实时编辑和预览功能，随时查看网站效果；包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址： 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局；基于内容和用户互动进行优化，提供个性化的网站设计体验；支持多种内容类型，包括博客、商店和画廊等。 5. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 6. 10Web 网址： 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计；提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台；集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址： 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站；提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站；包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 8. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 如果您想在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手，可以按照以下 4 步进行： 1. 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并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，快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：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，帮助您更好地应对客户咨询。

以下是为您推荐的一些可以生成视频的免费 AI 网站： 1. Pika：这是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作并支持视频编辑。目前内测免费，其生成服务托管在 discord 中。您可以按照以下步骤操作： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 在 generate 区生成：左边栏出现狐狸头像意味着操作成功，若未成功点开头像邀请机器人至服务器。接着在 Discord 频道左侧找到“generate”子区，任选一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4Kar 16:9，按 Enter 发送即可生成视频。也可通过上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Haiper（有免费额度）：https://haiper.ai/ ，能文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。 4. DynamiCrafter（免费）：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ，2 秒图生视频，还可以做短视频拼长视频。 5. Morph studio（内测）：https://app.morphstudio.com/ ，暂未对外开放，可在官网提交内测申请，discord 上可以免费体验，支持文生视频、图生视频，英文提示词，支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置，默认生成 3s 视频。 更多的文生视频网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 CRM 以及网站前端和后端开发、低代码 RPA 开发、Mendix 开发等角色中，常用的 AI 工具包括但不限于以下几种： 对于 CRM 角色： 智能客服工具，如基于自然语言处理的聊天机器人，能够自动回答客户常见问题，提高服务效率。 对于网站前端开发角色： 代码自动生成工具，能够根据设计稿或需求描述生成前端代码框架。 智能设计辅助工具，帮助生成页面布局和设计元素的建议。 对于网站后端开发角色： 代码漏洞检测工具，利用 AI 算法检测代码中的潜在安全漏洞。 智能代码优化工具，对后端代码进行性能优化建议。 对于低代码 RPA 开发角色： 流程自动化智能推荐工具，根据业务流程提供自动化的建议和方案。 对于 Mendix 开发角色： 智能组件推荐工具，根据开发需求推荐合适的组件。 需要注意的是，具体使用哪些 AI 工具还会因个人需求、项目特点和技术环境等因素而有所不同。

以下是财务专员、采购专员、PM、CRM、开发（网站前端和后端开发，低代码 RPA 开发，Mendix 开发）这些角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用帮助进行财务分析和预测的 AI 工具，例如能够自动处理和分析大量财务数据的工具。 采购专员：可能用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具，以辅助采购决策。 PM（项目经理）：可以利用有助于项目进度管理、风险预测和资源分配的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：例如能够进行客户行为分析和精准营销的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能会运用能够自动生成代码片段、检测代码错误和优化代码的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：可能涉及能够自动生成流程和优化流程的 AI 工具。 Mendix 开发：也许会使用能够辅助模型设计和优化的 AI 工具。 需要注意的是，具体使用的 AI 工具会因工作需求和场景的不同而有所差异。

以下是为您分类列举的不同角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用财务分析预测的 AI 工具，例如能够进行风险评估和预算规划的工具。 采购专员：或许会用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具。 PM（项目经理）：可能涉及项目进度预测和资源分配优化的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：可能使用客户行为分析和销售预测的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能运用代码自动生成和漏洞检测的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：也许会用到流程自动化设计和优化的 AI 工具。 Mendix 开发：可能涉及模型生成和性能优化的 AI 工具。