我现在正在使用fedora操作系统，日常场景是办公、学习和一些简单的编程。有哪些ai工具适合我

将小说用 AI 制作成视频的工作流通常包括以下步骤： 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。 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。 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。 以下是一些可利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 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。

以下是关于用 AI 算八字的相关内容： 将千年传承的命理智慧与现代 AI 技术融合，通过代码排盘和 AI 解析八字中的玄机。详细分析报告包括八字基本信息及构成、命理详细分析（个性、事业、财运、婚姻、健康）、运势预测（短期、中期、长期）、人生总论及建议。 提示词方面，实现了精准八字四柱计算和模拟排盘，支持公历日期自动转换以及完整天干地支推算。输入公历年月日时，经过历法转换模块（公历→农历）、天干地支计算（年干支以立春为界、月干支以节气为界、日干支采用经典排盘法、时干支由日干推算），最终输出完整八字命盘。 有人尝试用 GPT4o 算面相，不仅能判断职业，还能对照片拍摄背景进行分析。但也有人认为这可能存在巧合或利用了人物库。 需要注意的是，用 AI 算八字等命理相关内容缺乏科学依据，建议您理性看待。

以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息： 首先，阳萌认为在 AI 学习中，最后还是走仿生的方法，即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨，比如手机适合收集信号产生本地 Context，阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧，记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时，要抛开表面事实，回归基础原理，找到突破关键，追求长期全局最优解，相信长期主义，持续学习，自我觉察和自我进化，因为世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接： 另外，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，OpenAI 推出 GPTs 时，有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt，而在于数据和服务（定制化 Tools）。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里，OpenAI 成为流量入口。例如，WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs，小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。

以下是一些本科生写毕业论文时向 AI 发送的指令示例： 1. “根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 2. 请基于以下案例情况，给我推荐 5 个类似案例：某公司员工在公司内部网络中发布了一篇批评公司管理的文章，引起了公司高层的不满。公司以员工违反了公司的规章制度为由，将其解雇。员工认为公司的行为侵犯了他的权利，将公司告上法庭。 3. 【提炼的案例事实（也可以让 AI 先提炼总结）or 直接把案例直接发给 AI，让 AI 基于以上事实推荐类似案例】 4. 根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】你需要尽可能的参考材料内容：【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】

AI 行业在过去 12 个月里流量增长显著。起始于 2022 年 9 月，分析的工具产生了 2.418 亿次访问，到 2023 年 8 月达到 28 亿次访问量，总流量增长了 10.7 倍，平均每月增加 2.363 亿次。流量的飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始，2023 年 5 月达到峰值约 41 亿，之后虽有回落，但人们的兴趣仍巨大。 展望 2025 年，AI 行业有以下创新机会和发展要点： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力，推动在高价值领域应用，优化模型效率和成本，加速普及和商业化。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 3. AI 的多模态融合：整合多模态数据，提升内容生成多样性与质量，创造全新应用场景。 AI 已经在各行各业有广泛应用场景，包括： 1. 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输：（此处未提及具体应用场景）

普通人使用 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 基础使用：在日常使用软件和电子设备时，可能会不知不觉接触到 AI 功能，例如微信和百度中的 AI 自动搜索整理的答案。 2. 简单需求：对于常见需求如翻译，可使用现成的 AI 翻译工具。 3. 特定需求：若有特殊要求，如特定翻译风格，可自己撰写提示词给 AI 进行专门说明。 4. 高级定制： 若希望翻译输入能自动参考个人数据文档并输出到微信平台，需开发自己的智能体。 若希望智能体与其他智能体协作完成一系列工作，可搭建多智能体工作流系统。 若发现现有 AI 模型缺少专业词汇知识，可自己训练 AI 模型。 在使用 AI 时，最基础且重要的两点是： 1. 尽可能给它提供背景信息。 2. 尽可能让它自己去反思，以确保每次输出的内容都经过再次思考。 另外，普通人想利用 AI 提效，重点不是学会写提示词，而是将现有的 AI 工具融入到自己的工作流中。随着发展，一方面提示词门槛可能越来越高，另一方面 AIGC 产品会越来越多且细致，普通人可能只需在市面上找到对应产品填空就能解决需求。

以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上使用的 AI 工具，可满足您办公、学习、娱乐和简单编程的日常场景需求： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助！

编程插件和编程 IDE 主要有以下区别： 1. 代码补全方式：编程插件的补全通常局限于向后追加，而像 Trae 这样的 AI 原生 IDE 可以删除代码，进行多行全方位的自动补全。 2. 工作能力：AI 原生 IDE 如 Trae 具备 Agent 的能力，在无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、调试、程序运行等一系列工作。而编程插件可能需要更多的人工参与。 3. 用户习惯改变难度：工程师往往有自己习惯使用的 IDE，新的编程 IDE 想迅速改变工程师的习惯较难，而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来。 4. 功能集成度：编程 IDE 通常是一个完整的开发环境，提供了更全面的功能和优化，如 IntelliJ 为 Java 程序员做了很多细微的优化。而插件则是在原有 IDE 的基础上增加特定的功能。 例如，在 Coze IDE 中可以借助 AI 轻松创建插件，创建后需发布才能被 Bot 使用。在 Cursor 中，可通过官网下载安装，通过调起 AI 对话输入需求实现功能，在使用过程中不断追问完善需求，遇到问题可随时向其咨询。

以下是为没有编程基础的职场打工人制定的在 3 个月内学习运用好 AI 的详细计划： 第一个月： 了解 AI 编程的基本概念和应用场景，通过相关文章和案例建立初步认知。 借助 AI 工具完成一些简单的任务，例如使用一些现有的 AI 插件来辅助工作，如 IAiUse Language Translator Settings、i18n Nexus 等。 第二个月： 学习 Python 基础，包括基本语法规则（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）。 掌握函数的定义和调用，理解参数和返回值的概念，以及作用域和命名空间。 第三个月： 深入学习 Python 的模块和包，学会导入标准库中的模块和第三方库，以及使用包来扩展程序功能。 了解面向对象编程的基本概念，包括类和对象、属性和方法、继承和多态。 学习异常处理，理解异常的工作原理，掌握使用 try 和 except 语句处理错误。 掌握文件操作，包括文件读写、文件与路径操作。 在学习过程中，要多实践、多练习，结合实际工作中的需求进行应用，不断提升自己运用 AI 的能力。

Trae 的 Builder 模式相关信息如下： Trae 提供了两种模式，其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤： 在电脑上新建一个文件夹，文件夹名字可自定义，如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹，在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例，如生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写过程，期间需要手动接入进行文件审查，在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常，请稍后再试”的提示，建议您稍后再尝试操作，或者检查网络连接等是否正常。

以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念，实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力，快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。

目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。

AI 不属于电脑操作系统。AI 是人工智能的简称，它的学习方式有多种，主要包括以下几种： 1. 机器学习：这是让电脑找规律学习的方式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，比如让模型根据一堆新闻文章的主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习：从反馈里学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 2. 深度学习：这是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因为有很多层所以叫深度。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 3. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 大语言模型：如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类等。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人，您可以从以下几个方面入手： 1. 控制系统：负责处理传感器数据、规划路径和执行任务，并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成，通过运行控制算法（如 PID 控制、深度学习模型等）决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统：负责驱动机器人关节和执行机构，实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动，伺服驱动器作为功率电源控制电机运动，指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制，以及精确、快速、稳定的位置控制，其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备：常见的有麦克风、遥控器等，尤其是带屏遥控器，集成了显示屏和控制功能，允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件：机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS（Robot Operating System），它并非真正的操作系统，而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点，支持节点间分布式、点对点通信，并由主节点（master）管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言，可分布式运行在不同主机，这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作，便于模块化修改和升级，提高系统容错能力。 在购置相应机器人时，您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素，选择适合您学习和研究的型号。