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Trae 能用来做什么?有教程吗

Answer

Trae 是一款与 AI 深度集成,提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具,对中文用户更加友好。其特点和用途包括:

  1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线,即日起全系统可用。
  2. 标配 Claude-3.5-sonnet 模型免费不限量,而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。
  3. 编辑器所有功能原生支持中文,上手门槛大大降低。
  4. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手,Trae 这样 AI 原生的 IDE 有两个跨越式的突破:
    • 补全不局限于向后追加,而是可以删除代码,多行全方位的自动补全。
    • 具备 Agent 的能力,无须人工干预的情况下,可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。 使用方面,例如:
  5. 生成一个任务清单应用,在输入框中输入相关描述即可。
  6. 根据 UI 设计图自动生成项目代码,可对生成效果进行调整。

从实际体验来看,Trae 高效的代码生成能力,对多技术栈的支持以及动态调整的潜力表现可圈可点。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Claude 3.5免费无限量!字节AI编程神器Trae Win+Mac版全量上线!

作者:张梦飞i Equity Al原文:https://mp.weixin.qq.com/s/wnT7SN0BTC246Kj3bgbe0A北京时间:2月17日9:00Trae Win+Mac版本全量上线本文非教程,长话短说,画下重点:1、Trae Windows版本将于今日上线--即日起全系统可用,Windows小伙伴可以冲了。2、Trae标配Claude-3.5-sonnet模型免费不限量--竞品工具,同一模型每月140大洋且限量使用500次。3、Trae编辑器所有功能原生支持中文--上手门槛大大降低,语言友好,一目了然。也许有小伙伴还不知道Trae是什么:官方介绍:Trae是一款与AI深度集成,提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力的IDE工具。用我的话说:Trae是一款对中文用户更加友好的AI编程工具。本文不涉及Trae的具体使用教学,是因为在我看来Trae的上手门槛,已经达到了当前AI编程工具的历史最低。为什么?对于AI编程工具来说,评价他最好不好用最核心的衡量点:依然是搭载的模型能力本身是否够强。如果AI编程工具搭载了一款极强的AI模型,那么即使这个工具的功能或者操作有缺失,只要模型能力够强,能够流畅的帮助用户完成目标,那他的AI coding体验就是好的。而如果模型能力本身弱,无论添加再多的功能项和优美的交互,依然无法弥补最根本的模型缺失,一通操作猛如虎,最后任务自己补。那他的AI coding体验就是差的。

不吹不黑,聊聊字节新发布的 AI 原生 IDE

周一,上班路上看到字节跳动发布Trae国内版,这是中国首款AI原生的IDE,到了公司我第一时间下载体验。这两天,很多博主已经写了教程,所以今天我就不再冗长的给你介绍怎么使用Trae的功能。实际上,如果你是一个工程师,那类似的工具几乎没有什么上手门槛。今天我想不吹不黑客观的和你聊聊Trae。相比IDE插件类的AI代码助手,像Trae这样AI原生的IDE有两个跨越式的突破:第一,它的补全不会只局限于向后追加,而是可以删除代码,多行全方位的自动补全。第二,它具备Agent的能力,无须人工干预的情况下,可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。去年五月,我曾经和国内几个主要的AI代码助手的负责人聊过天,当时大家看到了AI编程的机会,并且都立志想做AI原生的IDE。但路径上,他们都选择了先从IDE插件切入。原因也很简单,工程师有自己钟爱的IDE,这就和关羽的青龙偃月刀一样,这么多年,已经用习惯了,你让他换个其它兵器,可能还会影响发挥。另外,像IntelliJ,这些年来日积月累,为Java程序员做了非常多细微的优化。一个新的编辑器想迅速改变工程师的习惯,没那么容易,而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来,让大家先尝到甜头。这是当时的判断。后来,Cursor横空出世,它很快成为搅动市场的鲶鱼。很多工程师被Cursor的创新折服。包括我也是,记得第一次用它的Composer功能时,激动地喊了出来:原来还可以这么玩。很明显,从八月开始,用户的心智也在变化。毕竟用户见过更好的产品之后,就很难再习惯老旧的体验。

来了,AI编程神器Trae的保姆级使用指南

-控制按钮(开始、暂停、重新开始)-游戏说明2、生成一个任务清单应用输入框中输入:使用Web技术开发一个任务清单应用过程如上,直接看效果:一个很朴素但功能俱全的任务清单应用3、根据UI设计图自动生成项目代码从站酷上找一张设计图,如下(侵删):输入提示:使用html技术实现如图大屏页面看一下效果:页面不是很完美,图表挤一块儿了,中间地图没有实现。不过,我们可以接着让Trae调整:“调整一下,给图表设置合适的宽高比例,自适应页面大小”还不错,图表大小都正常了。虽然缺了中间的地图、图表排列也有点问题,但大致的布局和局部的功能都已经实现了。六、总结从实际体验来看,Trae的表现可圈可点。高效代码生成能力:无论是贪吃蛇游戏还是任务清单应用,Trae都能在几分钟内生成完整框架,代码结构清晰且功能齐全,甚至能自动处理依赖项和运行命令。多技术栈支持:从HTML5、响应式CSS布局、到Echarts图表实现,Trae对Web技术的掌握远超预期,案例中生成的代码可直接运行且无明显语法错误。动态调整潜力:在UI设计图生成案例中,Trae虽未完美复现设计图,但能根据用户反馈快速调整样式,自适应布局的实现展现了AI的迭代能力。对此,爽哥表示:现在的AI越来越强大了,小白不需要懂代码也能用AI编程工具进行程序开发了,程序员感到深深的危机感!

Others are asking
如何使用trae
Trae 是字节跳动推出的智能编程助手,具有以下特点和使用方法: 一、Trae 简介 Trae 提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力,使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 传统的 IDE 功能,如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答:在编写代码时可随时与 AI 助手对话,获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议:能理解当前代码并在编辑器中实时提供建议,提升编程效率。 4. 代码片段生成:通过自然语言描述需求生成相应代码片段,甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目:告诉 AI 助手想开发的程序,它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址:https://www.trae.ai/download ,支持 Mac 系统、Windows 系统,未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装:下载完成后按照界面提示一步步安装。 2. 登录:安装完成后点击右侧登录按钮,若没有账号需先注册。登录时可能会遇到“App Unavailable”,此时需要开启科学上网,网页登录成功后可关闭科学上网,再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后,查看对话框右下角,有 Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 三种大模型选择。 4. Trae 提供两种模式: Chat 模式:根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式: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。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式输入需求,排队完成后 Trae 开始思考和代码编写,期间需手动接入进行文件审查并点击“全部接受”,代码生成完成后自动运行命令启动页面,可试玩查看效果。 2. 生成一个任务清单应用:在输入框中输入需求,直接看效果。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码:输入提示后查看效果,可让 Trae 调整。 六、总结 从实际体验来看,Trae 表现可圈可点,具有高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。
2025-03-15
如何从0-1用trae开发微信小程序
以下是从 01 用 Trae 开发微信小程序的步骤: 1. 开发微信小程序的准备工作: 注册一个微信小程序账号:访问 https://mp.weixin.qq.com/cgibin/wx ,点击“前往注册”,进入小程序注册页面。填写邮箱、确认密码,接收激活邮件并点击激活链接,进入具体注册页面。选择“主体类型”并填写相关信息登记,核心是获取 AppID。 下载微信开发者工具:访问 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html ,选择稳定版进行下载。下载完毕后打开微信开发者工具,扫码登录。创建项目名称和目录,选择后端服务为“不使用云服务”,然后点击“创建”按钮进入开发界面。 2. 打开 Trae 开始开发: 打开 Trae,并打开刚才创建的文件夹。 继续使用 Chat 模式来明确需求。 生成 prd.md 后,可以打开来进行修改。 然后切换到 Builder 模式,开始进行开发。 因为 Trae 会在本地文件夹内生成代码,而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码,并且有实时预览功能,所以可以在微信开发者工具内看到。 左侧是预览窗口,是可以交互的。为了更加仿真,可以点击右上角的真机调试,打开预览。 其中的开发和正常的 Trae 开发流程一样,如果有报错就修改错误,直到在微信开发者工具内调试到正常。 然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”,在弹出的弹窗里选择“确定”。 接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注。 上传完毕后会显示上传成功。 随后,可以在微信小程序后台,版本管理里看到开发版本的信息。可以点击体验版进行线上体验,也可以提交审核。 需要注意的是,这里有两个额外的要点需要了解。
2025-03-15
如何从0-1用trae开发小程序
以下是从 0 1 用 Trae 开发小程序的步骤: 1. 了解 Trae:Trae 是字节跳动推出的智能编程助手,提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力,使用自然语言对话就能实现代码编写。 2. 下载 Trae:官网下载地址:https://www.trae.ai/download ,支持 Mac 系统、Windows 系统,未来支持 Linux 系统。 3. 安装与登录:下载完成后按照界面提示一步步安装,安装完成后点击右侧登录按钮。程序会自动打开网页提示登录,若没有账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”提示,此时需要开启科学上网,网页登录成功后可关闭科学上网,再点击中间大按钮。 4. 开发过程: 可以结合具体需求,如制作课堂互动小游戏,让 AI 为您设计。 右下角选中“DeepSeekR1”,尝试让 AI 生成代码。 明确需求,如“用 HTML 来实现”,生成的代码点击代码框右上角的应用即可制作网页小游戏。 若效果不理想,如未实现倒计时功能,把错误现象和期望的表现描述给 AI,让其修改。可尝试切换模型,如 deepseekV3 提高成功率。 5. 保存与获取源代码:公众号回复“字幕图片”,获取源代码。保存成.html 文件,在浏览器打开就能用。
2025-03-15
Trae能干什么
Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具,具有以下功能和特点: 1. 对国内用户友好:具有中国官网、中文界面、国内模型,稳定且快速。 2. 免费使用:无需购买会员,下载后可直接使用,支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件:写完代码一键运行,所见即所得。 4. 功能丰富: 提供传统的 IDE 功能,如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 具备智能问答功能,在编写代码时可随时与 AI 助手对话,获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 提供实时代码建议,AI 助手能理解当前代码并实时提供建议,提升编程效率。 支持通过自然语言描述需求生成代码片段,甚至能编写项目级或跨文件的代码。 可以从 0 到 1 开发项目,告诉 AI 助手想开发的程序,它将提供相关代码或自动创建所需文件。 5. 提供两种模式:Chat 模式根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题;Builder 模式帮助从 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。 下载地址:https://www.trae.ai/download ,支持 Mac 系统、Windows 系统,未来支持 Linux 系统。 使用方法: 1. 安装:下载完成后按照界面提示一步步安装。 2. 登录:安装完成后点击右侧登录按钮,若没有账号需先注册。登录时可能需要科学上网,网页登录成功后可关闭,再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后,可在对话框右下角选择三种大模型:Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 使用案例:如生成一个贪吃蛇游戏,在 Builder 模式下直接输入需求,排队完成后 Trae 进行思考和代码编写,期间需手动接入进行文件审查,全部接受后代码生成完成,Trae 自动运行命令启动页面,即可看到实现的游戏效果。
2025-03-14
用trae写小程序的使用教程
以下是使用 Trae 写小程序的完整教程: 1. 基础操作 右下角选中“DeepSeekR1”,这是关键的基础步骤。 让 AI 设计小游戏,记得说“用 HTML 来实现”,这样无需额外配置环境,生成的网页小游戏可随时随地打开使用。 AI 完成小游戏后,点击代码框右上角的应用。在存放网页的文件夹中找到并打开即可使用。 2. 功能优化 若想给小游戏增加倒计时系统,告诉 AI 让其修改。若第一次修改有误,把错误告诉它并可尝试切换到 deepseekV3 等其他模型。 对于生成效果不太对的情况,如图片重叠,把结果贴给 AI 并描述错误现象和期望表现,让其迭代修改。 3. 后续步骤 完成功能修改后,可进行保存功能的开发。 调整细节,对于一些复杂问题,可能需要多次与 AI 沟通修改。 另外,公众号回复“字幕图片”,可获取源代码。将其保存成.html 文件,在浏览器打开就能使用。您还可以参考 https://openprocessing.org/ 中的创意,复制代码到 Trae 中用 AI 对话优化。
2025-03-11
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
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。
2025-03-10
如何搭建一个你这样的知识库智能问答机器人,有相关的流程教程吗?
搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程: 1. 基于 RAG 机制: RAG 机制全称为“检索增强生成”,是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能,需创建包含大量文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建: 收集知识:确认知识库支持的数据类型,通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档(通过链接访问)、互联网公开内容(可安装 Coze 提供的插件采集)等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流: 思考整个流程,包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点:每个工作流默认都有的节点,是工作流的开始,可定义输入变量,如 question,由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点:输入为用户的查询 Query,输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略,如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点:具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2025-03-14
ai 绘图教程
以下是为您提供的 AI 绘图教程: 一、前言 如果您在工作中需要大量图片,又不想为图片付费或担心版权问题,AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。不过,还有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决入门玩家不会用的问题,让您在半个小时内就能自由上手创作绘图。 二、教程示例 1. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画时,发现其可提高出图质量和效率。例如用 midjourney 生成线稿,PS 修正,再用 controlnet 控制,stable diffusion 上色,多套 AI 组合拳可快速生成惊艳的图。 线稿产出:mj 关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive PS 手动重绘错误的地方:有些图出来没有阴影容易飘,可以自己画一个出来。 2. SD 新手:视频教程 强烈推荐从 0 入门的 AI 绘画教程系列章节教学视频: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教您玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 三、注意事项 本教程适用于入门玩家,让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用,问题在我,您可以通过评论区或加微信 designurlife1st(记得备注来意:ai 绘图交流)联系我。教程内容会持续更新,欢迎关注和催更。 如果您是大佬,愿意看的话,帮忙挑挑文章里面是否有错误或者不严谨的地方。如果我写得不清晰,可以评论区联系我。
2025-03-13
撰写lisp语法风格提示词的教程
以下是一份关于 Lisp 语法风格提示词的教程: Lisp 是一门“古老”的编程语言,其语法核心是 List 结构,也叫“S 表达式”,典型特征是用一对括号把元素括起来,并且 List 结构里可以嵌套 List,使得程序呈现出多层括号嵌套的样子。Lisp 语法简洁且优美,具有很强的表达能力。 在提示词编程方面,李继刚写的提示词有用 Lisp 语言编写的例子。用 Lisp 写提示词具有一些特点和优势: 1. SVG 图形的丰富度和表现力可能优于 Markdown 版本。 2. 执行过程会输出中间“思考”过程,方便调试优化流程,能看到哪些步骤生成有用信息,哪些无用,还可能从中获得新灵感。 但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法,它简单且大语言模型能很好“理解”。对比两者,在多数场景下,从文本处理后的输出结果可能看不出太大差异,但逐步思考有正向收益。 在“情绪价值营销”中,可以用 Lisp 构建 prompt,让 Claude 直接根据用户输入输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言在 prompt 圈曾被带火,其更为凝练和简洁。当然,用 Markdown 格式写 prompt 效果也一样。 使用 Lisp 格式 prompt 时(Claude 专用),需要注意一些事项。例如,对于 GPT 等模型在卡片生成这步需要进行一些调整,不稳定,最好自定义 html/css 样式来进行强约束。使用时,直接打开 Claude 首页,发送上述提示词进行初始化,然后即可使用。
2025-03-13
我想跟你学习关于AI的一切,请帮我梳理一套完整的学习教程和你网站上的内容学习
以下是为您梳理的一套完整的 AI 学习教程: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于希望继续精进的内容: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 学习资源推荐: 飞书知识库:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 网站:https://www.waytoagi.com/zh 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-13
comfyui教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到。 4. Bilibili:提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中 KSampler 部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:值一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-13
coze工作流的相关教程。要求从入门到实操的最新资料
以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料: 一、一泽 Eze 的教程 Step 1:制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业:基于英文原文,精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项,正确答案所在选项顺序随机,题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下: 1) A. B. C. D. 参考答案:针对 3 道题目,生成题目答案。预期格式如下: 1) 答案: 2) 答案: 3) 答案: 英文音频:根据原文,利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读:根据原文,按照以下格式,分段完成全文精读结果的输出: 音标: 中文释义: 英文例句: 例句翻译: 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点:工作流是由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型: LLM(大语言模型):使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code(代码):通过 IDE 编写代码处理输入参数,并返回输出值。 Knowledage(知识库):根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。 Condition(条件判断):ifelse 逻辑节点,用于设计工作流内的分支流程,根据设置条件运行相应的分支。 Variable(获取变量):从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database(数据库):在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考: 海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例,学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍: 搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 在典型应用场景中,入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如,使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流;使用大模型节点接收并处理用户问题等。 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如,在搜索并获取指定信息详情的场景中,先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情;或者在通过条件判断识别用户意图的场景中,通过大模型节点处理用户消息,并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。
2025-03-12