Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

请列出目前最好用的AI应用提示词

Answer

以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词：

  1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，使用提示词让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词。参考链接：https://x.com/dotey/status/1879426041153728799
  2. AI 对程序员工作的影响分析：AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等；AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率，但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接：https://x.com/dotey/status/1879328239253963232
  3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析：从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。参考链接：https://x.com/dotey/status/1879219256291967256

此外，在 Apple Intelligence 中，如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题，还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。

在通往 AGI 之路知识库中，也有众多与提示词相关的内容，如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试，还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读，提到刘海写伪提示词等技巧，吴文达老师讲 prompt 较好，还有 open i 官方提示，博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。

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

References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月15日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💡让Claude 3.5摆脱循环的提示技巧：“退后一步”提示词：在模型陷入重复或逻辑僵局时，建议使用提示词让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势：避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。注意点：如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词，效果更好。🔗[https://x.com/dotey/status/1879426041153728799](https://x.com/dotey/status/1879426041153728799)2⃣️👩‍💻AI对程序员工作的影响分析：AI可代替的部分：代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。AI无法代替的部分：需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议：专业程序员可通过AI提升效率，但非专业人士难以依赖AI完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。🔗[https://x.com/dotey/status/1879328239253963232](https://x.com/dotey/status/1879328239253963232)3⃣️🔍AI应用场景：访谈内容真实性分析提示词参考：从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值：适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。🔗[https://x.com/dotey/status/1879219256291967256](https://x.com/dotey/status/1879219256291967256)

Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了

上周推出的Apple最新开发者测试版中包含了一些在WWDC上宣布的生成式AI功能，这些功能将在未来几个月内登陆你的iPhone、iPad和Mac。然而，在Apple的计算机上，你实际上可以阅读支持这些Apple Intelligence功能的模型中的指示。这些指示会作为默认情况下在你对聊天机器人说任何话之前的提示出现，我们以前在Microsoft Bing和DALL-E等AI工具中也见过它们被揭示出来。现在，macOS 15.1 beta subreddit的一名成员发布了他们发现包含这些后台提示的文件。你不能更改任何文件，但它们确实初步揭示了这些功能的工作原理。在上面的例子中，一个“有用的邮件助理”AI机器人正在被告知如何根据邮件内容提出一系列问题。这可能是Apple的Smart Reply功能的一部分，该功能可以继续为你建议可能的回复。这听起来像是Apple的“Rewrite”功能之一，属于你可以通过突出显示文本并右键单击（或在iOS中长按）访问的写作工具。其指示中包括一些说明，如“请将答案限制在50个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”这个简短的提示总结了邮件，并明确指示不要回答任何问题。我几乎可以肯定这是用于生成Apple Photos中“回忆”视频的指示集。那段说“不要写宗教、政治、有害、暴力、色情、肮脏或任何负面、悲伤或挑衅的故事”的内容可能解释了为什么该功能拒绝了我要求“悲伤的图片”的提示。真遗憾。不过，要绕过这一点并不难。我要求它生成一个“提供一段人们哀悼的视频”的提示，它确实生成了一个视频。我不会分享生成的视频，因为里面有一些不是我的人的照片，但我会展示幻灯片中包含的最佳图片：Rest in peace,little buddy.

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]智能章节本章节从工程视角出发，提到用一个提示词就能写游戏，现在的AI编程（如CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。还提到李继刚老师“read in prompt out”的名言，写prompt是基础，后面会讲如何用agent串联起来玩。内容太多难以一一道来。[01:04:32](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=3872000)利用GPT快速制作小插件及AIPO项目鼓励小方案创作本章节AJ表示产品经理虽不会写代码，但用GPT能快速做出小插件，不到一分钟就做出统计网页字数的插件。AIPO项目不限制项目大小，只要动手操作，有想法写个小方案就可做线下路演。还提到GP4O等大语言模型可多模态识别，能用于识面相且准确率高。[01:05:58](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=3958000)提示词相关内容的介绍与推荐本章节提到之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试，还指出有midjourney提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读，提到刘海写伪提示词等技巧，吴文达老师讲prompt较好，还有open i官方提示，博主列出的6大策略吃透有助于写提示词。[01:07:50](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=4070000)社区中的prompt共学资源，包括直播、作业及六大实践办法

Others are asking
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍： 医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老，筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面： AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济，可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面： 流式训练方式提升了训练速度和质量，基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具，如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备，通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求，如 define 平台，coach 平台有新版本模板和众多插件工具，还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站，需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
AI可以解决什么问题
AI 可以解决以下几类问题： 1. 教育培训方面： 可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 能够与学生进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。 提供定制化的学习计划和学习资源，实现因材施教，提高学习效率和成果。 作为数字陪伴，促进儿童成长，提高学习成绩。 2. 科学研究方面： 在不追踪整个可能性图的情况下，尝试找到为不同的可能状态或结果分配分数的方法，并仅追求分数最高的路径。 在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作，试图找出路径在中间的交汇处。 训练语言模型人工智能来生成代表路径的标记序列或证明。 此外，AI 还在不断发展和拓展其应用领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（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）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
知名的AI模型广场有哪些
以下是一些知名的 AI 模型广场： 1. Liblibai 模型广场： 首页展示了其他用户炼成的模型，收藏和运行数较多的模型在首页前排。 包含 Checkpoint（生图必需的基础模型）、lora（低阶自适应模型）、VAE（编码器）、CLIP 跳过层、Prompt 提示词、负向提示词 Negative Prompt 等多种模型和元素。 采样方法决定了让 AI 用何种算法生图。 2. 阿里云百炼模型广场： 涵盖文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和 Embedding 等多种技术的丰富 AI 模型。 语音识别模型可将音视频中的人类声音转换为文本，适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，如会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等。切换到实时语音模型后，可用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景。
2025-03-15
动画音效ai，用于生成视频中的特殊音效，比如呼吸声，爆炸声，脚步声等等
以下是关于动画音效 AI 用于生成视频中特殊音效（如呼吸声、爆炸声、脚步声等）的相关信息： 1. 11Labs AI 音效：可以在一段提示语中放入不同画面的描述音效来生成一整个视频音效，但目前可用性有待提高，一次生成可能有 2 3 条不能用。实际操作中，分开画面来做音效合成更方便调整。例如 20s 视频可分为 5 个不同的音效合成，如城市背景噪音、无声的脚步声、电子嗡嗡声、心跳加速、警笛声等。 2. 游戏中的生成式 AI 革命：音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”（如脚步声）的想法，但在游戏中的商业产品尚属稀少。游戏中传统的音效生成和管理繁琐且重复不真实，使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音可以在飞行中生成适当音效，每次略有不同，并能根据游戏参数响应。 3. 喂饭级教程：在视频制作中，音效库可以通过搜索框输入关键词（如开门声）来选择合适的音效试听并添加到音轨。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文，利用ai工具来帮我更好完善，需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中，以下是一些常用的 AI 指令和相关工具： 1. 内容生成和辅助写作： 指令示例：“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。” 工具：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。 2. 文献管理和搜索： 工具：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。 3. 研究和数据分析： 工具：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： 工具：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： 工具：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。 需要注意的是，使用这些 AI 工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
职场打工人，没有编程基础。怎么在3个月内学习运用好ai？并列出详细计划
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。
2025-03-11
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
1.根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉，暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求：绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求：绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考，您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
请罗列出你掌握的OCR技术 以【方式名称+曾使用过自认最熟练的操作】的格式填写
以下是我掌握的 OCR 技术： OCR 识别：对图片进行 OCR 识别，获取图片中的文本信息，并对识别结果进行调整和优化。
2025-03-10
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测中国股市波动率的目标 提出与美股市场对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型 分析其在股市预测中的优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方式 介绍常用的波动率测量指标 3. 中美股市的特点和差异 对比中美股市的交易制度、投资者结构等方面 总结前人关于中美股市对比的研究成果 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 收集中国股市和美股市场的历史数据 处理缺失值、异常值等 2. 特征选择与构建 提取影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 对数据进行标准化处理，使其具有可比性 四、模型建立与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型的性能，如随机森林、支持向量机等 确定最终使用的模型 2. 模型训练与优化 使用训练数据进行模型训练 调整参数以提高模型性能 3. 模型评估指标 确定评估模型预测效果的指标，如均方误差、准确率等 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点 与中国股市预测结果进行对比 七、中美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中美股市波动率的均值、方差等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 探讨宏观经济因素、政策法规等对中美股市波动率的不同影响 分析投资者行为和市场结构的差异 3. 风险评估与投资策略 根据对比结果评估中美股市的风险水平 提出针对中美股市的投资策略建议 八、结论与展望 1. 研究总结 总结研究的主要成果和发现 2. 研究不足与展望 指出研究中存在的局限性 对未来研究方向提出展望 数据图表要求： 1. 展示中国股市和美股市场的历史波动率走势对比图。 2. 呈现不同机器学习模型在预测中国股市和美股市场波动率时的性能评估指标对比图。 3. 绘制中美股市波动率的统计特征（均值、方差等）对比柱状图。 4. 以图表形式展示影响中美股市波动率的关键因素的对比分析。
2025-03-07
在 WaytoAGI 的工具网站上列出的文字转语音工具, 哪个是最适合生成中文语音的?
在 WaytoAGI 的工具网站上，以下几个文字转语音工具在生成中文语音方面各有特点： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 此外，还有免费的 GPTSoVITS 和 BertVITS2 两个开源模型，它们也能很好地生成中文语音。这两个项目均免费且好用，直接找到需要的音色，输入文字点击“合成语音”生成后就能下载。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-05
如何才能学会写高质量的提示词
以下是关于如何学会写高质量提示词的相关内容： 1. 提示词的基本概念： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，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（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，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 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。 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。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，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，也可对已有的提示词权重进行编辑。 利用辅助功能，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可清空提示词框，会员加速能加速图像生图速度，提升效率。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 3. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述，使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 添加视觉参考，在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 注意语气和情感，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 优化关键词组合，尝试不同的关键词搭配和语序。 增加约束条件，如分辨率、比例等，避免 AI 产生意料之外的输出。 分步骤构建 Prompt，将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 参考优秀案例，研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化，通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。
2025-03-15
关于教学的ai提示词
以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容： 遵循最简化原则： 1. 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关内容，可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制：增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制：使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况： 1. “理解中文语义”这类描述无意义，因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务，无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误，如“Profile:Goals:”结构错误，应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化，如“明白以上要求后请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”，更清晰指代用户下一句回复信息。 此外，写 Prompt 应先分析达成任务所需模块，且模块并非一成不变，需根据任务增减。同时注意： 1. 不需要包含作者信息，如 author、version 等。 2. 避免分类错误，如将输出错误分类到 Goals 目标，像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑，应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确，如 Constrains 应拼写为 Constraints，限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru 标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI 词汇加速器： 7. NovelAI 魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru：
2025-03-15
会议录音文本整理提示词
以下是关于会议录音文本整理提示词的相关内容： 单人发言版：基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改了一份“文字排版大师”的 Prompt，重点 Prompt 语句已标出。 多人发言版：将提示词和文字原文发送给 GPT，GPT 开始整理文字，等待输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中，整理并删掉无关内容，使用替换法替换掉双星号。 Claude 官方提示词（中文版含 API Prompt）： 会议记录员：将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 俗语解码员：解释常见俗语谚语的意思和来历。 代码优化师：优化 Python 代码性能的建议。 文本补全（Text completion）： 提示词（Prompt）设计： 基础知识：模型可完成多种任务，创建提示需明确描述需求，遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置三个基本准则。 故障排除：若 API 无法正常工作，可检查是否清楚生成的预期结果、是否提供足够示例、示例是否有错误、是否正确使用温度和 top_p。
2025-03-14
关于思维导图的提示词
以下是关于思维导图提示词的相关信息： 在文生图的提示词中，例如“”，用来告诉 AI 我们不要的内容。 在星流一站式 AI 设计工具中，提示词用于描绘您想生成的画面。输入语言方面，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（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），支持中英文输入。写好提示词要注意内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，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”。还可以调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。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，也能对已有的提示词权重进行编辑。此外，还有翻译功能可一键将提示词翻译成英文，以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 对于 SD 新手，有以下提示词模板的相关网站：Majinai：
2025-03-14
提示词技巧
以下是关于提示词技巧的综合内容： 在不同的 AI 应用中，提示词技巧有所不同： SD3 中的提示词技巧： 提示词长度：可以传递非常长且描述性的提示，长度可达 10,000 个字符或超过 1,500 个单词，不再受限于 CLIP 文本编码器的 77 个 token 限制。 负面提示：SD3 没有对负面提示词进行训练，使用负面提示词不会像在 SD1.5 或 SDXL 中那样去除不想要的元素，反而会引入随机变化，使图像结果不稳定。 提示词的技巧：可以使用更长的提示短语，用逗号分割每个关键词。若要描述具体事物，在提示词中详细明确地描述出来，有助于 SD3 更好地理解。 采样器相关的设置：推荐的步数为 28 步（26 36 步），CFG 值推荐为 3.5 4.5，需要使用比 SD 1.5 和 SDXL 更低的值。若图像对比度过高，降低 CFG 值可使图像更自然均衡，且 CFG 值越低，三个文本编码器对图像的影响越小。采样器与调度器方面，comfyui 中推荐 dpmpp_2m 与 sgm_uniform。 Adobe Firefly 中的提示词技巧： 在“文生视频（Text to Video）”和“图生视频（Image to Video）”中，尽量使用更多词汇具体描述光线、摄影、色彩、氛围和美学风格。 提示词公式为：镜头类型描述 + 角色 + 动作 + 地点 + 美学风格。 构建提示词时，要避免模糊不清，确保语言简单易懂，建议限制主题数量，过多主题（超过四个）可能会让 Firefly 感到困惑。 PixVerse V2.5 中的提示词技巧： 在上一篇基础公式“主体 + 主体描述 + 运动 + 环境”的基础上进一步扩展，增加对各部分的详细描述，使生成的视频更遵守提示词，更稳定，提升美感。例如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）”
2025-03-14
帮我找一点生成小红书的 Ai 提示词测试一下看看
以下是为您提供的一些生成小红书的 AI 提示词示例： 1. 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。 2. 夙愿：用 AI 化繁为简，解决复杂问题的指南 提示词链：一个月前，通过逐步构建和不断优化提示词，最终迭代出一个小红书视频标题生成助手。收集高质量的标题示例作为后续分析的基础（纯人类），询问 GPT 分析标题特点的维度（人机协同），让 GPT 根据这些维度分析标题特点（人机协同），编写提示词（纯人类），测试提示词（人机协同），迭代提示词（人机协同）。 3. 一泽 Eze：样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词，生成预期内容 引言：一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。例如常见的“小红书爆文生成 AI”提示词，包含精确、巧妙的提示。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。
2025-03-14
最好的音效ai
以下是一些为视频配音效的 AI 工具： 1. Vidnoz AI： 支持 23 多种语言的配音，音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 2. Wavel Studio： 支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅。 自动去除背景噪音和杂音。 提供添加字幕和文本叠加层的工具。 界面友好，提供多种自定义选项。 3. Elai.io： 支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实。 自动将唇形与语音同步。 生成字幕，提高视频的可访问性。 支持多位配音者，适合复杂对话场景。 4. Rask AI： 支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言。 采用先进语音合成技术，音质高保真。 提供语音参数自定义和音效添加工具。 与多种视频编辑平台和工作流程整合。 5. Notta： 提供快速实惠的多语言配音解决方案。 保留原声说话风格和细微差别。 提供调整语音速度和音调的工具。 支持批量处理，高效完成多视频配音。 6. Dubverse： 支持 60 多种语言的配音，音质接近真人。 提供文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和情感添加工具。 与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。 此外，音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。虽然在游戏中的商业产品尚属稀少，但已有学术论文探讨了使用 AI 在电影中生成“现场效果音”（例如，脚步声）的想法。在游戏中，使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音，例如为玩家角色生成脚步声音，可以在飞行中生成适当的音效，每次都略有不同，而且能够根据游戏参数（如地面表面、角色体重、步态、鞋履等）进行响应。
2025-03-15
最好用的AI应用有哪些
以下是一些好用的 AI 应用： 1. AI 摄影参数调整助手：使用图像识别和数据分析技术，常见于摄影 APP 中，可根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习和音频处理技术，有音乐情感分析软件，能分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统：基于物联网技术和机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台：借助数据分析和机器学习，有金融风险预警软件，可提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台：通过数据分析和自然语言处理，马蜂窝有路线优化功能，能根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统：利用数据分析和机器学习，常见于游戏内商城推荐功能，可根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务：采用数据分析和机器学习，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台：依靠数据分析和自然语言处理，医渡云有病历分析系统，能分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具：使用自然语言处理和机器学习，讯飞听见有会议总结功能，可自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具：借助图像识别和数据分析，有书法临摹软件，能帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具：运用自然语言处理和数据分析，如下厨房口味调整功能，可根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台：通过自然语言处理和机器学习，英语流利说有纠错功能，能帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统：利用数据分析和自然语言处理，豆瓣电影有剧情分析工具，能分析电影剧情，提供深度解读，市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统：凭借数据分析和机器学习，腾讯文档有分类功能，可自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台：基于图像识别和数据分析，美丽修行有定制方案功能，能根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。
2025-03-15
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面，没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素，包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14
最好的总结网页内容的AI工具
以下是一些总结网页内容的 AI 工具： 1. Yeadon 开发的基于 Cursor+Coze 工作流的网页内容提取插件： Cursor 是一款具有 AI 功能的革新性代码编辑器。 Coze 工作流是通过可视化方式对多种功能进行组合的工具。 该插件能够实现对网页链接的提取、LLM 对网页内容的总结、LLM 输出三个变量（主角、文章概括、金句提取）、通过图片搜索工具搜主角图片以及进行排版，得到图文总结卡片。 2. Kimi Copilot：安装后，在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi.ai 总结网页内容，总结详细且免费。 3. Strut：一款支持人工智能的协作工作区，将笔记、文档和写作项目整合在一起。 此外，还有一些相关的产品化开发思路和技术方案： 1. 在产品化开发阶段，需要明确技术方案，封装 API 调用提示词。 2. 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取，这是一种稳定、经济的解决方案。
2025-03-14
做动画用那个AI工具最好
以下是一些常用于制作动画的 AI 工具： 1. 用于在视频中为人脸制作动画的 DiD（https://www.did.com/ ）。 2. 用于从文本创建视频的 Runway v2（https://app.runwayml.com/ ）。 3. 制作动画时可以使用 Midjourney 生成图片，提示词可围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6。 4. 利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 5. 利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 需要注意的是，AI 目前仍是辅助工具，在动画制作中还需要人的参与和把控。同时，深度伪造是一个需要关注的问题，这些系统需要合乎道德地使用。
2025-03-14
目前最好用的AI工具是什么？
目前，虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也进行了各自的优化。对于普通人直观初接触 AI 来说，最好用的工具主要集中在以下几个方面： 1. 聊天工具：能提供便捷的交流体验。 2. 绘画工具：例如 Artguru AI Art Generator，是在线平台，可生成逼真图像，为设计师提供灵感；Retrato 能将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像；Stable Diffusion Reimagine 是新型工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品；Barbie Selfie Generator 专为喜欢梦幻童话风格的人设计，可将上传照片转换为芭比风格。 3. 视频工具： 4. 音乐工具： 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2025-03-13