以下是一些可以分析链接里内容的 AI 工具:
此外,还有一些知名的 text2sql 项目,如 SQLNet、Seq2SQL、Spider 等。
本文将分为上下两篇,本篇重点介绍工具的使用效果;下篇将解析原版提示词细节。欢迎关注,及时获取更新内容!最近用Cursor开发了一个好用的AI浏览器插件:AI Share Card。很多喜欢分享专业内容的朋友,经常会遇到一个烦恼:分享网页链接时,为了让读者知道推荐理由,不得不充当“人工总结器”,再附上超链接,但:1.纯文本超链接的分享,在朋友圈或社交平台中看起来不够高级;2.在一些管控严格的平台中(如公众号),链接跳转功能也被重点限制。这无疑降低了内容分享的效率和吸引力。而AI Share Card,就想帮你解决这个问题。[heading1]🔥先看效果:绝赞!万千网页一键分享[content]AI Share Card能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡,让你的网页链接分享看起来更高级。效果图如下:图文创作类:💡微信文章,一键生成朋友圈分享图,专业优雅🧠飞书文档,一键分享宝藏知识库视频类:🎞️一键安利热门视频、年度剧集个人IP运营:💎个人付费专栏、说明书、博客以及电商详情页、产品官网等等~网页兼容效果超强,只要能在浏览器打开的,大多都不在话下😎|🤖AI驱动能力|🎯核心特点||-|-||智能提取网页核心内容自动生成内容摘要智能识别关键要点|简约现代的设计风格一键生成分享卡片内置二维码方便访问|特别适合:图文内容、专栏转发与推广哔哩哔哩、腾讯视频等剧集分享产品官网推广淘宝、京东商品分享……
以下是一些推荐的text2sql相关的AI工具及其链接:Text2SQL-将英文转换为SQL查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthatai2sql-高效且无错误的SQL构建器。链接:https://www.ai2sql.io/EverSQL-从SQL查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sql-to-text/SupaSQL-从NLP生成SQL查询。链接:https://supasql.com/SQLgenius-使用自然语言的SQL查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/SQL Chat-与数据库进行自然语言聊天的SQL客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/SQL Ease-从自然语言输入生成SQL查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/Talktotables-翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/我建议查看以下几个知名的text2sql项目:SQLNet-一个使用深度学习方法解决text2sql任务的项目。Seq2SQL-一个将自然语言转换为SQL查询的序列到序列模型。Spider-一个大规模的text2sql数据集及其相关的挑战
在成功验证了纯提示词方案后,接下来就是产品化开发阶段。虽然代码编程不是我的强项,但配合Cursor、Windsurf这类AI编程工具,插件的实现效果相当不错。所以,我想试着分享一些关键过程,尤其是提示词封装环节,希望对有意开发AI产品的朋友有所启发。与提示词智能体不同,产品化开发需要考虑更多:1.如何稳定的获取网页内容?2.如何选择适合的AI大模型API服务?3.面向大模型API,如何构建生产级提示词?[heading2]1)如何稳定的获取网页内容?💻[content]在上述初版提示词实验中,获取网页内容极大依赖于大模型对话产品的外链解析能力。然而,这种方式非常容易遭到平台反爬机制的制裁。在实验过程中,最影响提示词方案效果的因素,不是大模型的生成质量,而是无法稳定地捕获网页内容。转换思路来看,网页内容通常以明文形式展示在用户浏览器中,内容平台不可能对用户设备进行反爬制裁。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容,正是一种稳定、经济的解决方案。以下是AI Share Card插件所获取的网页元素清单:附:开发时,如何确定需要插件获取哪些网页元素?你可以拿着初版提示词,询问AI:我希望通过浏览器插件,获取提示词中所需的标签页标题、链接、内容元素,请你帮我设计获取相关元素的js代码参考对话如下,也可以直接在Cursor、Windsurf里提示AI帮你完成开发