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

cherry studio中助手如何使用

Answer

以下是关于在不同场景中使用助手的方法:

在 Cherry Studio 中使用助手

  1. 创建大模型问答应用
    • 进入百炼控制台的我的应用,在页面右侧点击新增应用。在对话框,选择智能体应用并创建。
    • 在应用设置页面,模型选择通义千问-Plus,其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt,比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。
    • 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现,目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布。
  2. 获取调用 API 所需的凭证
    • 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。
    • 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 API-KEY 进入我的 API-KEY 页面。在页面右侧,点击创建我的 API-KEY,在弹出窗口中创建一个新 API-KEY。保存 API-KEY 到本地用于后续配置。

在 Stable Diffusion 中使用 Civitai 助手

您可以去 C 站搜索下载 Civitai 助手,如果上不了 C 站可以去我的百度云盘里下载,然后放在“……\sd-webui-aki-v4\extensions”路径文件夹下。安装完成后,重启 webUI,就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。

Civitai 助手的功能包括:

  1. 下载预览图:它可以自动扫描您的所有文件,如果模型是从 C 站下载的,会帮您自动匹配好缩略图。对于其他来源的模型,可能无法匹配成功,需要手动添加。点击刷新旁边的按钮,再把鼠标放在模型的名字上,可以看见新的四个图标,分别是用当前生成图替换为预览图、在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面、一键添加这个模型的触发词到关键词输入框、一键使用这个模型预览图所使用的关键词。
  2. 下载文件:当您看到 C 站上喜欢的模型,只需要将网址粘贴进来,点击“从 Civitai 链接拉取模型信息”,等拉取完之后,选择要放置的文件夹和模型的版本,点击下载即可,下载完之后预览图也会自动配好。
  3. 检查更新:模型和 lora 的更新迭代很快,点击这个按钮可以自动检索您电脑上目前的模型有没有更新的版本。

在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话

通过#File,您可以将指定文件中的所有内容作为与 AI 助手对话的上下文。列表中默认展示近期在编辑器中打开过的文件。您可以预览这些文件所在的目录,以免因存在同名文件而导致错选。若展示的文件非您所需,您可以通过关键词搜索所需文件。

  1. 在输入框中输入#,或直接点击输入框左下角的引用按钮。
  2. 输入框上方显示上下文类型选择列表。
  3. 在列表中选择 File(或在#符号后手动输入 File),然后按下回车键。
  4. 列表展示近期在编辑器中打开过的文件。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后,左侧会展示该文件所在的目录。
  5. 若推荐的文件非您所需,在#File:后输入您想要的文件的名称或关键词。
  6. 从列表中选择需指定为上下文的文件。
  7. 在输入框的文件标识后,输入您的问题并发送。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

10分钟在网站上增加一个AI助手

首先我们可以通过创建一个百炼应用,来获取大模型的推理API服务,用于实现AI助手。[heading3]1.1创建应用[content]1.进入百炼控制台的[我的应用](https://bailian.console.aliyun.com/#/app-center),在页面右侧点击新增应用。在对话框,选择智能体应用并创建。1.2.在应用设置页面,模型选择通义千问-Plus,其他参数保持默认。3.您也可以选择输入一些Prompt,比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。4.1.2.在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现,目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布,我们将在后面的步骤中去解决这一问题。3.1.[heading3]1.2获取调用API所需的凭证[content]为了在后续通过API调用大模型应用的能力,我们需要获取一个百炼应用的API-KEY和应用ID:1.在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用ID。保存应用ID到本地用于后续配置。1.2.在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击API-KEY进入我的API-KEY页面。在页面右侧,点击创建我的API-KEY,在弹出窗口中创建一个新API-KEY。保存API-KEY到本地用于后续配置。1.

【SD】模型的缩略图怎么搞?Civitai 助手来帮忙

再介绍一款插件吧,也是一款我觉得玩Stable Diffusion必装的插件,就是——Civitai助手。大家可以去C站搜索下载,如果你上不了C站可以去我的百度云盘里下载,然后放在这个路径文件夹下“……\sd-webui-aki-v4\extensions”。安装完成后,重启webUI,就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。我们来看一下这个助手可以帮我们做什么,我挑几个重要的功能讲一下。第一个功能就是下载预览图,它可以自动扫描你的所有文件,如果你的模型是从C站下载的,它就会帮你自动匹配好缩略图。当然,如果是从其他地方下载的模型,就不一定能匹配成功,你就需要用我们刚才讲到的方法去手动添加了。点击刷新旁边的这个按钮,再把鼠标放在模型的名字上,可以看见新的四个图标。🖼:用当前生成图替换为预览图🌐:在新标签页打开这个模型的Civitai页面💡:一键添加这个模型的触发词到关键词输入框🏷:一键使用这个模型预览图所使用的关键词第二个功能就是下载文件,当你看到C站上你喜欢的模型。你只需要将这个网址粘贴进来,点击“从Civitai链接拉取模型信息”,等它拉取完之后,选择要放置的文件夹和模型的版本,点击下载就可以了,下载完之后预览图也会自动配好。第三个功能就是检查更新,模型和lora的更新迭代也是很快的,点击这个按钮可以自动检索你电脑上目前的模型有没有更新的版本。

如何在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话

通过#File,你可以将指定文件中的所有内容作为与AI助手对话的上下文。列表中默认展示近期在编辑器中打开过的文件。你可以预览这些文件所在的目录,以免因存在同名文件而导致错选。若展示的文件非你所需,你可以通过关键词搜索所需文件。1.在输入框中输入#,或直接点击输入框左下角的引用按钮。输入框上方显示上下文类型选择列表。1.在列表中选择File(或在#符号后手动输入File),然后按下回车键。列表展示近期在编辑器中打开过的文件。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后,左侧会展示该文件所在的目录。1.若推荐的文件非你所需,在#File:后输入你想要的文件的名称或关键词。AI助手将在项目内搜索相关文件并展示在列表中。1.从列表中选择需指定为上下文的文件。2.在输入框的文件标识后,输入你的问题并发送。

Others are asking
@ 在cherry studio可以是你openrouter的API吗?
在 Cherry Studio 中,不能直接将 @ 作为 OpenRouter 的 API。OpenRouter 有一些特定的使用方式和条件。 例如,Zeabur 模版自带 oneapi,支持一键部署。但想要同时使用 openrouter 和 simpleoneapi 需安装 cline 插件,将 openrouter api 放到 cline,再把 Cursor 设置换成 simpleoneapi,这样基本能在 Cursor 里使用全系大模型。 OpenRouter 新发布了 BYOK(Bring Your Own API Keys)功能,这是个第三方 Key 集成功能,能将 xAI、OpenAI、Mistral 等数十个平台的 Key 集中在一起,还能同时使用其他平台和 OpenRouter 的额度。目前支持白“赚”的平台包括 AI Studio/Cohere/DeepSeek/Mistral/SambaNova/Together/xAI 等。 在使用 OpenRouter 集成 API Key 时,不仅能整合免费额度,还能解放更多槽位。但在 Cursor 的设置里,deepseek 会与 gpt 的配置发生冲突,同一时间最多只能使用 4 个类型的模型。 如果觉得 OpenRouter 支持的模型不够,还可以使用 simpleoneapi。不过 simpleoneapi 不像 openrouter 支持直接在线配置多个 Key,熟悉代码的可以通过本地或者 Docker 启动。 另外,在进行相关实验时,需要准备本地安装好的 VS Code,在 VS Code 中安装 Cline(MCP 客户端之一),还需要注册 Cloudflare 和 Openrouter,在 Openrouter 注册后在 Keys 中申请一个 API key 并妥善保存。
2025-03-24
我是小白用户,已经建立cherry studio本地知识库,我想更自动化的使用知识库,有什么具体操作方法
以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法: 使用知识库: 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,或者在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 5. (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。 配置项说明: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。 自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式:<br>2.1. 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符:选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则:<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据: |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档,然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容,且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后,单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围:通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后,单击确定。|
2025-03-06
小白用户,使用API结合cherry studio建立本地知识库之后,应该怎么训练使AI更聪明
以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法: 1. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入。 编辑修改和删除内容,添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档: 注意拆分内容,提高训练数据准确度。 对于画小二课程,将 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,在训练 AI 时,还需要注意以下几点: 提示词:告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库:相当于给 AI 发放工作手册,例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-06
有类似cherrystudio这种专门用于生图的Agent?
目前尚未有像 CherryStudio 这样专门用于生图的知名 Agent 。但在 AI 领域,不断有新的工具和技术出现,您可以持续关注相关的科技动态以获取最新信息。
2025-03-06
LM Studio
LM Studio 是一种本地应用程序,可用于在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。例如,对于 DeepSeek、Llama 等开源模型,除了可以使用 Together AI 等推理服务提供商在线体验和调用,还能通过 LM Studio 进行本地操作。
2025-03-19
Google AI Studio 怎么下载?
要下载 Google AI Studio,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开浏览器,访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 或者您也可以通过下载 Gemini 应用(Android 或 iOS)来使用。
2025-03-18
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑,例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接,如何接收和处理 Opus 数据,如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是,仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性,建议您在具备相关基础知识的前提下,结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说,您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考: 1. 明确应用的功能需求,如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用,用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据,保存 Opus 并转换为 WAV 格式,然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点,例如“应用需基于 Android 平台,使用合适的网络库处理 WebSocket 连接,采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据,利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV,以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求,比如“在 Android Studio 开发环境中,遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是,Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求,还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
coze小红书爆款文章生成助手
以下是关于 Coze 小红书爆款文章生成助手的相关内容: 1. 画小二的 Coze 工作流配置:包括抖音热门视频转小红书图文的详细参数配置,如整体结构图、开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 以及输出结果的参数配置。在标题和正文生成方面,有具体的要求和技能,如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性、保证正文口语化且长短在 200 字左右等。 2. 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法:强调精彩的 Prompt 对驱动 AI Agent 稳定运作的重要性,指出高质量 Prompt 依赖用户的逻辑思考和知识经验抽象表达,介绍了通过 12 个初始样例引导 AI 定制完美提示词的方法。 3. 雪梅 May 的 AI 学习日记:记录了对 Coze 的学习过程,包括了解到 Coze 是字节跳动的 AI agent 产品,可用工作流方式制作 AI 智能体,如爸妈防骗助手、热点文章生成器等,并分享了自己对 Coze 的初步理解,认为它能让无技术背景的人实现想法。
2025-03-24
免费的编程助手
以下是一些免费的编程助手: 1. Google 免费 AI 编程助手 Gemini Code Assist:每月免费提供 180,000 次代码补全,支持 Python、Java、Go、Rust 等全部语言,具备强大代码审查和智能聊天助手功能,兼容 VS Code 与 JetBrains IDE,拥有 128k 超长上下文窗口,能精准理解大型本地代码库。详细内容: 2. 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。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。 3. 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。 4. 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。 5. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,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。 6. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,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。 7. 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,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。 8. 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 。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。
2025-03-23
支持Mac的AI助手,能支持自定义大模型和智能体
以下是为您提供的支持 Mac 且能支持自定义大模型和智能体的 AI 助手相关信息: 在网站上增加一个 AI 助手: 1. 创建大模型问答应用: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认。您也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG: 1. Ollama 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 2. 它提供了模型库,用户可从中下载不同模型,也支持自定义模型,例如修改模型的温度参数或设置特定系统消息,还提供了 REST API 用于运行和管理模型以及与其他应用程序的集成选项。 3. Ollama 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。安装时访问 https://ollama.com/download/ ,安装完后在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认。 智能体应用的相关介绍: 大模型存在无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等局限性,为提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业构建 AI 助手。智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力弥补不足,适用于有企业官网等渠道期望提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。
2025-03-23
AI助手
以下是关于 AI 助手的相关内容: AI 与宠物的结合: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,能帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总的来说,AI+宠物是充满想象空间的新兴赛道,结合 AI 技术和宠物行业需求,可开发出各种有趣有用的应用。 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手: 方案概览: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建大模型应用,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网站,模拟企业官网或其他站点。 创建应用:点击特定链接打开函数计算应用模板,参考选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY,保持其他表单项默认,创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击查看确认部署成功。 3. 引入 AI 助手:通过修改几行代码实现在网站中引入。 增加 AI 助手相关代码:在网站的 html 文件中找到并解除注释引入 AI 助手的代码,然后部署代码。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面,右下角会出现 AI 助手图标,点击唤起。 4. 增加私有知识:准备私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,更好应对客户咨询。
2025-03-23
AI运维助手
以下是关于实战 Coze 发布 SysOps 个人系统运维助手的详细介绍: 一、背景 在信息技术快速发展的当下,AI 代理技术成为实现云上资源和 Linux 系统内部操作的关键。它能让用户通过对话方式查询和管理云上资源,简化管理流程,提升用户体验,使操作更直观便捷。同时,能解析用户输入命令并安全执行在目标主机上,让系统运维人员无需深厚技术背景即可轻松管理。 二、SysOps Bot 的构思 Coze 制作并发布了专为 Linux 系统执行助手设计的 SysOps。其核心功能是与用户交互,帮助执行系统操作和云资源查询。用户输入命令,SysOps 转换为可执行命令并在目标主机执行,支持多种云资源类型,能根据用户提供参数操作,提供操作建议和全面运维支持,优化系统管理工作流程。 三、技术实现 通过 AI Agent 实现的 ChatOps 运维逻辑,结合云上资源查询和 Linux 系统登录两个关键插件,为用户提供高效智能操作体验。用户输入云资源类型可快速获取信息和性能数据,输入命令能转换为 Linux 可执行指令并安全登录主机执行,AI Agent 充当中介,润色和加工执行结果返回给用户,提供高效智能的 ChatOps 运维解决方案。 四、总结 在当前技术环境中,工程师需具备 AI 思维,利用人工智能工具赋能业务和解决问题。AI 是变革驱动力,能发现和利用新应用场景,快速精准响应需求,优化运维流程。使用 Coze 编写智能 bot 体会到其强大,它不仅是聊天机器人工具,更是强大的 AI 代理,结合多个插件实现复杂任务和操作,文本分析和命令转换功能将用户输入转化为系统操作,插件系统强大,可调用不同插件涵盖广泛应用场景,提升工作效率和用户体验。培养和运用 AI 思维是现代工程师必备技能,是实现创新和持续发展的关键。 参考链接: 1. 2.
2025-03-21
请推荐一个中文版的AI编程助手以及编程工具
以下为您推荐一些中文版的 AI 编程助手及编程工具: 1. AIXcoder:是 AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言,提供自动任务处理、智能代码补全等功能,目前只有中文版,价格暂无信息。 2. Windsurf:提出了 Agent IDE 这种新的开发范式,Cascade 功能对应 Cursor Composer,在体验上有提升,包括深入理解现有代码库等,但有程序员反馈其 tab 自动补全不如 Cursor。 希望这些推荐对您有所帮助。
2025-03-18
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 核心是推理型大模型,无需用户提供详细步骤指令,能通过理解真实需求和场景提供答案。 能够理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 在回答问题时能深度思考,而非简单罗列信息。 可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 活动中的使用方法技巧: 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享 DeepSeek 与其他工具的协同方案。 分享模型微调/部署的技巧方法。 分享用 DeepSeek 获取流量/客户等。 4. 具体使用步骤: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 5. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量,减轻 AI 味,增加可读性。 设计阈值系统,后续可能根据反馈修改。 用 XML 进行更为规范的设定。
2025-03-26
ai大模型和工具组合使用技巧
以下是关于 AI 大模型和工具组合使用的技巧: 1. 在 Obsidian 中的使用: 简单方法:通过命令面板打开创建的页面(默认快捷键 Ctrl+P),在弹出的搜索框中输入插件名称(如 custom frames),选择 OpenKimi 并打开设置好的窗口。 进阶配置:包括笔记仓库嵌入大模型(Copilot)、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型(Smart Conections)、笔记内使用大模型编写内容。 2. 利用大模型与工具的典型例子:如使用 Kimi Chat 查询问题时,它会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论,同时还有很多不同领域类型的工具为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 3. Agentic Workflow 方面: Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。 多 Agent 协作:吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演“大脑”,规划包括子目标分解、反思与改进。 4. 从提示词优化到底层能力提升: 任务拆解:将复杂任务的提示词拆解成若干步骤的智能体,每个智能体负责特定子任务。 工作流构建:组合多个提示词或 AI 工具搭建高频重复工作的工作流。 创作场景的灵活应用:在创作过程中使用简单提示词和连续追问调整大模型回答。 深度思考辅助:将大模型用于辅助深度思考,从居高临下的指挥变为伙伴式的协作和相互学习,关注利用大模型训练和增强认知能力。
2025-03-26
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 推理型大模型:核心是推理型大模型,通过理解用户真实需求和场景提供答案,无需详细步骤指令。 更懂人话:能理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可模仿不同作家文风写作,适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧可查看。 3. 使用方法: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 4. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量,减轻 AI 味,增加可读性。 设计阈值系统,后续可能根据反馈修改。 用 XML 进行更为规范的设定。 5. 在 AI 切磋大会中,分享了使用 DeepSeek 的技巧,包括方法论碰撞,如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等,还包括应急预案。同时,活动中还涉及分城市各自案例分享、Workshop 自由探讨等环节。
2025-03-26
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
使用AI写论文研究背景的指令
以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息: 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议: 1. 确定研究主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎(如 Semantic Scholar)和文献管理软件(如 Zotero)来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲,包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景:利用 AI 工具(如 Grammarly、Quillbot)来帮助撰写研究背景部分,确保内容的准确性和完整性。但需注意,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域,有以下一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,并保持批判性思维,确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-26
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. 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。 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:AI 助手能理解当前代码并实时提供建议,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,程序会自动打开网页提示登录,无账号需先注册。登录完可能会出现“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,有三种大模型可选:Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 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,点击“全部接受”。 代码生成完成后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中可看到游戏效果,试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结,说明已实现的功能。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入:使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 输入提示:使用 html 技术实现如图大屏页面。 六、总结 从实际体验来看,Trae 表现可圈可点: 1. 高效代码生成能力: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。 2. 多技术栈支持:对 Web 技术掌握远超预期,生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 动态调整潜力: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。
2025-03-26