TRAE数据处理教程
昨天教给大家吹应该怎么操作后，也有很多小伙伴反映，吹他有时候还是不太听话，那今天我们就来正式的用吹帮助大家解决一个实际上的工作上的问题。那大家如果有其他想要简化的工作流程上的问题，也可以在评论区里说一说，这是一份一百条全渠道的流水，那其实这个整体看下来是非常杂乱，让人头疼的。 那如果我们自己人工来做的话，光数据清理其实也是要清理半天的，但今天我要展示的不是 ai 有 多快，而是我们要怎么和 ai 去沟通，它才能像你自身的运营一样懂。你看我的第一个提问，非常直接，为什么要问 ai 你 怎么做的？这其实是 ai 解决第一个底层逻辑，就是逻辑对齐。在处理一百条数据之前，先让 ai 告诉咱们它的思路， 他的思路没有错的话，再进行后续的操作，基本上是没有问题的，他会告诉我们他会识别 b 种、缓存、灰率等等，那只要他的逻辑是没有问题的，他的后续操作都不会出错。那现在我们可以看看这是第二个底层逻辑结果导向。 ai 有 时候呢他会犯一些职业病，想情不自禁，那就叫大家去写代码， 但其实作为业务人员，我们需要的只是结果，那我就会告诉他不需要脚本直接生成，就是把繁琐的过程砍掉，直奔主题。 那大家可以看现在这份 c s v 表格已经足够完整了。其实这一百条数据瞬间归位的背后就是 ai 的 逻辑。那以前我们写代码就是写过程，但是现在我们的写代码其实是写我们的真实意图，一定要把我们的真实意图，我们的真实需求表达清楚，其实这也是我想让大家明白，想让大家去记住的。 我们用 ai 写指令的时候，不是去拼谁的词藻华丽，而是拼谁能够把这句话说清楚。大家可以看我一共就问了两句话，第一句话是为了确保它的逻辑没问题， 第二句话就是明确我的交付成果，让他少说废话，直接干活。当然了，这一百条数据只是一个开始，大家学会了这套提问的逻辑， 任何复杂的工作都可以变成一个可以反复执行的工作流，那大家还有什么其他想要被简化的工作流程吗？也欢迎大家一起在评论区里讨论，大家可以用今天的这套操作逻辑去做一些其他的指令，如果有成功的也欢迎分享在评论区里，拜拜。
粉丝7.6万获赞18.2万
相关视频
00:52查看AI文稿AI文稿先把这个数据机给导出，然后呢我们用这个觑这个软件，然后把这个 howcan 的 数据机转换成优酷 ob 的 模式， 但这个软件呢是用这个 ai 这个工具去写的， 导出来之后呢就有两个文件，一个是一个是数据的一个文件啊， jason， 还有一个 tst 文件，然后把这个这个文件呢全都复制到这个文件夹里面，然后用 label 的 工具打开， 这样呢就能够得到这个 ulu 的 一些数据。
105视觉温工
02:44查看AI文稿AI文稿打工人用好这个 ai 工具，从此可以安心下班了。你有没有遇到过这种情况，下班刚到家，突然老板发来消息，让你 ppt 加一句话，或者 excel 改数据， 然后马上发给他。但问题是原文件还在公司电脑里，难道要千里迢迢又赶回公司吗？这种小改动啊，其实并不复杂，但就是被远程文件卡出。 那有没有一种方式，用手机给办公室电脑发个指令，让他直接调用本地文件帮你改完，然后你只需要转发给老板就行了。活是 ai 干的，功劳全是你的，那现在却有 solo 真的 实现了，这周刚发布的，却有手机、电脑、网页三端全量免费开放，你可以直接在手机上 远程控制办公室里的电脑，查文件，改文件，跑任务，那么光说你可能感受不到它的强大。咱们上两个案例，案例一，远程修改 excel， 并做一张图表。那你手机上有了 excel 之后，开启 m t c 模式，手机端和电脑端登录同一个账号后， 就能远程连上你办公室的那台电脑。那比如说，我现在办公室电脑里有一张学生成绩表，并且生成一张学生排名的柱状图，我手机上并没有这张表， 所以没有办法直接在手机上修改。但是没关系，我只需要对初友说，帮我找到学生成绩这张表加一列，把每个学生的总分算出来， 然后根据总分进行排名，给我一张柱状图。那手机发出去之后啊，可以看到远程的电脑端就收到了这条指令，自动查表，并且开始处理。处理完成之后呢，我的手机上也会收到这张表，可以看到总分列已经有了，排名柱状图也有了， 完全是按照我们的需求来的，也就是手机发一句话， ai 会自动帮你在办公室的电脑上进行工作了。那案例二，远程修改 ppt， 这回我们提高点难度啊，老板想让我们的 ppt 加一页，并且呢还发了一张参考图， 让我们把整套 ppt 的 风格配色都改成参考图上的。这时候手头没电脑该怎么办呢？没关系，直接在手机端的 qq 上说一句，参考这张图的风格，帮我把 ppt 的 排版样式、配色风格整体换掉，再给我加一页内容指定发出去之后，办公室的那台电脑 会自己开始操作，改配色、加内容，调整版式，等它处理完，改好的 ppt 会直接发送回我们的手机上，可以看到配色已经统一成，参考图片上的那个风格内容也补充好了，那你只需要转发给老板就可以了。那我实测下来，无论是 mac 电脑还是 win 电脑，都能够用手机 流畅的远程控制自动跑任务。最后呢，还打通了飞书 c l i 设置定时任务后，很多日常的小工作都能够自动处理掉。 且 chuo 这次和星巴克还有个联名活动，一边喝咖啡，一边用 chuo solo 帮你轻松处理工作任务。在五月八号十二点前， chuo app 右上角的活动页呢，就可以参与体验一下呢，就可以直接在星巴克领取大杯美式，感兴趣的同学赶紧试试吧！
25AI张同学
06:59查看AI文稿AI文稿打开我们的文件夹，然后选中这个，选中完了以后呢，我们在翠的侧边栏界面点击帮我运行程序，然后他就会帮你自动配置你的电脑的环境，然后就会打开我们的程序，你可以看到界面，我就是一个免费的版本就可以打开，大家就随机选用一个版本就可以。比如说这个我选的是 mini max， 然后当他的环境都部署好了以后，这就会自动出来这个测评的系统，然后现在我们来看下怎么操作这个系统，然后这个我们也把它复制到浏览器附在外面嘛，好，一样的。跟之前的账号密码是管理员账号，然后我先做个登录，登录完之后这边数据线做了透明处理，然后这个是类似于专门做一个测评管理的一个系统， 我们类似于是一个就一个呃，这边管理员的一个角色去登录这个账号，这边的话就能看到他目前现在在做的一些测试有什么，然后总共做了一些哪些项目量，以及他的一个总数据量情况，样品情况，报告情况，然后志愿者的库，志愿者里面的一个情况， ok， 然后这是一个类似于生命管理的系统，身份证在哪里？身份证证他这边是在这里面看 的，不显示，可以全部变成叉叉叉叉了。这边这一个板块，先一个板块来，这个板块主要是志愿者的板块，然后就是为了做定向人员筛选的，比如说我需要二十五岁到三十岁的人 什么情况？然后像有些志愿者的话，我们这边会给他做一个积分处理，比如说他现在报名有临时退出扣分啊什么的，然后皮肤的数据我们也可以做露露，然后他参加了一些项目的话，这边会做历史显示的，那我们就知道他的情况，那我们可以把他的油的大概数据在这边补充进去，因为最开始的油的数据我想看你的，我想看一下你的单位， 因为他不同一些，他单位不是也不太一样吗？呃，这个在后面我们先后面再讲啊。对，比如说我们现在的肤质情况，这个是这些的话是通过官方问卷，然后向华西问卷去获取的。那有些人说自己有，他实际上不一定是真的有，那到底是包曼还是华西？ 华西宝马，这是肤质，是宝马问卷，敏感肌是滑肌问卷。对，严格匹配那个数值，对， ok， ok， 这是他们填那个问卷信息获取的一个信息。嗯，好。然后的话后面会根据他的实际测试情况，因为有些人可能就说他是到临界状态啊，峰值临界状态，但他可能就是通过测试的手背发现，其实实际上侧过来额头没那么油。嗯嗯，也会有不同状态。那我们这边后面就可以通过添加新的数据，然后数据添加了之后，这边的一个情况就会更改。 ok， 然后的话这是一个志愿者管理，志愿者的话，他有些分数比较高，一些低的他会有些黑名单之类的，那这些人就是不再去做了。 然后在我们这时候，我们这些志愿者后面也会根据下面参与情况，他后面会有是未安排，还说在洗脱期还是正在测试的一个情况。好，然后像我们这边就可以做一些什么人员的筛查，比如 说三十岁啊，然后面部肤质，比如说我需要轻微有的也没有增加那种。就是比如说他敏感吗？有图片之类的，有时候不是，比如说做斑点，要看他有没有斑点什么之类的，就证明他是真的没有那些皮肤的问题的。图片的数据量太大了，没必要留存那么多，我就问一下。对对对，就是可以有，但是可以加，对吧？可以加，但是对于 这个板块来说，志愿者你如果只是测评板块的话，没有那么大意义，因为像这些变化还挺大的啊。对， ok， 那 我现在比如说我就筛选到目标人群了，那我就可以专门去招募这些人。 ok， 因为微信现在有 opencloud， 那 微信端到我，到时候志愿者可以直接跟微信的志愿者情况跟下面做匹配，到时候可以协助操作，比如说这边拉成哪些人，那边就直接给他对接拉群就好了。那这个系统是不是可以通过 opencloud 的 微信的那个接口去对接微信群啊？呃，那你得把 opencloud 的 整个全部部署好，那个难度操作难度比较大，我只说有时间，因为大家现在就是管理志愿者不都通过接微信群，对吗？ 你可以使一部分的时间精力是，理论上是可行的，理论上是可行的，但是操作难度会比较大，因为前面的部署工作以及数据对接会需要花费大的精力哦，然后不同的公司话，其实要先要给他装那些东西，对吧？配备上。对，然后有个大的难点是，呃， 你要你的那个 opencloud， 你 们手手机上每个人都有 opencloud， 但它功能都是零基础的功能，需要你在使用过程不断的给他加加加加，那在加的过程其实花费时间其实很多的。加加加，这个加加加可以就具象一点嘛，就有点抽象嘛， 就是一开始我们靠的是基础的对话功能，然后你要给他什么揭露什么，对应对应的一些模型、大模型，嗯，好讲具体，比如说每天，呃，你要求他们打卡，然后擦这些数据，比如说每天要求他们证明自己的，比如说这个是跟我们软件有关系，还是跟客户的硬件有关系？软件也有关，然后跟模型也有关，这个模型是取决于我们这边还是客户那边？ 呃，你那个 oppo 它消耗的哪一种类型的大模型有关系？因为我们这个本身就是相当于做好的模块，无非就是说我多了一个接口的，让 mcp 接入。那，那比如说，比如说我们刚才讲的那种采集志愿者，每天就是真实使用测试打卡这种记录的，我们通过 oppo pro 去接入微信这种，比如说你刚才讲一些什么，什么，我理解成 just deal， 就是 颗粒度已经细到一百分了。对对对，这就所以就是为什么，就是说 就是你每个板块很多人会希，希望每个板块人自己去用 ai 嘛？然后你这边你看产品项目，产品项目的话，比如说现在是一个委托单号，一个项目编号有很多委托嘛？很多产品你已经做了可以交互输出的界面，是吧？所以这只是做了一个复制的功能。嗯，对， 那比如说我现在是一个产品，产品是有非常好，你看啊，然后这边的话，比如说我现在这个产品是这样的，但是我需要具体的知道它的一个详细情况，我就点开这个就好了。 那我就知道它是对应的一个样品标，就是类似于说它的自身的一个生产标呢？然后就是类似于说它的自身的一个是一个规格形状， 然后因为为了省时间，也特意给大家做了一个那个导入样品信息的，那导入样品信息的这个规格是拿着我们的做测试立像的文件去做的，所以不一定导入一个 excel 就 可以直接进来，对吗？对，但是得先知道你们的数据模型的排版模格是什么样的，因为我是按照我公司内部的所有的产品立像啊什么的，然后他生成的文件去做，就这个的。所以 就是我可能是需要他们的基础模板才能把这些快，那些快捷的功能使用。基础功能是能使用的，但这些快捷导入就是他可能跟我们之前的文件格式不一样，所以他是可能不一定能直接把这信息过去。我引点应该我转换一下，就是我们想一次性把信息都导入，对，就是因为我为了省时间，每次做半天要复制那么多，可以可以省时间做的。然后比如说现在整个信息做完了，比如说我们下面归档了，然后是 因为我们那边要算节能的成本，然后这边就会有志愿者信息，那这边志愿者信息，比如说我们测试到哪个志愿者有什么问题的话，那么其实也可以记录到直接跳转到这个人的具体状态，然后这边你可能看到他有吗？他有会有关节的情况，是做了链接的，做了多项链接的，然后的话这边直接导入官方报告，但是也是以我们这些报告格式，所以他们要根据自己的报告格式生成是什么样的。好， 就是直接导进去，他就会对应查产品名称和这个编号，然后对应输出给到的结果。 ok， 这是一个项目，这是一个班级项目，安全性的项目，然后像一些功效性的项目一样的同类，同理也是这样，也是这样的一个信息，然后我做什么测试， 然后因为测试指标很多，所以我们现在是做了测试指标库，但是路路会比较麻烦，所以这边的话一般是他们自己去填，然后我们也是同时做了一些选项的 指标，其实是可以去做选项的。嗯，全部都有什么乳酸自动评级啊、体积这些，其实把功效类的所有指标其实基本大部分都做进去了。那比如说有的公司他可能开发了自己的一些系统，一些指标是可以在在数据管里面新增，就是对，新增完之后就可以在这里选。 ok， 它可以自己升级给大家分析的，分析的就是图像的嘛，好像实际测量什么 ita， 这样我就选完就可以弄进去了。 然后这边的话为了方便，因为你们到时候捐的很多，然后同样的也是一样的，你需要，需要你的需要知道你们的那些什么测试签到表，你的格式是什么样的，就按这个格式导入做出来，导入进去就 行了。 ok， 然后这里导入进去，他就会进入类似于测试器啊什么的，然后他的计算时间的逻辑是从你现在开始时间、结束时间算的。比如说你在三月三号的时候，你就没办法再参加测试了，因为他会有个测试期，测试期，然后测试结束之后，比如说你现在我希望捐的很多，不发，我不担，不担心志愿者的情况，那我就喜欢志愿者， 我对志愿者很多的时候，我怕有那些重复做的，那我就把洗拖机设计长一点，那我现在志愿者很少了，我可能最近还在用，那我就洗拖机设置短一点，大概这样情况好。然后这是一个所有项目的，比如说我现在测完了之后，因为就是比如说是某一个，我现在有个产品管理库嘛，产品管理库都信息在这里，嗯，是吧？在信息这里的话，那我做一个项目管理的话，比如说我这个项目 他会关联产品出去，我能去找到这个产品的。那我比如说我先找一个什么精华水，然后这是他的一个产品，那我就把它导进去，然后关联到他的样品是啥，然后再点确认，然后就我就可以在那个产品里去看到这个项目的信息了。那比如说我现在导入了很多这个，那我就点看他的产品，哎，他这个还给你做不清楚。 呃，那比如说我现在想要有些指标不一样吗？那我现在想指标一样的，我先开启指标一样的，那我现在就随便选这几个，那这边显示的就是我就这一个品。比如说我现在进完，进完之后，我现在想要一些可能需要重叠的，那我就找一找啊。比如说黑头粉刺，那我就把它选上，然后它里面包含的是什么？这样的我也全部选上，部位是面部好数据全部在这了。嗯，对， 我看它前后对比是什么？嗯，这个改善率真的就是好的，你不用管它是什么，真的就是好的，就是因为我们自己做。
22柯柯Yanni
02:31查看AI文稿AI文稿每个人都有脾气，每个股都有股性，人的脾气就等于股的股性，想了解一个股的股性，最快速的方法就是便利他的历史数据，看他在历史当中的表现有什么样的特点，比如说这样 这段视频并未加速，这就是生成的最终速度。当你想了解一个股的股性的时候，就可以通过这样的方法去看他在不同的日期，不同的星期，不同的月份，都有什么样的表现，都有什么样的规律。 下面我来教大家怎么样轻松实现我视频当中展示的这种效果。一共分为三个步骤。首先你需要下载一个翠，这是字节跳动的产品，去他的官网下载就可以了，这个产品和 openclaw 的 这种产品对比， 最不需要你有很高的水平才能去部署，没有安全隐患，不需要你考虑调用大模型的费用，到官网把安装包下载下来后，直接闭眼点下一步就能安装好，安装好了以后内置的模型调用都是免费的。其次你还需要有一个我编辑的 skyo， 我 把这个 skyo 放在了这里，有兴趣的可以来下载，下面我来跟大家演示一下怎么样安装这个 skyo。 我们打开 tree 这个软件以后，先打开文件夹，找到我们下载的文件夹，就是这个，然后选择打开，然后再找到设置， 找到规则和技能，选择下面的全局，这里点创建，然后点上传，在这里面找到这个 md 文件， 点打开这里面就有了，然后再点确认就行了。最后你还需要有本地数据，本地数据有很多种方法可以获取，都可以去尝试，下载好后放到这个 stock date 这个文件夹内就可以使用了。 关于古姓 skyo 的 具体的使用方法介绍，我今天还发布了一篇文章，我怕有人不会安装这个 skyo， 就 再出这个视频介绍一下。五一假期马上就到了，在不开盘的时候不妨多学习一个技能来充实自己。最后祝各位劳动节快乐！
03:34查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟学用翠的搭配视频， skill 时，先跨进唇层的话来看效果。这是 t k 上一款高压清洁喷 香的实拍视频，主要通过展示不同的使用场景来突出产品的清洁力度。然后我用 cds 复刻了这个视频，还是同一款产品，那这个复刻的视频我是保留了产品的展示框架，但是替换了新的使用场景。接下来说一下完整的思路。今天这期主要用到的是 a 编程工具，翠的 在设置里我们可以去调度不同的大模型，而且很多模型都免费额度。这里我用到的是千问的三点六 plus 模型。首先第一步用到的是一个视频拆分镜的 skill， 可以 把视频的核心关键帧都拆解出来，以及每个分镜对应的字幕旁白。那在飞书里有一些类似功能的视频关键帧，拆分的捷径也是一样的思路，在执行前，我们只需要在 skill 对 应的文件目录下上传需要拆解的视频，也可以同时上传多个，放在后台可以批量处理。 在执行完成后，所有的结果会自动保存到输出文件夹里，那如果我们用到设置里自带的免费模型，执行的速度就会慢一点，如果对下路有要求的，也可以截到 a p i 来执行。现在已经执行完了，我们来看一下输出的结果。首先每个视频都会拆解成三个部分，第一个部分是视频里每个 分镜的核心关键帧，也可以根据自己的需求拆分出更精细的画面。第二个部分是每个分镜拆分好的独立视频片段。第三个是拆解好的视频脚本，包括每段分镜对应的画面描述和字母文案。 ok， 在 拆解完之后，到了第二步，这里我让 ai 从所有的分镜图里筛选出十二张不重复又能体现产品核心卖点的画面，按顺序拼接成一张十二宫格分镜图， 它会自动提取对应的文件夹，帮我们完成拼图。那不管是拼成一张还是多张，主要是看我们最终要做的视频时长。像我这里是拿十五秒的视频举例，那就拼 成一张十二宫格就 ok 了。如果要做成长视频的话，可以在上一步拆解分镜的时候拆分的更细致一些，这样我们就得到了一张十二分镜的参考图。 ok， 接下来到了第三步，自由在 ai 去提取文件夹里提前准备好的产品图和人物图， 生成一张全新的十二宫格分镜图。我们可以直接基于这张参考图去替换分镜里的人物或者产品，也可以把原来的场景替换成更贴合产品卖点的全新使用场景，这个也可以根据自己的需求来调整。 然后我之前的思路一般是通过非猪的多模态来拆解视频，再通过脚本来生成分镜。 那今天这一期主要是通过调度 skill， 先拆帧再深层分镜也是一种思路，这个可以看具体的应用场景需求，但是难点可能在于图生图中产品和人物的替换，画面的融合度可能不够， 现在已经生成完了。那左边这张是我在文件夹里上传的产品图，可以看到整体的产品质性还是替换的不错的。不过这张分镜图里有个别的镜头是白底的，可以再让他把个别的白底分镜图全部替换成真实的熊场景。来看一下优化后的结果。 整体优化的还是非常不错的，大家也可以根据自己的需求换成一米九二或者 banana 来测试。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模型参考原视频的分镜文案，基于现在全新的分镜图优化出一版新的文案， 同时还要输出这个新的分镜图的视频生成贴纸。最后我们只需要复制粘贴视频贴纸到 cds 来生成视频就 ok 了。基本的思路就讲好了，以上本期视频呢，就有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！
213棒棒闲不住
02:32查看AI文稿AI文稿今天，我正式启动一个大工程，用 ai 工具整理我堆积了整整二十年的海量资料。为了帮大家避坑，我专门做了一场真实实测对比，分别用 cherry studio 和 tray 两款 ai 工具来处理同一批文件，看看谁更好用。 先给所有想用 ai 整理文件的朋友提个重中之重的忠告，操作之前一定要给所有文件做完整备份，这是绝对不能省的前提。 先说说我这次的整理体量，真的不算小，一共八千多个文件，总容量高达七十六 gb。 我 先从 cherry studio 开始测试，在软件里选择了 deep seek 模型，输入提前写好的整理提示词，它立马就开始运行，自动调用工具执行整理任务。 第一步，先是去除重复文件，很快界面就提示任务完成了。我本以为搞定了，结果仔细一检查，发现所有重复文件根本没删掉。 原来他只是自动生成了一个去虫脚本，不会主动执行，必须我自己手动运行脚本，重复文件才能真正清理干净。本以为去虫结束就能顺利分类，结果更大的问题来了，文件分类环节，他反复弹出任务完成的提示。可我查看文件夹发现他压根没对任何文件做分类操作。 我反复试了好几次，结果全都一样。我判断是文件量太大，超出了模型的上下文极限，导致后续任务直接卡壳无法执行。没办法，我只能新建 ai 助手，重新输入提示词继续操作。就这样反反复复新建助手，重新发指令，接续任务，来回好几轮，才勉强把所有文件整理完毕。 整体用下来，感觉 cherry studio 整理文件真的特别麻烦，第一，特别容易糊弄人，明明什么实操都没做，却一本正经提示任务完成，很容易让人踩坑。第二，所有修改本地文件的操作都需要我手动运行脚本， ai 完全不能自动执行，全程需要人工兜底，费时又费力。 测完 cherry studio， 我 再用 try 工具重新整理这一批七十六 gb 的 文件，两者的体验差距真的一目了然。 用 try 全程特别省心，不需要我手动调用任何工具，输入提示词之后，它就全自动运行，全程自主操作，再也不用我手动运行脚本。而且整个整理过程中，即便有部分细节做的不符合我的要求，我只需要指出问题，它就会主动修正优化。 最关键的是，他从来不会虚假完成任务，不会出现没干活却提示任务结束的糊弄情况。等所有文件分类整理完毕后，我还让 try 帮我统一规范文件名格式，这里也跟大家如实反馈。改名环节出现了一点小问题，而且 try 没办法自主恢复还原，这和很多博主说的 try 可自动还原文件不一样。 所以再次郑重提醒所有人，不管用哪款 ai 工具整理文件，提前备份永远是第一准则。最后还有一点要告诉大家，我这次测试的过程， cherry studio 大 约花了十一块钱的 token 费，而 trade 则是完全免费的。
152画图匠老罗
02:22查看AI文稿AI文稿给大家展示下我用吹 solo 做的题库，首先得选或者新建一个数据文件，毕竟这个题目是纯本地的，数据都存在文件里。 进入后先看到总览页面，能清楚看到题目总数，还有各个标签下的题目数量，整体情况一目了然。 接下来是题库管理，页面顶部导航栏有各个标签的筛选项，找题很方便，还支持搜索。页面上还有知识点管理和题目录入的按钮， 知识点用的是两级分类结构，整理起来还是很清晰的。题目录入这块支持给题目打标签，上传图片，支持 latex 公式， 目前题目数量还不多，就只有这几个， 还有题目连带着图片可以一起复制，不用单独存图。 然后是组卷功能，可以手动挑题，组卷也能随机抽题，组卷组好的试卷能导出成 word 的 格式， 不过公式还是 latex 代码，之后去意义里转换成公式就行。 最后是设置页面，能导入导出数据文件备份或者迁移数据都挺方便。还有外观设置能调整成自己喜欢的样子，个人感觉功能还是挺完善的，欢迎大家提出改进建议。
33哈基米德
02:39查看AI文稿AI文稿朋友们，最近圈 solo 和星巴克联合搞了个我在星巴克 solo 的 活动，圈子请你喝星巴克，只需要在圈子 app 里面点击右上角的活动页面，再向圈子下发工作任务，即可领到美式咖啡大杯兑换券一杯。在一杯咖啡的时间里，我还特意体验了一把圈 solo 给带来的从容工作节奏。 例如呢，我把工作交给圈 solo 去处理，然后把时间留给自己和身边的人，在星巴克里面享受更轻松的咖啡时光，活动真的非常的香。有人可能会问，那我可以向圈子 up 发发什么样的指令呢？其实作为一名职场打工人，不管是通勤呢还是日常办公，真的被随时随地要带电脑的烦恼给困太久了。 就比如回五一回家，本想好好休息一下，一会出去玩的时候呢，临时要处理工作，没带电脑又急得慌，这个时候呢，圈子就可以作为职场办公提效神器了。职场突发问题，临时要有个解决办法，是每个人的苦恼。例如我正在休息喝咖啡，领导突然来一个消息，让我立马改报表， 我呢又没带电脑，不得已只能低头丧气的结束休假，回家打开电脑办公。但是现在呢，完全不用这么麻烦了。全 solo 推出了新的移动端 app， 可以 远程操控我们的电脑。 我们只需要打开全 s app， 直接语音跟他说，将报表位置告诉他，然后给他下发修改报表的任务，他就可以远程联动我们的工位电脑，打开 excel 改数据，然后保存下来。之后呢，等我回到家继续稍微调整一下，就可以直接下发给领导了， 全程一键搞定，解决了我百分之九十的工作量，我完全可以继续享受假期，更不用背着电脑到处跑了。日常办公的时候呢，我总是怕忘记事情，所以经常要设置事件提醒。但是吧，提醒归提醒，事情呢，还要自己做，根本解放不了双手。 现在有人劝死我，可以直接给他设定定时任务了，比如说，每天上午十点钟给我发 ai 相关的最新新闻动态，并且整理成文档的格式发给我，他到点就自动执行，再也不用动手记了，彻底解放了双手，真的是太方便了，我甚至还可以让他直接操作我的飞书文件。 例如呢，这里有一份一千个学生成绩统计任务，我需要按照成绩的数量，将这些数据进行统计分类。这样操作啊，自己不干几个通宵是干不完了。现在呢，我只需要将分数文档的链接直接扔给劝死的电脑客户单中， 让他帮我处理这份表格，将学生的成绩的平均分、总分和排名给它统计下来，你看到没，一会，他就自动理解了表格的内容，然后执行任务。自动呢，帮我把表格的数据给处理完成了。 以前加班三四个通宵都搞不定的任务呢，现在大概十分钟就能搞定了。并且现在全 solo 已经同时支持网页端、客户端和 app 端三端数据直接打通，无门槛上手艺，真的是职场人必备的 ai 提教神器！
00:59查看AI文稿AI文稿兄弟们真的被惊到了，今天学习 k a 国内版开发全站的流程，全程不用手写一行代码，前端后端数据库一键全自动生成，零基础轻松搞定全站项目。我就简单提个需求，做一个列表查询功能，数据通过接口返回技术站，就用最基础的 html 加 node 加 mc 捆，把需求发给他，直接点击运行 工具，就开始自动生成项目。整个过程完全不用我们操心，等待几秒， c 库语句直接生成好了，我们只需要复制这段 c 库啊！打开数据库工具，粘贴进去，点击执行，数据库和数据表瞬间创建完成，连建库建表的步骤都省了， 继续等待生成完毕，一个完整的项目就出炉了。直接运行后台服务，前端页面可以正常打开访问接口，请求顺畅，数据完美渲染展示，从需求输入到项目，可用全程 ai 自动完成，不用写代码，继续加油吧！
208爱吃乌龟的贼鸥
01:37查看AI文稿AI文稿你知道 mac 档文档可以像非书文档一样阅读吗？你知道这三文件其实可以换行吗？如果你以上都不知道，请你花一分钟时间来听听我分享这些 ai 抠钉的小技巧。首先，这三文档你可以点击查看按钮，下拉，选到最后一个自动换行按钮 就可以了。 markdown 有 一大堆符号，看不懂怎么办？你可以切换到预览模式，它就像非输文档的格式一样了。数据库太抽象了，怎么样像 excel 表格一样操作呢？最小白友好的方法就是用 superbase， 你 需要在开发数据库之前，在技术文档里就告诉它，数据库请用 superbase， 可以在上面直接新增删除。修改数据，和 excel 表格使用方法是一样的。第四条， ai 的 修改如果不满意的时候要怎么撤回呢？有三个层次的撤回，第一，最简单的放弃本次对话的修改。第二个层次，如果你会用 get 的 话，你可以放弃本次 get 的 所有本地提交。第三个方法就是回滚， 也就是说你可以回到 get 的 云端的历史中的某一次状态。但是回滚这个操作太高级了，其实我也没有用过，你只需要记住回滚这两个字就行。你告诉 ai， 我 要回滚到某天某天的某次 get 提交就可以了。第五条规则，文档非常重要，有四个规则非常有用，第一是让他不要写 fullback plan， 这个看我之前的一个视频就懂了。第二是要告诉他产品界面是中文还是英文的，对话的时候是中文还是英文的。第三，前后端用了什么技术站。 第四， api 接口的书写规范，这个让 ai 给你写一个方型来就行。看一下，我写的是这样的。最后一条翠一个很好用的功能就是前端调试，你可以打开你的前端页面，直接选中有问题的元素，他就直接加到了你的对话上限文里边了，非常方便有没有？希望以上六条小技巧对你有帮助？
103嗦嗦
01:43查看AI文稿AI文稿帮我整理调研报告，然后做几个 skills， 再做个数据看板，还有梳理用户反馈，最后生成个 ppt， 哈哈。 wow， 看，那只狗好可爱啊，咱们做个应用吧，用来识别宠物表情的那种。对，怎么做？首先你需要一个人脸识别的训练模型。开干吧， 远程访问我办公室电脑里的 brand videos 文件夹，总结里面五个视频分别强调的品牌信息，输出一个对比表格。
1608TRAE.ai
01:33查看AI文稿AI文稿不懂大模型，不懂编程，零基础，小白为客户落地拆解决方案客户是一家专注于中小型企业，目前有很多的推销售人员，客户目前头疼的是举报情况频发，受到了市场和监管多方压力， 所以想依靠 q 来解决人员管理问题。根据客户要求，给用户利用阿里开源的 phone s r 模型做了本地部署，既能保证数据安全，又能高效落地。 那么系统是如何工作的呢？我们设计了四大核心引擎，协同驱动。首先语音识别引擎，将音频转为文字。接着我们创新的热词优化引擎，对文字进行修正，提高准确率。然后违规检测引擎，在文本中定位违规内容。 最后可选的智能分析引擎，利用大模型提供深度洞察。这四个引擎像一条流水线，将原始音频一步步加工成有价值的质检报告。好，这里我们就能够看到这里文件名违规的情况，他是有违规还是没违规？如果没有违规，他是显示绿色的， 那么这里就能够看到他的违规次数，三次代表什么。首先这个功能他会将你的音频自动给你转化为文本， 就会给你把你所的这个所违规的词汇给你标红出来啊，那么就看到这段音频一共有三段嗯，违规的话术。
