deekseek用什么agent好
不知道有没有临床小白，刚到临床什么都不懂。推荐一款专门给医学人设计的 ai 搜索工具 every mat， 它可以帮助我们解决很多临床问题。最厉害的是，它居然接入了 dipstick， 实现了将 dipstick 医学数据库的真正结合。 以前我们解锁出来的信息要不就是杂乱无章，要不就是答非所问，根本没有参考价值。现在我们向 every man 提出问题， 为什么乳腺癌患者不能用微复安指吐？他根据搜索到的相关真实资料，如文献指南等，经过深度思考以后，把答案有理有据的展示出来。更厉害的是，他的右边还会展示 实时解锁出来的参考文献，这些文献都是真实存在的，不会像其他 as 搜索软件凭空一一造一些假的文献。然后我们去甄别，我们综合了 解为什么，然后再去问二线，理论跟经验相结合，得到更准确的答案。艾维麦深度搜索真的很强大，而且他还是免费的，除了深度搜索，他有 ai 中速、 aimita 等着你来探索。
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00:25查看AI文稿AI文稿好消息， gitlab 这次终于没炸了！大家都知道 cloud code 能力很强，但只能用自家模型，于是有人做了 deep sync 专属 agent。 国外作者的 deep sync t u i gitlab 已经两万星，火得一塌糊涂，而国产作者做的 reasonix 才一千星，几乎没人知道。但是实测下来，同样的任务， reasonix 的 token 消耗只有 reasonix 的 十分之一，十块钱的活才一块多搞定，表现不输，甚至更强。一千星碾压两万星，差的不是实力，是曝光！ reasonix 该被看见了。
4.4万AI小李
12:32查看AI文稿AI文稿别再纠结是 codex 还是 cloud code 了，我在实测了数十个 agent 之后，发现真正决定生产力上限的不仅仅是 agent 工具，还有你手里的 skill 配置。如果你的 skill 没配对，换再强的 agent 也是在浪费时间。 所以我根据实际开发场景和我的日常使用，筛选出了这四组最核心的顶级 skill， 包含了原能力扩展、工程化开发、前端设计和内容创作。 它们完全不挑平台，不管你以后切换到哪个 agent 装上都能用。先讲最根本的两把钥匙，我称为原 skill。 你 可以把它理解成让 ai 自我进化的能力，它不负责具体的活，而是专门用来扩展 agent 的 能力边界的。不管你用 ai 做什么，这都是你第一天就应该打好的地基。 第一个是 skill creator， 来自 antropic 官方。如果你想把一套成熟的工作流变成一个新的 skill， 便于后续调用，那么选它就对了。 以前想自己做个 skill 特别麻烦，得先去研究半天复杂的格式，不然可能写出来的 skill 还会报错。就算写出来了，使用效果也不一定尽如人意。但现在有了它，你不需要去研究什么复杂的格式，也不用手动改文件， 你只需要像给同事交代工作一样，用大白话把你的流程说一遍，或者直接把你的操作手册丢给他，他就会自动帮你起草、测试、反复迭代。在你自己完全不用看开发文档的情况下，一分钟就能写出一个既标准又好用的 skill。 安装和使用方式也很简单，在安装完成后， 只需要在 agent 里选中 skill creator， 然后输入你的需求，和它一步步地进行沟通就好。建议直接局安装，这样无论你在哪个项目里，都可以随时进行调用。第二个是 find skills， 大家千万别把它当成一个普通的搜索插件， 觉得还得自己手动去查。真正的用法是你直接给 agent 派任务就行了。比如你让他帮你做个 ui 设计，要是他发现自己不会，他就会自动把你的需求拆解成 ui 抵赞你这种关键词，然后自己去全网搬救兵。他在后台连接的是 skill 点 s h 这个平台，他会自己查看哪个 skill 安装量大，哪个作者靠谱， 然后挑出最好的那个供你进行选择。在你选择好之后，它还能直接一行命令帮你安装上 skill。 creator 是 让它能自己造工具，而 find skills 是 让它能去外面找现成的，这两个配合使用，一定能大大提升你的 agent 的 工作效率。接下来是针对具体场景的 skill。 先说软件开发， 我选了这三个， superpowers， j stack 和一个前端大神的 skill， 它们针对的场景略有区别，但核心都在解决同一个问题，就是终结那种看似逻辑闭环，实则无法落地的代码幻觉，帮你守住工程底线。第一个 superpowers， 他的杀手锏在于他把测试驱动开发这套严苛的工程标准，直接变成了 agent 必须遵守的硬规则。其实很多人刚开始用 ai 编程，最容易上手的场景就是让他写测试，而 superpowers 顺着这个逻辑直接把开发流程给正规化了，他 会强制 agent 进入一套标准的红绿重构循环，先写一个必然失败的测试，证明功能还没实现，然后写最少量的代码，让它变绿，最后再进行优化， 而且它非常稳。 agent 写完之后，它会自动开启两轮内部审计，一轮看代码，实现跟你的需求对不对的上。另一轮则专门盯着代码的质量挑毛病。这种慢思考的模式能帮你抓出很多隐藏的边界问题。 虽然看起来多花了一点点时间，但因为它第一遍就能把代码写到八十分以上，省掉了后面无数次反复抵 bug 的 时间，长期来看反而更省头肯也更省钱。它的整个工作流程大致如下， 首先他会拉着你做头脑风暴，把需求细节彻底磨清楚，先出一份整体的设计文档。然后他会把大任务拆成一个个几分钟就能搞定的小碎活儿，每个活儿都有明确的验证标准。接着就是让紫 a j 特自己去跑， 他自己写，自己查，严禁跳步，你只要在旁边关键节点确认一下就行。最后等测试全部通过了，他会把选项丢给你，是直接合并代码，还是先留着分支，或者觉得不行直接丢掉？第二个是 j stack， 作者是 y c 的 总裁 gary 谭。如果你还不知道 y c 是 什么，简单说，它就是全球最牛的创业孵化器，像 airbnb、 dropbox 这种巨头都是它孵化出来的。所以这位大佬出的工具，骨子里带的就是那种硅谷创业者的实战基因。这个工具有一点不同， 它不是那种功能单一的 skill， 而是在 agent 里内置了二十三个不同的专家角色，从 ceo、 设计师到发布工程师，你都可以通过斜杠命令直接调用，这相当于给 agent 配齐了一整支团队，让他不再是单兵作战。为什么要搞这么多角色？ 因为真正做商业系统，代码行数不值钱，能跑通才值钱。有了这群专家帮你交叉审计， agent 就 能在不同的专业视角下， 把你揪出那些隐藏极深的问题。我来向你介绍一下它的实战流程。首先，在你动手写第一行代码之前，先跑一下 office hours 命令。这就是 yc 最出名的灵魂拷问。 ai 不 会立刻写代码，而是像个严厉导师一样， 反问你六个最尖锐的问题，把不靠谱的假设先掐死。接着可以用 plan ceo review 命令，让 agent 站在 ceo 的 高度审视计划，看看有没有更优解。到了代码复合阶段， review 命令就是你的资深工程师，他不光找小 bug， 更盯着那些 c i 能过，但一上线就可能爆炸的工程隐患。另一个具有实战特色的是 q a 命令，以前 a 阵呢，只能在代码里纸上谈兵，但这个命令是真的，会打开浏览器，像真人测试员一样去点击验证， 直接把 bug 抓出来修掉。最后活干完了，直接执行 shift 命令，它会自动同步跑测试、推代码、开 pr。 整套发布动作一气呵成。该瑞坦统计过，二零二六年，它的代码产出是二零一三年的二百四十倍。这不是说 ai 写的代码行数多就是厉害，而是同样的需求， 他一个人现在能顶一支小团队在干活，这就是角色分工带来的本质变化。第三个是一套前端大神 mod， 自己日常工作用的 skill， 作者是 typescript 的 布道者，如果你平时前端开发比较多，那么可以试试这个。 这套工具重点解决的是人与 agent 之间沟通对不起的问题。 mark 总结过，如果没有好的引导规则， agent 写代码很容易陷入几种困境。首先是理解偏差， agent 可能根本没听懂你需要什么，或者写得太啰嗦，废话很多。然后是执行失败，好不容易写出来的代码，结果发现根本跑不通。最后是架构隐患， 虽然代码能跑，但因为缺乏整体规划，后期维护起来会非常痛苦。所以他的这套 skill 核心逻辑很简单，宁可在前期多花几分钟对其需求， 也不要在后期花几个小时去处理这套低质量的代码。具体到这套 skill 里面的指令，我建议你重点关注这几个。首先是 graeme 系列的命令，这就是刚才提到的拷问模式，当你提了一个模糊的需求，比如说想加个登录功能，他不会马上动手，而 是会回过头来不停地拷问你细节。可能问完之后，他发现你真正想要的是 sso 环境下的多租户登录，这就把隐患消灭在开工之前了。接着是 tree 命令，也就是 aure 分 诊，他会帮你把所有的任务都过一遍， 分清楚轻重缓急，确保你不是在修一些细枝末节的小 bug， 而忽视了真正堵塞进度的核心问题。最后还有一个 improve 命令，这是代码库的架构急救包， 你可以每隔几天就跑一次，让 agent 站在大局的视角审视你的代码库，找出那些以后可能会越来越难改的地方，并给出重构的建议。接下来是前端页面设计，这是最开始编程 agent 出来时，他做的最差的一个领域之一。 agent 化 u i 出来的永远都是那些固定的套路， 固定的字体，蓝紫色的渐变背景、圆角卡片、特定的按钮样式。你在网上看到的那些 ai 生成的界面，十个里面有十二个长的都一样。解决这个问题的 skill 有 两个，第一个是 frontend design， afropic 官方出品。如果你受够了那种千篇一律的 ai 审美， 那它就是你的救星。以前的 ai 画 ui， 一 眼看过去全是圆角卡片加紫色渐变，就像是在共用一套廉价的模板。 而 front and design 的 核心是帮你洗掉这些 ai 位。它不是机械的套用组建，而是根据你的产品调性去推敲更有质感的纹理，或者尝试那种更有呼吸感的非对称布局。比如你给他提一个具体的风格要求，想要一个杂志感带点硬核感的页面，他给出的方案里， 字体的比例和模块间的留白都会处理的很到位。有了这种对视觉细节的把控，你的 ui 就 从一眼 ai 变成了真正意义上的耐看。 第二个是 u i u x pro max。 如果说前面的工具是帮你找灵感，那这个就是直接帮你配了一个设计总监。它的特点在于，它不是在靠直觉画图，而是把专业设计的那些条条框框全部变成了底层的逻辑。比如你要做一个金融或者医疗类的界面，它会非常明确地告诉你 什么样的配色能体现安全感，什么样的字体更显专业。他甚至还会给你列出一份避坑指南，直接点出哪些设计在商业场景里是绝对不能碰的。之所以能这么专业，是因为他后台内置了一百六十多个行业的深度规则， 不管你遇到多冷门的业务，他都能拿出一套成体系的方案，从交互细节到动效走位，都给你安排的明明白白。 而且它有一个很实在的功能，就是能帮你生成一套可以持久化附用的设计系统。有了这套规范，你下次再开发新项目， 直接把文件丢给 agent 就 能用，不用每次都从零开始打磨风格。而且它的上手门槛很低，无论是装插件还是用命令行，都能快速跑起来。 这两款工具的分工也很明确， front and 底钻负责把画面画得出彩，而 u i u x pro max 负责把产品做的更专业。有了它们， ai 的 输出就再也不会有那种廉价感了。最后一类，内容创作。如果你用 agent 做内容创作，那这组宝玉老师的 skill 我 一定要强力推荐给你。 它首先解决的就是内容本身的高质量产出，比如它能帮你生成一张极具审美，完全不输专业设计师的封面图，或者把一大段枯燥的文字直接变成一张高信息密度的格式化信息图。 在内容做漂亮之后，他还会顺手帮你搞定后面那些讨厌的碎活，比如说转格式、做排版，最后还能直接一键发布到各个平台，他把从生产到发布的全流程都打通了，有了它，你就能真正实现生产和发布一体化，把所有的精力都集中在打磨好内容上。 宝玉老师的这套工具箱里包含了十几个好用的 skill， 我 这里简单带大家看几个。首先是用于生成封面图的 cover image skill， 它最强的地方在于有一套五维控制系统，从构图类型、色调方案、渲染风格到文字排版和情绪基调， 全都能精准调优。这七十七种预设组合，能让封面彻底告别开盲盒的随机感，每一张出来的效果都像是为你的文章量身定制的专业设计。 如果你平时觉得画逻辑图、架构图很头疼，那这个信息图相关的 skill 绝对是神器。它内置了二十一种专业的信息布局，像分析原因的鱼骨图、做转化的漏斗图、梳理层级的金字塔图应有尽有。更聪明的是， 它能自动读懂你文案里的逻辑结构，直接推荐最合适的布局方案。以前要在设计软件里磨半天的信息大图， 现在只需要几秒钟就能产出出版级的可量化成果。如果你经营小红书，那么可以使用小红书 image skill， 它能将长文章自动拆解为一到十张卡通风格的轮播卡片。通过内置的十一种视觉风格和八种排版模式， 如对比、清单、流程等，可以快速生成符合平台排版习惯的图文内容。针对排版环节， 这个 markdown to html 的 skill 解决的是一个非常具体的痛点，那就是在微信公众号这种不支持 markdown 的 平台上，如何保留精致的排版。它内置了多套公众号主题，能自动处理代码、高量和数学公式。 最实用的一点是，它能把文中的普通外链自动转为文末的底部引用，彻底解决了公众号里链接打不开或者被截断的尴尬。如果你平时还有翻译文章或者精读外文资料的需求，那这个翻译 skill 就 派上用场了。 他最强的地方在于提供了一个正式出版级的模式，这个模式不是直接进行翻译，而是会走分析、翻译、校正再到润色这整整四步的流程。 而且他有一个非常人性化的功能，就是能让你指定你的读者是谁。比如你告诉他你的读者是资深开发者，他就会自动省略掉那些庸愚的解释， 翻译出来的语气读起来就像是真正的圈内人写的。最后，当你把内容全部准备妥当，可以通过发布微信或者发布微博这两个 skill 来实现一键跨平台分发。 它区分了不同的分发逻辑，你可以发长文形式的文章，也可以选择只发几张图片配一段摘药的贴图模式。它把那些复杂的后台操作全都变成了 agent 里面的一行指令， 从本地草稿到最终发布，整套流程都可以在 agent 里面直接闭环完成。今天分享的这些 skill 只是个开始，其实最关键的是大家要根据自己的工作流程和使用场景，去打磨出真正适合自己的 skill。 如果觉得视频对你有帮助，别忘了点赞和订阅，我是俊旺，我们下期再见！
4.8万Juang_42号搭车客
02:35查看AI文稿AI文稿agent 已经火了一年了，但如果你让我说一个我心目中真正能够称得上 agent 的 产品，那么我觉得是 cloud code， 它的界面看起来非常的丑陋，平平无奇，就是一个对话框。但是你在跟他沟通的时候，你会发现，每每你交给他一个任务，他都会自己去思考，自己去 plan， 自己去一个一个执行，甚至自己一 一个一个去纠错。那么这个是我心目中的一个 a 证产品，他应该有自己思考的能力，有自己计划的能力，而不是简简单单我问一句，他回答一句， 这个呢？ chatbot 已经做的非常的好了，但是如果你想真正的感受到 a 证的感觉的话，请你尝试用一下类似于 cloudco 产品，我们中国也有很多的相似的东西，它的原理呢，非常的简单，你自己有一个想法，有 有个计划，你给他设定一个目标，他会自己的自主去完成，那么你也会说他跟其他的智能体有什么区别。我们一直在强调 agent 和 workflow 工作流是两个完全不同的东西，大家总觉得说我搭一个扣子，工作流是不就是智能体了？答案完全不是， 工作流是仍然在替你去完成，你觉得应该先做 a， 再做 b， 再做 c， 但是真正的 a 阵应该是通过自己的思考，他每次完成同样的任务，甚至都会根据他现场的环境，手上有了东西，然后一步一步去制定，第一次是 a， b， c， 第二次是 d， e， f， 三次是 x， y， z， 但是目标就是我要完成这个人给到我的任务。所以呢，如果你一定要让我说 work flow 跟 agent 的 区别，那么就是你把 agent 当成一个人去用，而 work flow 呢，只是让它去自动化， 请大家一定要记住，自动化跟智能化是完全不一样的，所以呢，今天我非常鼓励大家尝试去用你自己力所能及的产品，不要被它的界面所吓跑，感觉它的名字里有一个扣子，就一定 定是在写 coding， 答案错，它其实可以完成很多我们每一个日常白领正在完成的工作，而你需要做的话，就好像你今天打开微信跟他聊天一样，布置一个任务， 他自己就会根据现场所处的环境去完成自己能够做的任务。那么 clock code 呢，在最近也非常非常的火，因为他们的创始人说出了一个非常惊人的点，就是新的一代 clock code 已经基本全部都是用 clock code 自己写的了。什么意思？ ai 自己开发自己下单的产品，这个才是真真正正未来人工智能的一个发展的方式。如果今天你想把 coloco 用好，他们的创始人也在自己的推着上公布了几种用法，一 共大概十三到十五种。下期视频呢，我们给大家具体讲讲，如果你想把类似 coloco 这样的一个 a 种产品用好，你应该去做哪些的事情。
220aone
02:16查看AI文稿AI文稿你以为在 jasper id 里用 ai 必须先开订阅？其实不一定。今天两分钟教你用 a c p， 直接把市面上的主流 ai agent 都接近。 id 里 a c p 是 什么？你可以把它理解成 id 和 ai agent 之间的一套通用接入协议。 简单说，它像一个开放接口，让 id 不 只能用官方服务，更能接外部主流 agent。 有 了 acp， id 就 不只是一个写代码地方，而是一个开放的 ai 平台，上手也很简单。 打开 ai 聊天工具窗口，点击左下方的 agent 菜单，选择从 acp 注册表安装， 你可以看到有很多 agent 可以 选择，包括 code code body code、 pmicoi 等国产 agent。 这边我装两个 a 卷，一个用来写代码，一个用来做代码审查。若你已经有配好的 n c p。 服务器，这边也可以直接交给 a 卷去用，甚至还可以把英特纳 n c p。 服务器传递给 a 卷。若在 a c p registry 里没找到你想用的 a 卷，也可以在 a c p。 配置里自己加， 然后选中 a 卷，直接下 prompt。 首次使用 a 卷时要登录，依据画面上的指示完成就可以了。 这边我想让 agent 在 用 springbub 官方宠物医院的项目里新增一个能返回 owner 拥有 pet 总数的 api 接口。 a few moments later。 代码写完后，我再切到另一个 agent， 让他审查这次还没提交的改动。 a few moments later agent 已经针对代码给出具体的建议，我们可以在 ai 聊天工具窗口里切换回前一次的绘画，把审查建议提供给前一个 agent 来做修正。 a few moments later 这里你会发现， a c p 带来的不只是把 ai 接近 james id， 它真正改变的是 id 的 角色从写代码地方变成一个开放的 ai 平台。 不同的 agent 做各自擅长的事，而你负责调度他们。如果是你最想先接哪个 agent？ 评论区留下你的反馈，记得关注，继续刷新你对 jebressid 的 认知。
2015JetBrains
01:51查看AI文稿AI文稿一百八十四个角色，这个项目啊，评论区很多朋友们说自己不会玩，也有些朋友们呢，说担心烧头肯厉害，这条视频啊，我就从零开始带着朋友们完整的走一遍，头肯的使用情况后面我也会发出来啊。首先呢，这个项目是 get 上的一个开源项目， 我们进到项目主页以后啊，直接点击这个绿色的按钮，复制项目的仓库地址。那接下来我们要把它丢给我们部署或者安装好的工具，那工具呢，可以是 op， curl， 可以 是 tree， walk body， cutwork， 悟空或者 hammers， 随便哪个都可以。但我建议啊，最好是我们本地部署的 hammers 或者是 op， 这样呢，自由度会更高一些，如果只是想先体验体验，那就无所谓了。我这里就拿我部署好的 hammers 给朋友们做演示啊。模型呢，我用的是 deepsea v 四 pro， 我 们把复制好的项目地址直接丢给 hammers， 然后给他说，请你深入分析这个项目，我需要你完整的部署它， 我们所用。其实啊，现在我们和 ai 沟通，完全没有必要说你是一位什么什么资深的专家。啪啪啪啪啪，我们只要把我们有什么，我们需要他做什么，需要达到什么样的目标给他说清楚就可以看， 这不就开始了吗？结果他一通搞啊，这就部署完成了，其实很简单，所以朋友们，我以前呢，和你们也一样，也是磕磕绊绊一步一步踩坑过来的。但是当初啊，我发了视频后，朋友们就不用踩我踩过的坑了。 部署完成后啊，因为角色太多，所以说我们也记不住，那我要让他把角色清单存一份到我的 office 的 仓库中，这样呢，我们以后要使用哪个角色的能力，就直接告诉他用哪个角色做哪个任务就可以了。他保存完以后啊，正式的任务就开始了，这是我第一次给他布置任务，让他调用这个， 然后呢进行一个多 action 的 指挥， 这是我 dsp 的 消耗，总共消耗四块五毛七。
1614AI樟榆树
01:44查看AI文稿AI文稿agent 是 deep sea 吗？我有一个轻量级的方案，非常受欢迎，因为它方便又省钱。那说到省钱的时候，大家都知道 deep sea 省钱，所以就有人来问说，啊，不是 deep sea 省钱吗？怎么你这个省钱呢？其实我们要区分两个概念，一个是 agent， 一个是 model。 假如说 agent 是 一辆车的话， 呃，那么里面用的 model 暂且可以说它是里面消耗的油或者是电，那油和电的话呢，它有便宜的也有贵的，但是车本身也会因为它的设计原因，使得有的它耗油高，有的它耗油比较低。所以当我们说便宜的时候，如果我们说 model 便宜，那可能就是指的是 deep sea， 但是有些时候可能是指的是这个 agent 便宜。也就是说在同样的任务，同样的 model 设定下这个 agent， 他 再去执行这个任务的时候，他耗头梗耗得更少。但很多厂商他们是又出 agent 又出 model， 所以 就大家就蒙圈了。比如说像 cc 就 coco 的 嘛， 那他家换了 cc 的 agent 一 般是要配 cc 的 这个 model 的。 但是后来有了龙虾之后，大家发现烧钱的配置是龙虾，还有爱马仕的 agent， 你 配上 cc 的 model， 那 是相当的烧钱， 也就使得大家说龙虾挺好的，但是养不起养不起。 deepsea 的 最开始出圈就是因为它的性价比比较高嘛。但是现在国产的 model 崛起了，国产的 agent 也崛起了，这个因为企业是重度用户，他每天都要去使用的情况下，那么你这个用人成本或者用 ai 的 成本是需要去考量的。 我们再去给企业去推的时候，会根据不同的这个任务类型去推不同的 model。 那 如果说 shokken 的 model 是 deepsea 国产的，开源的，那么 shokken 的 agent 是 open clock， 它也是开源的，我们国产。记得关注分享评论区见哦！
13是傲雪啊
07:26查看AI文稿AI文稿先别划走，如果你是大学生，你一定用得上我开发的最适合 ai 零基础大学生的 a j t 开源工具 p x 接入最新 deepsea 大 模型 deepsea 四有 ppt 制作、论文出稿生成， 一键整理论文格式排版、文献交叉引用。将 ai 绿等功能，不说废话，直接看制作过程和结果。左侧黑色区域是对话历史，点击切换绘画顶部导航栏三个技能入口， ppt 论文攻防降 ai 右下角控制栏思考模式切换联网开关 e m。 上下文底部是输入框。首先是 ppt 制作技能，采用的是 github 上一九点二 x 二的 ppt 制作 skill。 点击 ppt 技能图标输入框，自动填入提示词。 首先加载 ppt 杠 master 技能规范，然后询问主题页数和风格 agent 手写 svg， 保证排版精确，不会出现文字错位。八页 ppt 大 约两分钟生成完毕，加速一下过程， ppt 已经生成完毕，我们一起来看看效果， 可以看到效果还是非常不错的，并且所有文字都是可以编辑的，并非单纯的图片。 再附上两种 ai 生成不同风格的 ppt 供大家欣赏。 论文生成与排版功能是在这个 github 开源中文学术文档风格排版 skill 上的基础优化后完成的。文献交叉引用，删除文献是我自己设计的功能，论文攻防是核心功能，分两种模式， ai 生成出稿、检查、修改已有论文格式， 所有格式参数默认为本科生最常见的论文格式，有特殊需求可自行修改。点击开始自动生成提示词， agent 现问主题，再自动编辑模板生成全书。最后注入交叉引用， 为了保证文献的真实性， a n t 上网搜索文献时间较长，视频已做加速处理，论文已生成完毕。 这里需按 f 九手动更新一下目录。 可以看到论文出稿的效果还是非常不错的。只需手动更新一下目录，替换一下封面， 参考文献交叉引用也是正常。跳转已有论文，但格式不统一，不会删除文献，重新排序。修改格式太麻烦，丢进 input 文件夹，一键标准化。这是一篇格式混乱、文献混乱的论文，把它丢给 agent。 选择已有文件，配置好想要的格式参数，点击开始自动生成提示词， 选择需要排版的文件，过程已加速处理。这里 a g t。 已经完成格式排版工作。问，我们是否删除文献，我们选择删除第二条文献， 所有工作均已完成，我们打开文档对比一下吧。左边是排版前，右边是排版后，大家可以看看对比 f 九更新目录， 我们之前选择删除二号文献正文所有二、删除所有序号，自动重新排序，不会出现删了文献正文指着空号的情况。若是不会插入交叉引用， a 键 t 自动识别没有插入交叉引用的序号，一键帮你添加 引用标注不是死的。 ctrl 加点击直接跳到参考文献。再简单对比一下， 可见所有格式已全部修改完毕，只改格式，不改内容，参考文献列表和正文一字不动引用标注论文文献重新规整排序。 最后是降 ai 率 skill， 采用的是 github 上一点一 k 的 中文学术降 ai， g c skill 依旧点击生成提示词，可以选择手动复制文本和直接给已有文档降 ai， 这里展示手动复制文本模式，文件模式目前会出现格式混乱，还在优化。 五步闭环逐一执行，每步可人工审核，确保质量可控。处理后的论文保留原意，但措辞完全不同， 确认后生成即可。 某网站实测 aigc 率为百分之十二点六六，效果还是很不错的。如果想使用本软件，需要调用 deepseek 大 模型的 a p i， 你 所需要的是去 deepseek 官网跟着我的视频步骤来。 目前 deepsea 飞四打折，非常便宜。通过 prx 生成一个 ppt 大 概一毛钱，一篇，两千字论文大概八分钱，充值过程省略，不然抖音会限流。 充值后就可以调用 api 了，点击复制，注意自己的 api 不要泄露出去。 将 a p i 填入设置页面即可，设置页可以更换 a p i t， 切换模型，调整输入输出目录，改目录后所有提示词自动同步，之后 agent 就 可以正常工作了。 最后，我是一名大三学生，这个项目纯属个人练手，大佬们轻喷。当初想做它，一是觉得 ppt 将 ai、 论文排版这几个功能是真能帮到身边的同学。目前 a 阵 t 还有很多不足，比如偶尔执行到一半会卡住，需要手动推一把才能继续。 如果大家觉得有用，我会持续更新优化，要是暂时用不上，也不妨点个收藏，给我一点坚持的动力。最后的最后附上我的 github 开源地址，欢迎各位异父异母们前来 si 大。
54🌱
00:40查看AI文稿AI文稿大家要是平时用 deep sync 在 终端改代码，最怕的是不是 token 越跑越贵？我这次拿同一个项目，让 deep sync， t o i 和 resanix 跑同样的分析和改动流程， resanix 这边连续跑到最后，缓存命中拉到百分之九十四点四。 t o i 前面分析阶段也很猛，最高一度到了百分之九十九点六，但一进真实改代码阶段，它最后这轮掉到了百分之七十九点三。 也就是说 t o i 更像前面分析猛， rezanix 更像长绘画，更稳。所以我觉得 t o i 可以 尝试一下。但如果真的在乎长期跑下来的 token 成本和稳定性， rezanix 值得现在就试一试。如果大家也在找这种真能接近开发率的 ai 工具对号，可以先关。
161刘毅伟
00:56查看AI文稿AI文稿cloud， coordace， opencloud 还有爱马仕四大主流 a 准都弄好了，用的都是免费模型啊。其中 cloud 跟 cloudco 跟那个 coordace 是 通过 c c switch 中转。 嗯， openclock 跟爱马仕就不需要，它本身就支持这些模型，直接接入，没必要中转。然后 其实在同一个模型下的话各有优点嘛，也不能说谁比谁好，你调教的好的话其实大基本上能力都差不多，可能在某些方面可能会有一些优点。 大家都用这些 a 准用来干啥？分享一下，让我学习学习。大家用来干啥。
88菜鸡的老黎
02:41查看AI文稿AI文稿其实我觉得 agent 它就只有两种形态吧，对于我们一人公司中小企业老板、普通人来说，用 agent 无非就是第一个智能客服型的 agent 和数字员工 agent。 那 什么是智能客服型的 agent 呢？就是把你公司的所有资料，你能收取到的所有资料 喂给一个 agent， 然后用所谓的 rec 技术去帮你解锁。根据这些知识库，你把它设定为一个某某具体领域的一个专家， 对吧？新人来了，员工有什么不懂，都可以在这一个智能体去问他，然后他帮你回答一些关于公司的所有问题。 举个例子，比如说你是律，所有资深的办案经验和法律条款解读能力，那你可以把这些所有的知识库喂给一个 agent， 训练完之后它就是一个智能的法律客服，只需要人把客户的问题全部收集好，然后喂给这一个智能客服，它就可以帮你快速的解答，并且给详细的案例分析建议。那还有一种就是数字员工型的 agent， 像 codex、 cloudco 以及之前很火的 openclo， 它们这一些都属于能在你的业务流程里面帮你真真切切实地去干活。比如说做电商的朋友们，他们能帮你在选品、做图以及上架的时候，帮你做一个自动化的流程，然后像人一样去帮你实实在在的工作。 还有做自媒体的朋友们，他们可以帮你扒竞品内容的文案，以及帮你去分析这一个文案的结构，最后根据你的风格帮你去改写这一个文案。他的核心就是在业务流的各个节点里面代替人干活， 我们也叫它所谓的 agent 工作流，就是帮你搭一个工作流出来，然后这一个工作流如果是非常固定化、标准化的，那你可以把它打包成一个 skill， 二十四小时帮你轮流转，把团队里面的一些重复性的劳动给解放出来，让员工去想一些更有意义的事情。 说白了，智能型的 agent 就是 把牛人的脑子变成一个 ai 顾问，然后你的客户、你的员工，你培养新人，都可以在这一个顾问里面去问他问题， 让他帮你去做一个基于你公司业务的一个解答。数字员工型的 a 诊，就是把你业务流程里面重复性很高的工作交给 ai 去干。其实很多企业老板他根本就不需要懂技术， 我上一期视频也讲到，懂业务其实是最重要的，你公司有哪一些牛人的经验可以复制，可以把它打包成知识库去喂给 ai， 然后哪些业务流程是很重复性的工作，最后再找专业的人把这两种 a 诊都给它搭建起来， ai 其实就可以实实在在地帮你降本提效。所以说懂业务是关键，那后续呢？我也会持续分享 ai 加业务落地的一些实际案例，欢迎大家一起交流。
132爱折腾的Eason
04:11查看AI文稿AI文稿好，我这几天深度体验了一下，用可老的接上这个 deepsea v 四 pro 之后的效果给我的感觉呢？怎么说呢，在之前最开始时候我用 tree， 我 觉得它非常好用啊，后来的时候我用 vsco 的 里面的 copec， 然后觉得那个非常好用，但是它现在已经出现限额了， 然后后面我用去了，用了 codex， 但是用的是中软战，给我的效果感觉也是一般化吧。直到最后，也就是最近一段时间，我接触到 deepsea 威斯，加上我的可乐扣的我这个组合真的是， 反正给我的感觉就一个字，太便宜了吧，真是太便宜了，可以给大家看一下。我这边的话，这场使用下来啊，就今天一天整整用了三千万头啃， 平均下来是三块四毛九，因为它有这个缓存命中跟未命中缓存吗？啊，有这个命中缓存跟未命中缓存 只用了三块九。三块四毛九，这个价格呢，平均下来每块钱可以换到八百五十七万的头根，这个价格我只能说真香，太香了。这你要是去用 xpt 五点五啊，或者说用 oppo 四点七，这个价格肯定是 太太香了，真是太香了。而且我实际应用下来，包括用克拉克的座椅，下来之后，我发现真的这样之后还挺好用的。当然他也有一个自己的问题吧，就是说他的那个 没有这个图像识别能力，但是我听说后续好像也在开发了，等到后面有这个多媒体功能的话，可能会更好一点，那基本上我感觉就相当于是我们的平替了。 然后这个用下来给我感觉呢，就是现在的算力啊，可能 g p c 公司他们自己想做的，就是去把这个算力打成跟我们以后电费一样的价格吧。我估计以后会这样子，因为他最后的时候不是用深层芯片吗？在下半年的时候大规模的投产，到时候这个价格肯定还会可能还会更便宜点。对， 看看我这边让他做的这个的话，做这个想法集吧，大概是用了十几二十分钟啊，包括前面的前啊前端设计，我是让那个吉米奶三点一 pro 给我做的，然后前段设计好之后，后端功能包括数据库啊，全部都是让这个这个 vc 来做， 然后整体做下来的话，基本上一遍就跑通了，然后你要有问题给他的话，他还能帮你改，基本上不会超过两遍， 而且你后期要什么功能他都能给你加上去。包括你把这个东西移植到我，把我现在做这个页面移植到我之前的那个项目里，他都是可以用的，而且 识别的非常快，然后做的非常准，所以实际体验下来还是非常不错的。我感觉跟我之前用 gbt 五点四差不多，但是你要说有五点五或者奥克斯四点七这种强度吗？应该是没有的，但是他真的便宜啊，是吧？这么便宜了还考虑那么多干嘛呢？ 然后包括我这个坐下来这个想法集坐下来之后，是吧？谁可以输入你的想法？你好，把你的想法记录下来。你好，我是 叉叉叉啊，这些东西包括啊这些前端的话都是，呃，基于在三零一 pro 做的，但是后端这些功能包括它有个 ai 整个分析，还有 ai 表达优化，然后还有这个关联想法，这些 啊都是让第四个 v 四来做了，整整体做下来的感觉都非常好好，包括你后面接这些 a p i 啊什么的，他基本上都能帮你完成，也不会出现什么太大问题。如果这东西丢到车里面做，哼，丢到车里面做，那你这个提示词工程能力得非常的强大才行。对，提示词工程能力得非常的强大才行。 可以看到我们这个现在用这个扣的加 v， 呃，第四个 v 四我感觉是 比较适合那种呃自己搞个人开发或者说在方面感兴趣的人去使用。当然如果你大公司是吧，有些公司它会有这些 呃报销的，那你就去用 g p t 五点五 off 四，四点七嘛，反正公司有报销。但对于我们个人来说，平常如果只用用玩玩的话，我觉得 d b c v 四加上可洛克的真的是一个非常好的一个方案。
7972arkjack～AI学习版
07:01查看AI文稿AI文稿来看一下秋之关于这个飞书接入 a i a 证的一个办公工作流。首先飞书的话，它是现在特别流行的这个办公软件，然后现在它不是像 w p s 那 样就是说接入一些 ai 的 功能，而是说真的去 发展它的一个 agent 的 工具，让它能够自动地去做这个工作。那 alie 的 话是它的原声。 ai 助手模式的话，有伙伴版和专业版，专业版就要收钱嘛， 核心的用法呢就是每日巡逻，什么叫每日巡逻？就用这个 ai 助手的话，它能够每天去自动汇总工作。怎么汇总工作呢？它能够把你在飞书里面的所有的一个数据啊，各个群的一个 消息在里面汇总你的一个工作去排优先级代办自动化，或者是说生成一些周报，就是你跟他说你要生成这周的一个周报，给一些提示词，他能够自己去 呃处理数据，就是基于这个非书里面的工作流流的一个串联。 群聊的 bug 自动去录入啊多维表格，然后触发开发群的通知，这个是怎么实现的呢？就群聊的一个 bug 的 话，他就说啊对，在群聊里面会反映，对于 呃某些应用的一个 bug， 像之前的话都要去人工的去录入，但是现在你只要给给它指令，那它定时，比如说每隔半个小时，每隔一个小时就会就能够到这个群聊里面去找到 bug， 然后自动去录入多维表格，而且录入 你可以给他一定的规则，积累到一定量的时候去发到这个开发群里面个人分身，个人分身呢，就是根据，也是根据这个非书里面的信息去分析你的一个决策风格，生成个人的说明，个人的一个简短的一个说明，我是一个什么， 嗯，就比如说架构设计师啊，这样子的个人说明卡，便以便于新人快速地了解团队。那对于这个 alie 专业版的话，它就有独立的工作台，它就像是这个什么， 有点像是这个内置的一个 cloud code 啊。嗯，有独立的工作台，长内容的处理，策划， ppt 的 制作都可以，文档润色修改，拓展能力的话，它就可以联网内置，它有内置一些官方的一个 skill， 那 些 skill 都比较好用，但是如果说你自己 自己，嗯，还想要其他的话，可以去自定义的上传，主动去学习一些新的玩法。 妙达的话，它是一个 coding agent， 它是一个就是编程的一个 agent， 这前面的话，它就是一个原声助手，它有点像是 cloud code， 这里的话是一个 coding agent。 模式的话是有灵感模式的话是清淡应用的开发模式。前后端那个项目优势的话，能够打通非输多维表格，低代码开端 开发，然后无代码的话去搭建应用。比如说就是秋之团队的话，有有用用，用这个 coding agent 的 话，做了一个课后资料的一个网页，可以去搭一个小的一个网页啊，还有这种，呃，邀请码的开发系统自动权限的一个控制 多维表格 agent， 这个就特别厉害了，因为飞书的多维表格的话是它的一个一大特色，核心能力的话，它能用自然的语言搭系统。行 c r m 这个 c r m 的 话就是客户关系管理。 customer relationship management， 客户关系管理，以客户为中心，那客户的一个数据管理，销售去自动化营销自动化客户服务，支持数据图表和报表， 那那就二零二六年的 ar ai 加 crm 的 一个发展方向， ai agent， 然后重构一些工作流，比如说自动去生成邮件、短信、社交媒体的一个营销文案，会议结束后能够生成这个什么寄要代办， 而基于这个客户的一个历史数据来形成一个什么个性化的一个解决的方案，就可以是销售预测和洞察， 那它主要的一个岗位的话， c r m 的 实施的顾问，运营的专员，成功的经理，然后产品的一个经理，数据分析师必备的一个技能的话，它就是 客户管理，对吧？客户管理的一个系统，主流的 c r m 的 操作， excel 的 一个表格，然后软的技能还有一些加分项， 那就说它这这个 agent 多维表格的话，我之前就有学过，那它其实首先你要去理解它每个字段，每个字段就是一条信息，一条数据，你可以给它加不同维度的一个属性， 然后根据这个不同的属性又可以去给他进行筛选，但是就是你怎么去给他设计这个系统，设计这个属性的话就已经比较难了，所以他核心的能力是什么？就是你告诉 agent 你 的需求，它能够自动地帮你去设置这个多个维度，就自然语言去搭系统，含 c r m， 自动地去建这个表格，仪表盘工作流日常的用法，能够让这个什么数据可示化表格问题排查结构，梳理优化案例的话，比如说项目管理系统， 项目管理系统里面有任务追踪、 bug 统计、排气自动化的一个提醒。还有一个特别重要的是这个飞书 c l i， 它就是什么意思？ c l i 的 话是一个 文，就是一个文本命令行工具，文本命令行工具，简单的来说就是不用鼠标去点击图标，而是直接用这个什么， 嗯，就是输入命令，然后去操作这个电脑作用的话，能够让外部的这个 agent 调用飞书的操作，一键安装创建机器人场景的话就是用 cloud code， 你 cloud code 你 就说你用的是 cloud code。 但是接入这个飞书 c l i 的 话，就能够处理未读的发票会议，既要转任务，然后录音斗的话，就是飞书有自己的录音斗，给它转成代办 阿里激活的一个福利，前一一万名的话就是三十次不限难度的一个伙伴。任务计费的方式， 个人版的话是六十九，一个月有一千的额，额度按任务难度扣费，推荐企业版的话更划算。核心的价值， agent， 他 就是为办公的一等公民是什么意思？就是飞书的话，他让这个 agent 这个智能体去真正的去处理我们的工作，而不是只是像，嗯，就是之前的 ai 一 样，就问答式的，那能够串联琐碎的工作，提升单人或者是小团体的一个效率。
67一颗提提
04:50查看AI文稿AI文稿兄弟们最近也是深度体验了一下搭载了 deepsea v 四 pro 的 这个科罗德扣，给我的感觉跟之前完全不一样， 之前我用的 g p g 的 五点四，还有科罗德的四点六，好用是好用，但是成本我真的是供不起啊，每天消耗我个百十块钱都是常态。而 deepsea v 四 pro 它真的是量大管饱， 你你你们看，我这个四月三十号当天才花了不到不到七块钱， 用了快三千万的头肯，请求了大概五百次核算下来，每百万头肯几毛钱。哇，这个性价比真的是震撼到我了，完全不用担心啊，现在都没有那种心理负罪感，也没有那种焦虑感和心疼感。 然后我也是也用了测试了一下 kimi 的 二点四，它给我的感觉呢，就是处于国外的那个顶尖模型和 d p d p c v 四之间，包括它的这个价钱也是处在中间，能力呢，也是处在中间， 但感觉还是不如这个 dbc 的 v 四来的实际，毕竟性价比在那放着。然后那个小米，小米也是体验了一下，就是他的那个百万百万亿投坑激励计划，我是用两个账号都申请了十六亿，一共是三十二亿。 三十二亿 token 的 话，今天一天我就烧了五千多万。五千多万给我的感觉就是它不管是就是同样的一个提示词，同样的一个工作，它它消耗的这个 token 总是比 其他的这个模型多的，就给我一种有点虚标的感觉，但是就白嫖的嘛，也是比较感谢这个小米啊， 大家也可以去试一下这个能力呢，很好啊，能力很好。呃，是比 deepsea v 四 pro 好 用那么好用那么一点点。不过呢，呃，如果大家之后是自己掏钱去买这个小米的套餐的话，价格肯定是要贵一些，肯定是不如这个 deepsea v 四的。 从能力上来说， dbc 的 v 四的能力是完全够我个人使用了，我之前搭建了一个个人的网站，这可以给大家展示一下，就是它这个前端的风格啊，和前端这个效果 以及 bug 呢，都是特别的少，而且特别的好，完全达到了我想要的效果。中间跟它的这个对话请求次数也是比较少的，基本上不会出现长时间的反攻，毕竟 你要什么自行车啊，是吧，都有这这这个东西了，这性价比在这放着。我之前也是用过 goudice， 也是用过 harmis， 要么就是限额，要么就是只能用自家的模型，完全没有这个有自由度。最终啊，兜兜转转还是回到了可可扣的， 这个就适合于个人喜欢做一些网站啊，小程序啊，开发一些东西啊，比较适合这类人群。 而且今天也用那个 cloud 打通了一个项目，就是让我的手机在户外的情况下，也能够远程指挥我的电脑的 cloud code 进行干活。之前我是用 cloud code 自身的那个 app， 因为我订阅了它的这个模型， 所以说在手机端的那个 a p p 上是有这个 code 的 这个入口，但是呢，它在四月初的时候把我的账号给封禁掉了，所以我只能接入了这个国产的模型，包括那个 kimi 啊，小米啊，还有那个智普啊， 以及刚刚试用的这个 deepsea v 四。那么这个连接的这个方式，他就在社区找到了这个 tail scale， 这个项目呢，就是通过通过这个 cali 做了一个虚拟的 ip， 让我这个手机通过这个浏览器的一个网站连接到这个 cali， 然后再通过这个 cali。 cali 连接，不是再通过那个虚拟的 ip 连接到我这个电脑本地的这个 calid， 连接到我这个电脑本地的这个 calid。 如果大家有需要我也可以分享一下这个东西，但是它也不难，你只要让 calid 去做就行。整体算下来兜兜转转还是回到了这个 calid， 只能说 cloud code， 只能只能说目前 cloud code 加 deepsea v 四 pro 就是 我们日常工作，或者说是，嗯开发项目的最高性价比第一优选的东西，真的推荐大家去尝试一下，有什么我们也可以交流一下。
43Chen1
00:32查看AI文稿AI文稿用 deepseek 搭建了个自己的知识库，简直好用到爆！这段时间搭建知识库特别火，早就想在本地部署大模型，趁着休息咱们直接开干，发现大多数人还用的是在线 ai， 自己的信息隐私没保障。所以这次我专门花了三个小时搭建了个自己的大模型知识库 其实代码并不复杂，搭建的时候顺便把步骤捋顺成小白也能看得懂的教程，关键步骤还会手把手教你按照步骤来就能在电脑部署大模型，搭建一个专属的知识库。如果你也想搭建一个自己的知识库，留下学习直接抱走。
370AI大模型李德
08:21
