atbigapp的博客

传统笔记工具已难以满足多样化需求——单一的功能模块、割裂的AI应用场景让知识管理效率大打折扣。Notepad智能笔记应运而生，支持。•个性化指令：为常用操作（如会议纪要生成、待办事项整理）设置快捷AI指令，一键触发，效率翻倍。•智能模板库：保存高频使用的AI提示词（如“小红书风格文案”），随时调用，省时省力。•临时调用AI：选中文本，快速执行翻译、润色、代码解释等任务，无需切换窗口！•一键生成分享链接：将笔记快速分享给同事或朋友团队协作更高效。•支持导出，方便跨平台使用。

对话记录支持生成链接，一键分享至微信、钉钉、Slack等平台，如：团队讨论时，快速共享AI生成的方案、代码或报告草稿，减少重复沟通成本。无需跳转平台：内置 文心大模型、DeepSeek、豆包 等主流AI引擎，一键切换，对比回答风格，找到最佳解决方案。：优质对话内容一键发布，教别人如何玩转AI，同时也可以通过这种方式分享自己的优质提示词。一款集多模型支持、内容分享、提示词管理于一体的智能对话工具。：保存常用指令，下次对话直接调用，告别重复输入。

最近，Manus 在 AI 圈迅速走红，上线首日便全网“一码难求”，当晚更有团队开源了 OpenManus 项目，整个过程跌宕起伏，充满戏剧性！我有幸体验了 Manus 的运行效果，结合其实际表现、OpenManus 的开源代码以及网传的 Prompt 信息，大致分析出了 Manus 的技术架构设计实现原理，并尝试复刻了一个版本，下文详细剖析。Manus 是中国创业公司 Monica 发布的全球首款通用 Agent（自主智能体）产品。

在人工智能技术飞速发展的当下，如何高效利用AI工具提升个人与团队效能，成为众多从业者关注的焦点。作为连接人类需求与AI能力的关键桥梁，提示词（Prompt）的重要性日益凸显。在此背景下，「」应运而生，汇聚了涵盖等十余个领域的海量优质提示词，为不同行业、不同需求的用户提供了全方位的支持。

我最近在反思AI对数据治理领域的影响。各类主流机构纷纷提出了“ DG4AI”（Data Governance for Artificial Intelligence）的理念，但这个理念似乎还并未形成规模化的影响，这可能源于数据治理体系的成熟以及AI技术本身作为技术融入到体系而已。AI技术本身的爆炸点在国内市场由于DeepSeeK的出现轰炸了一圈，但我还是想反思一下“DG4AI”到底在说什么？

抓住“金三银四”求职季的小尾巴，专业且充分的面试准备显得尤为重要。本文将详细且系统地介绍如何巧妙运用提示词技术，开展高效且有针对性的IT岗位模拟面试训练。这一训练方案具备三大核心价值，助力求职者在竞争激烈的IT职场中脱颖而出：1.：通过模拟面试，能够迅速发现自身专业知识中的盲点，从而在正式面试前及时查漏补缺，完善知识体系。2.：模拟面试过程有助于培养流畅自如的表达能力和条理清晰的逻辑思维，使求职者在面对面试官时更加从容不迫。3.

假设你是一家新零售企业的销售分析师，有一份销售数据，数据结构如数据结构包括：日期、会员id，门店编号、城市、渠道、商品id、商品类别、销售金额、销量、客单价、等基础字段。未来的赢家是“双核驱动型”人才——既能用AI提效，又能用业务与批判性思维创造不可替代的价值。作为一名数据分析师，我们经常需要做一些数据分析报告，今天我就来手把手教你如何使用大模型一键生成高质量的数据分析报告，提高你的工作效率。小贴士：小编实测，先用AI帮我们生成数据分析维度再用这个数据分析维度生成可视化报告会比直接生成数据分析报告更全面。

多模态数据治理指对多种数据结构的数据进行有效管理、存储、处理、分析和应用的过程。多模态数据主要包括文本、图片、视频、音频等类型的数据。多模态数据治理的目的是让不同类型的数据能够互相融合，形成新的内容供使用。我们可以把这个过程理解为是一个新内容创作和生成的过程。

大模型不仅能够帮助数据分析师高效地识别出数据中的关键特征，还能根据业务需求生成最适合的分析维度，大大提升了数据分析的效率和精准度，减轻了数据分析师的工作负担。

综合考虑人工智能应用的具体需求，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性等。然而，这些目标往往难以量化和标准化，导致在实际操作中难以评估和优化。那么，确定数据质量的基准和目标，便成为对数据理解和业务理解的一种基础挑战。

在AI对话中，提示词（Prompt）的质量直接决定结果优劣。传统工具依赖人工反复试错，效率低下。本平台推出AI驱动的智能提示词开发系统，实现三大革新：1.双界面协同开发左侧为提示词编辑区，右侧实时显示大模型响应结果，支持边写边测。通过对比不同提示词的输出效果，用户可快速迭代优化，将开发效率提升300%。2.多模型一键适配全面支持文心一言、DeepSeek、豆包等主流大模型，系统智能分析各模型特性，自动推荐适配的提示词结构，彻底告别“一词多试”的繁琐流程。

不过，没关系，只需简单指示 Claude “继续”，它就能智能地接续生成，完全无需人工干预。3.告知 Claude 连接信息： 将 Supabase 的 URL 和 Key 复制给 Claude，并告知它需要连接 Supabase，存储用户预约信息，并在此基础上构建管理后台。视频中，我详细对比了 Remix 与大家熟知的 Next.js 框架，并解释了为何选择 Remix：。整个调试过程，Claude 就像一位经验丰富的技术专家，不仅能快速定位问题，还能提供清晰的解决方案，大大提升了开发效率。

•2023年，GPT技术引领了人工智能领域的革命性浪潮，各类大模型如雨后春笋般涌现，呈现出百花齐放的繁荣景象。•2024年，随着RAG（检索增强生成）和微调技术的日益成熟，人工智能应用开始展现出初步的规模化效应。•2025年，Agent技术的重大突破将推动AI技术真正走向实际应用，实现从理论到实践的跨越式发展。•关键洞察表明，到2025年，技术成熟度、成本控制和应用效果三者将达到一个理想的平衡点，为人工智能的全面落地奠定坚实基础。

最近大家都在提Agent，例如AutoAgent、Dify、Manus等，突然想到一个问题，那么什么才是Agent，有没有明确的定义呢？为此关于Agent的定义，网上搜索了一圈，说其最早“Agent”这个词可以追溯到古罗马时期，并且还能够从一些哲学家的哲学作品找到影子。一篇文章中说Agent的哲学概念泛指具有自主性的概念或实体，它可以是人造的物体，可以是植物或动物，当然也可以是人。这定义挺好的，我没意见。感兴趣的小伙伴可以就这个定义去搜索了解一下，把故事线梳理清楚了可以整篇论文了。

巨人对话小工具创新性地推出了提示词广场功能，为用户提供了丰富的预制提示词模板，涵盖职场办公、创意写作、教育培训、生活助手等多个场景，同时，用户还可以将自己设计的优质提示词分享到广场中，与其他用户共同打造一个开放、共享的提示词生态。此外，系统提示词还支持自定义设置，用户可以根据自己的需求，创建专属的提示词，进一步扩展系统的功能。通过这种轻量级的智能体，用户无需复杂的操作，便能轻松实现多样化的任务，真正体验到科技带来的便捷与高效。这个智能体能够根据你的要求，自动生成相应的内容或执行特定的任务。

文心大模型4.5：原生多模态基础大模型文心大模型4.5是百度自主研发的新一代原生多模态基础大模型，通过多个模态联合建模实现协同优化，多模态理解能力优秀；具备更精进的语言能力，理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升，去幻觉、逻辑推理、代码能力显著提升。多模态能力文本能力文心大模型4.5具备优秀的多模态理解能力，能对文字、图片、音频、视频等内容进行综合理解。不仅是“高智商”，文心大模型4.5也拥有“高情商”，网络梗图、讽刺漫画等等，理解起来都不在话下。◎。

在人工智能技术飞速发展的今天，智能对话工具已经成为我们工作、学习和生活中不可或缺的助手。然而，面对众多大模型平台和复杂的提示词设置，用户往往需要花费大量时间进行选择和调试。为了解决这一痛点，应运而生，它通过多平台大模型集成、提示词广场和一键分享等功能，为用户提供了一站式智能对话解决方案，助力用户大幅提升效率，轻松应对各种场景需求。。

该认证精准对接《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，以百度飞桨文心大模型为技术底座，培养使用大模型进行智能创作的技术人员,培养其基于算法、模型规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容优化提示词，通过调用、微调,将生成式人工智能应用到各类场景中的能力。随着生成式AI技术的快速发展，这一职业已成为AI领域的热门方向，生成式人工智能应用工程师也一定会越来越吃香。个人觉得考试的整体难度还是较大的，主要是考试时间为2小时，题目量比较大实操题部分读题以及答题需要打字整体比较耗时。了解更多关于提示词开发创作。

Anthropic 公司推出 MCP（开放标准协议）这一招确实挺聪明。他们深知自己在与 OpenAI 的消费者市场竞争中处于劣势——OpenAI 正在大刀阔斧地整合网络搜索等功能，试图打造全能型 AI 体验。而 Anthropic 则选择了一条不同的路：突出开发者定位，通过开放 MCP 协议，号召社区一起构建 MCP 服务器。这种策略不仅让 Claude 的生态系统迅速扩展，还赋予了它超越 ChatGPT 的潜力——从单纯的聊天工具，进化成一个能动手解决实际问题的智能助手。

打个比方，如果将Manus比作一个完整的机器人，那么DeepSeek、ChatGPT这类大模型就相当于其"大脑"，而Manus则包含了实现具体功能的"胳膊"和"腿"，既需要依靠大模型的核心能力，又能指挥各类组件完成综合任务。从核心能力来看，两者形成了"出主意"与"干完活"的完美分工。可以看出AI Agent在“做事情”时，用到了大模型(比如DeepSeek、ChatGPT等)，也用到了其它工具，与单纯地使用大模型不同，它是在一步步地帮我们执行某项任务，而不是单纯地“你问一句，它答一句”。

Apache Doris 与 DeepSeek 的深度融合，正在重新定义数据分析的边界。这种结合不仅实现了从"人适应机器"到"机器理解人"的转变，更通过智能化的数据处理和自然交互，释放了数据资产的真正价值。随着技术的不断演进，我们期待看到更多企业通过这种智能分析组合，实现数据驱动决策的质的飞跃。文章来源：公众号：Apache Doris 补习班更多关于Doris内容及工具请关注Doris社区 | 巨人肩膀。

邀请码被炒至数万元的Manus到底是什么

借助PromptIDE+deepseek进行数据分析

romptIDE 作为一款高效的提示词开发工具，边开发边调试：左侧写提示词，右侧实时预览AI输出结果，效率翻倍。你还可以轻松在多个模型间切换，生成不同模型模板化的提示词，快速变现你的创意。

大模型 prompt 指在大语言模型应用中，用于 “提示” 模型唤起特定能力以解决实际问题的提问方式。早期它被称作 “输入形式” 或 “输入模板”，后来 “prompt”（提示）这一叫法因契合大语言模型语境，能准确体现其在调用模型能力方面的关键作用，成为公认术语。大模型多数核心能力在预训练阶段形成，prompt 就像钥匙，引导模型从预训练积累的海量信息中，精准唤起如理解复杂文本、总结信息、生成内容、逻辑推理等能力，满足用户实际需求。

使用DeepSeek的时候，提示词重心应该放在我是谁？我遇到什么问题？我遇到问题的环境和场景是如何的？我希望达到什么目标上面。

pytorch作为目前最主流的开源机器学习库之一，凭借庞大的社区支持和易于开发的特性，收获了一大波开发者与项目分支。像我们熟知的“GLM”，“YOLO”,"GPT-Sovits"，“Stable Diffusion”......这些开源项目中都有pytorch的身影。不管是现在的大语言模型或者是一些专用模型都已经离不开pytorch。所以，我们现在就来学习如何安装这个强大的机器学习库吧！