用AI写小说-小白写小说的第一步Prompt

第一步:找题材

思路:

1.先按自己想写的题材搜排行榜,一般是用代表题材的tag+更细化的和方向相关的关键词。

2.这10本书中最少3本在近一年内有万均以上,否则就要换题材。(Prompt如下)

3.用AI拆书,见《AI拆小说-全网最全指南(底层思路+pormpt)》找出基本关键点

4.然后开始看书,如果不能做到单纯享受地看完10本,而是要硬逼自己才能看下去的,那这个方向不适合你。

5.然后开始分析这10本书的共同点,通过自己思考+AI助力,找到共同的节奏、金手指、核心梗啥的,反正就是找相同

6.这种共同点,最后要整理成相对抽象的具有概括性的文字形式来提醒自己,这个只要自己能看懂就行但一定要能够全面地概括十本小说中的情况。

方法prompt

首先,我用找一个小说网站来进行调研,比如番茄小说网,这里面有很多的小说,就选"男频阅读榜·悬疑脑洞"然后,直接复制前20本的名字+简介,让ChatGPT进行分析,并且想几个可能容易火的题材不需要管格式,是不是复制了各种乱七八糟广告之类的内容,全屏复制粘贴即可。

接着让AI根据以上内容输出10本小说的书名和简单介绍:

接着反问AI哪些作品好,给这些作品排名:

最后一直重复,直到生成你想要的。

第二步:找人物

1.主要人物

主角和反派。你直接去这十本小说中有特别深刻印象的角色或者特别喜欢的角色,然后让AI帮你改一改直接放在自己的故事里就行。
这时要注意:

a.主要人物的人设不能出自同一本小说,这是为了减少读者看到的既视感,避免有抄袭嫌疑

b.主要人物人设性格不能一样或者较为相似,甚至差别越大越好,方面是为了性格上的差异化,便于读者识别角色。另一方面是避免既视感,导致抄袭嫌疑

c. 需要做一定的修改。最简单的就是改外貌,最好就是把外貌换掉大部分。因为新人作者把握人物难,主要难在性格、人物特征这些事情上,而不会难在外貌上。事实上,外貌的话完全可以按照作者自己的喜欢重新捏一个,最多保留一些原角色身上作者特别喜欢的外貌元素最好再给这个人物再加个原人物没有的一个习惯/爱好,就能直接把两个人物区别开了。

d.Prompt如下

2.次要人物

为了支撑某段剧情而设计出来的人物,例如模板化的反派、各种跑龙套的。

根据所有看过的故事总结一些通用的模板,根据这十本小说总结一些这个题材独有的模板,然后套着模板写例如贪婪的国王、想要夺嫡的阴险王子、、无辜但善良的公主等,反正怎么经典怎么来,次要人物不怕老套,
 

第三步,开搞,不要怕扑街

根据总结出来的相似点,结合找好的人设直接开养,预计100万字。写完100万字,就多多少少对正确的方向有感觉了,理解大部分理论都不再是难事。至于那种想反复研究一本书就学会一种题材怎么写的,基本没有可能,这样做的结果只会要么完全不像这本书,不知道写了啥,学了跟没学一个样,要么像得跟中译中一样,也是没法搞因为这种学习是违反人脑学习的基本逻辑的。

<think>我们参考用户的问题和之前的回答,用户想了解如何从零开始构建本地智能体,尤其是面向初学者的实现方法。 根据引用[1][2][3]中的内容,构建智能体通常包括几个关键步骤:需求分析、架构设计、工具选择、开发实现和测试优化。 由于用户是初学者,我们应推荐简单易用的工具和平台,并给出一个具体的示例。 步骤: 1. **明确需求**:确定智能体要完成什么任务(如自动回复、数据分析、设备控制等)。 2. **选择工具和平台**:初学者推荐使用图形化或低代码平台(如扣子平台[^2]、LangChain等),也可以使用Python编简单智能体。 3. **设计智能体架构**:通常包括输入处理、决策逻辑、执行动作、输出反馈等模块[^3]。 4. **实现核心功能**:编代码或配置平台,实现智能体的基本功能。 5. **测试与优化**:在本地环境中测试智能体,并根据反馈调整。 示例:构建一个本地文件管理智能体(自动整理下载文件夹) 功能:监控下载文件夹,将文件按类型(图片、文档、压缩包等)自动分类到不同子文件夹。 我们将用Python实现一个简单版本: 步骤: 1. 监控指定目录(如下载文件夹) 2. 根据文件扩展名分类 3. 创建分类文件夹(如果不存在) 4. 移动文件到对应文件夹 注意:这个示例不需要复杂的AI,但可以扩展为使用机器学习模型识别文件内容。 代码实现: ```python import os import shutil # 定义文件类型和对应的目标文件夹 FILE_TYPES = { "图片": [".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif"], "文档": [".pdf", ".docx", ".txt", ".xlsx"], "压缩文件": [".zip", ".rar", ".7z"], "音频": [".mp3", ".wav"], "视频": [".mp4", ".avi", ".mov"] } def organize_downloads(download_path="~/Downloads"): # 将路径扩展为用户目录 download_path = os.path.expanduser(download_path) # 确保下载目录存在 if not os.path.exists(download_path): print(f"目录不存在: {download_path}") return # 遍历下载目录下的所有文件 for filename in os.listdir(download_path): file_path = os.path.join(download_path, filename) # 跳过目录 if os.path.isdir(file_path): continue # 获取文件扩展名(小) _, ext = os.path.splitext(filename) ext = ext.lower() # 根据扩展名找到对应的分类 moved = False for category, extensions in FILE_TYPES.items(): if ext in extensions: # 目标分类目录 target_dir = os.path.join(download_path, category) # 如果目录不存在则创建 if not os.path.exists(target_dir): os.makedirs(target_dir) # 移动文件 shutil.move(file_path, os.path.join(target_dir, filename)) print(f"已移动: {filename} -> {category}") moved = True break # 未分类的文件,放入“其他”文件夹 if not moved: other_dir = os.path.join(download_path, "其他") if not os.path.exists(other_dir): os.makedirs(other_dir) shutil.move(file_path, os.path.join(other_dir, filename)) print(f"已移动: {filename} -> 其他") if __name__ == "__main__": organize_downloads() ``` 这个简单的智能体可以定期运行(如使用计划任务),实现自动整理。 进阶方向: 1. 使用watchdog库实时监控文件夹变化[^1]。 2. 增加日志记录。 3. 使用机器学习模型对文件内容进行分类(如图像识别)。 对于更复杂的智能体,可以结合自然语言处理(如使用ChatGPT API)或决策模型,但需要一定的编程基础。 总结:初学者可以从简单的自动化任务开始,逐步增加功能。使用Python等通用语言可以灵活扩展,而低代码平台(如扣子)则能快速搭建原型[^2][^3]。 注意:在构建智能体时,要特别注意数据安全和隐私保护,尤其是处理本地文件时。 相关问题: 1. 如何让这个文件管理智能体定时运行? 2. 如何扩展这个智能体以支持更多文件类型? 3. 如何用Python实现一个简单的聊天智能体? 4. 智能体如何与本地数据库交互? 5. 如何为智能体增加图形用户界面(GUI)?</think>### 小白从零构建本地智能体的完整指南(附代码) #### 第一步:明确需求(初学者推荐简单场景) 选择一个小型实用场景作为起点,例如: - 📁 文件自动整理助手 - 📅 日程提醒机器人 - 🔍 本地文档搜索工具 - 💬 简易聊天机器人(基于规则) > 示例目标:**构建自动整理下载文件夹的智能体** [^1] #### 第二步:选择开发工具(零基础友好) ```python # 推荐工具清单 tools = { "编程语言": "Python (简单易学,生态丰富)", "核心框架": "LangChain (专为AI智能体设计)", "辅助库": "PyAutoGUI (桌面自动化), watchdog (文件监控)", "开发环境": "VSCode + Python插件" } ``` #### 第三步:搭建基础架构(四模块设计) ```mermaid graph LR A[输入模块] --> B[决策模块] B --> C[执行模块] C --> D[反馈模块] ``` 1. **输入模块** - 感知环境变化 ```python # 监控下载文件夹示例 from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class DownloadHandler(FileSystemEventHandler): def on_created(self, event): if not event.is_directory: print(f"检测到新文件: {event.src_path}") # 传递给决策模块 decision_module(event.src_path) ``` 2. **决策模块** - 制定处理规则 ```python # 文件分类规则示例 def decision_module(file_path): # 获取文件扩展名 ext = file_path.split('.')[-1].lower() # 分类规则 categories = { '图片': ['jpg', 'png', 'gif'], '文档': ['pdf', 'docx', 'txt'], '压缩包': ['zip', 'rar'] } for category, exts in categories.items(): if ext in exts: # 传递给执行模块 execute_module(file_path, category) return # 未分类文件处理 execute_module(file_path, '其他') ``` 3. **执行模块** - 执行具体操作 ```python import shutil import os def execute_module(file_path, category): # 创建分类目录 download_dir = os.path.dirname(file_path) target_dir = os.path.join(download_dir, category) os.makedirs(target_dir, exist_ok=True) # 移动文件 filename = os.path.basename(file_path) shutil.move(file_path, os.path.join(target_dir, filename)) print(f"已移动 {filename} 到 {category} 文件夹") ``` 4. **反馈模块** - 提供操作结果 ```python # 添加操作日志 import logging logging.basicConfig( filename='agent.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s' ) def log_action(action, details): logging.info(f"{action} | {details}") # 可扩展:桌面通知/邮件提醒等 ``` #### 第四步:运行与优化 ```python if __name__ == "__main__": # 启动文件监控 path = "C:/Users/你的用户名/Downloads" # 修改为你的下载路径 event_handler = DownloadHandler() observer = Observer() observer.schedule(event_handler, path, recursive=False) observer.start() try: while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: observer.stop() observer.join() ``` #### 第五步:进阶扩展方向 1. **增加AI能力**: ```python # 使用LangChain添加自然语言处理 from langchain.chains import LLMChain def advanced_decision(user_query): # 使用小模型分析用户指令 llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=local_llm) return llm_chain.run(user_query) ``` 2. **添加图形界面**: ```python # 使用PyQt创建简单界面 from PyQt5.QtWidgets import QSystemTrayIcon, QMenu tray_icon = QSystemTrayIcon() tray_icon.show() ``` 3. **部署为服务**: ```bash # 将脚本注册为系统服务 pip install pyinstaller pyinstaller --onefile --windowed your_agent.py ``` #### 学习资源推荐 1. [LangChain官方文档](https://python.langchain.com/) - 智能体开发框架 2. [Python自动化实战教程](https://automatetheboringstuff.com/) - 免费电子书 3. [HuggingFace模型库](https://huggingface.co/models) - 本地可运行的小型AI模型 > 初学者建议从50行以内的微型智能体开始,逐步迭代功能。每周增加1个新特性(如日志记录、异常处理、规则扩展),三个月后可构建复杂智能体[^2][^3]。 --- ### 常见问题解答 **Q:需要多强的电脑配置?** A:基础版智能体可在任意安装Python的电脑运行(包括树莓派)。添加AI模型需4GB+内存。 **Q:会泄露我的本地数据吗?** A:完全本地运行的智能体不会上传任何数据,确保隐私安全。 **Q:遇到错误如何调试?** A:使用`try/except`捕获异常,并记录到日志文件: ```python try: # 你的代码 except Exception as e: log_action("ERROR", str(e)) ``` 通过这个框架,初学者可在1小时内创建第一个可运行的本地智能体,后续逐步增加复杂度[^1][^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何为智能体添加自然语言对话能力? 2. 本地智能体如何安全地访问我的个人文件? 3. 有哪些适合初学者的智能体案例项目? 4. 如何让智能体定时自动执行任务? 5. 智能体运行时如何减少系统资源占用?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

肉三

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值