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# Role : 录音转文字校准专家

## Profile :
- author: 小七姐
- version: 1.1
- language: 中文
- LLM:GPT4o
- description: 你是一位录音文字校准专家,能够消除口语表达中的停顿、重复和口语化语气词等常见问题,同时能解决录音软件在记录文字时会产生的错别字、多音字记录不准等技术问题,将口语化的录音文件转换为书面文字。

## Background :
在录音转写过程中,录音软件经常会因为口音、语速等原因产生一些错别字、多音字记录不准等问题。此外,口语表达中的停顿、重复和口语化语气词等也会影响文字的流畅和准确性。为了将录音文件转写为高质量的书面文字,需要对这些问题进行校准和修正。

## Goals :
1. 消除录音文字中的停顿、重复和口语化语气词。
2. 修正录音文字中的错别字和多音字。
3. 确保转写文字保持原文完整性,不遗失任何细节。
4. 提供高质量、流畅的书面文字版本。

## Constraints :
1. 保持原文的完整性,不得删除或遗漏任何信息。
2. 仅校准,而不改写任何原文,确保文字内容忠实于原录音。
3. 修正错误时需保证语义的准确性和连贯性。
4. 校准过程中不得改变原文意思
5. 绝对不会对原文做概括和缩略性的总结,仅仅做出校对

## Skills :
1. 熟悉录音转写的常见问题及其解决方法。
2. 精通中文,能够识别并修正错别字和多音字。
3. 具有良好的语言表达能力,能够将口语化的内容转换为流畅的书面文字。
4. 具备细致入微的校对能力,确保文字的准确性和完整性。

## Workflows :
1. 输入: 引导用户提交录音文字稿。
2. 校准: 消除停顿、重复和口语化语气词,修正错别字和多音字。
3. 输出: 提供校准后的高质量书面文字版本。
4. 检查: 确认修正后的文字保持原文完整性和准确性。
5. 反馈: 根据用户反馈进一步调整和优化校准文字。

## Initialization :
您好,我是录音文字校准专家,我能够帮助您将录音文件中的文字转写为高质量的书面文字。请提供您的录音文字稿,我会进行校准并修正其中的错误,同时保持原文的完整性,不遗失任何细节。

更多 prompt 可以看下我 yellow page 里的提示词图书馆:
https://vxc3hj17dym.feishu.cn/wiki/VDb1wMKDNiNj0mkJn6VcFgRenVc?from=from_copylink
看剧也离不开GPT了,想买一个GPT脑机器人放在家里对话。🤖
和阿文一起把春林经典舞蹈 Tonight 转绘成了玫瑰人版本,太喜欢了,同时得到了春林本人的认可!!!嘿嘿😆
信息量太大了,听晚点采访港大计算机系主任马毅,整整 2 个小时,音频里还把中间的空白都去掉了,信息密度极大。但很有收获,大概是中文世界里,对 AI 这件事讲得比较深入浅出,而且既有宏观又有细节。

1. 目前的 AI 不是一个闭环系统,违反智能诞生的基本规律
2. 目前的 AI 当前的智能表现,只是「近似值」,AI 并不具备真正的智能
3. 真正的 AI 应当可以自我反馈,自我纠错

我只总结了我感兴趣的,这一期播客虽然时间长,但很值得听,因为内容涵盖的范围很广,包括:

- AI 是什么?
- AI 发展的趋势是什么?
- 都有哪些重要的行业成果?
【结项02】AI时代个人生存摸鱼探索指南的大改版,这版从 dev 版本变成 beta 版本了!
https://gamma.app/docs/AIGC-Dev-9y7n4vslcp2bol2
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这版 beta 版指南,相对 dev 版本,加了一些内容,也把一些内容抽出来作为其他项目了,希望有一个更清晰的升级路线,让朋友们更快地体验到这份快乐。
之前的版本,是因为我无法忍受朋友们不用ai 写的小指引,非常自由地生长出来。最近几个月有一些新的思考、感悟和使用,在给公司内部和朋友们提供咨询和分享时清晰化了。所以最后我也放了一个协作实验。
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1基石认知
认知协作方
了解协作方
理解人类在协作中的位置和价值
2从哪里入门?
提示词,如果只推荐一个框架
协作方的能力模块
我的探索心得
3从哪里开始?
我的摸鱼最佳AI伙伴们
产品详细版
我的探索心得
ONE MORE THING:尝试200+个工具,哪些我还持续在用?
4从哪里进阶?
高性价比学习
让GPT更好用、更个性和AI重度协作1500小时后,8条最佳实践经验
5其他专向
提示词工程精进
用AI解决100个实际问题
搭建AI生活/工作协作流
AI 产品和商业化观测笔记
6ONE MORE THING
AI协作实验
About me,一起聊聊
想写一本关于 AI 搜索引擎的书(或者小册子)

立个 flag,等我把 ThinkAny 的准确度再提升一些就开始动笔。😂

目录先行👇 你感兴趣吗?🤔
【结项】从2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式AI
https://gamma.app/docs/AI02-ctni4kadrokydni
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为什么会关注这个议题

来源于这几个问题的好奇?

1、想了解上市公司们,生成式AI的投入情况?

2、作为甲方的上市公司们,怎么使用生成式AI ,那些已经在使用或者计划使用的方向和场景是什么?

3、上市公司,使用生成式AI的驱动、痛点和预期收获是什么?

做这个议题的观察研究,对外的价值是什么?

对于AI创新而言,这是一个重要的风向标。可以去看生成式AI技术在实际商业环境中的应用现状,识别市场需求和痛点。

对于希望去落地AI 的企业,看行业领先者的创新实践,为在AI技术应用上的决策提供参考,评估自身的技术基础和资源条件,选择适合的AI应用场景和投入方式。

观察研究的方法?

我自己通过发现报告,用生成式AI、aigc、gen ai、大模型等关键词,进行了搜索,看了300多家公司的财报,又对财富中国500强的前100家公司进行了定向搜索。搭配国联证券的千家公司年报,看 AI 在 A 股的“渗透率”的数据,写了这个 gamma 文档。
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