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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
近半年在工作上最引以为傲的事情，莫过于争取到机会改变部门“定位”了。
情况是这样的，去年跟人说我在“AIGC研究院”，对方总是误以为，我们就看看论文、做做实验、装点装点门面。
但其实，刚来这里的第一个月，我就开始实打实地帮业务部门解决问题了。
1、
起初，自研AI不够完善，我不得不像外包一样，接一些业务团队的“单子”。
可“做小工”，毕竟不是长远之计。于是，我开始把大量的精力投入到AI工具上。
等到AI工具能稳定产出业务方需要的结果之后，我才终于可以把重心放在「带业务方用出效果」上来了。
2、
最终成果的转化，远比我想象中的复杂。
我曾天真地以为，只要大家都用起来了，成果就是自然而然的事情。因此，我花了大量的时间，去做这套AI的推广。
但推了一段时间后发现，从AI工具的“可用”，到业务成果的达成，中间还有非常巨大的鸿沟。
没办法，我只好继续跟产研一起，一个环节一个环节地去攻克……
3、
好在，部分核心的内部客户比较给力，陆陆续续出了不少阶段性成果。大老板们看到之后，也觉得比较认可。
其实直到最近，我们才终于收到大量一线业务人员的密集的正反馈。我心里的第一个石头，也才开始落地：
这家公司最赚钱的那批人，再也回不去没有AI的日子了。
4、
然而，我心里的另一块石头，却一直没有落下来：
作为“中台部门”，我们始终是公司的成本中心。现在的市场环境并不好，而且眼瞅着AI领域即将迎来小低潮，怎么办？
说实在的，我真没啥好办法。放眼全球，能真正把AI落地都不多，更别说通过AI 赚到钱了。
5、
事情的转机，来自一次计划之外的汇报。
本来，那次汇报跟我没啥关系的，但汇报者需要搜集一线的信息，于是就找我和另外一位AI同事开了个小会。
可能是因为我会上的信息有点过密，而且明显跟“中台部门”的汇报思路不同，导致这位汇报者感到有点转述不过来，最后干脆让我们自己上了。
上就上，只是没曾想，汇报完之后，几位公司的“话事人”就突然聊到了AI 团队定位的问题。而且经过他们现场的一番讨论，我们还就真有机会变成“利润中心”～
6、
那么，我是怎么汇报的呢？
如果只能说4个字，那就是“以终为始”。
如果只能说 3 句话，那就是 3 个“行不行”：生意行不行，技术行不行，以及我们行不行。
具体来说就是：
首先，看实打实的商业模式，看能不能赚到钱。因为是赋能核心业务，而公司又是行业龙头。所以赚到钱这一关，还算好过。
其次看客观上的技术上限和发展趋势。经过一年多的尝试，AI目前的智力水平，足以解决很多业务上的关键问题了。而稍高一点的智力、更低的成本以及更高效的交互，也都是可以期待的。
最后，最重要的是，看我们有什么核心优势。如果做不到“人无我有、人有我优”，那么终究没什么赚头。幸运的是，我在汇报中提到的点，获得了所有人的认可。
7、
现在回想起来，还是很激动。
一方面是因为，当心里这一块石头也落了地，后续做事儿，就能更加从容了。AI低不低潮，相对来讲，对我们的影响就没那么大了。
另一方面是因为，这几年跟南方人学到的“生意”思路，原来这么有用。
这原本只是我自己的小心思，想着哪天打工打不动了，就按照上述的逻辑，去找个适合自己的小生意养家糊口。所以在业余时间，我研究过很多小老板一手的复盘，也尝试过部分红利期的小项目，并拿到过一点点小成绩。
可能是因为训练得多了，平时在服务业务团队的时候，我都是倾向于一杆子捅到底，从他们的生意怎么更好赚钱的思路去倒推：对他们赚钱有益的，再 dirty work 我也上手去做；对他们赚钱没帮助的，就算天王老子来了，我也不鸟他。
而在汇报的过程中，我也忍不住用这个思路去呈现。确实没想到，当我把“用AI帮公司赚钱”这件事掰开揉碎讲清楚之后，这么快就获得了正反馈。
情况是这样的，去年跟人说我在“AIGC研究院”，对方总是误以为，我们就看看论文、做做实验、装点装点门面。
但其实，刚来这里的第一个月，我就开始实打实地帮业务部门解决问题了。
1、
起初，自研AI不够完善，我不得不像外包一样，接一些业务团队的“单子”。
可“做小工”，毕竟不是长远之计。于是，我开始把大量的精力投入到AI工具上。
等到AI工具能稳定产出业务方需要的结果之后，我才终于可以把重心放在「带业务方用出效果」上来了。
2、
最终成果的转化，远比我想象中的复杂。
我曾天真地以为，只要大家都用起来了，成果就是自然而然的事情。因此，我花了大量的时间，去做这套AI的推广。
但推了一段时间后发现，从AI工具的“可用”，到业务成果的达成，中间还有非常巨大的鸿沟。
没办法，我只好继续跟产研一起，一个环节一个环节地去攻克……
3、
好在，部分核心的内部客户比较给力，陆陆续续出了不少阶段性成果。大老板们看到之后，也觉得比较认可。
其实直到最近，我们才终于收到大量一线业务人员的密集的正反馈。我心里的第一个石头，也才开始落地：
这家公司最赚钱的那批人，再也回不去没有AI的日子了。
4、
然而，我心里的另一块石头，却一直没有落下来：
作为“中台部门”，我们始终是公司的成本中心。现在的市场环境并不好，而且眼瞅着AI领域即将迎来小低潮，怎么办？
说实在的，我真没啥好办法。放眼全球，能真正把AI落地都不多，更别说通过AI 赚到钱了。
5、
事情的转机，来自一次计划之外的汇报。
本来，那次汇报跟我没啥关系的，但汇报者需要搜集一线的信息，于是就找我和另外一位AI同事开了个小会。
可能是因为我会上的信息有点过密，而且明显跟“中台部门”的汇报思路不同，导致这位汇报者感到有点转述不过来，最后干脆让我们自己上了。
上就上，只是没曾想，汇报完之后，几位公司的“话事人”就突然聊到了AI 团队定位的问题。而且经过他们现场的一番讨论，我们还就真有机会变成“利润中心”～
6、
那么，我是怎么汇报的呢？
如果只能说4个字，那就是“以终为始”。
如果只能说 3 句话，那就是 3 个“行不行”：生意行不行，技术行不行，以及我们行不行。
具体来说就是：
首先，看实打实的商业模式，看能不能赚到钱。因为是赋能核心业务，而公司又是行业龙头。所以赚到钱这一关，还算好过。
其次看客观上的技术上限和发展趋势。经过一年多的尝试，AI目前的智力水平，足以解决很多业务上的关键问题了。而稍高一点的智力、更低的成本以及更高效的交互，也都是可以期待的。
最后，最重要的是，看我们有什么核心优势。如果做不到“人无我有、人有我优”，那么终究没什么赚头。幸运的是，我在汇报中提到的点，获得了所有人的认可。
7、
现在回想起来，还是很激动。
一方面是因为，当心里这一块石头也落了地，后续做事儿，就能更加从容了。AI低不低潮，相对来讲，对我们的影响就没那么大了。
另一方面是因为，这几年跟南方人学到的“生意”思路，原来这么有用。
这原本只是我自己的小心思，想着哪天打工打不动了，就按照上述的逻辑，去找个适合自己的小生意养家糊口。所以在业余时间，我研究过很多小老板一手的复盘，也尝试过部分红利期的小项目，并拿到过一点点小成绩。
可能是因为训练得多了，平时在服务业务团队的时候，我都是倾向于一杆子捅到底，从他们的生意怎么更好赚钱的思路去倒推：对他们赚钱有益的，再 dirty work 我也上手去做；对他们赚钱没帮助的，就算天王老子来了，我也不鸟他。
而在汇报的过程中，我也忍不住用这个思路去呈现。确实没想到，当我把“用AI帮公司赚钱”这件事掰开揉碎讲清楚之后，这么快就获得了正反馈。
今天是我生日，不知不觉就已经是38岁的中年男人了，我创业最对的决定就是创建了星球，就聊挣钱。
公司的业务，包括公司的合伙人，也都算是和这个星球多多少少有点关系！
为了能和更多小伙伴有机会链接，也算给自己过一个生日礼物。
决定在今天，将我运营了 6 年的星球，直接优惠到最低价 99 元，尽最大能力冲击万人社群，也希望大家能一起见证这个时刻！
星球原价299元，新用户加入星球，领取优惠劵后，仅需要99元，前 100 用户还会送一个星球整理的电子书。
这个活动，近6年绝无仅有，送完为止。
星球是一年的服务期（前 6 年的精华免费看，相当于一次付费买 6 年内容），你买了感觉不合适，3天内还可无理由退款。
目前星球用户 8800人！
满 9000 用户后逐步涨价到 199 元！
满 10000 用户后恢复到原价 299 元!
今日用劵 99 元！
一顿饭的价格，进入一个服务如此多的星球，这样的时机不会天天有，错过今天后续需要原价299进入！
新版的 AutoGPT 开源了。
关键功能之一是用了可视化节点编辑的形式，而且可以自定义添加节点 。
自定义节点的编写也比较简单，难道会成为 LLM 版本的 ComfyUI 吗？
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/
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关键功能之一是用了可视化节点编辑的形式，而且可以自定义添加节点 。
自定义节点的编写也比较简单，难道会成为 LLM 版本的 ComfyUI 吗？
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/tree/master/rnd/
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一个股票 API，包含所有 S&P 500 指数的股票。
资产负债表、收入报表、现金流报表都有。
支持 30 年的数据，正式版会包含一万五千个股票数据。
做金融类 AI 应用非常有用。
API 地址：https://www.financialdatasets.ai/
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资产负债表、收入报表、现金流报表都有。
支持 30 年的数据，正式版会包含一万五千个股票数据。
做金融类 AI 应用非常有用。
API 地址：https://www.financialdatasets.ai/
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4. 安全审查: 我更倾向于在代码生成后进行安全审查。我发现这一步能提供"第二双眼睛",常常能给出潜在的新改进建议。当然,你也可以根据需要将安全考虑融入前面的步骤中。
提示使用的其他细节：
🐈⬛ "你是...方面的专家"这种表述方式感觉像是从旧版 GPT-3.5 时代遗留下来的;它可能有助于引导 AI 定位答案。Anthropic 的 API 文档也[推荐使用这种方式。
具体指定编程语言和库可以激发相关的上下文和注意力,并降低出现不相关内容的可能性 - 当然,你需要根据自己的需求调整这一点。
在对话中,你仍然可以询问关于 Shell、Docker Compose 等其他技术的问题 -- 但我认为,在系统提示中指定你的主要技术栈是有价值的。
其他部分的设计意图大多不言自明。我再强调一点,在长时间的对话中,我们要避免生成冗长、低质量的代码块 - 这比任何其他因素都更容易降低对话质量。
我会继续改进这个提示。还有很多可以优化的地方,比如:更具体地引导思维链 (指定步骤编号,以及每个步骤的开始和结束条件);更好地定义任务和角色;或者增加带有示例的多轮对话提示等。
使用这个提示时,你需要密切关注 AI 模型的输出和建议。有时我会变得懒惰,只是机械地来回对话 - 但请记住,你是按 token (模型处理的最小文本单位) 付费的,仔细阅读每个输出能在整体上节省更多时间。
我主要将这个方法用于修改现有代码库和添加新功能。
原始帖子：https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1e39tvj/sonnet_35_coding_system_prompt_v2_with_explainer/
提示使用的其他细节：
🐈⬛ "你是...方面的专家"这种表述方式感觉像是从旧版 GPT-3.5 时代遗留下来的;它可能有助于引导 AI 定位答案。Anthropic 的 API 文档也[推荐使用这种方式。
具体指定编程语言和库可以激发相关的上下文和注意力,并降低出现不相关内容的可能性 - 当然,你需要根据自己的需求调整这一点。
在对话中,你仍然可以询问关于 Shell、Docker Compose 等其他技术的问题 -- 但我认为,在系统提示中指定你的主要技术栈是有价值的。
其他部分的设计意图大多不言自明。我再强调一点,在长时间的对话中,我们要避免生成冗长、低质量的代码块 - 这比任何其他因素都更容易降低对话质量。
我会继续改进这个提示。还有很多可以优化的地方,比如:更具体地引导思维链 (指定步骤编号,以及每个步骤的开始和结束条件);更好地定义任务和角色;或者增加带有示例的多轮对话提示等。
使用这个提示时,你需要密切关注 AI 模型的输出和建议。有时我会变得懒惰,只是机械地来回对话 - 但请记住,你是按 token (模型处理的最小文本单位) 付费的,仔细阅读每个输出能在整体上节省更多时间。
我主要将这个方法用于修改现有代码库和添加新功能。
原始帖子：https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1e39tvj/sonnet_35_coding_system_prompt_v2_with_explainer/
