DeepSeek+Claude3.7，再次秒杀PPT
前言前几天用 Claude 3.7 尝试了下生成“系统架构图”，《Claude3.7秒出架构图，你再不用就真的Out了》，效果还可以。今天突然想起来，架构图既然都可以生成，PPT 还要自己做吗？想到咱就试试去。操作步骤DeepSeek 速写提示词首先，大家可能感觉提示词就有些棘手，那正好，今天我也不想一点点优化了。咱直接求助DeepSeek大师。需求：我要是用Claude3.7生成一个ppt的
内容创作
生成式AI和传统软件的分野和融合（全文）
在最近的两年内，大家都在谈论在AI能力加持以后新的软件交互形式。业界把传统软件的交互方式称为GUI，而把原生AI应用的交互方式概括为CUI （Conversational User Interface）。这也是一个过度的概括。CUI这个概念命名很容易给人的联想就是和AI聊天。通过Chat来实现和系统的交互，获取用户期望的使用成果。告别了繁冗的GUI，用户只需要专注在一个聊天框中，聊着天就把事情
对话玉伯：YouMind的前世、今生和未来（内附插画）
春节前某天刷即刻时，看到有很多人在关注一个叫”玉伯“的人，点开主页之后发现介绍里没有常规的成就标签，只有短短一句”一个诚实的人”，这很朴素，当时随手点了关注。再后来，年初一次跑步时无意听到了潘乱那期播客：“玉伯创业自省：我是什么货色“（播客链如下）。全程听下来，抛开其中内容不谈，感慨确实“真诚才是一切的必杀技”，即刻签名看来不是瞎写。https://www.xiaoyuzhoufm.com/e
Amazing! 5 分钟打造发布会级别 PPT
AI 的快速发展，让人应接不暇。但是，再厉害的 AI，也只能提效。光想着 AI 干完所有的活，比如做一份高大上的 PPT，目前大众接触的工具基础上，还是比较难度的，目前 2 个难点 AI 还是无法做到的：模板固定化，无论是哪个 kimi、AIPPT、还是百度 PPT，都不能无中生有，依赖于网站提供的模板；补充：WPS 生成的 PPT 虽然可以根据上传的模板进行更换，只适合有固定模板的无法快速插
n8n vs Dify vs Coze——自动化与AI平台综合对比分析
一、引言在当今高速发展的数字环境中，自动化与AI工具已成为企业和开发者提高效率、优化工作流程以及构建智能应用的关键手段。然而，面对市面上众多的平台，如何选择最适合自身需求的工具成为一项挑战。在诸多选项中，n8n、dify 和 Coze 因其独特的优势而备受关注。具体而言，n8n 在开源工作流自动化方面表现突出，Dify 专注于AI应用开发，而 Coze 则专注于AI驱动的聊天机器人创建。
内容可视化：使用AI创建教育领域流程图的多种方法
最近ChatGPT的“创建图片”功能得到了大升级，网上开始充满了AI生成的宫崎骏风格头像，我自己也做了一些。这次更新的具体优点在于，只用告诉它你想要什么，然后它就能画个图，表达出那个意思。我给ChatGPT下指令：“绘制细胞的结构图”，就这一句话，没做任何调试。ChatGPT画的还挺好，但是结构的标注出了问题，当前只能用用英语表达就不说了，线粒体和内质网也被标成了细胞核。但是如果只要图片，
用AI把PDF一键变成能玩的可视化网页，这不比PPT酷多了。
前几天，看到好基友歸藏在X上发了一个帖子：还挺爆，一天半的时间过去，已经有17.3万的阅读了。这个东西，简单点说，就是用一个Prompt，把一些非常难以阅读的文字报告，一键转成更舒服更易度的可视化网页。甚至，还是能交互的那种。藏师傅发完了之后，我的群里大家也开始了复现潮，然后也不知道这群人为啥，kuku给藏师傅交作业。我给大家看一个朋友交作业的例子，她本质工作是物理老师，然后把一些物理概念的P
DeepSeek写材料搭框架五步法
以下仅仅是提示词模板范例，只是提供思路，请根据实际情况修改增减，举一反三用好每一个提质增效工具。第一步：需求定位核心指令：/定位 材料类型+使用场景+核心目标操作范例：类型：年度述职报告场景：市级部门正职向市委常委会汇报目标：突出创新成效+化解未达标指标AI输出：1. 创新工作模块占比≥40% 2. 未达标指标解释需关联外部因素 3. 需插入3个上级政策对应点
别让“一键生成”害了你！用DeepSeek+Napkin 跳出PPT陷阱
“分享这篇文章的初衷，是刚好看到某本书的一句话——当工具开始理解“结构之美”，人类的创造力才能真正聚焦于思想本身。AI时代下，其实我们并不缺工具，工具可以提高我们日常工作以及学习生活的效率，但不能完全无脑地依赖。”介绍DeepSeek+Napkin AI的组合来快速做ppt，是用用AI把思想结构化”的能力，将AI从“内容搬运工”进化为“逻辑架构师”，帮助跨越从“知道”到“讲透”的鸿沟。一
Agent落地有哪些挑战？如何应对？
AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我