拜拜了ima知识库，这个笔记工具香到爆！
最近有小伙伴说，自己是小白，网上AI资料一大堆，看的眼花缭乱的，而且没有从0到1的教学，问我可不可以教，付费都能接受。我没答应，一是我实在是抽不出来时间，二是，还是那句话，单纯学习怎么使用AI，压根不需要付费！免费的资料完全够用了。只有借助AI进行变现、商业落地，这些的付费还能接受，不然都是浪费钱。但是问题来了，资料又多又乱，如何进行又好又快的学习？下面就为大家介绍，用get笔记知识库快速入门
短视频内容创作
即梦AI字体我有点玩明白了，用这套Prompt提效50%
每天脑子里都有很多想法转瞬即逝，不赶紧记录下来就会懒到不想再实践，于是在周五依然好好更新了！今天也是一个很不错的干货，这组提示词的作用是，你只需要输入你的文字内容，就可以得到还不错的文字设计的视觉效果。为了它的效果测试和呈现我几乎掏空了我的即梦AI，测试非常多组合和风格后确信效果确实是还不错的。今天简短一点，欢迎大家轻松收看图片，然后查收提示词模板进行尝试！先放一些看起来还不错的图文效果："艺
AI 笔记 NotebookLM 更新：思维导图和资源探索，很酷！
谷歌旗下 AI 笔记应用 NotebookLM 近日迎来重大更新，推出名为「探索来源」（Discover Sources）的新功能。该功能可自动搜索网络资源并智能筛选相关内容，旨在帮助用户快速构建知识库，尤其为学生、研究人员及知识创作者提供高效的信息整合方案。我们结合该笔记本前阵子刚开放的交互式「思维导图」功能一起介绍一下。点击「新建」进入添加来源的界面，点击右上角的发现网络来源。进入到「探索
未来 AI Agent：Event-Driven + MCP
AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。Agent 需要访问数据、工具，并具备跨系统共享信息的能力，其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题，而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来，而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构（ED
AI内容检测的四种方法：AI水印的局限和出路
一、当我们在评估AI内容检测工具的能力时，我们需要考虑哪些因素？（一）技术方面1. 准确性：AI检测工具需要准确区分AI生成内容与人类创作内容，确保低误报和漏报率。除非工具能提供AI生成的概率，而不是简单的二元答案，“误报率1%”在很多应用场景下，如垃圾检测或教育中，可能仍然不够好。2. 抗规避能力：检测工具应该能够抵御故意规避检测的尝试，如文本改写或图片裁剪等常见手段，不容易受到此类攻击影响
AI如何助力律师创作法律专业文章
法律专业文章是律师展现自身专业能力、打造个人品牌的重要途径。计算机的普及使律师从传统的纸笔写作中解放出来，极大地提升了写作效率，而随着AI时代的到来，AI工具将极大提升律师的创作效率，助力律师创作出更多的高质量法律专业文章。03创作过程1确定写作主题，利用AI初步生成文章框架指令示例：请以“施工单位拒不配合竣工验收情况下，房屋建筑安全性鉴定报告能否作为替代资料办理竣工验收备案”为主题创作一篇法
DeepSeek生成的Html网页，怎么分享给别人访问？
自DeepSeek火了以来，全网铺天盖地地教大家用AI创作各种奇奇怪怪的东西。就说最近，你有没有让DeepSeek（其他AI）帮你生成网页小活动吧？点名、对对碰、刮刮乐、小组计分、数学模拟、物理实验……由于这些以前都是程序员专属的业务，现在AI直接把写代码的门槛降到了脚底下，直接是“有手就行”！今天来给大家解决这个问题：在没有服务器的情况下，怎么把AI生成的HTML代码放到互联网上，让手机、电
AI 友好架构：AI 编程最佳范式，构建 10x 效率提升的代码库（万字长文）
AI 友好架构是一种将成熟的软件架构原则与生成式 AI 的能力相结合并进行调整的软件构建方法。其核心目标是创建一个既便于人类协作，又能被 AI 高效理解、分析、生成和持续演进的代码资产与系统环境，从而显著提升开发效率。生成式 AI 在你的代码库上工作不好存在诸多原因，其中一个就是：你的代码库不够 AI 友好。而除了 AI 不友好之外，它存在的另外一个问题就是：对于人类来说也不友好。工作于代码库
AI 编程之手把手教你实现用4o打造拍立得风格图片转换器（含源代码）
本篇是关于#Ai编程 的话题～请看这篇：AI 绘画摆摊翻车了，只能用 AI 编程救场：搞了个在线画图神器用 AI 轻松搞定一个 T 恤 DIY 网站这篇我分享一下过程，我用AI编程工具写的一个实现拍立得拍照功能，感兴趣的同学可以按照我的方式摸索着自己写一个～源代码我会共享在知识星球里，如果不愿意加入知识星球，文末也会放（付费可见下载地址～）需求：用AI实现一个拍立得的图片转换效果。1，我先画了
AI Agent未来趋势解析：为何Coze的专家工作流模式不代表未来？
推理模型强化后，Agent具备了自我规划能力，从传统的工作流设定模式衍生出自主创新、自主规划的新范式。企业开始思考能否运用Agent重新定义或落地新场景，这一探索过程也会受到C端的影响。新一代Agent与上一代以工作流为驱动的Agent在运作逻辑上存在何种差异？具体如何实现？企业又该构建怎样的工具箱？本文将深入分析AI Agent的未来趋势，助力企业对Agent工具的理解与落地实践。分享嘉宾