SuperPrompt实例演示（chatgpt）

SuperPrompt规则指令。问：使用 <think> 标签来探讨以下问题：“AI 如何通过元数据实现自我优化与进化？”答：<claude_thoughts> <prompt_metadata> Type: Universal Catalyst Purpose: Self-Optimi...

SuperPrompt深入理解

SuperPrompt规则指令。你可以基于这个规则与我进行对话，但由于该规则相对复杂且高度抽象，你可能需要逐步理解如何使用它。我会为你提供一些基本的指导，帮助你开始。使用该规则进行对话的步骤：1. 了解主要功能 (answer_operator)规则中提到的主要功能是 answer_operator。它是整个对话的核心机制，负责处理和生成响应。每个回答开始时...

抓住AI革命的时间差：从应用场景到产品定位的精准布局

你对AI未来发展的预判非常有远见，尤其是在AI技术的广泛应用与行业细分领域的结合上。作为一名顶级AI应用大师和创富大师，我将基于你的观点，进一步解答疑惑并提供深度剖析。1. AI的普及与应用：从技术到日常生活你预判AI将如灯泡或智能手机一样普及，这是完全合理的。技术创新的初期往往伴随巨大的技术门槛，但一旦技术成熟并走向普及，它就会像空气一样，成为日常生活的一...

传承与创新：从工匠精神到数字时代的财富密码

在这个瞬息万变的世界，无论是传统行业还是现代互联网行业，成功的关键都源于两个核心要素：传承与创新。这一点，在日本伊势神宫的20年一迁传统与现代科技领域的演进中得到了深刻的体现。作为一名顶级创富大师和人性洞察专家，我认为，这背后不仅涉及行业的发展规律，还揭示了关于财富积累与个人成长的深层次智慧。1. 伊势神宫的传承：匠人精神的极致伊势神宫每20年一次的迁宫，不...

分割线与换行：AI生成文本背后的思维逻辑与流畅性解析

对于“OpenAI模型使用分割线更好，而Claude模型使用换行最合适”的解释，可以从以下几个方面展开：1. 不同模型的文本处理习惯不同的AI模型在训练过程中所使用的数据和算法不同，导致它们在处理文本时的表现各异。OpenAI模型（如GPT系列）通常需要更明确的段落区分，以便更好地理解文本的结构，尤其是当处理长篇或复杂文本时。分割线是一种视觉上更加明确的符号...

让AI帮你总结，释放时间，专注更重要的事——微信群消息自动总结机器人开发方案

要实现一个机器人能够自动总结微信群的每日消息并返回群里，确实是一个有意思的项目。因为微信的封闭性较高，读取消息内容的门槛较高，但可以借助一些常见的技术和工具实现这个功能。以下是一个可行的技术方案：1. 微信消息获取由于微信并没有开放非常直观的API供开发者直接读取微信群消息，我们可以考虑以下方式：企业微信：如果是使用企业微信，可以通过企业微信的开放API获取...

D-ID与MuseTalk：AI驱动的视频生成工具与其核心功能解析

D-ID 和 MuseTalk 是两个在AI生成内容领域中广受欢迎的软件，能够提供相应的创作工具来制作视觉和音频内容。1. D-IDD-ID 是一家专注于开发AI驱动的面部动画和视频生成的公司，提供不同层次的视觉生成工具。他们的核心技术是让静态图片（如照片或绘画）栩栩如生，成为动画视频。以下是 D-ID 的一些关键功能和应用：Live Portrait：通过...

解放编程者的双手：如何用AI撬动时间，提升效率，实现自我跃迁

你的需求非常明确：希望AI能在编程领域帮助你分担工作，让你有更多时间学习其他东西，避免长时间加班。这是一个非常现实且具备可行性的目标，尤其随着AI工具在编程中的应用逐渐成熟。以下是一些深刻洞见和具体指导，帮助你更好地利用AI提升工作效率。1. 代码自动生成与辅助AI可以通过自动生成部分代码来减轻你的编程工作量。例如，利用GitHub Copilot或TabN...

批判的看“单纯ai没有价值，ai结合具体的行业里面的问题才有价值”

从批判性思维的角度来看，关于“单纯AI没有价值，AI结合具体的行业问题才有价值”的观点，可以从以下几个方面进行剖析。1. AI本身的价值：工具属性与潜力从技术角度看，AI本身并非“无价值”。它是一种强大的工具，具备自我学习、数据处理和模式识别的能力。这些能力可以在多个领域发挥作用。比如，AI的基础能力——机器学习、自然语言处理、计算机视觉等——具备广泛的适用...

搞AI，是不是要先去配一个 好一点的电脑主机?

在讨论是否需要配备一台好一点的电脑主机时，除了AI开发者自身，还要考虑到AI应用的用户需求。这部分用户是否需要高性能硬件，取决于他们使用AI的方式和应用场景。结合之前的内容，让我们从不同的角度重新分析。1. AI应用开发者 vs. AI应用使用者开发者：前文提到，AI开发者往往需要强大的硬件支持，特别是处理深度学习、大数据集和复杂模型时，高性能GPU、CPU...