在自媒体运营中，公域的重要性日益凸显，尤其是对于深度知识型内容，知乎平台尤为适合。然而，高效产出高赞知乎文章并非易事，需要深入研究、举例说明并打动人心。为此，借助AI辅助写作成为一种高效方法。通过使用AI聊天工具如GPT-4，结合特定提示词，可以生成高质量内容。进一步地，利用“扣子”（coze）的工作流和插件，可以构建更复杂的bot，实现更深度的内容创作，使文章更加生动且富有内容。这一探索展示了AI辅助写作的潜力，未来还将进一步完善和扩展这一技术，期待更多交流与合作。
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我一直在寻找一种方法来搜集和分析我关注的自媒体领域的信息，包括文章、评论、点赞和转发等。为了解决这个问题，我决定自己动手，通过抓取对标公众号的数据并使用扣子的AI工作流来处理这些数据。首先，我通过公众号后台的网页端抓取对标公众号的数据，并将这些数据存入数据库。然后，我使用Python的Selenium库来自动化操作网页版的公众号后台，获取文章列表和相关信息。接着，我通过LangChain对每篇文章进行总结，并将总结存入数据库。最后，我使用FastAPI生成API，并在扣子上创建插件和工作流，以便AI可以筛选出符合要求的文章。整个过程虽然复杂，但通过扣子的可视化界面，大大简化了开发过程，使得我可以快速实现通过AI筛选自媒体文章的功能。
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百度千帆大模型平台提供了便捷的体验方式，让用户能够快速使用最新更新的Llama3模型。用户只需在平台上注册账号，选择Llama3模型即可开始使用。尽管Llama3模型是开源的，但百度千帆平台的收费合理，尤其是对于70B模型，虽然价格稍高，但整体体验方便且性价比高。体验中发现，虽然Llama3支持中文，但默认回答仍是英文。
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在日常工作中，编写个人和团队的工作周报是一项既繁琐又枯燥的任务。为了解决这一问题，我采用了多智能体协作的方法，并选择了CrewAI框架来构建一个自动化的秘书团队。CrewAI是一个专注于多智能体协作的框架，它在团队协作能力、通信接口、内置算法、并行计算、扩展性和应用场景等方面展现出显著优势。通过CrewAI框架，我创建了多智能体应用，实现了自动整理、汇总和发送部门成员的周报。首先，为了实现这一工作流，我们需要明确智能体的角色、任务以及所需工具。我开发了自定义工具来操作语雀文档和阿里云邮箱，这些工具均按照CrewAI的规范构建。在CrewAI的核心文件中，`agents.yaml`和`tasks.yaml`定义了智能体和任务，而`crew.py`和`main.py`则定义了智能体的逻辑和输入信息。通过定义`WeeklyReportCrew`类来编排智能体的工作流程，每个智能体都有自己的角色和目标。自定义工具是通过Python类来实现的，这些类继承自`BaseTool`，并根据需要完成特定的任务。通过上述步骤，我们成功构建了一个自动化的秘书团队，它能够高效地完成周报的整理、汇总和发送工作。这不仅节省了大量的人力资源，也提高了工作效率和准确性。
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