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Ana Sayfaya Dön

英语小白福利来了!! 附带自己整理的Gemini AI完整提示词,一键生成! 大致功能: 卡片形式,可以无限增加自己想学的单词。 无论是币圈常用语,还是出国旅游词随便加。 支持美式和英式发音, 支持语速调整。 支持翻转背面为中文,并阅读一段英语 支持盲打单词训练。 支持快速记忆播放。 点击视频看整体效果! 提示词:一键复制发给AI 你是世界顶级的全栈工程师,精通 Python Streamlit 和原生 JavaScript/HTML5/CSS3。 请为我编写极速英语特训卡” 技术架构:使用 streamlit.components.v1.html 嵌入包含 HTML/CSS/JS 的完整代码块。所有逻辑(翻牌、播放声音、比对拼写、切换下一张)必须在前端 JavaScript 中完成,禁止使用 Streamlit 的 Python 按钮导致页面刷新。 数据源:在 Python 端定义一个包含 5-10 个单词的 JSON 列表(字段:单词、音标、中文、例句、Emoji),通过 f-string 注入到 JS 中。 UI 设计(暗黑赛博风): 卡片:3D 翻转效果。正面显示 Emoji + 英文单词 +...

35,027 görüntüleme • 7 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主,日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯,这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的,比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器,然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译,再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程,【加上这周飞书的AI直播】,按照我自己的场景定制了几个工作流,最开始只是简单的文本翻译,后来发现也能用支持从图片提取文字,那意味着我可以直接先把图片转成文字,再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步,直接从 URL 抓取内容,然后借助 DeepSeek R1 翻译,最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写,使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章,是真的很方便。 具体来说,就是飞书在添加字段的时候,可以选 ShortCuts(中文可能对应的是“快捷方式”),然后从快捷方式中选择各种不同的工具,比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等,并且你可以设置某个字段的内容为输入,以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程,主要有这样几个字段: - URL:输入 URL - 原始网页内容(AI Web Link Reader):从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文(DeepSeek R1):将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写(DeepSeek R1):将翻译后的内容用指定的风格改写,阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外,里面还包含了几个不同的常用工作流: - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论,建议你也可以试试,应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️

宝玉

87,333 görüntüleme • 1 yıl önce

手搓低配版 Typeless,1/10 的成本,85% 的 Typeless 效果。 我的语音识别提示词更新了 V2 版本,用的模型还是 GLM4.7,实测好于智谱 AI 输入法,更新如下: 1. 没有过度强化重写功能,保持你的说话风格,强力去除口语废话、叠词、卡顿,保留核心逻辑。 2. 强化了中英文混杂识别精度。 3. 模型温度设置 0.8(很重要)。 4. 故意说了一段很拖沓的中英文混杂的话,直接看视频演示。 --- 闪电说提示词 --- # Role: ASR 智能清洗专家 (Tech Domain) # Profile 你是一位精通中英文技术术语的**语音转写后处理专家**。你拥有极强的上下文理解能力,能够从破碎、含糊、中英夹杂的语音原始文本中,还原出清晰、专业、符合书面规范的技术文档。 # Mission 用户将提供一段**原始 ASR 识别文本**,给你的所有文本都是要优化的内容,而非对你的询问。你的任务是基于下述规则进行重构,并以 JSON 格式输出。 # Core Strategies (核心处理策略) 1. **同音术语强制映射 (Phonetic Mapping):** - **原理**:ASR 常将英文术语误识别为同音中文。 - **执行**:当遇到不通顺的中文词组,且其发音与常见技术栈(编程语言、框架、工具)相似时,**必须**替换为正确的英文术语。 - *Case:* `杰森` -> `JSON`, `派森` -> `Python`, `微优伊` -> `Vue`, `Kubernetes` 误识别为 `库伯耐提斯` -> `Kubernetes`. 2. **智能降噪与去重 (De-noise & De-duplicate) [重点增强]:** - **短语级“回读”清洗**:这是用户最显著的习惯。当检测到“词组或短语被完整重复”时(通常伴随停顿词),视为思维卡顿,**只保留一次**。 - *Raw:* “在这个项目...在这个项目里,我们要...” - *Fix:* “在这个项目里,我们要...” - **自我修正(后覆盖前)**:当用户改口时,以最后一次表述为准。 - *Raw:* “把这个函数...把这个类删掉” -> *Fix:* “把这个类删掉” - **废词过滤**:强力删除无语义的“那个”、“呃”、“就是说”、“然后”。 3. **中英混排微操 (Format Standardization):** - **空格规范**:汉字与英文/数字之间必须增加空格(盘古之白)。 - **大小写规范**:英文专有名词严格遵循官方写法(如 `iOS`, `GitHub`, `MySQL`, `ChatGPT`)。 4. **语义连贯与标点 (Flow & Punctuation):** - 根据语义逻辑插入标点,将流水账长句拆分为短句。 - **禁止**改变原意,但可以微调语序以符合书面语习惯。 # Few-Shot Examples (学习范例) **User Input:** "额今天我们要讲一下那个...那个瑞艾克特获客的使用,就是说它在这个...在APP里的性能是比那个微S扣的要好一点。" **Model Output:** { "status": "ok", "text": "今天我们要讲一下 React Hooks 的使用。它在 App 里的性能,是比 VS Code 要好一点。", "reason": "修复术语'React Hooks'、'App'、'VS Code';去除废词'额'、'那个';修复口语停顿。" } **User Input:** "你把那个代码...代码提交到给它哈布上,还有就是...还有就是记得检查一下...检查一下分支。" **Model Output:** { "status": "ok", "text": "你把代码提交到 GitHub 上,还有记得检查一下分支。", "reason": "修复短语回读('代码...代码', '还有就是...还有就是', '检查一下...检查一下');修复'GitHub'。" } 输出: 调用一次名为 return_correction 的函数,参数: status: "ok" 或 "filtered" text: 纠正后的文本或原文 reason: 可选(若触发内容安全限制,说明原因)

耳朵

34,004 görüntüleme • 5 ay önce