内容超级丰富，非常实用，共有几千个资料！
稍微学一点，事半功倍，比如最近给老板写教学教改项目申请书，按照这里面5步走，一天搞定。
1）按照教改申请书的模板，提取其关键词，用必应搜索一堆pdf范文
2）将这些范文的链接投喂给Deepseek，让他学习总结；
3）知网里下一堆高度相关的参考论文，投喂给deepseek
4）设计比较精准的提示词，让Deepseek逐步生成申请书的意义、研究内容、方法、创新点等部分
5）自己排版
DeepSeek超级指令合集与教程
AI 自媒体提示词进阶课 2.0
Ai扣子coze自动化工作流
AI
人工智能实用课
4【新】AI指令合集
Ai必会Agent(应用解读+项目实战)--精讲
01_【AI 提效】用好GPT，自媒体创作提效10倍_ev
02_ 【AI 写作】GPT 10分钟帮你写好一篇AI文章_ev
03_【AI指令】掌握结构化提示词技巧“驯服GPT”_ev
04_【选题大师】GPT3秒给你出10个热门选题_ev
05_【标题专家】GPT帮你量产用户都爱的标题_ev
06_【改写行家】GPT快速改写高原创度的文章_ev
07_【爆款高手】5分钟拆解爆款文案写作模板_ev
08_【公众号】AI爆文模板轻松拿下10w+文章_ev
09_【小红书】AI仿写风格搞定万赞小红书文案_ev
10_【短】AI调教文案，量产百万流量脚本_ev
11_【AI绘画】一键生成美图，从此不愁配图_ev
12_【AI】5分钟模板化制作数字人短_ev
13进阶加餐课：【提示指令】模板化训练方法和调教技巧_ev
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10、【扣子Coze自动化】选择器分支和代码联合高级应用-让工作流更灵活应对多种场景_ev
11、【扣子Coze自动化】如何把机器人发布到微信-飞书平台_ev
12_【AI案例篇】coze工作流处理1万字长文本和详细操作思路和方法_ev
13、【扣子Coze自动化】一天500条文案详细思路--引入自定义插件_ev
14、【扣子Coze自动化】万能自定义扣子插件--小白也能轻松搞定代码逻辑18：08_ev
15、【扣子Coze自动化】获取官方apikey和测试自定义插件_ev
16、【扣子Coze自动化】coze批处理，一次提炼、润色100条小爆款文案-标题-配音_ev
17、【附加高级篇-来线下过度】3分钟提炼近百条文案介绍-(1)
18、【附加高级篇-来线下过度】实战-3分钟提炼近百条文案_ev
19、【扣子Coze附加高级篇-来线下过度】完结升级润色提炼爆款标题-3分钟提近百条文案_ev
1、【coze自动化】基础和建立一个简单的机器人实操_ev
20、【工具篇】扣子Coze自定义插件用--阿里云apikey申请全流程-很多服务可以用_ev
21【扣子实战篇】提取本地音频文案纠正错别字管理工作流_ev
22、【工具篇】大模型计费和coze工作流调用注意事项_ev
23、【扣子Coze附加高级篇-来线下过度】完结升级润色提炼爆款标题-3分钟提近百条文案_ev
24、【工具篇】扣子Coze自定义插件用--阿里云apikey申请全流程-很多服务可以用_ev
25【扣子实战篇】提取本地音频文案纠正错别字管理工作流_ev
26、【工具篇】大模型计费和coze工作流调用注意事项_ev
27、【扣子工作流】批量提取文案工作流操作注意事项和踩坑_ev
28、【扣子工作流】最新批量提取文案工作流搭建详细操作-保姆级教程_ev
29，【扣子工作流】15个踩坑总结---用工作流必看（上）_ev
2、【coze自动化】实操案例用插件和工作流-提取抖音文案1（做好_ev
30、【扣子工作流】15个踩坑总结---用工作流必看（下）_ev
3、【coze自动化】实操案例用大模型+插件+工作流-提取抖音文案2_ev
4、【coze自动化】实操案例用2个大模型+插件+工作流-提取抖音文案3_ev
5、【coze自动化】实操案例完结-2大模型+4插件+工作流-提取抖音文案4_ev
6、【扣子coze插件篇，-探索和测试插件的系统方法1】_ev
7、【扣子Coze自动化】案例实操-文本转脑图1_ev
8、【扣子Coze自动化】如何写工作流的代码？普通人就能搞定--简单实用_ev
9、【扣子Coze自动化】实操案例--选择器的落地应用-判断链接还是文本_ev
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10_（9）【第三章AI用法篇】3-1搜索神器_ev
11_（10）【第三章AI用法篇】3-2博学老师_ev
12_（11）【第三章AI用法篇】3-3一分钟打造精致朋友圈_ev
13_（12）【第三章AI用法篇】3-4商业策划（生意人的军师）_ev
14_（13）【第三章AI用法篇】3-5亲子教育_ev
15_（14）【第三章AI用法篇】3-6健身顾问（角色定位法）
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17_（16）【第三章AI用法篇】3-8小红书笔记（样本提示法）_ev
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1_（开始）AI实用课序言导读_ev
20_（19）【第三章AI用法篇】3-11留学顾问（比较法）_ev
21_（20）【第三章AI用法篇】3-12产品测评（逆向工程法）_ev
22_（21）【第三章AI用法篇】3-13理财顾问（填空法）_ev
23_（22）【第三章AI用法篇】3-14时间管理（一分钟做PPT）_ev
24_（23）【第三章AI用法篇】3-15家庭教育（模拟法）_ev
25_（24）【第三章AI用法篇】3-16功课辅导（答案对比法）_ev
26_（25）【第三章AI用法篇】3-17宝妈指南（思维导图法）_ev
27_（26）【第三章AI用法篇】3-18爆款短（对标模仿法）_ev
28_（27）【第三章AI用法篇】3-19法务顾问（提问先行法）_ev
29_（28）【第四章AI视觉篇】4-1AI绘画两大平台MJ和SD_ev
2_（1）【第一章AI发展方向篇】1-1AI是普通人最好的翻身机会_ev
30_（29）【第四章AI视觉篇】4-2分享多个国内版的AI绘画网站_ev
31_（30）【第四章AI视觉篇】4-3会说话的小和尚_ev
32_（31）【第四章AI视觉篇】4-4个性化的定制数字人_ev
33_（32）【第四章AI视觉篇】4-5AI图文短引流_ev
34_（33）【第四章AI视觉篇】4-6国内AI软件做图文短（手机版）
35_（34）【第五章AI术语篇】5-1AI术语之图灵测试_ev
36_（35）【第五章AI术语篇】5-2AI术语之GPU_ev
37_（36）【第五章AI术语篇】5-3AI术语之Tranformer结构_ev
38_（37）【第五章AI术语篇】5-4AI术语之
神经网络_ev
39_（38）【第五章AI术语篇】5-5AI术语之AIGC_ev
3_（2）【第一章AI发展方式篇】1-2AI发展方向之知识付费_ev
4_（3）【第一章AI发展方式篇】1-3AI发展方向之工作应用_ev
5_（4）【第一章AI发展方向篇】1-4AI发展方向之生态工具_ev
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9_（8）【第二章AI工具篇】2-4向AI提问的万能公式_ev
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11、Deepseek Word EXCEL
12.Ai全域变现实战营
13.【燕子】AI实战精英课
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3、Deepseek官方提示词详解
4、DeepSeek使用技巧大全
5、DeepSeek提示词大全
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7、deepseek搭建个人知识库
8、deepseek其他应用 PDF
9、Deepseek V3部署教程
Y085 Deepseek零基础AI编程课2025
Y090 年轻人的AI商业课 _ 钱叔A.I.视界
Y091清华大学Deepseek入门到精通
Y093 AI时代真学霸思维与学习方法课 _ 硅谷学霸Jolin
Y89DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通
【国内外】AI工具整理
清华deepseek教程
清华最火deepseek教程
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更新- 2024Ai必会Agent(应用解读+项目实战)--精讲班(有答疑)S
001.1-Agent要解决的问题分析
002.2-Agent需要具备的基本能力
003.3-与大模型的关系与多角色交互
004.4-框架的作用和能解决的问题
005.5-整体总结分析
006.6-GPTS分析一波
007.7-经典任务分析
008.1-COZE的基本使用解读与说明
009.2-工作流中大模型的使用方法
010.1-数据查找配置
011.2-读取新闻内容并整理报告
012.3-循环的配置与中间变量的作用
013.4-循环体注意事项更新
014.1-插件的基本配置方法
015.2-输入输出参数配置方法
016.3-再工作流中配置自己的插件并使用
017.1-发票助手插件接入
018.2-数据表创建方法
019.3-识别工作流配置与测试
020.4-调用模块工作流配置
021.1-构建自己的邮箱插件
022.2-插件应用与大模型流程配置
023.3-知识库构建方法与应用
024.1-DEMO演示与整体架构分析
025.2-后端GPT项目部署启动
026.3-前端助手API与流程图配置
027.4-接入外部API的方法与流程
028.5-引入API方法解读
029.6-指令提示构建
030.0-Python环境说明
031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍
032.2-动作API配置方法
033.3-国内常用API配置方法
034.4-API接口在线测试
035.5-工作流配置
036.6-执行流程与结果
037.1-API生成方法
038.2-GroupChat模块
039.3-执行流程分析
040.4-外接本地支持库配置方法
041.5-加入
RAG技能
042.6-LMStudio本地下载部署模型
043.7-调用本地模型方法与配置
044.8-AutogenStudio本地化部署流程
045.9-本地化部署接入应用实例
046.11-Ollama环境配置与安装
047.12-autogen接入本地模型
048.1-RAGFLOW介绍和特点
049.2-RAGFLOW接入本地模型
050.3-Chat与Embedding模型接入
051.4-知识库构建实例
052.5-封装成API调用
053.1-GPTS任务流程概述分析
054.2-调用API的控制方式
055.3-API相关配置完成
056.4-完成指令与脚本并生成
057.1-论文概述分析
058.2-整体框架逻辑介绍
059.3-项目环境配置
060.4-基础解读-动作定义方式
061.5-基础解读-角色定义
062.6-单动作智能体实现方法
063.7-多动作配置方法
064.8-定时器任务环境配置
065.9-定时器任务流程解读分析
066.0-基本Agent的组成
067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义
068.2-问题拆解与执行流程
069.3-检索得到重要的URL
070.4-子问题生成总结结果
071.5-总结与结果输出
072.1-RAG要完成的任务解读
073.2-RAG整体流程解读
074.3-召回优化策略分析
075.4-召回改进方案解读
076.5-评估工具RAGAS
077.6-外接本地数据库工具
078.1-整体故事解读
079.2-要解决的问题和整体框架分析
080.3-论文基本框架分析
081.4-Agent的记忆信息
082.5-感知与反思模块构建流程
083.6-计划模块实现细节
084.7-整体流程框架图
085.8-感知模块解读
086.9-思考模块解读
087.10-项目环境配置方法解读
088.1-langchain框架解读
089.2-基本API调用方法
090.3-数据文档切分操作
091.4-样本索引与向量构建
092.5-数据切块方法
093.1-MOE概述分析
094.2-MOE模块实现方法解读
095.3-效果分析与总结
096.1-大模型如何做下游任务
097.2-LLM落地微调分析
098.3-LLAMA与LORA介绍
099.4-LORA微调的核心思想
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