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Jerlin

@eviljer

5 months

🥹 GPT4o 自动选股器实现：强得可怕！将两百多行选股指标自动改写成自动选股器、输出图表和数据归档。 1 轮细节修改就完成了，效率暴打 GPT4。（后者需要反复修改，100 行以上的代码处理起来非常低效。） #GPT4o #量化

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Jerlin

@eviljer

29 days

老婆说今天要整理一个数据表很麻烦，一天都要搭进去了。起床，粥吃了一半有点烫，沟通一下： 💻 Claude：我可以 ⏳ 计时：0.47 秒还没怎么利用 AI 处理工作的人可能难以想象，一年多前的 ChatGPT 都能做这个事情。

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Jerlin

@eviljer

2 months

👑 可视化之王：Claude 3.5 版本中，Node.js 和 React 的引入，将页面呈现的自由度推上一个新的台阶。然而产品并没有显摆技术，用户不需要了解这些技术就可以使用。我最常用的 Case 就是可视化了，无论用于生成自媒体材料、自学还是知识整理，Claude

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Jerlin

@eviljer

3 months

啊？！！Z-Library 都自带「线上阅读」 (’;°;ё;°;)

Thinking Garden

@chenqing663

3 months

读了 10%，决定还是买本纸质版，电子版对于这种有点烧脑的书📚还是不太行。 ---- 至于此书应该是一本好书（如果你对当前人工智能感兴趣的话）

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Jerlin

@eviljer

5 months

📇 大繁归简：财报可视化财报解读对于普通投资者来说似乎遥不可及，如何让它变得简单呢？我拿腾讯最新的财报做了一个实验，下面是思路的分享： 1. 输入文档：读取链接或 PDF。 2.

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Jerlin

@eviljer

5 months

@kk_shinkai “如果一条鱼被做成了西湖醋鱼，这条鱼就白死了。”——佚名

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Jerlin

@eviljer

6 months

今天才知道 Azure 可以免费体验一年！！！我直接弹起来了，冲过去就把晓晓抱回家。

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Jerlin

@eviljer

2 months

🚫 Claude 股票公式编写：标识不宜入场的路段。原理是基于真实波幅 (ATR) 的标准差，计算出属于低波动的范围，在相应的位置标识自定义符号。通过过滤垃圾波动，可以避免无谓的损失，同时提升资金利用率。 💻 主要股票公式： M=14; {周期阈值} 标准差:=STD(ATR14,M);

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Jerlin

@eviljer

5 months

AI 爬虫，跑通🎉 ✦ 支持 OPENAI、Gemini、Groq、本地 Ollama、Azure 等 LLM ✦ 只需传递 Prompt 和链接注意：调用 Ollama 模型，需要运行下方指令，拉取 embedding 模型： ollama pull nomic-embed-text 问题：似乎不能换成兼容 OpenAI 调用的 Kimi、DeepSeek 等。 nomic-embed-text：

Geek

@geekbb

5 months

基于 AI 的 Python 爬虫 🔸 🔸

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Jerlin

@eviljer

4 months

🦾 秒了，一键收拾文件夹。突然想起万年不整理的电脑文件夹，是否可以用粗暴的方式收拾一遍？？？于是有了 GPT 这一出。2591 个文件，总耗时 0.7 秒。 # 2 轮 Prompt 参考 Round 1 ： Mac 整理 py 脚本设计： - 对于某个文件目录的当下层级，自动建立 5 个文件夹：媒体、图片、文档、编程、其他； -

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Jerlin

@eviljer

5 months

📊可视化：ChatGPT 做资产配置 Step1: 让 ChatGPT 给出初步配置，我在 Memory 中给出了 '/a' 短指令，默认触发可视化讲解。 Step2: 细分层级、按偏好去调整。 Step3: 按可视化库的规范给出代码，贴到 IDE 中运行。图表规范参考，到官方文档复制给 GPT 就好，推荐 #plotly 、bokeh、 #seaborn 等等。

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Jerlin

@eviljer

2 months

📽️ ffmpeg 压缩，优化社交媒体传播体验。原博主这个解决方案是构建在 ffmpeg 之上的，然而 ffmpeg 基于命令行，对小白非常不友好。怎么整呢？包装！好感度 📈📈📈 @mortenjust 是通过友好的界面和体验来包装，我借助的是  自动操作，通过右键 ¹ 或者快捷键 ² 就能「无感」处理。 📊 平均压缩率

Morten Just

@mortenjust

2 months

Weird how most videos are 90% heavier than they have to be. I made a tool for that:

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Jerlin

@eviljer

6 months

找了个车站素材做实测，挺有意思的，开店的老板可以整一套，根据客流情况合理安排服务。 💡使用： 1.先安装或升级一下 ultralytics 依赖： pip install -U ultralytics 2.到「文档」中复制代码，替换模型地址和视频地址。代码中的保存格式，建议把 avi 改为 mp4 3.运行即可 🔮 yolov8n 模型：

Ultralytics

@ultralytics

6 months

YOLOv8 for queue management streamlines crowd control to cut wait times and enhance efficiency in places like retail stores. It optimizes queues in diverse environments, from retail to healthcare. Try it using the code snippet below. Learn more ➡️ #AI

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Jerlin

@eviljer

5 months

取巧的知识图谱抽取｜ LLM /NLP 我也分享一下2 种可行的辅助方式，可视化用的是 #Mermaid ，视觉简洁度不及原方案，好在实现简单。⬇️ 🧠 使用大模型：详细讲解，然后用 Mermaid 格式给出知识图谱（Knowledge Graph）三元组（Triple）。 💻 通过上一代的

howie.serious

@howie_serious

5 months

GPT 时代的费曼学习法神器？帮你10 倍加速学习过程中的概念理解（conceptual understanding）? 一次实验 llmapper：新工具，使用 gpt-4模型，基于wikipedia 词条，绘制概念图（concept map）。绘制过程：从 wiki 词条中提取与主题相关的 10 个关键词，然后梳理关键词之间的关联。然后，通过 RTF

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Jerlin

@eviljer

3 months

📊 自媒体利器：自动表格生成和美化还在人肉搬运 AI 生成的表格吗？现在，你只需输入想要了解的「主题或概念」，一键交付配套材料（CSV +PDF/图片）。要点： ✦ 优化低速 API 体验：流式输出 +动态 #Markdown 渲染 ✦ 支持各种大模型 API：案例使用的是 #DeepSeek V2 Chat，便宜又好用。 ✦

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Jerlin

@eviljer

4 months

ChatTTS：开源文转音模型支持中英混合，实测音色稍浑浊，中文部分的断句还不是特别自然。使用： 1️⃣ git clone 拉下来 2️⃣ pip install vocos vector_quantize_pytorch 3️⃣ 运行文件夹里面的 infer 即可

美股带头大哥

@chaomeigu_com

4 months

开源语音TTS天花板！炸裂！炸裂！ChatTTS是专门为对话场景设计的语音生成模型，使用了约10万小时的中英文数据进行训练

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Jerlin

@eviljer

4 months

GPT4o 宏观经济分析：根据美国国债倒挂幅度观测潜在的经济衰退。 🧰 用到的好东西： yfinance ❶：一个财经数据接口，可以方便地获取统计数据。（需要「科学」连接） plotly express ❷：高级图表库，支持用极少的代码实现复杂的可交互图表。有没有可能降息就是下一次上穿 😂 #yfinance #plotly

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Jerlin

@eviljer

5 months

⚔️ GPT 多专家圆桌讨论对照 ● 左 #GPT4 ：各说各话，没有完全遵循指令。 ● 右 #GPT4o ：有较详细的迭代和补充。用到的「自定义指令」分享： /zs：召唤 3 位顶级专家为我出谋划策。

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Jerlin

@eviljer

5 months

llama3-8b-instruct，苹果备忘录小助手！ ✦ 找对场景：小模型，大作用 ✦ 一行代码，抱回家 ✦ 应对日常简单的解析、列点、总结等 ✦ Prompt 可自定义使用 1️�� 终端 APP 一行代码部署：ollama run llama3:instruct 2️⃣ 保持 ollama 开启，选中文本和一个空行 3️⃣ 点击 Note 右下按钮 ▸ Refresh

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Jerlin

@eviljer

5 months

ollama 安装第三方模型 1️⃣ 下载 .gguf 格式的模型：Huggingface 搜索 llama3 chinese gguf，挑一个试试。 2️⃣ 建立 Modelfile 文档：参考示例图右侧，对于下载完的模型，需要将对应的本地地址替换进去。（文档名称就是 Modelfile，没有格式后缀）其中，SYSTEM

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Jerlin

@eviljer

5 months

Great Tables ：利用 Python 创建漂亮的表格。用户可以自由组合表格元素，如标题、页眉、页脚、行标签、列标签等，并且支持多种方式来格式化单元格数据的样式。（class 样式、Markdown 和 html 标签……）亲测效果确实不错，相比较朴素的 display(df)，显得更为专业、细致。安装： pip install

Geek

@geekbb

5 months

Great Tables 是一个 Python 包，旨在从 Python 轻松生成信息丰富、达到出版质量的表格。它支持多种数据源，包括 Pandas 和 Polars DataFrame。 GitHub

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Jerlin

@eviljer

3 months

离谱了：Gemma2 中文暴打 Kimi😂 ⚔️ 对照组（用户输入：Jellycat） [图 1]: #Groq gemma2-9b-it（Free）结构丰满、重点清晰、内容相对详实，尽管个别词汇还有一点翻译腔，整体质量超预期。 [图 2]: Moonshot Kimi（收费）整体懒散，肉眼可见的半成品。 📄 案例：利用 CrewAI @crewAIInc 这个

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Jerlin

@eviljer

2 months

一个有启发的开源项目：利用 Llama3 70B 打造投资助手 ✨ 要点： ✦ 基于 Groq Llama3 70B，速度超快。 ✦ 6 种 Trendingview widget ¹ 支持。 ✦ 可交互式图表、数据和资讯面板。 ✦ 代码简洁，值得学习。 [1]📊 Trendingview Widget 简介 1.Heatmap of Daily Market Performance

Benjamin Klieger

@BenjaminKlieger

3 months

@GroqInc is incredibly fast, currently up to 1200+ tokens/second. But what can you do with that speed? ⚡️ 📊 Introducing StockBot, a lightning fast AI chatbot powered by Llama3-70b on Groq that responds with live stock charts, financials, news, and screeners. All open source!

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Jerlin

@eviljer

4 months

🧜ChatGPT 图表直出，好看又实用。 Whimsical Diagrams 是一个用于可视化讲解的 GPTs，你不需要反复拷贝代码去做各种转换，GPT 窗口直出。主要支持 3 种图表，分别是流程图（flowcharts）, 思维导图（mindmaps）以及时序图（sequence diagrams） Case 1: 搜索并讲解 CrewAI

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Jerlin

@eviljer

2 months

🛠️ 数字员工喜+1：代码重构大师成功将 GPT-4 实现的自动选股器 ¹ 适配了美、A/H股，由于每次计算大量的股票加上绘图，占用的时间非常久，今天干脆手锤了一个 Claude Project ² 来重构。主要实现： ✦ 引入数据库或缓存机制，减少大量重复的请求和计算； ✦ 实现并行计算，提升效率； ✦ 2-3

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Jerlin

@eviljer

3 months

GPT-4 中做思维导图，一些可行的方法参考： 1. 用 graphviz 直接实现 2. 用 Whimsical Diagrams 3. 生成 Mermaid + 转换 4. markmap 转换生成的 Markdown 代码 API +

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Jerlin

@eviljer

4 months

💻 谈谈伪代码提示词去年在极客时间写过一节专门聊伪代码技巧的，彼时还在 GPT 3.5 探索 Prompt 的边界。一开始是受 Python 和股票公式的启发（图 1），引入了一些伪代码表达，没有高级语言的语法约束、自由度非常高。代入「林克通关神庙」的场景（图 2）来看原理：用户输入的提示词会被拆解成

ihower

@ihower

4 months

尹相志老師用 GPT-4o 偽代碼的方式做繪本生成，真的是見鬼了，這樣也行，超強。透過偽代碼可以讓模型更能執行複雜的控制流程，例如 for loop 迴圈中呼叫自訂 function。實際的 prompt 如下，可產生15頁畫風一致的小蝌蚪繪本 (實際執行若 gpt-4o 停下來，請輸入繼續即可):

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Jerlin

@eviljer

1 month

🎨 用 AI 做 UX：设计细腻的视听体验 🎛️ 操作状态区分 - 关键是鼠标悬浮、失焦、编辑态和预设文本这几个。 - 通常借助最基础的属性叠加就能实现，对应：不透明度（alpha）、色彩（fill）、尺寸（size）、旋转角度（rotation）…… 🎡 内容转场动画 - 调用 framer-motion 库来实现，不用重复造轮子。

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Jerlin

@eviljer

3 months

🤖 GraphRAG 基建：Camel 知识图谱构建。下午硬着头皮跑通了 Camel 开源的提取方案，分享一下卡点的解决方法。预期的舒适圈解决方案： 1. 用算法 / NLP 提取图谱，但是用 #SpaCY 实验之后，发现达不到 Property Graph 的精度。（主要是技术菜 🤡） 2. 数据关系的可视化部分，利用 Mermaid 或

CAMEL-AI.org

@CamelAIOrg

3 months

📢 We've just introduced a knowledge graph agent into the 🐫 CAMEL framework. It works by first processing the given text with @UnstructuredIO . Then, this agent extracts relationships between entities from the processed content, structuring data more efficiently so it can easily

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Jerlin

@eviljer

1 month

📖 答案之书：倾听 AI 的回「响」。这是一个完全由 Claude 实现、gemma2-9b-it 驱动的小玩意，由 v0 Chat 快速实现 MVP，本地 Zed AI 进行整体打磨。从构建到发布，总花费：0 元整。🫡 诚邀推友们体验。

Jerlin

@eviljer

1 month

🎨 用 AI 做 UX：设计细腻的视听体验 🎛️ 操作状态区分 - 关键是鼠标悬浮、失焦、编辑态和预设文本这几个。 - 通常借助最基础的属性叠加就能实现，对应：不透明度（alpha）、色彩（fill）、尺寸（size）、旋转角度（rotation）…… 🎡 内容转场动画 - 调用 framer-motion 库来实现，不用重复造轮子。

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Jerlin

@eviljer

5 months

Mermaid 支持桑基图，需要做流向分析的话，都可以（让 AI）试试。 #mermaid #sankey 官方指引：

howie.serious

@howie_serious

5 months

作为前 PwC 人，CPA，没想到利润表可以用这样的视觉形式呈现，非常 informative，非常赞！对数据的视觉呈现，是一种非常重要，人人都应该关注，尽可能掌握的能力。

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Jerlin

@eviljer

4 months

可视化：《如何用好 ChatGPT》 [图 1] 英文版｜ [图 2] 中文版图表内容基于个人实践总结，先在 Obsidian 中梳理好 [图 3]，然后使用 ChatGPT 实现。下面是 3 轮 Prompt 参考： 1️⃣ /s: 对于非标准的信息可视化，有什么实现工具推荐。[图 4] 2️⃣ 在 Mac上跑 D3.js 项目，需要什么环境支持。 3️⃣

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Jerlin

@eviljer

29 days

BTW：Excel 技能也不是重点。不久前刚好做过一个基于大数据的德州策略项目，其中有个数据表长达 557 万行。先别说人力怎么高效处理。我的 Mac 无论如何都打不开它，怎么玩呢？数据都不知道怎么样的，又怎么和助手沟通呢？应对： 1. 转成高效的数据格式 .parquet 2. 清洗掉错误的数据 3.

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Jerlin

@eviljer

5 months

更好用的本地大模型体验：LobeChat @lobehub 🪄 要点： ✦ 成年人不做选择，开源、闭源「我全都要」。 ✦ 命令行用着别扭，用户界面解君愁。 ✦ 海量 Agent，支持自定义。 ✦ 方便的本地 LLM 支持，Ollama 用户狂喜。（敲重点：最新版能够正确拉取自定义的 Ollama 模型啦！）本地推荐 Docker

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Jerlin

@eviljer

4 months

⚡️ 从音频中快速提取文本：Groq x Whisper 📍 要点 ✦ 最大文件 25 MB ✦ 支持的格式：mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, and webm ✦ 尚未支持 srt 字幕格式直出 ✦ 可以传入 prompt，约束输出细节（对应 OpenAI 版本的 `--initial_prompt`）推荐用 #SpaCy 进行分句处理 ⚔️ Groq Whisper VS

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Jerlin

@eviljer

3 months

🔮 一键「代码可视化」辅助工具设计步骤： 1️⃣ 提供代码文件或片段 2️⃣ 上一步的变量传给 LLM 3️⃣ 按 prompt 的要求输出（讲解 ▸ 可视化 ▸ 优化建议） 4️⃣ 调用外部脚本渲染图表要点： ✦ 只用了 system prompt （基础人设）和 user prompt（步骤要求） ✦ 流式输出，不用干等 ✦ 存储中间过程的

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Jerlin

@eviljer

2 months

0 GPU：轻量化的表格提取使用财报数据提取的场景做测试，准确度和稳定性可以媲美 GPT-4o 的效果，由于支持 Pandas dataframe、markdown、LaTex、csv、 json 等格式导出，实际上比多模态大模型更适合用于搭建稳定的工作流。官方 Notebook 参考：

AIGCLINK

@aigclink

2 months

一个轻量级高精度PDF表格提取工具：gmft 特点： 1、PDF表格提取：可以识别并提取 PDF 文件中的表格，包括复杂表格 2、性能：基于Microsoft的Table Transformers 模型，能够识别并提取各种复杂的表格结构，包括多索引表格、跨行跨列单元格等 3、多格式支持：Pandas

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Jerlin

@eviljer

5 months

简单的 Llama 3 特调来一杯，320+ 字符/秒！！！要点： 🌐 以 API 的方式接入 LlaMa-3-70b-Instruct ⚡️ Groq 加成，闪电生成 ⚙️ Syetem Prompt，提升中文回复的稳定性 & 其他增益 ⏱️ 实现一个基于字符的简单计速——time 模块 🪄 在Notebook IDE 中直接渲染 Markdown——display(Markdown()) 图 2

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Jerlin

@eviljer

4 months

📊 一步到位：DeepSeek Coder 数据分析方法： 1️⃣ 打开 CSV，将 {路径、字段和数值} 信息传给 LLM。注意，这几块信息不多不少，刚刚好。因为： - 我们的目的是拿到编码，而不是在第一步就拿到所有数据。 - 数据量可能非常庞大，传给 LLM 不太现实。 2️⃣ 忠于原数据，采用合适的方法构建代码。在

DeepSeek

@deepseek_ai

4 months

DeepSeek-Coder-V2: First Open Source Model Beats GPT4-Turbo in Coding and Math > Excels in coding and math, beating GPT4-Turbo, Claude3-Opus, Gemini-1.5Pro, Codestral. > Supports 338 programming languages and 128K context length. > Fully open-sourced with two sizes: 230B (also

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Jerlin

@eviljer

6 months

@aigc81688 1️⃣ 注册点击【免费试用文本转语音】 ▸ 【免费开始使用】绑卡注册，成功后会跳到主页 2️⃣ 部署语音服务选择【更多服务】▸【语音服务】，定价层“Free F0”，其他随意，然后【审阅并创建】▸ 【创建】 3️⃣ 创建语音点击【转到资源】 ▸ 【转到 Speech Studio】▸ 【语音库】

Azure AI 语音 | Microsoft Azure

探索 Microsoft Azure 的 AI 语音功能，包括语音识别、文本转语音、语音翻译、支持语音的应用功能等。

azure.microsoft.com

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Jerlin

@eviljer

10 months

WhisperPlus 惊喜之余，在 Mac 上的速度还是不尽人意，转换阶段 M2 Max CPU 几乎拉满了，然后我又体验了一番苹果 mlx 框架下的 Whisper，速度，WOW， (*♥Ω♥*`) 非常感人。问题来了，命令行交互很烦，尝试用自动操作集成到右键，视、音频一键提取 TXT 文稿，直呼过瘾。 #Whisper

黄赟

@huangyun_122

10 months

卧槽 !! 真特娘的良心好猿友，这个开源库爆赞：这哥们不仅仅帮你实现了从 Youtube 下视频，对于下载完的视频，还提供了， openai 的 whisper v3 直接转录成文本的代码与前几日的 insanely fast whisper, 简直“同流核武”，转录真特么快

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Jerlin

@eviljer

5 months

💻 代码解析器 SDK 开源，可视化代码自动写。半夜掀被子起来跑代码了，Llama3 x Groq 闪电启动，测试了著名的鸢尾花数据集可视化、男人身高分布的箱型图，顺利通过 🎉。细节和稳定性方面还需要调教，目前已经是个漂亮的里程碑。 Code Interpreter SDK: ✅ 适用于任何 LLM 和 AI 框架 ✅ 提供

Vasek Mlejnsky

@mlejva

5 months

Introducing: Code Interpreter SDK After over 150k active sandboxes, we're excited to introduce a building blog for any AI app - SDK for code interpreting! What can you build with it? 🔸 Automated data analysts 🔸 Power generative UI 🔸 AI tutors 🔸 AI developers ...and more

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Jerlin

@eviljer

5 months

@ShinoharaWakaba 小学生也能记住的中文

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Jerlin

@eviljer

3 months

🪄 方法分享：如何借助 LLM 快速上手数据分析和可视化？约束条件：不看教程、可以 0 基础。主要方式：「快速还原试炼」。 🔥 试炼路径： 1️⃣ 拿到一张图表或者图片，先通过 LLM 解读。如果是关于你工作或生活中面临的具体问题，更好。 2️⃣ 用 prompt 指挥 LLM 做还原。 ● 重点

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Jerlin

@eviljer

4 months

📊 Data DeepSeek V1.0 基于 DeepSeek Coder 基座设计的数据分析 Agent，一步给出全面的数据分析和完整的可视化代码。 🎨 步骤: 1️⃣ 数据采样 2️⃣ 分析规划 3️⃣ 数据预处理 4️⃣ Code 5️⃣ 数据洞察 💻 Code 逻辑： 1️⃣读取数据和必要字段信息{file_path}, {data_info}, {sample_rows} 2️⃣ 传给 LLM 3️⃣

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Jerlin

@eviljer

21 days

🔯 干完 Cosmic Pulse Beta 版。第一次完全用 prompt 的方式独立做完一个产品，挺有意思的啦，分享一下助理清单和解决的事项： ❶ 初始逻辑——Claude - 有一个主意，谈谈怎么做。 - 这是比代码更重要的部分，我设计了一个 Claude Project 专门搞定这类工作。（图 2） - 也可以选择在 AI IDE

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Jerlin

@eviljer

5 months

📊 Mitosheet：用 Excel 的方式进行 Python 数据分析和可视化。简介： Mitoeheet 是一个 JupyterLab 插件 [1]，提供低代码的 Excel-like 界面，用于进行数据分析和可视化。要点： 🚀 4x 提效：用表格界面取代编码，非技术人员也能超神。 ➡️ 1 个函数启动：mitosheet.sheet()。 🤖 自带 AI：

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Jerlin

@eviljer

23 days

🔯 命运之轮，转动～用 Cursor Pro 锤了一个「个性化星座运势 APP」，可以结合个人的 MBTI 和特定画像，提供针对性的星座运势指导。产品造出来，Cursor Pro 已经知道怎么玩了，根本没空学技术栈 😂 ✦ 计算逻辑：1 个工作日（没有任何数据接口） ✦ MVP：1 个工作日 ✦ 雕花：1 个工作日

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Jerlin

@eviljer

5 months

让 LlaMa 3 稳定输出中文回复。上 System Prompt： “Always response in Chinese, not English” 💡 关键在于： “要什么”和“不要什么”都要提及，只强调“用中文回复”，翻车率还是挺高的。那么，在没有 System Prompt 的工具里使用怎么办？提问时把上面那句话打个括号作为备注就好了。

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Jerlin

@eviljer

3 months

🪄 Sonnet 烂图重造：截图就能发帖。配方： 1. 用图标替代乱七八糟的配图，案例中要求使用 fontawesome（可商用、SVG） 2. Bento Layout 或者卡片布局，避免平铺列表。 3. 要求补充 Footer 信息。下载页面，还带响应式的，UI 和前端我自己都不用做了😂。 #claude #artifact

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Jerlin

@eviljer

5 months

WOW， Kimi 能直出 Mermaid 图表了。 Prompt 示例：用横向的 Mermaid 图表来 xxx。然后用转换脚本，或者官方的 Live Editor，就可以拿到图表图片啦。 Mermaid Live Editor： #mermaid

orange.ai

@oran_ge

5 months

昨天和的朋友学到一个高级的 prompt 用法：提取三元组大模型因为学习了很多知识图谱的三元组所以在提取信息的时候，如果用三元组来提取，效果会比直接提取要好很多。可能适合在一些搜索和思维导图的场景里使用。用法示例提取三元组后，可以构建知识图谱

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Jerlin

@eviljer

1 month

✍️ DeepNote: 外接 LLM 创作 Notion。假如调用任意 LLM 能直接写进 Notion，复制、粘贴和各种烦人的格式处理不就省掉了？基于这个假设，我用 #Deepseek 实现了第一版。除了常见的各种 Markdown 和公式（LaTeX）解析，文中还引入 #Mermaid 可视化辅助和文末的行动指引。需要用到 Notion API

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Jerlin

@eviljer

5 months

📊 中国宏观数据可视化去年用 BingChat 搭建的一套用于系统化监测和学习的 Notebook，奏响 5 月的 Mayday 信号 ⬇️ ● 黄金储备：使劲屯。 ● 居民储蓄：一路高歌。 ● 社融增速：为负则肝。 ● M1 增速：历史上唯二的负数。（从有数据开始，上一次是 2022 年 1 月） ● M2M1

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Jerlin

@eviljer

3 months

🧰 Obsidian 插件组合推荐。 floating -toc：导航目录，文章左上角的横线，可以固定展开。Notion-like，但比 notion 更早。 obsidian-mind-map：思维导图，将 Markdown 文章实时转换为可交互的脑图。

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Jerlin

@eviljer

4 months

🔑 GPT 动态数据分析：快速掌握要领 Part 1：新特性速览 ☁️ 云端连接：从谷歌、微软的云盘直接读取。 📊 动态表格编辑：让「死」的数据「活」起来。 🔍 支持动态可视化：一个数据点可以承载丰富的数据量。 Part 2：掌握秘诀 🎯 聚焦数据，以静为动：定势思维是直接展示交互式图表（Plotly、Bokeh

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Jerlin

@eviljer

1 month

飞书接口妙用：从计算到数据共享，一键解决以「选股器」为例，简要工作流如下： 1. 启动脚本，计算每日股池； 2. 自动绘制图表，生成表格； 3. 调用飞书接口 ¹ 写入文档； [1] 飞书上传文件接口代码段：见图 3 传送门： 🎬 援神，启动！

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Jerlin

@eviljer

6 months

AI 辅助快速学习尝试： 1️⃣ Gemini 1.5 初步解析视频。 2️⃣ GPT-4 详细讲解 + jupyter notebook 代码实操。 3️⃣ 整理成一个完整的 notebook。效率✅ 实践 ✅ 系统化 ✅ 2:20 的视频，Gemini 1.5 花了 15 秒，虽然有部分遗漏，很棒啦。 Gemini 1.5 Playground：

Abdurrahim kururu

@kururu95

6 months

Data Anaytics basics with python

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Jerlin

@eviljer

1 year

🤖️ AI 代上班｜表格助手学习 @vista8 的 prompt，做了点改动，效率飞起。

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Jerlin

@eviljer

4 months

ComfyUI x 本地 Ollama 接入本地模型来对接工作流，由于 Phi3 现有的 Node 还不能在 Mac 直接运行，我基于 @ZHOZHO672070 的改了一版之后还是经常卡半天，于是找到了这个 Ollama-Describer 替代（Ollama 也有 Phi3）。 1️⃣ 用途 ✦ LlaVa 1.6：承担视觉识别工作，效果和效率都比 1.5 好太多。 ✦

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Jerlin

@eviljer

2 months

Ollama 支持工具调用了，官方仓库的 example 还挺多。什么叫学习的捷径？这就是。

ollama

@ollama

2 months

Ollama 0.3 with tool support! You can now use tool calling with popular models such as Llama 3.1! 👇👇👇 Example tools include: - Functions & APIs - Web browsing - Code interpreter - and much more! 🧵 quick thread

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Jerlin

@eviljer

5 months

🔊 实用方法：声音预处理 AI 技术在实际落地应用中，总是需要各种预处理和后处理来填坑，昨晚在宝玉老师 @dotey 的评论区学到 @dcpromo924 分享的声音预处理方法，可以有��提升后续识别的质量和效率。单靠聆听，很难描述前后的差异，于是我提取声纹图谱做了个重叠对照，方便直观解读。 16-bit

米拉一

@dcpromo924

5 months

@dotey 我体会，再whisper前期的语音处理很重要，ffmpeg先转换到16bit单声道，质量越干净越好，不然就会出现您说的一些列问题，然后模型我一直是v2效率最高，v3则差些。

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Jerlin

@eviljer

27 days

@N857666 - 能不能上点心？ - 什么点心？

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Jerlin

@eviljer

3 months

🚀 Mac 用户提效： #MLX 本地模型推荐 ✦ DeepSeek Coder V2：适用于编码任务，通用任务表现也不俗。 ✦ Google gemma-2 系列：小而美（相对的），中文稳定。 ✦ Llama-3-Groq-Tool-Use 系列：8B 是速度之王，稳定的 1000+Tokens/s，Tool Use 系列则增加了函数调用能力，整体适用于英文任务。 🍎 MLX

Awni Hannun

@awnihannun

3 months

Latest MLX LM supports DeepSeek Coder V2 thanks to @LiMzba pip install -U mlx-lm Pre-quantized models in the MLX Hugging Face community: Quantized 16B runs quite fast on an M2 Ultra:

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Jerlin

@eviljer

7 months

Groq AI API 来了！老乡别躺，速冲。传送门：

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Jerlin

@eviljer

3 months

💻 Gemini 推出代码解析器：Code execution Code execution 在 AI Studio 和 Gemini API 中都有提供，目前支持的语言是 Python。对于 AI Studio，可以在 Advanced settings 中启用。Code execution 类似于 Function Calling，添加为 Tools

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Jerlin

@eviljer

4 months

🔍 上点强度：Mermaid 图表细节设计 ✦ 在 Typora 中处理，支持嵌入矢量图标，官方支持的 Font Awesome ¹ 规范命名是 fa:fa-name。 ✦ 对节点形状和连线进行适当的定义，不要全是一个样式，没有主次和细节。 ✦ 设置画布居中，导出时两侧有充裕的留白，而不是默认挤在左边。 ✦ 配合 Mermaid cli ²

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Jerlin

@eviljer

4 months

📊 Coze Bots 数据分析与可视化 [图表x12] 根据 Leo 兄提供的数据汇总统计，对 10 个类目合计约 10,000 条数据进行可视化分析： ✦ 概览：各类目中，「聊天数量」的 Top10 累和分布呈现。 ✦ 概览：用「箱型图」呈现各类目的头部表现。 ✦ 用「饼图」分析 Top 10 的分布情况。 ✦

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Jerlin

@eviljer

6 months

ComfyUI 的 Style Reference 实现。重构版本的 IP Adapter plus 悄悄在 weight type 里面藏了个 style transfer，能够出色地迁移参考图的风格，给个塑料袋子都能融成想要的东西呢。（不限于人物）目前仅支持 SDXL，快去试试吧 ⬇️ ComfyUI IP Adapter plus：

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Jerlin

@eviljer

6 months

IOPaint：一个免费、开源的 AI 图像修复/外扩工具。组合多种模型来构建，有本地部署和 APP 两种使用方式。要点： 🖼️ 功能：擦除不需要的对象 🎨 修复：图像的局部修改和替换、添加新对象、文本 🌌 外扩： Out-painting 扩大视野支撑模型： LaMa + PowerPaint + AnyText 传送门 ⬇️

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Jerlin

@eviljer

1 month

V0 Chat：单挑 Claude Artifacts 先不看任何推荐，直接实测做了个数独小游戏，一稿过🤯 背后的知识库 Buff 完美体现！ AI 们继续疯狂卷吧，最后用户受益，喜闻乐见。数独游戏 →

v0

@v0

1 month

v0's new conversational UI: • Up-to-date Next.js, React, and web knowledge • Improved client components support • Ability to run npm packages like framer-motion • Faster and more reliable streaming Enable the beta now: Here's some examples of v0 ↓

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Jerlin

@eviljer

4 months

好用，因为主要依赖都塞在同一个 Base 环境， pip install chattts-fork 就可以自己用了。要点： ✦ Mac 上纯 CPU 推理，速度可以接受。 ✦ 默认会以更接近口语化的方式输出（小改动）。 ✦ 当前版本支持嵌入 [laugh], [uv_break], [lbreak] 作为笑声标记和停顿控制。

Geek

@geekbb

4 months

用 @yihong0618 老师的方法好简单，在 macOS 上也跑起来了。🥳 • 安装 python3 和 pip (可以问 ChatGPT） • python3 -m venv venv (创建虚拟环境) • source ./venv/bin/activate (激活虚拟环境) • pip install chattts-fork (开全局梯子) • chattts '你好你好'

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Jerlin

@eviljer

4 months

🤖 专业代理团队启动：结果？直接拿来吧你。 CrewAI 多智能体框架，提供了一个直接交付结果的自动协作实现。简洁易用，兼容各种模型。案例中，只需要提供一个关键词，便可以通过「写作团队」输出一篇文章。 🌟 关键特性：多角色智能体设计：可以根据特定的角色、目标和工具来定制智能体。

宝玉

@dotey

4 months

课程视频翻译：《“多AI智能体系统”（Multi AI Agent Systems）》这门课程由 @crewAIInc 的创始人兼CEO @joaomdmoura 打造。在这门课程中，你将学习如何将复杂任务分解为多个AI智能体的子任务，每个智能体都扮演一个特定的角色并执行相应的任务。

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Jerlin

@eviljer

2 months

@tuturetom 编了个基于 ffmpeg 的 Mac 快速操作，支持快捷键或者右键一键压缩。我自己发推都要过一遍，不然 𝕏 的暴力压缩实在让人难绷。

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Jerlin

@eviljer

4 months

📈 AI 产品 Top 100 流量可视化 🏅关键数据｜单位 M（百万） Top1：OpenAI 1800 一骑绝尘均值：40.3 中位数：7.0 📍Top 20 中的知名 AI 产品/服务： Notion（文档）：4 Perplexity（套壳之王）：6 Anthropic（Claude）：10 remove bg（智能抠图）：11——惊不惊喜，意不意外。 Poe（套壳）：13

子木聊出海

@CoderJeffLee

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Top 500+ AI 工具收入榜

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Jerlin

@eviljer

3 months

🌐 更好的信息提取：属性图谱 📖 简介属性图谱（Property Graph）将知识图谱（Knowledge Graph）中单层的主谓宾关系，扩展成多层级的属性网络，配合 GraphRAG 检索出来的关联结果更加精准和完整。 🎬 完整学习：见原帖链接 #llamaindex #RAG #knowledgegraph

meng shao

@shao__meng

3 months

GraphRAG => Property Graphs 推荐 LlamaIndex 的 Property Graphs 教学系列视频，从基础概念、结合 neo4j 的构建、实战的提取和信息获取过程，非常推荐大家整体观看学习。 Youtube 视频作者 @ravithejads ，链接：关于 Property Graphs 的文章推荐在视频前先了解。

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@eviljer

2 months

Groq 火速支持 🦙 Llama 3.1 系列，以下模型已同步发布到官网 ¹ 和 API 列表 ² 中，上下文窗口扩充到近 14 万 tokens，什么叫「多、快、好、省」？： ✦ llama-3.1-405b-reasoning （API 暂不可用） ✦ llama-3.1-70b-versatile ✦ llama-3.1-8b-instant（能力无限逼近 llama 3 70b） ⚡️ 快速实测：

Groq Inc

@GroqInc

2 months

The largest openly available foundation model to date, #Llama 3.1 405B by @AIatMeta is available on Groq, alongside the other 3.1 models released today! Get the full story on the model, our speed, and more in our blog #AI #Meta #Inference #LLM #Llama3

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Jerlin

@eviljer

5 months

🔮 记事本，自己动！经过一系列的对比，指定了 Wizardlm2 来担任苹果记事本 Copilot，另外着手研究 LlaMa3-7b 微调版本，随时替代。解决： ✦ 解答琐碎的问题，不用跳转到大模型。 ✦ 搞定基础编辑任务，释放双手。 ✦ 自动识别语言倾向，稳定的中文输出。 #ollama 🎵 BGM：Suno AI 🔧

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Jerlin

@eviljer

2 months

@luoleiorg GPT-4o：针对性修改，不要给我完整代码。

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Jerlin

@eviljer

2 months

🎯 Sonnet 美股甄选自动化实现： 1. 寻找一个合适的一级名单，随时替换。 2. 过滤股价太低的菜鸡（阈值看个人偏好）。 3. 按计算逻辑选出触发信号的个股列表。 4. 自动建立文件夹，输出图表。 5. 输出数据表存档。 6. 想好逻辑，叫出 Claude 改写指标，完。比如今天的漏斗： 14567（全市） ▸

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Jerlin

@eviljer

3 months

🪄 命令行可以说人话了。智能终端 Warp AI 推出 Agent Mode，支持通过自然语言来运行命令，和繁琐的计算机指令、参数传递说再见。实测例子： 1️⃣ 重命名桌面的图片 2️⃣ 启动部署在 Docker 里面的 #Dify 3️⃣ 用自然语言跑 #Whisper 新世界传送门：

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Jerlin

@eviljer

2 months

@interjc 试着引入一些超级变量：上房贷自己或家庭成员大病一场养孩子 …… 货币价值：比如 RMB 兑 HKD 去年原地贬值 16% ……

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Jerlin

@eviljer

5 months

GPT 可视化讲解：自定义指令和 Memory 的组合用法分享 🔮 方法： 1. 在自定义指令中定义图表偏好：比如默认图表样式、数据色板 viridis、全英文字体（沙盒中没有中文字体，这样可规避中文字符画方格子的 bug）。 2.通过 Memory

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Jerlin

@eviljer

5 months

📊 2 条指令，用好 #GPT4o 可视化讲解。 Custom Instructions 开启并加入： Analysis Initial： - use Seaborn, always plot in English, not Chinese. - explain fist, then automatic analysis and plotting. 新建会话，增加 Memory： memory update "/a"：Code and

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Jerlin

@eviljer

5 months

一图流总结：ChatGPT 春季上新 ✦ 推出 GPT-4o，未来几周滚动更新。 ✦ API 更强、更便宜。 ✦ 多模态打通。 ✦ 沉浸式实时交互，Soooo Real。 🎬 回播：

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Jerlin

@eviljer

4 months

@lencx_ 不是脑子有💩，就是刻意加剧分化，让普通人日子更不好过。真正在做研究的人：自有应对方法。大厂：白名单机制，不挑明。普通人：不给，说明有好处，看着办。结论：还是得折腾。

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Jerlin

@eviljer

3 months

#Groq 推出 #gemma2 -9b-it 中文稳定输出，完胜 Llama3 。流式输出 + 动态 Markdown 解析，平均 1 秒走完，丝滑无比。 ⏱️实测速度：500+ Tokens/s，折合约 1600 字符/秒。 API 传送门：

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Jerlin

@eviljer

4 months

@9hills 国内主要提升了垃圾内容的制造效率。小红书帖子、爬虫侵权、洗稿、转绘、粗制滥造的配图……

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Jerlin

@eviljer

5 months

@xinzhi 星巴克：你最好点 3 杯😂

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Jerlin

@eviljer

5 months

🎬 如何在 𝕏 发布清晰视频：快捷压缩指令 🔑 流量密码：h.264编码、动态码率 - 高压缩率 - 高保真 - 兼容主流平台 💡 HOW： 1️⃣ 借助 Mac 系统的「快捷操作」，使用快捷键或右键触发 2️⃣ 调用 ffmpeg 3️⃣ 关键参数：-vcodec libx264 -crf 23 -r 24 -c:a aac -b:a 128k 核心策略：

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Jerlin

@eviljer

4 months

🪄 Gemini 支持上下文缓存：避免 Token 滚雪球 📄 要点： ✦ 适用模型：Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash。 ✦ 存留时间（TTL）：缓存内容的保留时间可以根据需要设置。 ✦ 成本效益：通过缓存机制，减少费用和延迟。 💻 Video Case：Desi 调侃 Omni 用 cache 传入视频信息，后续不断提交 Prompt

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Jerlin

@eviljer

5 months

@hsouncle 一开始没看明白好像对颈椎挺好的东西

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Jerlin

@eviljer

5 months

细化一个 2 轮讨论的版本，效果更佳。 🪄 Custom Instruction 参考： /zs：...（见初始帖子）输出模版： ### 🔮 专家召唤 - emoji 角色： ... ### 💬 专家圆桌 Round 1 ... Round 2 ... - 表格字段：专家｜观点碰撞｜行动指导 ### 📝 综合方案 1. 总结 2. 列点完善细节 #GPT4o

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Jerlin

@eviljer

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✍️ 流程总结 1. 沟通需求，弄清楚要什么 2. 传达需求 - 我有一些文件，它们长这样 - 我有一些需求，a),b),c)... 请处理 3. 核对通过，完成

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Jerlin

@eviljer

6 months

@Bowie_the_N @op7418 如果这样归因？INTC 不是应该涨得很好吗，实际也是相反的呀。

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Jerlin

@eviljer

29 days

一些应对细节分享： 1. 数据表超出了 AI 读取的限制：提取有代表性的数据，作为示例（我取了前 20 行，其实 3 行也够，只要能体现全表的数据结构和单元格里的数据情况） 2. 格式不支持：比如 claude 读不了 xlsx，打开它，另存为 csv。（对于大部分表格自动化处理，都推荐 csv） 3.

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Jerlin

@eviljer

6 months

玩 ComfyUI 一定不能错过的 IP Adapter 重构了，这次注入不少新的「魔法」，IP Adapter Tiled 也解决了参考图只能是方图的遗憾。不破不立，换它！

-Zho-

@ZHO_ZHO_ZHO

6 months

cubiq 制作的全新版 IP Adapter V2 ComfyUI 插件及其视频教程上线了！冲鸭！项目地址：视频地址：

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Jerlin

@eviljer

4 months

@oran_ge 太迷了，论文是用做这种无建设性嘴炮的吗…

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Jerlin

@eviljer

2 months

🛠️ 数字员工喜+1：速查表生成无论你是想学知识还是做内容，只需提出一个「关键词」，回车即可起飞。背后只有一段自定义指令 ¹。实例： 1️⃣ 量化交易 ² 2️⃣ 塔罗占卜 3️⃣ 鸡尾酒 4️⃣ FFmpeg [1] Claude Project 里面的 Custom Instructions，Project 可以理解为项目或人设。 [2] 量化交易 Artifact：

Jerlin

@eviljer

2 months

🛠️ 数字员工喜+1：代码重构大师成功将 GPT-4 实现的自动选股器 ¹ 适配了美、A/H股，由于每次计算大量的股票加上绘图，占用的时间非常久，今天干脆手锤了一个 Claude Project ² 来重构。主要实现： ✦ 引入数据库或缓存机制，减少大量重复的请求和计算； ✦ 实现并行计算，提升效率； ✦ 2-3

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Jerlin

@eviljer

8 days

🐸 AI x 儿童辅助学习卡设计近几天在给女鹅设计一些简易学习卡，初衷是用 AI 滋养好奇心和美感，带给她乐趣，无穷无尽的乐趣。（反正就是忘了真正的初衷——学习）稳定玩法——图文分离： 1. 绘图 AI 搞定场景模版，解决准确度、可控性不够，以及汉字无法顺利绘制的问题。 2. 在基础上，接入 LLM

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Jerlin

@eviljer

7 months

💥 等等，NotesOllama 什么时候支持改 Prompt 的？！！这下只需修改：功能用不完，真的用不完。 💻 测试： Model：gemma-7b （模型比较小，演示效果忍一忍哈哈） Prompt： @dotey 寶玉老师分享过的翻译 Prompt 📝 相关文章：

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