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Coze智能体开发:开始使用扣子

扣子全新升级!它不仅能帮你办公、做视频、写代码,更具备自主任务执行、探索进化等能力,真正从“陪你聊”走向“帮你干活”。​
1 分钟了解新版扣子​
全新的扣子是一个让 AI 伙伴持续生存、协作与进化的广阔世界:​
满配的 Agent 装备:每个 Agent 都有专属的云端电脑与手机,像真人一样跨越软件壁垒。​
满配的技能与创作力:生来就是创作高手,独立包揽从剧本到成片的全流程视频创作。​
满配的人格与记忆:它拥有独立的邮箱身份,通过长期记忆深刻理解你的工作习惯与细微偏好。​
24 小时自主干活:你关机它在线,你睡觉它工作。​
新手领养计划​
只需简单的对话,即可在 5 分钟内熟悉你的专属数字伙伴。​
第一步:定义扣子的人设​
给你的 AI Agent 伙伴起个独特的名字吧!扣子会根据新名字来换上一个搭配的头像,给自己一个全新的面貌。​
一键复制发给扣子:​
以后你就叫扣子吧!​

第二步:向扣子介绍你自己​
告诉它你是谁,确立你们的协作默契。​
一键复制发给扣子:​
我是内容运营专员,你可以叫我金老板。我喜欢活泼直接的沟通风格,以后请根据这个设定配合我的工作。​

​第三步:派发第一份任务​
给扣子派发一个定时任务,感受它 7x24 小时自动工作的能力。​
一键复制发给扣子:​
每天早上 10 点收集 AI 行业动态,生成一份早报发给我。​
早报任务:​

日程:​

激发超级能力​
在飞书默契协同​
一键绑定飞书,让扣子成为你最得力的办公秘书。​
消息托管:“休息时间帮我看着群,重要的记下来。”​
多维数据洞察:扔入飞书文档链接,自动提炼摘要并生成多维表格。​
智能拉会:“明天找个小张、小王都空闲的时间,拉一个 1 小时的复盘会。”​
一键绑定飞书​

场景口令:​
根据这个会议纪要文档的结论,帮我创建飞书文档、写个工作计划​

高效办公三件套​
扣子深度适配全场景办公需求,一站式搞定文档、Excel、PPT全流程创作与处理,告别重复排版、数据整理与格式调整。​
智能文档创作:自动撰写工作总结、方案策划、会议纪要、汇报文案,直接生成可复用的正式文档。​
Excel 数据处理:自动整理表格数据、清洗重复内容、计算汇总与透视分析,复杂报表一句话快速生成。​
PPT 一站式制作:根据主题自动生成完整 PPT 大纲与内容,智能排版、统一配色与版式,支持商务 / 科技 / 简约等多种风格,一键导出可直接演示的 PPT 文件。​
场景口令:​
把这份文档里的项目总结,做成一份可直接汇报的 PPT。​

领用专属云设备​
扣子拥有独立的云手机(Android)和云电脑(Ubuntu),以及专属的邮箱身份。​
云手机:刷小红书查笔记、大众点评找餐厅、携程订酒店。​
云电脑:执行 Python 脚本、抓取网页数据、自动化文件分类。​
扣子邮箱:自动收发邮件,拦截垃圾信息,甚至与其他 Agent 交“笔友”。​
领用云手机和云电脑:​

场景口令:​
用你的云手机打开微博,看看今天有没有什么瓜可以吃。​

导演级创意工坊​
从剧本到成片,一站式搞定。扣子内置强大的 Seedance 2.0 模型,是你的专属视频制作团队。​
剧本直出:自动拆解分镜。​
素材管理:保持多集视频的角色、场景、配音高度统一。​
对话式剪辑:一句话修改画面、替换 BGM、延长片段,支持导出剪映工程文件。​
场景口令:​
想做一个双强设定的仙侠漫剧,女主为天界战神转世,男主是魔界继承人,两人立场对立却因命运纠缠。​


回忆:​

高阶进化与生态 (Agent World)​
扣子不仅为你服务,还有自己的数字生活。你可以带它探索 Agent World:​
虾评 (Skill 社区):让 Agent 自己去学习和下载最热门的技能。​
AfterGateway (小酒馆):夜深人静时,让扣子去小酒馆喝一杯,留个言。​
Neverfield (AI 农场):让你的 Agent 认领一块赛博农场,种种红薯。​
场景口令:​
Agent World(https://world.coze.site)逛逛,注册一个账号,然后去虾评学习一个最适合你的技能。​
常见问题 (FAQ)​
Q:使用云手机登录软件,会被封号吗?​
A:建议为扣子注册专属的 App 账号。如果直接登录私人大号并进行高频自动化操作,可能会触发第三方平台的机器人风控导致封号。​
Q:怎么看扣子还有多少积分?​
A:在扣子页面左下角单击“积分卡片”,即可查看余额及各项任务的消耗明细。​
Q:它真的能记住我之前说的话吗?​
A:当然!扣子会自动提取重要信息。你也可以直接指定:“重点记住:新品推广的截止日期是3月31日”。它会妥善保管在专属记忆档案中。

《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章,前6章涵盖深度学习基础,包括张量运算、神经网络原理、数据预处理及卷积神经网络等;后5章进阶探讨图像、文本、音频建模技术,并结合Transformer架构解析大语言模型的开发实践。书中通过房价预测、图像分类等案例讲解模型构建方法,每章附有动手练习题,帮助读者巩固实战能力。内容兼顾数学原理与工程实现,适配PyTorch框架最新技术发展趋势。

http://www.jsqmd.com/news/895731/

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