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置顶上次分享的创建微信个人助理，发现响应的人还挺多的，通过 1 周多的日常使用，我也把它融于到了我的生活和工作中：
- 早上 7 点半自动给我发天气预报；
- 创建滴答清单任务；
- 总结输出文章的摘要，并自动将文章收藏到 Cubox；
- 记笔记到 flomo；
- 翻译英文句子；
那么接下来先分享第一部分内容，如何在微信中和 AI 进行对话。
一、配置 AI 助手：
你可以使用 Dify 或 FastGPT。
1.注册 FastGPT：cloud.fastgpt.in
2.进入「应用」，新建1 个机器人，选择“简易模板”；
3.先不用进行“高级编排”来创建工作流，这一步放在把机器人调通之后再做；
4.点击「发布应用」，选择”API 访问“；
5.在”发布应用“里，点击【新建】，获得 API key；
通过上述步骤获得：
- API 地址（在新建按钮旁边）
- API Key
二、配置微信助理
1.注册 微秘书：wechat.aibotk.com
2.进入微秘书后，点击「智能配置」-「基础配置」；
3.在「基础配置」中，打开”智能机器人回复“；
4.模型机器人选择”FastGPT“；
5.将上一步中拿到的 API 地址和 API KEY 填写到服务器地址和 apikey 中；
6.在微秘书的「个人中心」密钥位置拿到APIKEY和APISECRET；（后续步骤中使用）
三、部署微秘书的后端服务（个人微信）
1.注册sealos：cloud.sealos.io
2.点击「应用管理」-「新建应用」；
3.应用名：Wechat
4.镜像名：aibotk/wechat-assistant
5.CPU 选择 1 ，内存选择 1G
6.点击「高级配置」-「编辑环境变量」
7.填写：
AIBOTK_KEY=微秘书APIKEY
AIBOTK_SECRET=微秘书APISECRET
备注：仅在环境变量中填写上面两行，微秘书 APIKEY 和微秘书 APISECRET来自于第二步中拿到的。
8.点击【部署】，1 分钟不到该服务状态就会变为”运行中“
四、登录个人微信
1.进入微秘书：wechat.aibotk.com
2.进入首页，微秘书状态那里应该会出现扫码登录的二维码；
3.用个人微信扫码进行登录；（强烈建议使用自己平常不用的小号进行登录）
五、测试
1.用你的个人微信向上一步扫码登录的小号发消息，查看你是否能收到消息；
2.如果收不到消息，进入在sealos中创建的应用，点击日志查看错误原因；
到了这里，你就拿到了一个可以在微信中对话的 AI 机器人了，后续我会再写一遍分享，说明下如何通过 工作流（Workflow） 将滴答清单、flomo、Cubox 加入到微信机器人对话中。
- 早上 7 点半自动给我发天气预报；
- 创建滴答清单任务；
- 总结输出文章的摘要，并自动将文章收藏到 Cubox；
- 记笔记到 flomo；
- 翻译英文句子；
那么接下来先分享第一部分内容，如何在微信中和 AI 进行对话。
一、配置 AI 助手：
你可以使用 Dify 或 FastGPT。
1.注册 FastGPT：cloud.fastgpt.in
2.进入「应用」，新建1 个机器人，选择“简易模板”；
3.先不用进行“高级编排”来创建工作流，这一步放在把机器人调通之后再做；
4.点击「发布应用」，选择”API 访问“；
5.在”发布应用“里，点击【新建】，获得 API key；
通过上述步骤获得：
- API 地址（在新建按钮旁边）
- API Key
二、配置微信助理
1.注册 微秘书：wechat.aibotk.com
2.进入微秘书后，点击「智能配置」-「基础配置」；
3.在「基础配置」中，打开”智能机器人回复“；
4.模型机器人选择”FastGPT“；
5.将上一步中拿到的 API 地址和 API KEY 填写到服务器地址和 apikey 中；
6.在微秘书的「个人中心」密钥位置拿到APIKEY和APISECRET；（后续步骤中使用）
三、部署微秘书的后端服务（个人微信）
1.注册sealos：cloud.sealos.io
2.点击「应用管理」-「新建应用」；
3.应用名：Wechat
4.镜像名：aibotk/wechat-assistant
5.CPU 选择 1 ，内存选择 1G
6.点击「高级配置」-「编辑环境变量」
7.填写：
AIBOTK_KEY=微秘书APIKEY
AIBOTK_SECRET=微秘书APISECRET
备注：仅在环境变量中填写上面两行，微秘书 APIKEY 和微秘书 APISECRET来自于第二步中拿到的。
8.点击【部署】，1 分钟不到该服务状态就会变为”运行中“
四、登录个人微信
1.进入微秘书：wechat.aibotk.com
2.进入首页，微秘书状态那里应该会出现扫码登录的二维码；
3.用个人微信扫码进行登录；（强烈建议使用自己平常不用的小号进行登录）
五、测试
1.用你的个人微信向上一步扫码登录的小号发消息，查看你是否能收到消息；
2.如果收不到消息，进入在sealos中创建的应用，点击日志查看错误原因；
到了这里，你就拿到了一个可以在微信中对话的 AI 机器人了，后续我会再写一遍分享，说明下如何通过 工作流（Workflow） 将滴答清单、flomo、Cubox 加入到微信机器人对话中。
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感觉这个功能不错。
虽然我现在不记账了，但当初放弃记账的原因，就是它只呈现给我数据，但并没有提供指导，如果没有指导，那记账的意义是啥。
虽然我现在不记账了，但当初放弃记账的原因，就是它只呈现给我数据，但并没有提供指导，如果没有指导，那记账的意义是啥。
ShaSha: 🚩 重要更新！现在 Cush 可以帮你省钱了！ 😬 你是否总是花钱大手大脚，不知不觉就花了很多钱？ 你是否想要省钱，但总是坚持不了几天就半途而废？ 💬 超支的核心原因在于：生活中总是有很多不经意的小花费。 它们看似微不足道，日积月累却不容小觑。 例如每天喝一杯拿铁，虽然只要十几块，一年却能多花近万元。 这就是经济学中的「拿铁因子」，也是我们省钱的核心！ 🚩 在新版本中，Cush 新增了两个核心功能，可以帮你解决这些烦恼！ 1️⃣ 新增「可节省」特殊标签：当一笔花费可以节省时，添加此标签。 不仅能了解每天、每首、每年可以节省多少钱。在标记拿铁因子的过程中，也能有意识地控制自己和省钱！ 2️⃣ 新增「周省钱回顾」：每周回顾上周的每一笔花费，看可以节省多少钱，并给出本周预算建议。 带你进入「记录 - 回顾 - 改善」的良性循环，让记账不只是记账，每周变好一点点。 3️⃣ 除此之外，结合 Cush 的智能日预算、超支提醒等功能。 我们将省钱融入到你的记账流程中。每一天，每一笔，在不知不觉中逐渐省钱！ 🚩 希望 Cush 能陪伴你，每周节省一点点，越来越好！
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自己同时在做 AI 产品和互联网产品，发现两者区别还是挺大的。
首先是交付物，在互联网产品上，产品经理的核心交付物是产品需求文档，对于功能的定义和描述，确保技术能够理解我们想要实现的东西，而AI 产品，产品经理的核心交付物是“最小可行性产品”也就是 MVP，也就是一个能展示结果的东西。
在与业务的交付物上，在互联网产品上，是一个完整的版本，很少会出现一个流程跑不通，不稳定的版本。而在 AI 产品上，给业务交付的版本就是这样一个 Beta 版本，需要跟业务一起去进行优化、改进。
这也是如果认知不改变，AI 很难在内部推行的原因，之前产品技术交付给我的都是我可以直接用的，很少存在 BUG 的版本，业务只需要在调研和验收的时候少量参与，而现在却需要大量参与，去完成产品的优化。
首先是交付物，在互联网产品上，产品经理的核心交付物是产品需求文档，对于功能的定义和描述，确保技术能够理解我们想要实现的东西，而AI 产品，产品经理的核心交付物是“最小可行性产品”也就是 MVP，也就是一个能展示结果的东西。
在与业务的交付物上，在互联网产品上，是一个完整的版本，很少会出现一个流程跑不通，不稳定的版本。而在 AI 产品上，给业务交付的版本就是这样一个 Beta 版本，需要跟业务一起去进行优化、改进。
这也是如果认知不改变，AI 很难在内部推行的原因，之前产品技术交付给我的都是我可以直接用的，很少存在 BUG 的版本，业务只需要在调研和验收的时候少量参与，而现在却需要大量参与，去完成产品的优化。
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今天上午也看到了这篇，开始以为是创业记录，聊聊创业路上的经历和感悟，最后发现居然是卖课。
哥飞: 这种推广，我都没接。 我觉得接了是害人。
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对比下商用 AI 的成本，在业务上使用 AI 质检1条聊天记录。
- 阿里云：0.175元（模型在线服务租用成本 21元/小时，大概30秒质检1条）
- moonshot：0.072元（质检一条耗费3000 token，按32K的成本来算）
这么看，对于我们这种使用量，用第三方 API 似乎更划算，折腾也少很多，并且似乎 moonshot 也要比开源的 Llama 3 在中文处理上也要好一些。
- 阿里云：0.175元（模型在线服务租用成本 21元/小时，大概30秒质检1条）
- moonshot：0.072元（质检一条耗费3000 token，按32K的成本来算）
这么看，对于我们这种使用量，用第三方 API 似乎更划算，折腾也少很多，并且似乎 moonshot 也要比开源的 Llama 3 在中文处理上也要好一些。
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继续优化 llmprice.info。
左边开 ChatGPT，右边开编译器，边问边写。
今日新增功能如下：
- 增加价格排序功能；
- 增加我的即刻首页链接；
- 优化样式展示；
左边开 ChatGPT，右边开编译器，边问边写。
今日新增功能如下：
- 增加价格排序功能；
- 增加我的即刻首页链接；
- 优化样式展示；
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目前还不会，等我学会。我准备先通过页面变动提醒的方式，提醒我去看价格是否更新，然后再手动更新。 //@PlayerKang: 官方价格变动了会同步变吗
新叶_RSS复兴计划: 一个不会写代码的产品经理花了2个小时写了一个网站：llmprice.info，对比、介绍国内大模型的价格、能力。 有这个需求是因为在为公司购买 AI token 的时候，发现每个公司 AI 的价格和能力（上下文长度、知识库更新时间）等有很大的区别，特别是有些模型输入、输出分开计算，有些又不分开。 感谢 ChatGPT 提供的代码，感谢@哥飞 提供的免费教程，感谢@开发者山石 帮忙解决部署问题。 千万不要问，为什么一个在线文档就能搞定的事情，要写个网站干吗。
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算是基本解决了这个问题，本质上还是思维方式的问题。
在 AI 应用于业务的时候，不应该只局限于在原有流程里， AI 可以替代哪些角色。而是思考有 AI 的加入，该怎么重构整个流程。
在上面的场景里，AI 不应该作为替代质检人员的角色，而是回到这个业务流程的本质， 如何确保销售的聊天满足质检标准。
让 AI 从销售的对立面（质检人员）变为销售的助手、合作方。
在 AI 应用于业务的时候，不应该只局限于在原有流程里， AI 可以替代哪些角色。而是思考有 AI 的加入，该怎么重构整个流程。
在上面的场景里，AI 不应该作为替代质检人员的角色，而是回到这个业务流程的本质， 如何确保销售的聊天满足质检标准。
让 AI 从销售的对立面（质检人员）变为销售的助手、合作方。
新叶_RSS复兴计划: 最近花大量时间看能不能够通过 AI 搞定实际的业务问题（不只是作为一个 ChatBot），例如销售聊天质检问题。 实操下来，发现问题其实很多： 1.质检标准：在实际业务推进过程中，质检的标准是什么，很多时间业务自己也不清楚，并且往往 leader 和一线执行的理解也不一样，导致 AI 质检不合格，但人工质检合格； 2. 数据来源：人工在质检的时候，鼠标上下滑，就可以轻松看1、2个月的数据，而用 AI 质检，不可能将所有的聊天数据都发给 AI，会导致 AI 数据量过大； 3.数据格式：在与人沟通过程中，经常图片、表情包就能代表含义，而 AI 却不能很好的读取相关信息； 4.语义理解：用户先说 A，然后说 B 也可以，AI 就很难判断，提示词只能搞定有限的场景，而实际沟通的时候，会有 N 多不同的语义表达，很难穷尽。 有相关应用经验的同学，可以一起沟通讨论下。
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