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；

开会的时候，突然想做一个小工具，会议记录，能够对会议进行录音，转成文本，然后再通过 AI 输出会议记录。
发现确实没有 APP 这么做，但是通义千问做了😅

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

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。

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。

公司内部的机器人一直有信息时效性及准确性不够的问题，因为行业关系，信息量太大，一直不知道怎么解决。

今天突然想到个办法。

在淘宝上找了个服务商，把我们这个行业的官方公众号的文章全部扒一遍，然后再导入到 AI 的知识库里。

这样时效性和准确性的问题就都解决了。

分享一下自己的微信助手的 AI 工作流：

在构建AI 工作流时，有个很大的感知是，目前的 AI 离普通人（非行业从业者）的想象还挺远，媒体信息会不断地宣扬 AI 多么多么厉害，但实际应用在一个真实的场景时，会出现各种问题，很难达到可用的状态。

例如我输入一段英文，AI 怎么判断你想要的是翻译，还是基于内容的讨论？怎么判断你说的一句话是一个待办还是一篇笔记？

这些都是目前的 AI 无法做到的，所以我在搭建这个微信助手时，把它的范围定在“处理日常简单且高频的事项”。

通过workflow，使 AI 变得没那么性感，但输出变得稳定，然后通过工具（API）来使它实现更多的功能。

附件图片是完整的工作流，只将一些隐私信息遮挡了下。

#AI工作流

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。

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。

AI Agent 应用：打造微信个人助理。

基于自己的需求，终于搭建好了自己的 AI 助手，实现了跟微信好友(机器人)对话来进行以下任务：
- 创建 flomo 笔记
- 创建滴答清单任务
- 总结链接文章要点
- 翻译英文文章
- AI 问答

所使用的工具如下:
1.Dify.AI：以工作流的形式处理不同类型的任务；
2.微秘书：微信机器人，实现通过微信个人号来于 AI 沟通；
3.集简云：滴答清单不提供 API，间接通过集简云来拿到滴答清单的 Webhook；
4.Sealos：云服务器，小白实在搞不定各种复杂环境的安装；

我对 AI 助手的诉求不是帮我搞定复杂的问题，而是解决生活中哪些频繁而简单的任务，而这些简单的任务，我又不希望用一个又一个的工具，而是 all in one。

感兴趣的话后续可以写个教程，中间确实有很多小坑，目前也还有些不完善的地方。