“B站教AI”爆火后,北航90后副教授何静回应一切

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“B站教AI”爆火后,北航90后副教授何静回应一切
5584点击    2026-08-17 15:19

“北航90后副教授”、“在B站教AI”、“3岁小孩都能听懂”……


相关的人物图片,还是一位靓丽美女。


“B站教AI”爆火后,北航90后副教授何静回应一切


就这样,何静火了。


何静,今年35岁,北航副教授,在b站开设账号分享AI应用,意外走红。


她讲的内容,包括但不限于生成式AI原理、AIGC应用、OpenClaw部署、Agent开发、AI接入CAD、AI制作PPT、Hermes……


她将生成式AI比作厨房,将大模型比作厨房里专门做某种菜系的厨师,例如,文字大模型是川菜师傅……由此获得了“婴幼儿讲解风格”的评价。


这并非何静第一次引发热议,很多人最初听说她,是源于下面这个场景:


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何静慕课视频《生成式人工智能应用实战》


2025年10月,何静的一段慕课视频被搬运到短视频平台,播放量很快破百万。


而该视频所引发的,除了关注,还有争议。讨论很快从课程本身滑向了她的相貌、履历。


她并非手握天才剧本。何静本科毕业于四川农业大学,博士则是在中国矿业大学(北京)读的地理信息工程,后来又进一步在清华大学完成了博士后研究,领域是新闻传播学。


北航官网的教师介绍中显示,她著有40多篇学术论文,主持20多项课题。


这份跨度不小又足够亮眼的履历,一度引来不少讨论。


有人不太相信以她的本硕博学历可以评上985院校的副教授;也有人质疑她的学术产出效率,称她为“学术快牛”——如此年轻就参与了40余项课题,怎么做到的?


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何静学术主页截图


在这样的背景下,我们找到了何静教授,原本想跟她聊聊在B站科普AI的经历,然而对话中她也并没有回避那些过往争议。


她一一给出回答,并希望能够原样呈现


而以下,就是与何静的完整对话。


“我研究舆论多年…直到自己成为了中心”


量子位:去年10月,您的慕课视频引发巨大关注,当时第一反应是什么?


何静:第一反应很复杂吧。我是教网络舆论的,原来理论和实践之间真的有很大差异。


量子位:您是哪一刻发现这件事已经超出了课堂传播的范围?


何静:五年来单个视频最高播放量也就一百多万,可这个视频一下子冲到两百万以上的时候,我就知道事情有点不一样了。


量子位:对工作生活有改变吗?


何静:有改变。被网络关注之前做软件很累,遇到了很多困难,本想放弃躺平了。但这件事推着我振作起来,那几天发布了软件、发布了报告,挺累人的。


量子位:关于您的争议很多,有人说您的项目多的不正常,40多项,主持20项,而且您仅在2025年一年就发了10篇核心。通常大家一年做两三项就比较辛苦了,您是怎么做到的?


何静:我想换个角度说,为什么一定是“做得快的人不正常”,有没有可能是“做得慢的人不适合这个赛道”?


当然,我说的是在特定领域。比如舆情类项目就有时效性,拖两年可能数据已经失去意义。


论文也有类似情况。比如Sora刚出来时引发了很大关注,那时候去讨论它、研究它,价值很高;但如果等到热度过去很久,比如AI视频赛道发展很快,即梦seedance2.5出来后你再去研究已经关停的Sora,这个研究对象本身的价值就会下降。


我不是说慢没有价值,而是某些领域确实要求你足够快地回应现实。


另外,大家只看到了项目负责人,其实在一个项目中还有项目参与人的角色。


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 何静在课堂


量子位:还有人质疑您的本硕学历,不太相信您的本硕博Title可以评上北航教授,怎么看待这种质疑?


何静:这种质疑背后其实折射出一个很有意思的社会心态。十年前,你只要会用Excel、会做PPT就能找到一份好工作,现在还能吗?


时代变了,但我们对”成功路径”的想象,往往还停留在上一个版本。工作和机遇的关系一直在变,判断一个人的价值,也不能只看他“会什么”,还要看当下“需要什么”。


假设我是一家川菜馆的老板,我要招一个川菜师傅,你告诉我你法餐做得很好——我承认你很厉害,但在当下我的店里,我需要的不是你。这不是否定法餐的价值,而是供需关系的匹配问题。


专业之间的机遇差异也是巨大的,就像今天的土木工程和十年前的土木工程,已经不可同日而语了。


核心逻辑其实很朴素:物以稀为贵,商品如此,人才也是如此。你做的研究方向具有稀缺性,比在一个恶性内卷的赛道上拼命,机会大了太多。我只是比较早地理解了这一点。


至于为什么会选赛道,不是因为背后有高人指点,而是因为我的专业是做数据分析的,数据里藏着信息差,信息差里藏着机会。我能做的,就是去挖掘这些信息,然后勇敢地去做选择。


每个人都可以,只是愿不愿意跳出对标准路径的执念。


量子位:您的回应也很有意思,包括《谣言成真》和自己采访的AIGC短片,当时怎么想到这样去回应的?


何静:说来有趣,这其实是一个”被迫创作”的过程。当网上关于我的谣言越来越离谱的时候,我一开始也想过像正常人一样去解释、去澄清。


但很快我就发现,在算法驱动的传播环境里,澄清往往跑不过谣言。谣言更精彩、更刺激、更符合人们猎奇的胃口。


于是我换了一种思路:如果辟谣是苍白的,那就让“谣言”自己说话。我把自己经历过的那些离谱传闻潜入到了剧本中,用AIGC技术拍成了短片《谣言成真》。


这个过程让我突然理解了导演们,艺术作品真的来源于生活,真实的生活可能比艺术更加沉重。我选择用AIGC技术去回应,正好是这个时代给了普通创作者用AI去发声的机会。


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何静自制AIGC短片《谣言成真》截图


量子位:您有许多项研究都和舆论有关,从这个角度出发,您怎么理解您自己所经历的舆论?


何静:我研究舆论这些年,看了无数案例、建了无数模型、写了无数分析,但直到自己成为舆论中心,我才真正理解数据背后那些人的感受。


理论可以告诉你舆论的传播机制,但无法告诉你当一个活生生的人被抽象成标签、被放大镜检视每一个细节时,那种复杂的滋味。


这段经历让我之后做舆论研究的时候,多了一份对人的同理心。每一个数据点背后,都是一个真实的人;每一次传播狂欢的代价,都可能是那个人的不眠之夜。我想,这就是比任何研究都更重要的收获。


量子位:您的研究方向除了AI舆论,还涵盖元宇宙、社会治理、数字乡村等方向,这些主题是怎么确定的?您看来这些方向之间的内在关系是什么?


何静:我选择研究主题的逻辑很简单,哪里存在信息不对称,哪里就有研究的价值。


比如元宇宙是新的信息空间、数字乡村是信息洼地,把这些串起来的主线就是:在这个信息爆炸又信息茧房并存的时代,如何让有用的信息找到需要它的人。


量子位:您心中的核心问题或说研究原点是什么?


何静:如果要追问最深层的原点,我想是一个朴素的问题:技术越来越发达了,但普通人的生活真的因此变好了吗?


量子位:AI发展变化非常快,您如何去处理研究周期和技术迭代之间的关系?


何静:这是一个让所有在AI领域的人都感到焦虑的问题。我相信很多人和我有同样的经历:你辛辛苦苦搭建的工作流,可能因为一次模型版本的更新就变得毫无意义。那种感觉就像一个农夫辛苦种了一季的庄稼,一场暴雨过后什么都没了。


面对这种情况,我能坦诚接受浪费。有些探索性工作注定会被淘汰,但这不意味着它没有价值,每一次浪费其实都是在帮你在下一轮迭代中更快地做对的选择。


就像爱迪生说的,我没有失败,我只是找到了一万种不行的方法。这句话在AI时代也适配。


“博士以前学的都是基础知识,谈不上研究二字”


量子位:别人说您四跨,您自己说“只有一跨”?


何静:博士以前学的都是基础知识,还谈不上研究二字,并且专业中都围绕时空数据。真正意义上的“跨”,是博士“地理信息工程”专业到“新闻传播”专业。


量子位:当时为什么想跨?跨了之后感觉怎么样?


何静:一是,我们大部分人选专业的时候思考还不成熟,容易受到别人的影响,并不知道适配自己的到底是什么专业。但”知道自己不喜欢什么”和”知道自己喜欢什么”,其实是同等重要的能力。你没尝试,怎么知道哪双鞋合脚?


二是,博士临近毕业那段时间,我找工作并不顺利,现实逼着我开始思考一个问题:我和别人不一样的地方在哪里?有没有一个点是我不可被替代的?在这种追问下,我走进了新闻传播学。


从那以后,我不再用单一学科的视角去看问题,开始尝试用跨学科视角去解决复杂问题。


跨了之后发现找到自己喜欢的领域了,尽管这个过程是坎坷的。


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 何静在演讲


量子位:您曾说自己在清华跨界后恶补了两年传播学知识,这对当时理工科出身的您来说难吗?新闻传播学的框架在多大程度上影响了您此后的研究视角或思维方式?


何静:难,但难的不是知识本身,而是心理上的那道坎。


后来我推荐过几位师弟师妹去学新闻传播学,他们都失败了。不是因为能力不行,相反他们能力都很强,而是因为在心理上没有办法完全接纳。


很多人潜意识里会觉得文科不如理工科硬核,心理上就有排斥。但当你真正放下偏见走进传播学之后,你会发现它提供的是一套完全不同的操作系统。


理工科教会我如何分析世界,传播学教会我如何与世界对话,它让我有了受众意识,你做研究也好、做产品也好、讲课也好,你首先要想的不是“我要说什么”,而是“听的人需要什么、能听懂什么”。


这个思维的转变,直接塑造了我后来做AI科普的方法论。所以如果有人问我:文理之间有高下之分吗?我的回答是:没有高下,只有不同。


量子位:您多次从您的跨界经历中提到了关联性思考,您觉得这是一种怎样的能力?


何静:我想关联性思考就是在看似不相关的事物之间发现他们可以被连接的地方。我把这种能力比作“认知的乐高”:你手里的积木块(知识模块)越多,你能拼出的形状(解决方案)就越丰富。


一个只有土木工程背景的人可能只擅长搭某种结构,一个只有计算机背景的人可能只擅长写某种算法,但如果你同时拥有多个领域的“积木块”,你就能拼出别人拼不出的东西。


当然,我这里不是在做学科比较,每个专业深耕到极致那就具有不可替代的价值。


我想说的是,在这个大模型正在打破传统学科壁垒的时代,大量科研和行业的落地问题已经无法依靠单一专业能力解决。能连接不同世界的“翻译者”,正在变成一种稀缺资源。


量子位:在个人履历上看到您有很多横向项目,这和您的教职科研间会冲突吗?您会怎么去处理二者关系?


何静:横向项目也好,纵向课题也好,都是研究,只是服务对象不同、问题提出的场景不同。横向项目的好处在于它能把你的研究拉到真实场景中去检验——企业面临的问题往往是具体的、紧迫的,它历炼了我快速应对问题的能力。


当然,时间分配是个问题,冲突情况下优先教职科研。不过接项目之前会问自己两个问题:这个项目和我已有的研究积累有没有协同效应?做完之后会不会对教学和科研有反哺?如果答案都是否定的,再好的条件也会拒绝。


量子位:您做这么多事,时间够不够用?能否描述一下您典型一天的日程安排?


何静:不够用。我可能就是效率高一点,一般突然想到一个点就立马去做。


我没有特别典型的一天的日程安排。有课的时候就上课,没课的时候就自己做项目。晚上10点后一般处理自己的业余爱好,比如剪辑视频什么的。


当然,必须承认,这样的节奏是有代价的。只是这份代价让我的家人帮我承担了,他们不在的时候,家里再乱我都看得下去。


b站up主“北航90后副教授何静”


量子位:您是去年年底来b站讲课的,当时为什么想在这里开账号?怎么选择了讲AI呢?


何静:其实2021年到2022年那段时间,我在抖音演示过不少软件,但当时只是即兴分享并没有想过正式开讲,因为要做成完整教程要花很多时间。


2025年10月,我的慕课视频意外被大量传播,我看见了很多质疑的声音。我想也许这是命运在帮我做一个我迟迟不敢做的决定,于是B站账号就这样开起来了。


至于为什么讲AI,一是我在学校有生成式AI的多模态应用相关课程;二是因为AI已经从少数人的主赛道,变成了普通人也必须理解的公共工具。


量子位:您讲的AI非常通俗,有人说这是降维讲解,最开始是怎么打算要这样去讲的?


何静:我亲身经历过一件事,2016年刚接触AI的时候我觉得好难,因为我遇到问题后去问懂行的人,他们的讲解非常难懂,让我觉得AI更难了。


直到无意间我看到一个非常通俗的视频,原本困住我的问题一下子被讲明白了。我才发现,不是我学不懂,有可能只是老师不会讲解。


这段经历让我讲课时经常反省:如果坐在对面的是2016年那个对AI一窍不通又充满畏惧的我,她能听懂吗?


“降维讲解”这个词其实高看我了,我只是不想让另一个人经历我当年那种被知识拒之门外的无助感。


量子位:这种讲解能力是天生的还是后天培养的?


何静:不是天生的,是后天主动设计的。我读工科博士的时候,曾沉迷于把简单的东西复杂化,当自己说出的知识让别人觉得“高大上”的时候,会有一种虚幻的满足感。


直到博士后阶段我接触了新闻传播学,才真正意识到:信息传播是一个闭环,如果从你这里发出的信息没有人能接收到,那这条路径就断了,你说得再专业都是无效传播。


技术在飞速进步,各行各业的普通人都有同等权利去了解这个世界正在发生什么。


但每个人的教育背景不同,接受知识的能力也不一样。知识讲解的目的,从来不是自我炫耀,而是让没有相关背景的人也能听懂并转化成自己的知识。


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 何静视频《北航90后副教授何静带你走进新生小白人工智能的第一课》


量子位:您做这些视频一般怎么选题?怎么选择去讲这个而不是那个?还有没有您想讲解或分享,但一直没讲的内容?


何静:平时选题主要是围绕AI工具及其实际应用展开。我的时间比较碎,所以更倾向讲自己能快速上手、也能讲清楚的内容。当然也要考虑到“什么对普通人是有帮助的,就尽量在我熟悉内容的前提下优先讲什么”。


我有很多想讲但还没来得及讲的内容。年纪大了以后,没办法像以前那样熬,时间不够。很多教程都是半夜一两点录制的,做完录制还要剪辑、检查、补充案例,所以教程制作的速度确实跟不上我想分享的节奏。


量子位:您几乎会认真回复每一条评论,这非常罕见,为什么这么做?


何静:很惭愧,我并没有回复每一条评论,很多是OpenClaw在帮我回复,评论区和私信里有一部分内容,确实已经交给智能体做基础处理了。


但我还是会时不时登录看看,遇到我觉得需要人工回应的,会自己补上一句:比如有人提了一个特别好的问题、有人表达了一种真实的困惑。


我既是博主,也是用户。换位想一想,如果我真给一个博主发了私信,哪怕只是被简短回应,也会让我觉得自己的问题被看见了。所以我希望自己也尽量这样做。


量子位:其实不太能分辨出来具体哪条是它回复的,您设置了什么提示词?现在还用龙虾回复吗,据说200块一小时。


何静:我可以公开我其中一个版本设置的回复规则。(见下图)


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 何静分享的龙虾回复提示词(节选)


我自己私下是几个工具都会测试,因为使用方法差别不大,比如大家熟悉的Claude Code和Codex。


之前B站直播时,评论区回复其实也用的Codex,这个脚本后来还吸引了商务的联系,后续可能会封装成接口给有需要的人。


最早我龙虾调用的模型是GPT5.1、5.2和5.4,平均下来大概200块一小时,后来换成4.1mini之后,成本就低了很多。


对我来说,工具本身不是重点,重点是它能不能稳定地帮我节省重复劳动的同时我能负担这个成本。因为上课的时候我也会温馨提醒“普通人怎么用才能性价比最高”这件事。


量子位:您还在抖音上做了很多关于各种学科专业的科普视频,当时为什么想做这个?


何静:我一直都在做数据方向,教数据采集时会拿招聘类数据做教学案例。


数据都采了,那不妨顺着看下去,就会发现这些年里各个学科变化都很明显,而且有些变化和大部分人的认知并不一致,没有永远的风口专业。我想把这些观察传递出去,视频对我来说是一个更有效的媒介。


量子位:想给那些因为AI而担心就业的学生们什么建议?


何静:AI会影响就业,这是现实,躲不开。但AI并不是万能的,去发现AI做不到、做不好的地方,那往往就是我们的机会。


“科研像聊天一样简单,但聊天对我并不简单”


量子位:“科研像聊天一样简单”的研发初衷是什么?


何静:最初做这个工具,就是想解决我自己梳理文献时的麻烦。后来在网友们的建议下,功能一点点扩展起来,慢慢才有了今天的样子。


现在我个人感觉软件最好用的功能反而是PPT功能,因为很多老师也有这方面的需求,所以就顺着真实需求往下做了。


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 何静开发产品“让科研像聊天一样简单”界面


量子位:您希望这个工具解决什么问题?现在达到设想的预期了吗?


何静:对我来说,它最初的愿望一直没变:希望用户把重复性工作交给工具,把时间和精力留给真正需要创造力的事情。


我的目标并不太高,它已经接近了我的预期,只是离我导师更高的期待还有很大距离。能做成今天这样,离不开导师的要求,也离不开网友们的建议。


量子位:大家的反馈都是怎样的?


何静:外界对它的评价一直比较分化。支持的人给了很多鼓励,这一点我很感激;质疑的人也一直存在,很多人批评科研怎么会像聊天一样简单呢?我没有反驳,因为很多争议最终都会回到时间里去被检验。


AI发展得很快,这一天一定会到来,让各个领域的专业工作都变得像聊天一样自然。只不过话说回来,现实生活里的我其实很社恐,聊天这件事对我并不简单。


量子位:从产品开发者的视角聊聊?


何静:做产品之前,我读到过一段让我醍醐灌顶的话:“要做好一个TOC端的产品,只需要把用户想象成脾气非常大、智商非常低、非常没有耐心、非常小气的人。你能把这样的人伺候好了,你的产品一定会做得非常好。产品逻辑的本质不是去教育用户,而是满足人性最底层的需求。”


这段话当然不是贬低用户,而是在提醒做产品的人,体贴用户。


我并不介意别人说界面“古老”或者“简单”。


评价古老,好在你记住了。在Vibe Coding如此流行的今天,各种AI产品层出不穷,99.99%以上的产品会面临“不被记住”的风险。未来什么最贵呢?注意力最贵。


评价简单,好在你看懂了。很多计算机背景的人会说,何静那个软件我也能做。这个判断我认可。但在实际落地过程中,我看过很多个人做的东西太复杂,而能用太复杂软件的用户更多的是跳过专有工具直接使用通用模型。


量子位:您平常都是怎么玩AI的?一般“玩”在哪些方向?最近在“玩”什么?


何静:我是个重度宅女,闲下来的时候就是刷手机。但我在网上看到有博主介绍一个AI工具,并不会只是点赞收藏就让它躺在收藏夹里吃灰,如果软硬件设备允许会立刻上手测试。


这个习惯帮助我建立了一种手感,用得多了,你就自然能分辨什么是好用的工具,什么是花哨的噱头。


我主要关注三个方向:AI科研、AI办公、AI创意。这个分类是因为我在企事业单位讲课的时候发现的,大家的需求基本落在这三个象限里,并且这三个方向的交叉地带,往往是最好玩、也最能产生新想法的地方。


最近更多是在测试AI控制各类专业软件的能力上,比如CAD、QGIS、SKETCHUP、BLENDER、MAYA、UE等。


“B站教AI”爆火后,北航90后副教授何静回应一切


量子位:您想给大家学用AI什么建议?


何静:我的建议只针对那些正处在迷茫里的普通人。第一,找几个能把AI讲得通俗易懂、而且愿意带实操的老师,不管线上还是线下都可以。


你要看老师怎么提问、怎么纠错、怎么处理意外情况,然后自己跟着做一遍。AI是工具,工具一定要上手,不是背概念就能学会的。


第二,脑子里需要有一张工具地图,会判断在什么场景下该用什么工具,这不是天生的,而是靠你真的接触过足够多的工具之后慢慢建立起来的。


我之前整理《大模型工具大全》《智能体工具大全》,目的就是让大家先知道这个领域里有哪些选项、各自擅长什么。你不需要样样精通,但你得有一个基础认知。


“错过种一棵树最好的时间”


量子位:您2013年刚从川农毕业的时候,有想过未来要怎么发展吗?想过今天吗?


何静:今天的生活已经远远超出了我当年的想象。如果十多年前有人告诉我,你将来会当大学老师、会做AI科普、会有上千万人看你的课程,我一定会觉得那个人是在开玩笑,并且开的是一个很无厘头的玩笑。


所以我现在越来越相信一句话:人生最好的状态不是“如愿以偿”,而是“超出预期”。


量子位:您说自己之前玩魔术,卖衣服,还设计衣服,您这些兴趣爱好都是怎么来的?有没有现在还在做的?


何静:这些兴趣爱好的来源都很突然,就是某一刻看到了,觉得有意思,就想试试。试过了,要么深入,要么拔草。大多数时候都属于拔草,知道是怎么回事了,也就放下了。


很早就没有继续做这些了,但我心态很好没觉得这是半途而废。我想人生不是每一件事都要从一而终,有些体验的意义就在于体验本身。


量子位:您有休息时间吗?有的话会喜欢做些什么?


何静:休息时间是有的,但我的休息方式可能让很多人觉得无聊,我就喜欢躺在床上刷手机,什么都不想做。


可能是因为平时脑子里转的东西太多了,我很享受这种什么都不做的状态。但希望大家不要和我一样,身体健康最重要。 


量子位:您在社交媒体上回应说“错过种一棵树最好的时间,这几年很努力”,您觉得您错过了吗?错过了什么?


何静:我没有少年天才的光环。很多厉害的人在十多岁的时候就已经崭露头角了,可我不喜欢自己十多岁的那个阶段。那时候懵懵懂懂,在记忆力最好的年纪却没有努力学习,现在想起来确实有些遗憾。


但如果换个角度来看,正是因为我曾经“错过”过,所以这些年我才总是想要弥补。


有人说我像一匹“学术快牛”,但我想说的是,你看得到的是速度,看不到的是愧疚,一种“我已经浪费了太多时间,所以现在要更用力”的愧疚。


不过我现在渐渐想明白了一件事:每个人都有自己的时区。有人20岁就功成名就,有人40岁才找到方向。与其纠结错过了什么,不如问问自己:现在种下的这棵树,十年后会长成什么样?这才是更重要的问题。


文章来自于"量子位",作者 "程浅"。

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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

5
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales