本文介绍了如何在Windows 11系统下，利用国产GLM大模型和126邮箱开发自动化邮件回复工具。文章分为三部分：首先阐述了自动化工具的价值，通过实际案例展示智能周报生成可节省90%时间；接着讲解了自动化三层架构及国产化适配方案；最后提供了详细的实现步骤，包括环境配置、代码实现和安全处理。该方案无需Linux基础，通过Python脚本即可实现邮件自动识别、智能回复生成和发送功能，同时确保数据安全

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《大模型辅助销售数据分析实践》摘要： 本文介绍了一个基于大模型的零代码数据分析工具开发案例。通过电商运营场景示例，展示了如何利用大模型在10秒内自动生成包含趋势图、异常预警和业务建议的销售洞察报告（PDF）。文章重点解析了人机协作分析框架，强调数据脱敏处理与结构化提示词设计，并提供了完整的Jupyter Notebook实现代码，涵盖数据聚合、可视化及大模型调用核心逻辑。针对常见问题（如API成本

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移动端大模型应用开发实战：React Native 语音笔记摘要App 本文介绍如何快速开发一个跨平台智能语音笔记摘要应用，核心亮点： 1️⃣ 5步集成大模型：通过React Native调用GPT-3.5 API实现语音转文字+智能摘要 2️⃣ 双端适配方案：一套代码同时支持iOS/Android，解决网络请求、性能优化等关键问题 3️⃣ 完整开发流程：从环境搭建到核心代码实现（含录音控制、AP

本文中提供完整可运行代码（兼容OpenAI格式的国产API）、国内云服务部署指南、3大国产API接入实操、跟着做就能上线

在当前AI语音合成领域，大多数模型动辄几百MB甚至数GB，对普通用户和小型项目极不友好。最近，我发现了一个令人惊喜的项目——**KittenTTS**，这是一个仅有25MB左右的轻量级语音合成模型，基于ONNX运行时实现，无需GPU也能流畅运行，特别适合资源有限的环境部署，经测试，实际语音生成效率达到1单词/0.1秒，也就是差不多1秒钟可以合成10个英文单词，长文本使用分批生成的话基本可以符合实际

做个预告，为系统化梳理AI大模型的发展脉络，并为普及AI素养做一点贡献，特给自己制定了一个小目标，3个月内完成交稿。整体设计如下：一、基础知识模块（20篇）讲述大模型基础概念、原理、生态和伦理安全；二、应用实践模块（30篇）介绍基础应用技巧、垂直领域应用、高级应用技巧和工程化实践；三、开发工具与框架模块（20篇）介绍开发环境和工具、主流框架和库、开发实践；四、大模型微调与定制模块（15篇）；五、前

在大语言模型的应用中，**Few-shot（少样本）**和**Zero-shot（零样本）**是两种核心的提示策略。它们各自适用于不同的场景，能够帮助用户在不进行额外训练的情况下完成任务。本文将深入探讨这两种策略的原理、适用场景及效果差异，并通过实战案例分析，帮助读者选择最合适的提示方法。

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