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《零基础入门：用 WorkBuddy 一键生成高质量 PPT 大纲流程》

在实际需求驱动下，精准确定 PPT 主题是生成高质量大纲的首要步骤。无论是工作汇报、学术分享还是教学演示，不同的场景对主题的聚焦点提出了多样化要求。例如，在工作汇报中，主题应紧密围绕具体任务或项目的进展、成果及改进方向展开；而在学术分享中，则需突出研究问题的核心内容、方法论及创新性发现。通过明确主题，不仅能够为大纲提供清晰的方向性指引，还能确保后续内容组织具备逻辑性和针对性。此外，主题的确立还需考虑信息传递的目标与受众期望，避免因主题过于宽泛或模糊而导致内容失焦。因此，用户在使用 WorkBuddy 工具时，应首先结合实际场景需求，对主题进行细化与具体化定义，以确保生成的大纲具有较高的实用价值。

2026-08-06

DolphinDB 一键集成 Qlib Alpha158，158个量价指标开箱即用

在量化投资中，因子是构建选股模型和机器学习模型的重要输入。常见的价格趋势、波动率、成交量、K 线形态等指标，本质上都是不同类型的量化因子。通过组合多个因子，研究人员可以更全面地刻画股票特征，挖掘潜在的 Alpha 收益。

2026-08-05

用 WorkBuddy 一键生成职场 PPT：从空白到汇报稿只要 10 分钟

做周报、做项目复盘、做方案汇报——几乎所有打工人都逃不过 PPT。传统做法：打开软件 → 想结构 → 找模板 → 填内容 → 调格式，两小时起步。我改用 WorkBuddy 之后，从"空白页"到"能直接讲的稿子"基本控制在 10 分钟。下面把完整流程和踩过的坑讲清楚。

2026-08-02

#WorkBuddy# 保姆级实操：用 WorkBuddy 技能一键自动采集专利台账

> 适用场景：企业知识产权管理 | 专利台账定期更新 | 国家知识产权局数据自动采集

2026-08-01

用MusicCard一键生成音乐卡片

分享一首歌时，直接发送链接虽然方便，却很难表达当时的情绪。截取播放器页面又会带上大量按钮、水印和平台信息，真正想展示的封面、歌名与歌词反而不够突出。

2026-07-29

用腾讯codebuddy写了个 SSH 内网穿透工具，一键搞定远程访问

事情是这样的：我在家里的一台树莓派上跑了一个小 Web 服务，想在公司访问它。家里是移动宽带，没有公网 IP，传统方案无非两种：

2026-07-23

OC 开源 Kernel Multi-Bench：一键化把内核基准测试交给机器

内核一直是OS 中最重要的组成部分之一，同时内核性能的评估一直是一个难以处理的过程，即使是专业的内核开发人员，也经常不得不反复手动进行内核的性能评估。整个 Linux 内核社区针对各种场景的优化覆盖一直有着极大的投入和关注度。但内核在其地位特殊

2026-07-23

一键生成各种风格PPT，教师、办公、设计必备神级Skill

还在为做PPT熬夜挠头？一份看起来像样的演示文稿往往要在排版、配色、找图这些琐事上耗费大半精力。有一类AI工具正在悄悄改写这个局面——只需要丢进一段文字、一份文档，甚至一句话描述，就能在几分钟内自动生成一份结构清晰、排版专业的PPT。今天就从实战角度聊聊这类神器的安装、使用和核心能力。

2026-07-20

不用重装，学会备份还原一键满血复活

重装系统确实能解决很多问题，但它有一个缺点：重装之后以前的驱动、激活信息、设置全部丢失，软件基本都要重装，一切推倒重来，费时费力。

2026-07-16

WorkBuddy 支持多格式一键处理

摘要： WorkBuddy 是腾讯推出的全场景 AI 办公工作台，支持 PDF、Word、Excel、PPT 等多格式文件的一键处理。用户只需一句话描述需求，Agent 即可自主规划执行格式转换任务，

2026-07-10

Kimi Code 0.4.0 发布，一键安装、毫秒级启动的终端 AI 编程 Agent

月之暗面（Moonshot AI）发布了 Kimi Code 0.4.0 版本，这是其终端 AI 编程 Agent 产品线的最新稳定版本。作为 kimi-cli 的继承产品，kimi-code 以 TypeScript 为核心语言，在功能设计和技术实现上呈现出明显的工程化思路。 Kimi Code 的差异化定位首先体现在分发方式上：它是一款单一二进制分发工具，用户无需预先搭建 Node.js 环境即可运行。macOS 和 Linux 用户通过一行 curl 命令完成安装，Windows 用户通过 PowerShell 安装脚本完成配置。这种"下载即用"的设计降低了入门门槛，对于不熟悉前端工具链的开发者尤其友好。启动速度是另一个被重点优化的指标。官方标称"毫秒级启动"，这在基于 Node.js Runtime 的终端工具中并不常见。实现路径很可能是将核心 TUI 渲染逻辑预编译进二进制，而非每次启动时动态加载依赖。对于需要频繁唤醒 AI 辅助的开发者来说，每次交互节省数百毫秒的等待时间，累积效果可观。功能层面，Kimi Code 的核心能力覆盖了常见的 AI 辅助编程场景：读取和编辑代码、执行 Shell 命令、搜索文件、获取网页内容。内置coder、explore、plan 三个子 Agent，分别对应代码生成与修改、文件探索、任务规划三个高频使用情境。子 Agent 并行工作模式下，多个任务可以同时进行而不互相阻塞。视频输入支持是 0.4.0 版本的一个新特性——用户可以上传屏幕录制文件，让 AI 基于视频内容理解上下文后给出建议。这个功能在代码演示、bug 复现和架构讲解场景中有实际价值，填补了"看图说话"式 AI 助手中的一个空白。 MCP（Model Context Protocol）配置的引入，使得外部工具的接入以对话驱动的方式完成，而非传统的 JSON 配置或命令行参数。这对不熟悉基础设施配置的开发者而言降低了一个隐性门槛。从技术选型来看，kimi-code 基于 pi-tui 构建，后者是一个专门面向 AI Agent 场景的 TUI 框架。Node.js ≥ 24.15.0 的版本要求筛选掉了较旧的运行时环境，同时也意味着它默认支持 ES Module 和完整的 TypeScript 编译链路。下载地址：https://github.com/MoonshotAI/kimi-code/releases

2026-05-28

GLM 4.5 & Qwen3 全系列模型一键体验

通过 Xorbits Inference，你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型 - https://github.com/xorbitsai/inference。

2025-08-05

Black Forest 开源 FLUX.1 Kontex 模型，使用文本即可实现一键 PS

知名开源平台Black Forest开源了文生图模型FLUX.1-Kontext的开发者版本，该模型让用户通过自然语言就能实现一键P图。

2025-06-27

wlnmp 一键安装包更新 240426 (el9版本支持)

wlnmp 一键安装包 240426 更新内容如下：（新增）el9(9.x)系统版本支持，新增AlmaLinux9.x系统兼容。

2024-04-26

大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型

本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。近日，LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！

2023-12-15

禅道 18.7 发布啦，融合 GPT-3.5 实现 AI 一键提词功能！

大家好，禅道18.7发布啦，本次发布主要实现了AI一键提词功能，将人工智能生成内容无缝融入产品研发流程，提高软件研发效率！持续优化，定期更新，禅道一直在路上。

2023-09-13

BeautifulPrompt：PAI推出自研Prompt美化器，赋能AIGC一键出美图

一键体验Prompt自动生成在详细介绍PAI自动Prompt生成模型前，我们首先给出体验Prompt生成效果。

2023-06-13

PAI-Diffusion中文模型全面升级，海量高清艺术大图一键生成

作者：段忠杰（终劫）、刘冰雁（伍拾）、汪诚愚（熊兮）、黄俊（临在）背景以Stable Diffusion模型为代表，AI生成内容（AI Generated Content，AIGC）的模型和应用呈现出井喷式的增长趋势。在先前的工作中，阿里云机器学习PAI团队开源了PAI-Diffusion系列模型（看这里），包括一系列通用场景和特定场景的文图生成模型，例如古诗配图、二次元动漫、魔幻现实等。这些模型的Pipeline除了包括标准的Diffusion Model，还集成了PAI团队先前提出的中文CLIP跨模态对齐模型（看这里）使得模型可以生成符合中文文本描述的、各种场景下的高清大图。此外，由于Diffusion模型推理速度比较慢，而且需要耗费较多的硬件资源，我们结合由PAI自主研发的编译优化工具 PAI-Blade，支持对PAI-Diffusion模型的端到端的导出和推理加速，在A10机器下做到了1s内的中文大图生成（看这里）。在本次的工作中，我们对之前的PAI-Diffusion中文模型进行大幅升级，主要的功能扩展包括：图像生成质量的大幅提升、风格多样化：通过大量对模型预训练数据的处理和过滤，以及训练过程的优化，PAI-Diffusion中文模型生成的图像无论在质量上，还是在风格上都大幅超越先前版本；丰富的精细化模型微调功能：除了对模型的标准微调，PAI-Diffusion中文模型支持开源社区的各种微调功能，包括LoRA、Textual Inversion、DreamBooth、ControlNet等，支持各类图像生成和编辑的功能；简单易用的场景化定制方案：除了训练各种通用场景下的中文模型，我们也在垂类场景下做了很多尝试和探索，通过场景化的定制，可以在各种产品中使用这些模型，包括Diffuser API、WebUI等。在下文中，我们详细介绍PAI-Diffusion中文模型的新功能和新特性。艺术画廊在详细介绍PAI-Diffusion中文模型及其功能前，我们首先带大家参观我们的艺术画廊，下面的所有图片都采用PAI-Diffusion中文模型真实生成。 positive prompt: 人工智能，未来派，4k，科幻 negative prompt: 模糊 positive prompt: 魔法药瓶 negative prompt: positive prompt: 雄鹰展翅，风暴，动漫风格 negative prompt: positive prompt: 中国风景图远山、清水、古楼、古船、飞鸟、云雾，光线灿烂，远距离透视，超广角，气势磅礴，色彩逼真 negative prompt: 丑陋，畸形，模糊，画面不连贯，污染，噪声 positive prompt: 带墨镜的猫，黑客，特工，西装 negative prompt: positive prompt: 海底世界，各种鱼类，海草 negative prompt: positive prompt: 白瓷的咖啡杯，质地细腻、透光性好，中国传统的瓷器。深蓝色主色调。高贵、优雅、沉稳 negative prompt: 斑点 positive prompt: 柴犬小狗，机甲，机器人，未来科技 negative prompt: positive prompt: 白色小狐狸，扁平画风 negative prompt: 斑点，噪点 positive prompt: 参天大树，浮雕，画框 negative prompt: positive prompt: 东方美女，学妹，少女，精致面容，可爱，长发，古装，汉服，画面精致，完美造型，柔和的色彩，电影感 negative prompt: positive prompt: 奇妙几何形别墅，悬崖上 negative prompt: positive prompt: 粉红色羽毛的猫头鹰 negative prompt: positive prompt: 浮岛，天空，白云，城堡，幻想世界 negative prompt: 油画，模糊，雾蒙蒙 positive prompt: 一个抽烟的美丽女人的画像，梦幻般的色彩，精美细节 negative prompt: 丑陋，畸形，污染，噪声 positive prompt: 一个穿着连帽衫的酷女孩，日蚀背景，精美细节，赛博朋克 negative prompt: 噪声，污染 positive prompt: 火车，雪地，隧道，昏暗灯光，恐怖片 negative prompt: 多个铁轨 positive prompt: 金属盒子，宝箱，神秘，反光，骷髅，草地上 negative prompt: positive prompt: 镜中花，水中月，水彩画，大量笔墨 negative prompt: positive prompt: 阳光，彩虹，小白马 negative prompt: positive prompt: 中国剪纸画，雪山，白云，落日 negative prompt: positive prompt: 日落时分城市的鸟瞰图，日蚀行星建构主义风格 negative prompt: 噪点，扭曲 positive prompt: 山水画，流畅的线条，优美的山水图案 negative prompt: 斑点 positive prompt: 亭台楼阁，曲径通幽，水墨绘画，中国风 negative prompt: 油画，彩色 positive prompt: 洋葱头小精灵，可爱，童话 negative prompt: positive prompt: 一只小猪在夕阳下奔跑，童话绘本 negative prompt: positive prompt: 一个戴着眼镜的女孩，精致的五官，白皮肤，赛博朋克场景，全身照片 negative prompt: positive prompt: 一个在上学路上的女孩，宫崎骏的绘画风格，清晰 negative prompt: 摄影，写实，模糊 positive prompt: 向日葵花海，最高的质量，8K，超精细刻画 negative prompt: positive prompt: 落日风景油画，朦胧美 negative prompt: 画框，画笔 positive prompt: 生肖兔，武侠风，仙气，紫砂盔甲配剑，细节，特写 negative prompt: positive prompt: 盛世莲花，传说，荷塘，发光，柔和光线，CG感 negative prompt: 斑点 positive prompt: 陶瓷大花瓶，牡丹花 negative prompt: positive prompt: 童话绘本，蘑菇，树林，低饱和度氛围，可爱，萌萌哒 negative prompt: positive prompt: 未来战士，机械装甲，光剑，红眼，科幻 negative prompt: 景深，模糊 positive prompt: 蝴蝶，对称美感，数字艺术 negative prompt: PAI-Diffusion ModelZoo 我们利用海量中文图文对数据，训练了多个Diffusion中文模型，参数量均在10亿左右。本次我们开源了如下两个模型。概述如下所示：模型名使用场景 pai-diffusion-artist-large-zh 中文文图生成艺术模型，默认支持生成图像分辨率为512*512 pai-diffusion-artist-xlarge-zh 中文文图生成艺术模型（更大分辨率），默认支持生成图像分辨率为768*768 为了提升模型输出图像的质量，在最大限度内避免出现不合规或低质量内容，我们搜集海量开源的图文对数据集，包括大规模中文跨模态预训练数据集WuKong、大规模多语言多模态数据集LAION-5B等。我们针对图像和文本进行了多种清洗方式，筛选掉违规和低质量数据。具体的数据处理方式包括NSFW（Not Safe From Work）数据过滤、水印数据去除，以及使用CLIP分数和美观值分数评分，选出最合适的预训练数据子集进行训练。与英文开源社区的Diffusion模型不同，我们的CLIP Text Encoder采用EasyNLP自研的中文CLIP模型（https://github.com/alibaba/EasyNLP），并且在Diffusion训练过程中冻结其参数，使得模型对中文语义的建模更加精确。值得注意的是，上表的图像分辨率指训练过程中的图像分辨率，在模型推理阶段可以设置不同的分辨率。 PAI-Diffusion模型特性为了更加便于广大用户使用PAI-Diffusion模型，我们从如下几个方面详细介绍PAI-Diffusion模型的特性。丰富多样的模型微调方法 PAI-Diffusion模型和社区Stable Diffusion等模型的参数量一般在十亿左右。这些模型的全量参数微调往往需要消耗大量计算资源。除了标准的模型微调，PAI-Diffusion模型支持多种轻量化微调算法，支持用户在计算量尽可能少的情况下，实现模型的特定领域、特定场景的微调。以下，我们也给出两个轻量化微调的示例。使用LoRA进行模型轻量化微调 PAI-Diffusion模型可以使用LoRA（Low-Rank Adaptation）算法进行轻量化微调，大幅降低计算量。调用开源脚本train_text_to_image_lora.py，我们同样可以实现PAI-Diffusion中文模型的轻量化微调。训练命令示例如下： export MODEL_NAME="model_name" export TRAIN_DIR="path_to_your_dataset" export OUTPUT_DIR="path_to_save_model" accelerate launch train_text_to_image_lora.py \ --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \ --train_data_dir=$TRAIN_DIR \ --resolution=512 --center_crop --random_flip \ --train_batch_size=1 \ --gradient_accumulation_steps=4 \ --max_train_steps=15000 \ --learning_rate=1e-04 \ --max_grad_norm=1 \ --lr_scheduler="cosine" --lr_warmup_steps=0 \ --output_dir=$OUTPUT_DIR 其中，MODEL_NAME是用于微调的PAI-Diffusion模型名称或路径，TRAIN_DIR是训练集的本地路径，OUTPUT_DIR为模型保存的本地路径（只包含LoRA微调参数部分）。当模型LoRA轻量化微调完毕之后可以使用如下示例代码进行文图生成： from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "model_name" lora_path = "model_path/checkpoint-xxx/pytorch_model.bin" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id) pipe.unet.load_attn_procs(torch.load(lora_path)) pipe.to("cuda") image = pipe("input text").images[0] image.save("result.png") 其中，model_path即为微调后的模型保存的本地路径（只包含LoRA微调参数部分），即前一步骤的OUTPUT_DIR；model_id为原始的没有经过LoRA微调的模型。使用Textual Inversion进行模型定制化轻量微调由于PAI-Diffusion模型一般用于生成各种通用场景下的图像，Textual Inversion是一种定制化轻量微调技术，使模型生成原来模型没有学会的、新的概念相关图像。PAI-Diffusion模型可以使用Textual Inversion算法进行轻量化微调。同样地，我们可以运行脚本textual_inversion.py，训练命令示例如下： export MODEL_NAME="model_name" export TRAIN_DIR="path_to_your_dataset" export OUTPUT_DIR="path_to_save_model" accelerate launch textual_inversion.py \ --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME \ --train_data_dir=$TRAIN_DIR \ --learnable_property="object" \ --placeholder_token="<小奶猫>" --initializer_token="猫" \ --resolution=512 \ --train_batch_size=1 \ --gradient_accumulation_steps=4 \ --max_train_steps=100 \ --learning_rate=5.0e-04 --scale_lr \ --lr_scheduler="constant" \ --lr_warmup_steps=0 \ --output_dir=$OUTPUT_DIR 其中，MODEL_NAME是用于微调的PAI-Diffusion模型名称，TRAIN_DIR是前述训练集的本地路径，OUTPUT_DIR为模型保存的本地路径。其中placeholder_token是与新的概念相关的文本，initializer_token是与新的概念密切相关的字（用于初始化新的概念对应的参数），这里我们以小奶猫为例。当模型轻量化微调完毕之后可以使用如下示例代码进行文图生成： from diffusers import StableDiffusionPipeline model_path = "path_to_save_model" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path).to("cuda") image = pipe("input text").images[0] image.save("result.png") 其中，model_path即为微调后的模型保存的本地路径，即前一步骤的OUTPUT_DIR。注意在使用微调后的模型生成包含新的概念的图像时，文本中新的概念用步骤二中的placeholder_token表示，例如：输入文本：一只<小奶猫>在草地上输入文本：一只<小奶猫>在沙发上输出图像输出图像 AIGC系列模型的潜在风险在于容易生成不可控的、带有违法信息的内容，影响了这些模型在下游业务场景中的应用。PAI-Diffusion中文模型支持多种可控的图像编辑功能，允许用户对生成的图像内容作出限制，从而使得结果更加可用。PAI-Diffusion中文模型对StableDiffusionImg2ImgPipeline做到完全兼容，这一文本引导的图像编辑Pipeline允许模型在给定输入文本和图像的基础上，生成相关的图像，示例脚本如下： from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("model_name").to("cuda") image = pipe(prompt="input text", image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5).images[0] image.save("result.png") 以下给出一个输入输出的示例：输入文本：雪地里的两只企鹅输入图像输出图像场景定制化的功能支持除了用于生成艺术大图，通过对PAI-Diffusion中文模型进行继续预训练，我们也可以得到高度场景化的中文模型。以下是PAI-Diffusion中文模型在美食数据上继续预训练后生成的结果，可以看出只要拥有高质量的业务数据，可以产出针对不同业务场景的Diffusion模型。这些模型可以进一步与LoRA、ControlNet等技术进行无缝结合，做到与业务更契合、更可控的图像编辑与生成。菠萝炒饭韭菜鸡蛋水饺番茄炒蛋韩式炸鸡红烧狮子头清汤娃娃菜模型的使用和下载在开源社区使用PAI-Diffusion中文模型为了方便开源社区使用这些模型，我们将这两个模型接入了两个知名的开源模型分享社区HuggingFace和ModelScope。以HuggingFace为例，我们可以使用如下代码进行模型推理： from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "alibaba-pai/pai-diffusion-artist-large-zh" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "雾蒙蒙的日出在湖面上" image = pipe(prompt).images[0] image.save("result.png") 在ModelScope的使用接口示例如下： from modelscope.pipelines import pipeline import cv2 p = pipeline('text-to-image-synthesis', 'PAI/pai-diffusion-artist-large-zh', model_revision='v1.0.0') result = p({'text': '雾蒙蒙的日出在湖面上'}) image = result["output_imgs"][0] cv2.imwrite("image.png", image) 此外，我们也在EasyNLP算法框架中开设了Diffusion算法专区（链接），提供各种PAI-Diffusio模型的使用脚本和教程。在PAI-DSW使用PAI-Diffusion中文模型 PAI-DSW（Data Science Workshop）是阿里云机器学习平台PAI开发的云上IDE，面向不同水平的开发者，提供了交互式的编程环境（文档）。在DSW Gallery中，提供了各种Notebook示例，方便用户轻松上手DSW，搭建各种机器学习应用。我们也在DSW Gallery中上架了使用PAI-Diffusion中文模型的Sample Notebook，欢迎大家体验！免费领取：阿里云机器学习平台PAI为开发者提供免费试用额度,包含DSW、DLC、EAS多款产品。https://free.aliyun.com/?pipCode=learn 未来展望在这一期的工作中，我们对PAI-Diffusion中文模型的效果和功能进行了大幅扩展，使得图像生成质量的大幅提升、风格多样化。同时，我们支持包括LoRA、Textual Inversion等多种精细化模型微调和编辑功能。此外，我们也展示了多种场景化定制方案，方便用户在特定场景下训练和使用自己的Diffusion中文模型。在未来，我们计划进一步扩展各种场景的模型功能。阿里灵杰回顾阿里灵杰：阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP，助力NLP大模型落地阿里灵杰：预训练知识度量比赛夺冠！阿里云PAI发布知识预训练工具阿里灵杰：EasyNLP带你玩转CLIP图文检索阿里灵杰：EasyNLP中文文图生成模型带你秒变艺术家阿里灵杰：EasyNLP集成K-BERT算法，借助知识图谱实现更优Finetune 阿里灵杰：中文稀疏GPT大模型落地 — 通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑阿里灵杰：EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成阿里灵杰：跨模态学习能力再升级，EasyNLP电商文图检索效果刷新SOTA 阿里灵杰：EasyNLP带你实现中英文机器阅读理解阿里灵杰：EasyNLP发布融合语言学和事实知识的中文预训练模型CKBERT 阿里灵杰：当大火的文图生成模型遇见知识图谱，AI画像趋近于真实世界阿里灵杰：PAI-Diffusion模型来了！阿里云机器学习团队带您徜徉中文艺术海洋阿里灵杰：阿里云PAI-Diffusion功能再升级，全链路支持模型调优，平均推理速度提升75%以上

2023-05-25

ShopWind V3.4.4 更新，一键采集淘宝天猫京东商品快速迁移

系统现在已经更新到V3.4.4，从淘宝、京东下来的商家支持一键采集淘宝京东等平台的产品，可以通过ShopWind系统搭建自己的电商系统平台。

2023-02-01

每日一博 | 从负载均衡到路由，微服务应用现场一键到位

一键解决全链路灰度流量逃逸问题有时某个功能发版依赖多个服务同时升级上线。

2022-09-28

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