标题：我的AI提示词库心得，超简单 工作中肯定要用到AI。复杂任务仅靠简单指令难以解决。例如，制作海报需明确主题和文案。紧急需求时，临时应对不够，需有现成方案。 分享建立个人提示词库的心得，帮助任务梳理。提示词库即存提示词的仓库，随时可用。原因包括系统模板不合适、重复工作耗时、AI记忆不足及日常重复任务。 避免直接照搬他人提示词，分类保存，及时更新。初期尝试过多无效，后来只存重点。 构建提示词需考虑任务本质，拆解需求。四步法：培养AI意识、拆解流程、明确要点、简洁提示词。示例：新媒体运营，先选主题，再写大纲，按大纲填内容，最后润色。 自动化可简化任务，如从PDF提炼核心观点。工作流结合自动化动作，批量处理任务。 提示词管理采用自下而上和自上而下两种方法。自下而上收集常用提示词，自上而下服务具体任务。使用Obsidian本地存储，分类查找方便。

微软于11月7日发布Magentic-One系统，该系统通过协调多个专用AI智能体，高效处理复杂工作流程。作为AutoGen开源平台的一部分，Magentic-One能够在不同环境中无缝编排任务，巩固了微软在AI任务自动化中的领先地位。Magentic-One的核心是协调器代理，负责管理多个子智能体，构建和维护“任务账本”及“进度账本”，确保任务按时完成。系统包括WebSurfer智能体、FileSurfer智能体、编码智能体和计算机终端智能体，分别负责网络搜索、文件管理、代码编写与执行。协调器具备自适应特性，能够监控项目各阶段，及时调整计划以应对障碍，确保项目持续推进。这一系统展示了人类般的适应能力，提升了AI任务执行的效率与灵活性。

近日，西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室团队研发了一项基于视觉的移动设备任务自动化方案——VisionTasker。该方案利用AI技术精准捕捉并解析用户意图，实现移动设备上多样化的任务自动化，为视障人群、老年人及驾驶员等提供便利。VisionTasker通过视觉理解用户界面，并结合大语言模型进行任务规划与执行，显著提升了界面适应性和任务完成效率。实验结果显示，VisionTasker在处理复杂用户界面和多步骤任务时，表现优于传统方法，甚至在某些情况下超过人类。该研究成果已在近期的人机交互顶级会议UIST上发表，标志着移动任务自动化领域的重大突破。 发布时间：2024年10月13-16日。

谷歌计划于12月预览其名为“Project Jarvis”的大型动作模型，该项目旨在通过自动化日常网页任务来提升用户体验。据知情人士透露，“Jarvis”将由未来版本的谷歌Gemini驱动，并针对Chrome浏览器进行优化。该工具能够通过截屏、解析内容和自动点击按钮或输入文本来辅助用户完成任务，如收...