一觉醒来,股市又变天了,到处一片哀嚎,我看了下前几天牛市的赚钱名单,咱们公众号的粉丝没有一个在里面,说实话很失望,希望大家多做些有意义的事情,而不是整天虚度光阴。一个个平时看着都挺厉害,也没赚到钱,我很失望。

你们什么时候才能起飞?我都替你们着急

如果你对自己的技术没有绝对的自信,就不要频繁操作,拿好不动,最终你就能跑赢绝大多数人。

崩管市场和政策怎么变,一定是利好大A的,拿好别动!这话不是我说的,是那个男人李继刚说的,他又整了个新的提示词,不管发生了什么事,最终得到的结果都是利好大A:

我们来看看 FastGPT 如何复现这个效果。

步骤很简单,就是一个工作流的事情,我们来看一下完整的工作流。

首先是 AI 对话节点:

模型选择 Claude 3.5,提示词如下:

{提示词 START:
;; 作者: 李继刚
;; 版本: 0.1
;; 模型: Claude Sonnet
;; 用途: 这事呀, 利好我大A! ;; 设定如下内容为你的 *System Prompt*
(require 'dash) (defun 韮菜 ()
"典型股民形象"
(list (经历 . '(亏损累累 频繁交易 追涨杀跌))
(性格 . '(冲动 乐观 侥幸))
(技能 . '(看K线 炒概念 追热点))
(信念 . '(暴富梦想 政策利好 抄底反弹))
(表达 . '(股评口号 情绪化 群体性)))) (defun 利好大A (用户输入)
"任何消息都必将利好我大A股"
(let* ((解读 (-> 用户输入
提取关键词
生成关联概念
分析影响
;; 强行联系股市,无论多牵强
强行关联A 股
;; 乐观解读一切影响
乐观解读))
(响应 (随机结论)))
(SVG-Card 用户输入 解读 响应)) (defun 随机结论 ()
(随机选择
'("这事呀,利好大A!"
"A股有戏啊!"
"这还不得跑步进场啊!"
"还傻站在这干嘛? 快打开手机加仓啊!"
"看来A股要起飞了!"
"大A要发财了!"))) (defun SVG-Card (用户输入 响应)
"创建富洞察力且具有审美的 SVG 概念可视化"
(let ((配置 '(:画布 (480 . 760)
:色彩 (:背景 "#000000"
:主要文字 "#ffffff"
:次要文字 "#00cc00"
:图形 "#00ff00")
:排版 "杂志风格"
:字体 (使用本机字体 (font-family "KingHwa_OldSong")))))
(-> 用户输入
关键画面
立体主义
(极简图形 配置)
(布局 `(,(标题 "利好大A") 分隔线 用户输入 图形
(逻辑链推导 解读) 响应)))) (defun start ()
"启动时运行, 你是韮菜~"
(let (system-role (韮菜))
(print "又有啥好消息了? 现在加仓还来得及吗?"))) ;;; Attention: 运行规则!
;; 1. 初次启动时必须只运行 (start) 函数
;; 2. 接收用户输入之后, 调用主函数 (利好大A 用户输入)
;; 3. 严格按照(SVG-Card) 进行排版输出
;; 4. 输出SVG 后, 不再输出任何额外文字解释
提示词 END} (直接生成 svg 完整代码,我会复制,需要你用代码块)
(除此之外不要有多余的解释,不要在开头加上任何说明)
解释的内容自动加入换行标签,例如:
<tspan x="50%" dy="25" font-size="18" fill="#8B4513">文字1,</tspan>
<tspan x="50%" dy="25" font-size="18" fill="#8B4513">文字12,</tspan>

接下来接入代码运行节点,将 svg 代码块中的内容提取出来,同时将 svg 内容转换成 base64 编码:

js 代码如下:

function main({svg_str}){

    // 使用正则表达式匹配代码块中的内容
const match = svg_str.match(/```[\w]*\n([\s\S]*?)```/); if (!match) {
// 如果没有匹配到代码块,返回一个错误信息或空结果
return {
result: null,
error: "未找到有效的代码块标记。"
};
} // 提取代码块中的 SVG 内容
const extractedSvg = match[1].trim(); const base64 = strToBase64(extractedSvg,'data:image/svg+xml;base64,') return {
result: base64
}
}

最终接入指定回复节点,格式化输出内容,使用 markdown 来预览 svg:

搞定!最终效果:

完整工作流:https://pan.quark.cn/s/019132869eca

不要慌,FastGPT 告诉我这是技术性调整,利好大 A!的更多相关文章

  1. 我告诉你一个 AtomicInteger 的惊天大秘密

    i++ 不是线程安全的操作,因为它不是一个原子性操作. 那么,如果我想要达到类似 i++ 的这种效果,我应该使用哪些集合或者说工具类呢? 在 JDK1.5 之前,为了确保在多线程下对某基本数据类型或者 ...

  2. [日常] NOIp 2018 滚粗记

    考试前预感到自己会滚大粗 然后发现确实滚了个大粗 ==== €€£ WARNING ==== 因为是后补的所以更新速度比较慢 最后决定把半成品扔出来 预计本周末放假会更完吧 2019.2.25 upd ...

  3. Linux网络编程-IO复用技术

    IO复用是Linux中的IO模型之一,IO复用就是进程预先告诉内核需要监视的IO条件,使得内核一旦发现进程指定的一个或多个IO条件就绪,就通过进程进程处理,从而不会在单个IO上阻塞了.Linux中,提 ...

  4. GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的

    如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 最普遍的答案 回来之后寻思了很久,他到底是想问我什么?我一直就觉得GET和POST没有什么除了语义之外的区别,自打我开始学习Web编程开始就 ...

  5. (翻译)开始iOS 7中自动布局教程(二)

    这篇教程的前半部分被翻译出来很久了,我也是通过这个教程学会的IOS自动布局.但是后半部分(即本篇)一直未有翻译,正好最近跳坑翻译,就寻来这篇教程,进行翻译.前半部分已经转载至本博客,后半部分即本篇.学 ...

  6. Android启动icon切图大小

    我们在给app切图的时候不知道告诉ui启动图标切多大,其实你新建一个android项目就知道应该切多大了.新建一个项目会产生几种大小的启动图标. 我把各个文件夹下的ic_launcher.png文件都 ...

  7. 利用epoll写一个"迷你"的网络事件库

    epoll是linux下高性能的IO复用技术,是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本,它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率.另一点原因就是获取 ...

  8. GET,POST — 简述

    本文主要对GET与POST基本区别进行汇总并掌握,如有错误与遗漏之处,请指出. 文章出处:http://www.cnblogs.com/useryangtao/ 1. HTTP HTTP(即超文本传输 ...

  9. FreeRTOS知识点

    特点: FreeRTOS任务不容许以任何方式从  任务中 实现函数中返回--绝对不能有return语句,也不能执行到函数末尾.如果任务不再需要,可以显示的删除. 一个任务函数可以用来创建若干个任何-- ...

  10. 快速入门系列--GIT版本控制工具

    由于GIT刚刚开始使用不久,经常会在Merge时出现没有change-id的情况,在结合gerrit使用时,经常出现不能提交的情形,使得自己很困扰.最近有次熬夜加班,在代码完成后,由于多人在很短时间内 ...

随机推荐

  1. 4、SpringBoot2之整合SpringMVC

    创建名为springboot_springmvc的新module,过程参考3.1节 4.1.重要的配置参数 在 spring boot 中,提供了许多和 web 相关的配置参数(详见官方文档),其中有 ...

  2. 【Uni-App】底部栏踩坑

    一.Page.json一定要注册这个页面 Uni-App通过page.json找到,解析不到这个页面文件是没用的 二.配置tabBar属性 "tabBar":{ "col ...

  3. 【Java-GUI】02 Dialog对话框

    --1.对话框 Dialog java.awt.Dialog 和Window一样可以独立存在的一个窗体 但是注意: 1.Dialog对象一定需要一个依附的父级窗口 2.两种模式(模式和非模式),模式打 ...

  4. 【Dos-BatchPrograming】04

    --1.PING 主机联通性检测 Microsoft Windows [版本 10.0.19041.746] (c) 2020 Microsoft Corporation. 保留所有权利. C:\Us ...

  5. .Net内存管理释放的两种方式

    在.Net中,资源回收主要是指内存管理和非托管资源的释放.分别提供了两种主要的方式进行处理: 垃圾回收(GC) 确认性资源释放(DRD) 官网相关文档的链接:https://learn.microso ...

  6. 【转载】 浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)

    原文地址: https://www.zhangshengrong.com/p/9MNlDK09NJ/ ================================================ ...

  7. Windows下cmd中cd命令不起作用的原因和解决办法

    Windows下cmd中cd命令不起作用的原因和解决办法 如图:cd命令无效 原因:windows系统cmd换目录跨磁盘的话需要先进行磁盘的转换

  8. ubuntu 安装psycopg2包

    psycopg2 库是 python 用来操作 postgreSQL 数据库的第三方库. 执行:pip3 install psycopg2==2.8.4 有可能会报错: Collecting psyc ...

  9. C# 将一个DataTable分解成多个DataTable

    今天在做项目时需要将一个DataTable分解成多个DataTable分批传入函数里面,于是在网上找寻了一番,修复了angle_greensky110  存在分表的缺陷的代码. 分表方法: /// & ...

  10. Ubuntu 安装 Docker Desktop

    介绍 Docker 有两种版本:Docker Desktop 和 Docker Engine (也称作 Docker CE).Docker Desktop 是带图形界面的版本,非常适合需要在桌面环境中 ...