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🤔 AI有效提示集合 🧠
❓:发挥创造力,提供一个以“巧克力”为主题的充满幽默感的故事。可以涉及任何你喜欢的角色,可以是虚构或真实的人物。

🧠:在遥远的“甜品王国”,巧克力是国王,他叫“查理”。查理国王的王后是香草,他们有一个可爱的小公主,名叫“可可”。可可公主的生日快到了,查理国王决定为她举办一场盛大的生日派对,邀请了甜品王国的所有居民参加。查理国王邀请了甜品王国最著名的糕点师“马卡龙大师”来为可可公主制作一个巨大的巧克力蛋糕。马卡龙大师非常高兴地接受了这个任务,他开始忙碌起来,用最好的巧克力、奶油和糖制作蛋糕。然而,他不知道的是,甜品王国的捣蛋鬼“曲奇饼干”也想参加派对,但他没有被邀请。曲奇饼干决定恶作剧,他偷偷地在蛋糕里放了一大把辣椒粉。派对开始了,甜品王国的居民们欢聚一堂,享受着美味的甜点。查理国王亲自为可可公主切蛋糕,当第一口蛋糕被品尝时,所有人都被辣得眼泪直流。可可公主也辣得直咳嗽,但她却笑了起来,说:“这是我吃过的最特别的蛋糕,谢谢你们给我这个惊喜!”查理国王和马卡龙大师都感到非常尴尬,但他们也笑了,因为可可公主的乐观和幽默感让他们意识到,即使是最糟糕的恶作剧,也可以变成一个美好的回忆。曲奇饼干也被可可公主的善良所感动,他向查理国王和马卡龙大师道歉,并承诺以后不再恶作剧。查理国王原谅了曲奇饼干,他宣布,从今以后,甜品王国的每个派对都会有一个“惊喜环节”,让每个人都可以体验到不同的乐趣。甜品王国的居民们欢呼雀跃,他们知道,无论发生什么,他们都会一起度过,因为他们是一个大家庭。从此,甜品王国的派对变得更加有趣,而可可公主的生日派对也成为了甜品王国历史上最难忘的派对之一。

❓:给一段文本内容:大家都说,想要活得高级一点,就要多接触一些高雅的事物。这不,昨天我就去了趟艺术展。哈哈,说实话,进去之前,我还以为我会死在那些看不懂的作品面前。但是,进去一看,竟然发现有不少展品我都了解一二,看来我的艺术修养还不错嘛。尤其是一件木雕作品,简直就是一棵树的活生生的缩影,我盯着看了好半天,突然感到一阵阵的心慌,觉得自己竟然和一棵树如此有共鸣。嗯,这算是精神层面上的对话吧。

🧠:根据这段文本,我们可以提炼出以下几个关键词:艺术展、高雅、木雕作品、艺术修养、精神对话。接下来,我将使用这些关键词,以第一人称的角度,写一篇风格类似的文章。---标题:艺术展上的精神对话昨天,我决定去艺术展,想要提升一下自己的艺术修养。都说高雅的事物能让人活得更高级,我倒要看看,我能不能在这些艺术品面前活出点高级感来。走进艺术展的大门,我仿佛踏入了一个全新的世界。那些作品,有的抽象得让人摸不着头脑,有的却能让人一眼看穿其背后的深意。我一边走,一边欣赏,心里暗自庆幸,还好我平时多读了几本书,多看了几部电影,不然我可能真的会死在这些看不懂的作品面前。就在这时,一件木雕作品吸引了我的注意。它就像一棵树的活生生的缩影,每一根枝条,每一片叶子,都栩栩如生。我盯着它看了好半天,突然感到一阵阵的心慌。这棵树,仿佛在和我进行着一场精神对话。我仿佛能感受到它的生命力,它的坚韧,它的岁月沉淀。我竟然和一棵树如此有共鸣,这算是精神层面上的对话吧。走出艺术展,我感觉自己仿佛经历了一场精神上的洗礼。那些艺术品,不仅让我看到了美的存在,更让我感受到了精神上的共鸣。我想,这就是艺术的魅力吧。它能让我们在平凡的生活中,找到不平凡的美,让我们在精神层面上,与这个世界进行一场深刻的对话。---以上就是我根据你提供的文本内容,提炼关键词并以第一人称的角度写的一篇文章。希望你喜欢。

❓:你能帮我想一些有趣的故事类型吗?

🧠:当然可以!有趣的故事类型有很多,以下是一些常见的类型,每种类型都有其独特的魅力和吸引力:1. 冒险故事:这类故事通常涉及主角踏上一段充满未知和危险的旅程,他们可能要面对自然的挑战、敌人的追击或是解开古老谜题。例如《哈利·波特》系列、《指环王》。2. 科幻故事:以未来或外太空为背景,探索科技、人类与宇宙的关系。这类故事常常包含时间旅行、外星生命、人工智能等元素。例如《三体》、《星际穿越》。3. 奇幻故事:设定在一个与现实世界不同的魔法或超自然世界中,通常有魔法、巫师、龙、精灵等元素。例如《哈利·波特》、《纳尼亚传奇》。4. 侦探/推理故事:围绕着解决一个或多个谜团或犯罪展开,主角通常是侦探或聪明的业余侦探。例如《福尔摩斯探案集》、《名侦探柯南》。5. 浪漫故事:以爱情为主题,讲述两个人之间的感情发展,可以是甜蜜的、悲伤的或复杂的。例如《傲慢与偏见》、《泰坦尼克号》。6. 历史故事:以历史事件或人物为背景,可能包含真实或虚构的元素。例如《三国演义》、《大明王朝1566》。7. 成长故事:讲述主角从年轻到成熟的过程,通常涉及个人挑战、自我发现和成长。例如《小王子》、《哈利·波特》系列。8. 恐怖故事:以恐怖、惊悚和悬疑为特点,可能涉及超自然现象、心理恐惧或现实中的恐怖事件。例如《闪灵》、《异形》。9. 喜剧故事:以幽默和笑声为主,可能包含滑稽的情节、夸张的角色或讽刺的社会评论。例如《唐伯虎点秋香》、《疯狂的石头》。10. 超现实故事:打破现实的界限,探索梦境、幻觉或非线性时间的概念。例如《盗梦空间》、《爱丽丝梦游仙境》。每种类型都有其独特的魅力,你可以根据自己的兴趣和创作目的选择一个或多个类型进行融合,创造出更加丰富和有趣的故事。

❓:给出四个有效地批评他人的建议,以帮助他们改进。同时,确保表达方式既语义丰富又友善。

🧠:在提供批评或反馈时,采用一种既建设性又尊重对方的方式非常重要。以下是四个有效地批评他人的建议,旨在帮助他人改进,同时保持表达的语义丰富和友善:1. 使用“我”语言,避免指责:在提出批评时,使用“我”语言可以减少对方的防御性,使对话更加建设性。例如,可以说“我注意到在项目中,我们可能需要更清晰的沟通来确保每个人都明白自己的责任”,而不是说“你没有清楚地沟通”。这样,你将焦点放在了观察和感受上,而不是直接指责对方。2. 具体而明确:确保你的批评具体且明确,指出具体的行为或情况,而不是泛泛而谈。例如,如果是在讨论工作表现,可以说“在上周的会议中,我注意到我们讨论的几个关键点没有被记录下来,这可能会影响后续的跟进工作”。这样,对方可以清楚地知道需要改进的具体方面。3. 提出建设性的解决方案:批评不仅仅是指出问题,更重要的是提供改进的路径。在提出批评时,尝试给出一些建议或解决方案。例如,“我建议我们可以使用项目管理工具来跟踪任务和责任,这样可以确保每个人都清楚自己的工作进度”。这样,你不仅指出了问题,还提供了可能的解决办法。4. 表达对对方的尊重和信心:在批评时,强调你对对方能力的信任和对改进的期待,可以增强对方的自尊心和动力。例如,“我相信你有能力解决这个问题,也许我们可以一起探讨一下如何提高效率”。这种表达方式不仅传达了你的批评,还表达了你对对方的尊重和信任,有助于建立积极的沟通氛围。通过采用这些策略,你可以更有效地提供批评,帮助他人改进,同时保持对话的友善和建设性。

❓:bootstrap用的less语法,与Sass相比,是不是也一样强大?

🧠:Bootstrap 使用的是 Less 语法,而 Sass 是另一种流行的 CSS 预处理器。两者在功能上非常相似,但在语法和某些特性上存在差异。它们都提供了变量、嵌套、混合(mixins)、函数等特性,使得编写 CSS 更加高效和模块化。Less 和 Sass 的主要区别在于语法:1. 变量声明:在 Less 中,变量以 @ 符号开头;而在 Sass 中,变量以 符号开头。2. 嵌套:Less 使用大括号 {} 来表示嵌套,而 Sass 使用缩进来表示嵌套。3. 混合(mixins):在 Less 中,混合使用 . 符号调用;而在 Sass 中,使用 @include 关键字。4. 函数和运算:Less 和 Sass 的函数和运算语法有所不同,但它们都提供了类似的功能。就功能而言,Less 和 Sass 都很强大。然而,Sass 在社区支持、工具链和生态系统方面可能更胜一筹。Sass 被广泛认为是更成熟、更稳定的预处理器,而 Less 在某些方面可能不如 Sass 那么强大或灵活。总之,Less 和 Sass 都是强大的 CSS 预处理器,但 Sass 在某些方面可能具有优势。Bootstrap 选择使用 Less,主要是因为当时 Less 更流行,但现在许多项目已经转向使用 Sass。

❓:给你两个中文句子,输出它们之间的相似度。第一行为第一个句子,第二行为第二个句子。相似度为0~1之间的数,越接近1表示越相似。

🧠:这个任务需要使用自然语言处理和机器学习技术,例如词嵌入和余弦相似度计算。以下是一个简单的Python代码示例,使用了`scikit-learn`和`jieba`库。但是,你需要提供具体的两个句子,我才能给出具体的相似度计算。```pythonimport jiebafrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 两个示例句子sentence1 = "这是一个测试句子。"sentence2 = "这是另一个测试句子。"# 使用jieba进行分词cut_sentence1 = " ".join(jieba.cut(sentence1))cut_sentence2 = " ".join(jieba.cut(sentence2))# 创建TfidfVectorizer对象vectorizer = TfidfVectorizer()# 将句子转换为TF-IDF向量tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([cut_sentence1, cut_sentence2])# 计算余弦相似度similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:2])print("相似度:", similarity[0][0])```但是,这个方法可能并不适用于所有情况,特别是当句子的结构和语义非常重要时。在这种情况下,可能需要使用更复杂的模型,例如BERT等预训练的深度学习模型。如果你提供具体的两个句子,我可以使用上述代码或更复杂的方法来计算它们的相似度。例如,如果两个句子是"我喜欢吃苹果"和"我喜欢吃香蕉",使用上述代码,它们的相似度可能约为0.67。但是,这只是一个估计,实际的相似度可能因使用的模型和方法而异。

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