最近嘗試做了一個GPTs，是有關於J1學者如何在Stanford 順利 Settle down的聊天機器人，知識庫內容主要來自我的個人經驗(僅供參考)、Stanford Bechtel International Center、STSA student handbook 與ACSSS 新生手冊。
供近期有要來Stanford J1學者 或是去美國其他學校的 J1學者參考。
P.S. 這個聊天機器人要有GPT4帳號的用戶才能使用~
https://chat.openai.com/g/g-nIKQo04OT-stanford-j-1-scholar-navigator
標題即網站影片連結
1.🗣️ Large Language Model Course
3. Prompt Engineering with Llama 2
5. Scientific Large Language Models (Sci-LLMs)
6.Machine Learning Engineering Open Book (手把手教你如何搭LLM，作者:Stas Bekman)
7. 10 Ways To Run LLMs Locally And Which One Works Best For You (本地運行LLM的10種方法)
8. AI by Hand https://lnkd.in/gj3vcVSi https://reurl.cc/XqM9d0
9. Tools for Building LLM Applications https://reurl.cc/2zqe3v https://reurl.cc/eLYgZW
1 [1hr Talk] Intro to Large Language Models.
1. Master the Perfect ChatGPT Prompt Formula (in just 8 minutes)!
1.啥是“AIGC”？带你分清一堆AI技术词 | AI大模型科普1 | What is Generative AI?
2.啥是大语言模型（LLM）？| AI大模型科普2 | What is large language model?
3.ChatGPT原理揭密！背后的黑科技Transformer | Demystify Transformer Behind ChatGPT
1. AI for Science in 2023: A Community Primer
https://medium.com/@AI_for_Science/ai-for-science-in-2023-a-community-primer-d2c2db37e9a7
2. Materials Project Seminars – Tian Xie "MatterGen: a generative model for inorganic materials design"
https://www.youtube.com/watch?v=Smz1go6_Spo&t=2220s&ab_channel=MaterialsProject
3. Scientific Large Language Models (Sci-LLMs)
4. Automated Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature
5. MatSciBERT: A materials domain language model for text mining and information extraction
6. A database of refractive indices and dielectric constants auto-generated using ChemDataExtractor
9. A corpus of CO2 electrocatalytic reduction process extracted from the scientific literature
10. Automated Construction of a Photocatalysis Dataset for Water-Splitting Applications
即將返國，面對一個小難題：如何保留美國的電話號碼，以便繼續接收銀行和各類網站的驗證碼，甚至需要時能撥打到客服？
Google Voice是個不錯的選擇，只需20美元，就可以將現有的美國手機門號轉移到Google Voice，這樣不僅可以保持通話功能，還能收發簡訊。
以下是操作步驟，希望能幫到有相同需求的朋友：
1.首先，登入Google Voice的官網（https://voice.google.com）。
這個過程讓我成功地保留了我的美國電話號碼，即使我回到了台灣，讓我在海外也能方便地與美國的服務保持聯繫。希望我的分享能對你有所幫助！
我們應該以增強智能而非人工智慧為重點來對待人工智慧。增強智能是指利用人工智慧增強人類的能力，而不是取代人類。我們的目標是創造一個"心靈的外骨骼"--能夠增強我們的創造力、生產力和解決問題能力的工具。
增強型智能讓人類始終處於環路之中。它提供幫助和協助，但依賴人類的指導、監督和改進。這確保了人在整個過程中的不可或缺性，而不是被自動化掉。增強智能將人類和機器的優勢結合起來，幫助我們更批判性地思考，跳脫偏見的束縛，激發新的解決方案，完成我們無法獨立完成的偉大事業。它拓展了人類的可能性。這種合作方式認識到，人類和人工智慧都擁有獨特的能力。關鍵在於如何利用人工智慧來增強和補充我們人類特有的技能和火花。
Achieve 框架提供了一種使用生成式人工智慧的方法，這種方法可以增強人類智能，而不是取代人類。其目標是透過結合人類和人工智慧的優勢，提高創造力、生產力和解決問題的能力。
Achieve 框架的主要面向包括
協助人類協調--利用人工智慧總結討論內容、澄清計畫中的模糊之處並識別潛在衝突，從而幫助團隊更好地協調。
減少乏味的工作--將重複性的瑣碎工作自動化，讓人們可以將時間集中在更有意義、更吸引人的活動上。
幫助提供一個安全網--讓人工智慧審查工作產品，捕捉人類可能忽略的錯誤和失誤。
激發更好的問題解決能力和創造力--與人工智慧輸出互動，激發新想法和批判性思考。把它當作一個起點，而不是最終產品。
讓偉大的創意更快地擴展--利用生成能力，以人類無法實現的方式，快速建立原型並擴展創意概念。
Achieve 的縮寫可概括為
A：幫助人類協調
C：減少繁瑣任務
H：協助提供安全網
IEV：激發更好的解決問題的能力和創造力
E：讓偉大的創意更快推廣
採用這種增強智慧的思維方式，可以確保人類仍然是流程中不可或缺的一部分，而不是被自動化掉。關鍵在於利用人工智慧的能力，同時仍重視、指導和改進其工作。以這種方式合理使用人工智慧，可以改變個人和組織所能取得的成就。
過濾是生成式人工智慧的一個有用應用，但它應該應用於用戶已經可以訪問的信息，而不是決定用戶應該訪問哪些信息。需要有一個單獨的程式來決定適當的存取權限。它不應該用來決定哪些資訊可以向外界發布，而是用來支持人類的推理。
在使用生成式人工智慧進行過濾時，追溯到原始資訊至關重要。這樣就可以透過包含行號、引文等標識符來檢查事實。
如果能保持可追溯性，總結和解釋等變體也是合適的。但是，我們需要避免錯誤輸出可能導致有害下游後果的任務。
過濾是一種安全的操作，因為輸出是輸入的子集。這樣就可以很容易地檢查過濾後的資訊是否包含在原始資訊中。
在不提供來源資訊的情況下盲目提示摘要或引文不太可能有好的效果。人工智慧需要原始內容來過濾和引用。
關鍵在於使用生成式人工智慧來增強人類的推理能力，而不是取而代之。引導使用者向人類專家諮詢，而不是直接產生建議，可能會更好地支援醫療決策等任務。
過濾資訊是生成式人工智慧最有前途的應用之一。如果經過深思熟慮，過濾可以讓人工智慧系統有效處理大量數據，並為人類用戶提取最相關的部分。這可以增強人類的分析和決策能力。不過，必須注意確保以負責任和透明的方式進行過濾。正如以下幾點所述，過濾應只適用於用戶可以訪問的信息，應保持可追溯性，重點應始終放在輔助人類推理上，而不是取代人類推理。有了適當的檢查和限制，過濾是以安全和富有成效的方式利用人工智慧的一個令人興奮的機會。
可追溯性是指將人工智慧系統的輸出與原始輸入和資料來源連結起來的能力。在使用生成式人工智慧過濾資訊時，保持可追溯性對於事實檢查和問責至關重要。要做到這一點，可以讓人工智慧為其產生的任何過濾輸出提供原始資料中的識別碼。例如，在總結文字文件時，人工智慧可以引用特定的行號或引文來支援每個生成的總結句子。或者在過濾資料集時，它可以包含唯一的ID，以便將每個輸出行追溯到原始表格。可追溯性可以讓人類輕鬆驗證人工智慧的輸出是否牢牢植根於給定的輸入。如果沒有可追溯性，就很難對系統的工作進行審計或糾正潛在的錯誤。保留原始數據與過濾輸出之間的這種聯繫，可以提高生成式人工智慧的透明度和責任感。
過濾模式：
1.簡單過濾模式
過濾以下X 以包含/移除Y ------------- 要過濾的訊息
範例：
"""
過濾此電影列表，使其僅包括2010 年之後發行的電影：
-------------------
阿甘正傳》, 1994 《教父》, 1972 《全面啟動》, 2010 《玩具總動員》, 1995 《駭客任務》, 1999 《冰雪奇緣》, 2013
”“”
2.語意過濾模式
過濾以下資訊以刪除X 解釋要刪除的內容和原因然後，提供過濾後的信息------------- 要過濾的信息
範例：
"""
過濾此電影列表，刪除主角使用非正常口音的地方口音的電影。解釋您要刪除的內容和原因。然後提供包含原始電影ID 的過濾資訊：
-------------------
M1.阿甘正傳》，1994 年M2.教父》，1972 年M3.盜夢空間》，2010 年M4.玩具總動員》，1995 年M5.黑客帝國》，1999 年M6.冰雪奇緣》，2013年
”“”
3.總結和引用模式
總結以下資訊的要點。摘要的每個句子之後，引用支持該句子的資訊的ID（或提供引文）。 -------------------
要總結的信息
範例：
總結以下客戶評論的要點。摘要的每句話後，引用支持該摘要的評論ID： -------------------
R1.食物很美味，服務也很好。 5 星級！
R2.糟糕的經驗。工作人員很粗魯，食物很冷。 1顆星
R3.一切都很不錯，但沒什麼特別的。 3顆星
R4.我常來這裡。這裡的食物一直都很好吃，服務生也很友善。強烈推薦！
目標應該是啟發人類用戶，而不是取代他們。生成式人工智慧是一種激發創造力、想像和新視角的工具。
使用人工智慧進行構思包括產生想法，然後由人類回應、反應並加以改進。人類仍然是關鍵的創造者。
使用人工智慧進行構思的成本很低——你可以快速產生許多想法，放棄那些無法引起共鳴的想法，並專注於那些能啟發新思維的想法。
生成式人工智慧並不是要直接提供最終的工作產品或解決方案。人類使用者應評估、完善並擁有最終產出。
對愚蠢或假設性的想法進行有趣、低風險的頭腦風暴，是激發創造力和發現新角度的好方法。
在使用人工智慧進行構思時，將複雜的主題和關係圖表化和視覺化可以激發新的見解。
人們應該對構思過程和產生的想法有主人翁感，而不是人工智慧輸出什麼就接受什麼。
作為一種創造力工具，生成式人工智慧在增強人類的構思和想像方面大有可為。但人類必須指導這個過程。
如果使用得當，生成式人工智慧作為一種增強人類創造力的工具，具有巨大的潛力。關鍵是要認識到，科技應該協助人類進行構思，而不是取代人類。有了正確的心態和方法，人類就能引導克勞德這樣的生成模型提供新穎的視角，激發想像。
利用人工智慧進行構思的一大好處是能夠快速產生各種非常規創意。雖然許多想法可能不會有結果，但遇到不尋常的組合或從新的角度來探討一個主題，可以推動突破性思維。與人類的腦力激盪會議不同，人工智慧系統可以迅速產生數十個甚至上百個可供考慮的新創意。人們不應期待完美，而應將創意飛躍作為思維的起點。
另一個優點是使用視覺效果和圖表。圍繞問題生成圖像有助於從新的視角看待問題。概念圖、流程圖和關係的抽象表述等都能讓我們認識新的模式和機會。透過與人工智慧生成的視覺作品互動，我們的空間推理能力能夠以創新的方式將各種想法連結起來。
當然，人類必須始終是構思背後的關鍵驅動力。我們應該把人工智慧當作一個富有想像的合作夥伴，而不是一個確定解決方案的來源。我們必須對科技所提供的內容進行整理、提煉並加以利用。雖然明智地使用生成模型開闢了新的創意領域，但人類必須掌握過程和結果。透過保持與人工智慧合作的積極參與，我們在保留目的性和控制力的同時，也能獲得更多的創新空間。
歸根究底，生成式人工智慧為增強人類的想像和構思能力提供了一種令人興奮的新手段。透過將其視為創意繆斯而非神諭，我們挖掘出了開發遠見卓識的革命性潛力。負責任地運用人工智慧，讓人類牢牢掌握主導權，就能開闢解決問題的新天地。
允許在不直接產生資訊的情況下存取敏感資訊，避免潛在的不準確性
如果人工智慧引導錯誤，使用者可以辨識出資訊錯誤或缺失，從而限制危害的發生
利用並增強現有的經過驗證的資料來源，而不是創建新的未經驗證的輸出結果
節省使用者透過複雜應用程式/系統自行尋找資訊的時間
將自然語言問題轉化為系統導航
在處理敏感資訊時，導航是使用人工智慧的有效方法。生成式人工智慧不會直接產生敏感訊息，而是引導使用者找到現有系統中的信息。這樣做的目的是引導使用者獲取訊息，而不是潛在地產生不準確的資訊。
例如，考慮一個醫療保健行動應用程式。患者可能會問"我的下一個預約是什麼？"這樣的問題。人工智慧不會產生可能不準確的預約詳情，而是會回答在應用程式中哪裡可以找到該信息，例如"預約日程安排"螢幕。
如果人工智慧出了差錯，將用戶引導到了錯誤的位置，後果也不大--用戶只是看到資訊不在那裡。在合約中，如果資訊是以文字形式產生的，則可能完全不準確，從而造成傷害。例如，如果醫療預約的詳細資訊產生錯誤，其造成的傷害可能比生成式人工智慧將用戶帶到行動應用程式中的錯誤螢幕要大得多。
需要考慮的潛在問題：
人工智慧仍可能引導用戶進入錯誤的螢幕，造成輕微的挫敗感
需要一定的監督，以避免將用戶引導到他們不應該訪問的資訊上
可能需要澄清何時資訊不可用，而不僅僅是導航錯誤
總的來說，導航是人工智慧對敏感資料的一種更安全的應用。它在為用戶提供幫助的同時，也依賴現有的有效資訊來源。在將人工智慧應用於敏感任務時，將問題重構為導航挑戰，可以為負責任地利用這些技術開闢新的可能性。
導航模式：
1.直接導航模式
請告訴我在哪裡可以找到X。
-------------
位置標識符，位置中的資訊描述
位置2 的標識符，位置2 的資訊描述
…
舉例說明：
”“”
使用下面的資訊位置列表，告訴我在哪裡可以找到下次預約的資訊。
-------------------
登入畫面：此畫面允許使用者使用使用者名稱和密碼登入行動醫療應用程式。該畫面可能還有註冊新帳戶或重設遺忘密碼的選項。
主螢幕：主螢幕是應用程式的主螢幕，使用者登入後即可存取。它可能包括
使用者個人資料資訊（如姓名、照片、年齡、性別）
快速存取常用功能（如預約安排、藥物追蹤、健康追蹤等）
帶有圖表的儀表板，用於追蹤健康進展和目標
即將到來的預約通知或用藥提醒
預約行程：此畫面可讓使用者安排、修改或取消與醫療服務提供者的預約。該螢幕上的資訊可能包括
可用日期和時間的日曆視圖
有空閒時間段的醫療服務提供者列表
確認已安排預約的詳細資料（如日期、時間、地點、醫療提供者）
”“”
2.代替導航模式
每當我詢問有關X 的問題時，千萬不要告訴我答案。下面描述了可以找到資訊的不同地點。
-------------
位置標識符，位置資訊描述
位置2 的標識符，位置2 的資訊描述
…
舉例說明：
”“”
每當我問關於X 的問題時，千萬不要告訴我答案，而是告訴我可以找到X 的位置。下面描述了可以找到資訊的不同位置。
-------------------
登入畫面：此畫面允許使用者使用使用者名稱和密碼登入行動醫療應用程式。該畫面可能還有註冊新帳戶或重設遺忘密碼的選項。
主螢幕：主螢幕是應用程式的主螢幕，使用者登入後即可存取。它可能包括
使用者個人資料資訊（如姓名、照片、年齡、性別）
快速存取常用功能（如預約安排、藥物追蹤、健康追蹤等）
帶有圖表的儀表板，用於追蹤健康進展和目標
即將到來的預約通知或用藥提醒
預約行程：此畫面可讓使用者安排、修改或取消與醫療服務提供者的預約。該螢幕上的資訊可能包括
可用日期和時間的日曆視圖
有空閒時間段的醫療服務提供者列表
確認已安排預約的詳細資料（如日期、時間、地點、醫療提供者）
”“”
如何確定我們是否應該嘗試使用ChatGPT 進階資料分析來解決給定的問題？以下是確定問題是否合適的一些基本考慮因素。
1.檢查解決方案是否正確、錯誤是否不會產生新問題很容易。
ChatGPT 進階資料分析可能會犯錯。儘管ChatGPT 進階資料分析會建立Python 程式碼來執行許多操作，但在產生的Python 程式碼中仍可能出現錯誤。您應該將注意力集中在可以犯錯或容易發現錯誤的問題上。
例如，一個幫助您集思廣益的應用程式就非常容易出錯。產生糟糕的問題或想不出好的問題不會造成傷害，但可能沒有幫助。確定人類是否能獲得貸款的應用程式是一個糟糕的用例，因為解決方案中的錯誤可能會造成巨大的傷害。
找到解決方案一定比檢查解決方案是否正確更耗時。檢查填字遊戲的謎底是否正確很容易，但想出謎底卻難得多。檢查一個膳食計劃是否符合你的口味要比想出膳食計劃容易得多。
2.問題的部分或有缺陷的解決方案是有價值的。
由於ChatGPT 高級數據分析能夠促進迭代開發、調試和快速原型設計，因此部分或有缺陷的解決方案仍有價值。該平台的互動性使用戶能夠探索不同的方法，進行漸進式調整，並從錯誤中學習，所有這些都能讓用戶更好地理解問題，並獲得更強大的解決方案。即使解決方案並不完美，但對於特定目的、限製或教育目標來說，它也是有價值的。
ChatGPT 高級數據分析的靈活性和適應性使用戶能夠專注於問題的關鍵方面，並提供滿足關鍵要求的解決方案，而不一定要達到完美。這種完美與實用之間的平衡優化了資源的使用，使其成為適用於各種情況的工具，包括那些需要快速開發或資源優化的情況。
部分解決方案有價值的問題範例有哪些？任何您需要對問題進行額外洞察的領域，例如創建與文件相關的問題、幫助發現不同會議中決策的衝突、提供之前不存在的人工決策的第二重檢查、生成營銷信息樣本、勾勒複雜文檔的輪廓或識別潛在的相關信息，都是部分解決方案有價值的案例。
3.問題的解決方案將支持你的創造力和思考。
ChatGPT 進階資料分析和其他類似的人工智慧工具具有驚人的優勢，但前提是它們必須支援你的思維和創造力。你的思維為這些工具提供了創造性的火花，從而產生了真正偉大的成果。如果你使用工具的方式會讓你減少思考，那就不值得使用該工具。在使用ChatGPT 進階資料分析工具完成任務之前，請先問問自己，這是否真的能幫助我進行更多思考和創造。
支持你的創造力和思考可以有多種形式，從將繁瑣的任務自動化，讓你有更多時間思考，到展示解決問題的多種方法，幫助你學習。如果你使用ChatGPT 進階資料分析來考試作弊，避免學習新知識，那你就沒有正確使用它。如果你使用ChatGPT 高級數據分析來加深你對如何解決某些類型問題的理解，透過實例來了解它是如何建議工作的，同時承認它的方法可能是錯誤的，那麼你就是在正確地使用它。
1.保存中間文件 為什麼：防止進度遺失，允許組裝多個輸出，並根據中間文件確定各種方向。 如何保存？定期保存專案不同階段的文件，以便靈活地組裝輸出或將創意帶向多個方向。這些檔案可以作為安全網，確保不會遺失任何工作。如果ChatGPT 進階資料分析逾時，請提供先前下載的檔案給其。你也可以要求它提供一個包含迄今為止產生的所有檔案的Zip 檔案。您還可以在多個獨立會話中獲取中間輸出，並將其上傳到每個會話。 2.始終按部就班地制定計劃 為什麼：為了實現無縫流程，提高可重複性。 如何做？與ChatGPT 高階數據分析協作，勾勒出具體、詳細和可操作的步驟。保存這些計劃以供將來參考或重新啟動流程，使流程更加可靠。您可以使用人工或人工智慧計劃，但關鍵是要有一個循序漸進的計劃。將計劃儲存為文件，以便在新對話開始時上傳，從而更容易重複。 3.使用紀念品(Mementos) 原因：提醒正在進行的流程的狀態。 方法：讓ChatGPT 高級資料分析建立文件，列出整個計劃、當前步驟以及已完成或未完成的總結。這些紀念品與計劃本身不同，是流程當前狀態的指南。您可以上傳這些文件，以便從給定點重新啟動流程，或幫助程式碼解釋器記住流程中的位置。 4.始終讓ChatGPT 高級數據分析閱讀和解釋文件/數據 為什麼：將您的理解與GPT-4 的理解同步。 如何做？要求ChatGPT 高階資料分析以多種方式解釋它所閱讀的內容，並讓它產生範例或解釋來證明文件中的概念，從而測試它的理解能力。確保您和程式碼解釋器對您提供的文件、資料等有相同的理解。要求它產生新的概念範例是測試推理能力的好方法。 5.使用錯誤檢測方法 為什麼：確保一致性和準確性。 如何使用？引用特定標識符或引文，以確保輸出結果得到所提供文件的支援。使用真實或合成資料建立自訂測試案例，確保輸出與輸入文件一致。如果還不能使用真實數據，可產生合成數據來測試流程和準確性。 6.請ChatGPT 進階資料分析嘗試其他方法 為什麼：克服失敗，不斷進步。 如何：如果一種方法失敗了，促使ChatGPT 高階資料分析嘗試不同的策略。提供提示或要求它計劃、列出、描述背後的理由並採用其他方法。 7.將提示視為約束 為什麼：針對目標和期望的輸出。 如何：明確你的目標、要求和限制。ChatGPT 進階資料分析會嘗試產生任何合適的解決方案，所以你說得越具體，輸出就越接近你的需求。如果你真的想要一個綠色的香蕉，就不要要求一個水果。 8.出現錯誤時編輯對話 為什麼：避免錯誤傳播。 怎麼做立即編輯並更正任何產生錯誤輸出的聊天訊息，並重新產生輸出。最好使用乾淨的對話歷史記錄，以防止引入錯誤訊息，導致以後出現問題。 9.在對話中引入關鍵訊息 為什麼：加強推理和理解。 如何：直接在對話中包含所有必要信息，這樣您和ChatGPT 高級數據分析就能達成共識。資訊的可見性使推理更有效。如果您能看到最近聊天訊息中的信息，代碼解釋器也能看到。 10.告訴ChatGPT 高階資料分析在需要時不使用Python 進行分析 為什麼：並非所有任務都需要程式碼。 如何：如果非結構化文字的推理能力較差，可以指示ChatGPT 高級資料分析功能"不使用Python 程式碼"或"手動 (Manually)"進行分析、閱讀或總結。在大多數情況下，您並不希望Python 程式碼來進行文字分析。
這裡有"創建"視頻中的對話，以及關於"創建"的一些想法。我鼓勵你下載並經常複製這段對話，但專注於你的領域！ 提示：根據CSV 檔案中列出的檔案副檔名和資料類型列表，想出100 種你可以建立的檔案類型或輸出。從文件類型的通用列表開始。文件:下載處
CSV 檔案包含不同資料類型、潛在用途、檔案副檔名和一些附加列的資訊。根據這些資訊，我們先建立一個文件類型的通用列表，然後再產生100 個可建立的文件類型或輸出的想法。
程式碼解釋器：
文件類型通用列表：
文字檔案：包含純文字或格式化文字的檔案。常見副檔名包括.txt 和.rtf。
影像檔案：儲存影像資料的檔案。常見副檔名包括.jpg、.png、.bmp。
程式碼檔案：包含程式語言原始碼的檔案。常見副檔名包括.py、.java、.c。
資料檔案：儲存電子表格、資料庫等結構化資料的檔案。常見副檔名包括.csv、.xls、.db。
音訊檔案：儲存聲音訊息的檔案。常見副檔名包括.mp3, .wav。
視訊檔案：包含視訊資料的檔案。常見副檔名包括.mp4、.avi。
文件檔案：包含Word 文件、PDF 等文件的文件。常見副檔名包括.doc、.pdf。
可執行檔：包含可執行的編譯程式或腳本的檔案。常見擴展名包括.exe、.sh。
壓縮檔案：包含一個或多個壓縮檔案以減少檔案大小的檔案。常見副檔名包括.zip、.rar。
標記檔案：包含用於結構網路內容的標記語言的檔案。常見擴充功能包括.html、.xml。
現在，讓我們根據CSV 檔案中提供的擴展名和資料類型產生100 個具體想法。
以下是根據CSV 檔案中提供的資料類型和檔案副檔名所建立的100 種檔案或輸出類型的具體想法：
文字資料和文件：
文字檔案
紀錄檔案
Markdown 和其他文件格式
PDF 文件
Excel 檔案
INI 類型檔案（設定資料）
YAML 文件
Jupyter Notebook 文件
EPUB 和Kindle 檔案（電子書資料）
程式碼和程式設計相關：
Python 程式碼（文字資料）
LLVM IR 程式碼
Shell 命令輸出
Python 軟體包中的文件
Python 套件
可在進程間發送的任何類型的數據
任何文件類型
JavaScript
.c（C 原始檔）
.h （C/C++ 頭檔）
圖像和圖形
BMP
.tiff （TIFF 影像檔）
圖形數據
GIF
.svg （SVG 向量圖）
.jpeg （JPEG 影像檔）
.latex （LaTeX 文件）
向量圖形數據
網路數據
OAuth 請求簽署邏輯
HTTP/2 協定資料（HTTP 請求、回應）
HTTP/1.1 協定資料（HTTP 請求、回應）
HTML
HTML 資料
HTML、CSS、JavaScript 和其他基於網路的數據
靜態文件的URL（文字資料）
.xml（XML 檔案）
.env（環境變數）
結構化資料和專用資料：
Pickle 文件
HDF5 檔案（分層資料）
GeoJSON 數據
大型數值表達式，尤其是包含大型陣列的表達式
數值資料（用於基於約束的佈局）
數值資料、分類數據
二進位數據
天文數據
天文數據
JSON 模式定義
圖資料（節點、邊）
地理空間資料、數值數據
類別圖資料結構（節點和邊）
雜項：
檔案和目錄路徑
.jwt（JSON 網路令牌）
日期和時間
國名和程式碼
QR 圖碼
ASGI 應用程式（網頁應用程式、HTTP 請求、回應、WebSocket 資料）
系統數據
系統資訊
指標數據
圖表
各種格式的神經影像數據
.js （JavaScript 檔案）
清單資料（各種類型）
人類語言數據
.rst （reStructuredText 檔案）
.dbf （資料庫檔案）
.shx （形狀索引檔）
.xlsb （Excel 二進位）
.trig （TriG 檔案）
.nt（Nrip-Triples 文件）
.n3 （Notation3 檔案）
.mkv （Matroska 影片檔）
.trix （TriX 檔）
.ttf （TrueType 字型檔）
.pptx （PowerPoint 檔）
.cert （證書檔）
谷歌BigQuery 數據
.netcdf（網路通用資料表檔）
.yaml （YAML 檔案）
.csv （CSV 檔案）
Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件
交易日曆資料（數字和日期/時間資料）
Python 程式碼、Jupyter 筆記本數據
Python 程式碼、文字數據
使用NumPy 數組和函數以及循環的Python 程式碼
任何
環境變數
XML 檔案（文字資料）
.eml（電子郵件文件）
數位和影像數據
地理位置資料（地址、城市名稱、地標）
文字資料（日誌資訊）
結構化資料、樹狀數據
文件數據
無特定文件類型
網域
數位數據
Jupyter 筆記本、Python 程式碼
專用格式：
SVG（可縮放向量圖形）
TIFF（標記影像檔案格式）
.rst（重組文字）
提示：以教育、金融、銷售、行銷、領導和管理為領域，根據這些類型的文件，提出10 個不同的想法，說明您可以在每個領域創建哪些特定的內容。所有範例都應使用Excel、Word、PDF、文字、epub、CSV、圖像、電影、gif、PowerPoint、html 或其他非編碼相關格式。
程式碼解釋器：
當然可以！以下是每個指定領域的10 個想法，重點是使用Excel、Word、PDF、文字、電子書、CSV、圖像、電影、GIF、PowerPoint、HTML 或其他與編碼無關的格式。
教育領域
互動教育電子書：建立嵌入圖片、GIF 和影片的ePub 和PDF 教科書，以提高學習效果。
課程計畫：設計包含詳細課程計畫、時間表和學習目標的Word 文件或Excel 電子表格。
學生成績儀錶板：利用Excel 或CSV 追蹤並直觀顯示學生的表現、出席和參與。
線上學習模組：開發基於HTML 的互動學習模組，並嵌入影片、圖片和測驗。
教育影片：製作歷史、科學或數學等學科的教育影片或影片講座。
虛擬實驗室為科學科目創建HTML 格式的互動式虛擬實驗室，讓學生可以在線上進行實驗。
學習指南：設計PDF 或Word 學習指南，其中包含各學科的要點、摘要和練習問題。
課堂簡報：為課堂講座製作PowerPoint 簡報，並配上圖片、GIF 和影片。
教育資訊圖表：設計資訊豐富的圖片或GIF，以簡單易懂的視覺形式總結複雜的主題。
閱讀清單編製文字文件，列出推薦書籍、文章和資源清單，供進一步閱讀。
財務
預算模板：為個人或企業預算編制建立Excel 或CSV 模板，內建計算功能。
投資組合設計Excel 電子表格來追蹤和分析投資組合，包括股票、債券和共同基金。
財務報告：製作PDF 或Word 報告，總結財務表現、資產負債表和損益表。
報稅指南：編製PDF 或Word 指南，詳細介紹稅法、法規和報稅說明。
財務教育影片：製作教育影片或GIF，解釋投資、儲蓄或退休規劃等財務概念。
市場分析儀錶板：利用Excel 將市場趨勢、經濟指標和競爭對手分析視覺化。
貸款計算器：設計內建計算器的Excel 電子表格，以確定貸款支付、利率和分期付款時間表。
投資者簡報製作PowerPoint 簡報，傳達財務策略、投資機會和商業計劃。
經濟研究論文：撰寫並發布包含經濟趨勢和政策深度分析的PDF 或Word 文件。
銀行教學：製作基於HTML 的教程，其中包含解釋銀行服務、網路銀行和帳戶管理的圖片和影片。
銷售
銷售儀錶板：建立Excel 或CSV 儀表板，追蹤銷售績效、目標和關鍵績效指標(KPI)。
產品目錄：設計PDF 或Word 目錄，展示產品、規格、圖片和定價資訊。
銷售訓練手冊：編製PDF 或Word 手冊，介紹銷售技巧、產品知識與客戶參與策略。
客戶關係管理(CRM) 範本：利用Excel 管理客戶資訊、互動和銷售管道。
銷售簡報：製作引人注目的PowerPoint 簡報，向潛在客戶推廣產品或服務。
銷售線索產生報告：設計Excel 電子表格來組織和分析銷售線索、轉換率和行銷管道。
電子郵件行銷範本：為促銷、產品發布和新聞通訊開發基於HTML 的電子郵件範本。
產品示範影片：製作示範產品功能、優點和使用說明的影片或GIF。
競爭對手分析圖表：利用Excel 或圖片直觀地展示競爭對手的定位、市場佔有率和產品比較。
銷售腳本：編寫包含有效銷售腳本、異議處理技巧和成交策略的文字檔案。
行銷
行銷計畫：建立概述行銷策略、目標受眾、管道和預算的Word 或PDF 文件。
客戶調查：設計Excel 或CSV 模板，收集並分析客戶回饋、偏好和滿意度。
社群媒體行事曆：利用Excel 規劃和安排社群媒體貼文、活動和參與度指標。
內容行銷指南：編制ePub 或PDF 指南，提供內容創建、搜尋引擎優化和受眾參與的最佳實踐。
廣告活動報告：製作PowerPoint 簡報，總結廣告活動的績效、投資報酬率和關鍵見解。
品牌指南：建立PDF 或Word 文檔，詳細說明品牌識別、標誌使用、配色方案和訊息傳遞指南。
電子郵件通訊：設計基於HTML 的新聞通訊，嵌入圖片、影片和鏈接，以推廣產品或內容。
產品攝影：為產品清單、廣告和宣傳資料拍攝高品質圖片。
行銷資訊圖表：設計資訊豐富的GIF 或圖像，將行銷數據、趨勢和見解視覺化。
病毒行銷影片：為病毒式行銷活動、產品發布或品牌故事製作引人入勝的影片或GIF。
領導力
領導力發展工作手冊：為領導力培訓、自我評估和目標設定創建Word 或PDF 工作手冊。
團隊建立活動指南：編製包含團隊建立練習、破冰和協作技巧的ePub 或PDF 指南。
績效考核模板：設計Excel 或Word 模板，用於進行員工績效評估和回饋會議。
領導力網路研討會：為線上領導力網路研討會、工作坊和討論會製作PowerPoint 簡報。
激勵影片：製作鼓舞人心的電影或GIF，介紹領導語錄、成功故事和激勵演講。
組織架構圖：利用Excel 或影像將組織架構、報告關係和團隊等級視覺化。
領導力博客：撰寫基於HTML 的博客，分享領導力見解、經驗和最佳實踐。
繼任規劃文件：建立PDF 或Word 文檔，用於繼任規劃、人才發展和領導梯隊建設。
衝突解決指南：編製ePub 或PDF 格式的指南，介紹解決衝突、調解和解決問題的技巧。
願景與使命宣言：設計闡明組織願景、使命和核心價值的文字檔案或圖像。
管理
專案管理範本：為專案規劃、追蹤和資源分配建立Excel 或CSV 範本。
員工手冊：設計包含公司政策、程序和工作場所指南的PDF 或Word 手冊。
庫存管理電子表格：利用Excel 管理庫存水準、訂購和供應鏈物流。
商業計劃：編制Word 或PDF 文檔，概述業務目標、策略、市場分析和財務預測。
培訓影片：為員工培訓、入職和技能發展製作影片或GIF。
會議議程：建立包含會議議程、目標和討論要點的Word 或文字檔案。
流程圖：設計圖像或PowerPoint 投影片，將業務流程、工作流程和操作程序視覺化。
時間管理工具：開發Excel 電子表格，用於時間追蹤、任務優先排序和生產力分析。
合規手冊：編寫PDF 或Word 手冊，詳細說明合規性、法律要求和最佳實務。
企業簡報：為董事會會議、投資人關係和企業溝通製作PowerPoint 簡報。
