本书聚焦于生成式人工智能这一新兴的生产力工具，致力于帮助读者提升生成式人工智能素养。书中围绕日常学习与工作中高频出现的需求，挑选了国内外数十款通用型及垂直领域的生成式人工智能工具。通过对这些工具在一系列关键场景中的应用进行梳理，剖析其与传统工具的差异，并详细解读其功能与使用方法，也对其局限性与使用风险进行了分析。

本书减少理论内容，注重实用性与可操作性，适合应用型大学、职业院校教学及愿尝试新技术以提高学习工作效率的读者使用。

前辅文
第一章 了解生成式人工智能
  1.1 人工智能与生成式人工智能
   1.1.1 人工智能
   1.1.2 人工智能的发展历程
   1.1.3 生成式人工智能
   1.1.4 AIGC的价值和影响
  1.2 AIGC的技术原理
   1.2.1 AIGC的核心技术
   1.2.2 AIGC生成内容的过程
  1.3 AIGC工具的分类和选择
   1.3.1 AIGC工具的分类
   1.3.2 AIGC工具的选择
  1.4 AIGC素养
   1.4.1 数字素养到生成式人工智能素养
   1.4.2 AIGC素养
   1.4.3 AIGC素养培养的目标
第二章 驾驭AIGC的核心能力——提示词工程
  2.1 提示词工程概述
   2.1.1 提示词工程基本概览
   2.1.2 提示词工程的演变和背景
   2.1.3 提示词设计的核心原则
  2.2 提示词设计方法
   2.2.1 人工设计法
   2.2.2 工具辅助设计法
   2.2.3 自动化生成法
  2.3 提示词优化方法和技巧
   2.3.1 明确性：消除歧义的指南针
   2.3.2 具体性：细节决定成败
   2.3.3 上下文：背景信息的钥匙
   2.3.4 提供示例
   2.3.5 直接提问
   2.3.6 输出格式与长度控制
  2.4 提示词优化方法与技巧进阶
   2.4.1 提示词结构优化
   2.4.2 多模态融合提示
   2.4.3 角色与风格限定
   2.4.4 多轮对话
   2.4.5 避免无效提示
  2.5 AIGC提示工程的新趋势
第三章 搜索阅读新“姿势”：用AIGC轻松应对信息洪流
  3.1 信息洪流时代的搜索困境
   3.1.1 信息爆炸时代的信息过载与信息焦虑
   3.1.2 传统搜索模式的系统性缺陷
   3.1.3 AIGC对话式搜索：从交互到认知的进化
   3.1.4 AIGC和传统搜索引擎的适用场景
  3.2 AIGC主流搜索工具介绍与对比
   3.2.1 国内主流AIGC搜索工具
   3.2.2 国外主流AIGC搜索工具
   3.2.3 主流学术专用AIGC工具
  3.3 AIGC搜索场景：三大核心应用场景
   3.3.1 AIGC赋能学习场景
   3.3.2 AIGC开启美好生活
   3.3.3 AIGC助力学术科研效率提升
  3.4 AIGC搜索幻觉
   3.4.1 搜索幻觉的典型表现
   3.4.2 如何揪出AIGC的“谎言”
  3.5 AI辅助阅读
   3.5.1 AI辅助阅读的主要功能、场景与意义
   3.5.2 主要工具及使用
   3.5.3 AI阅读使用技巧
  3.6 本章小结
第四章 智慧墨水：AIGC赋能写作秘籍
  4.1 AI辅助写作导论
   4.1.1 AI辅助写作的历史沿革
   4.1.2 AI辅助写作的主要功能和应用领域
   4.1.3 AI辅助写作与传统写作对比
  4.2 主要AI辅助写作工具
   4.2.1 AI辅助写作工具的分类与特点概述
   4.2.2 典型AI写作工具
   4.2.3 AI辅助写作注意事项
  4.3 AI辅助文案与公文写作
   4.3.1 文案与公文写作的主要AI工具
   4.3.2 文案与公文写作中 AI工具的使用技巧
  4.4 AI辅助学术论文写作
   4.4.1 AI辅助学术论文写作流程
   4.4.2 外文AI工具辅助英文论文写作流程
   4.4.3 国内AI工具辅助论文写作流程
   4.4.4 AI工具辅助学术论文写作技巧
  4.5 AI辅助写作未来发展趋势与能力培养
   4.5.1 AI辅助写作技术发展现状
   4.5.2 AI辅助写作未来发展的核心趋势
   4.5.3 未来AI辅助写作技术突破方向
   4.5.4 提升AI辅助写作能力的实践方法论
  4.6 本章小结
第五章 图像创作新潮流：用AIGC打造视觉盛宴
  5.1 AI绘画概述
   5.1.1 AI绘画的特性
   5.1.2 AI绘画与传统绘画的比较
   5.1.3 AI绘画的历史与技术要点
  5.2 AI绘画主流工具介绍与对比
   5.2.1 基于Diffusion模型和CLIP模型的著名国外软件
   5.2.2 国产免费AI绘图工具的介绍与基础操作
   5.2.3 典型国产收费AI绘图工具简介与对比
  5.3 AI绘画工具的应用场景与案例分析
   5.3.1 生图功能
   5.3.2 图片编辑功能
  5.4 AI绘画工具的使用技巧与注意事项
   5.4.1 技巧与心得
   5.4.2 AI绘画风险规避
  5.5 AI绘画的工具不足和未来展望
   5.5.1 AI绘画工具的不足
   5.5.2 AI绘画的未来展望
  5.6 本章小结
第六章 音视频创作新纪元：用AIGC让作品更“有料”
  6.1 AIGC音视频生成技术概览
   AIGC音视频生成概说
  6.2 主要工具和技术简介
   6.2.1 视频模型
   6.2.2 音频模型
   6.2.3 编辑校对工具
   6.2.4 特效添加功能
  6.3 AIGC音视频生成全流程与注意事项
   6.3.1 选题阶段
   6.3.2 素材收集
   6.3.3 脚本撰写
   6.3.4 内容拍摄
   6.3.5 后期编辑
   6.3.6 多模态融合创作
  6.4 AIGC音视频制作实操秘籍
   6.4.1 AI生成汇报答辩说明视频
   6.4.2 AI换脸与自定义语音生成
  6.5 技巧、心得与注意事项
   6.5.1 技巧与心得
   6.5.2 AI音视频创作避坑指南
  6.6 AIGC视频生成工具的不足和未来展望
   6.6.1 AIGC视频生成工具的不足
   6.6.2 AIGC视频生成的未来展望
  6.7 本章小结
第七章 编程不难：AIGC助力代码“飞起来”
  7.1 AIGC编程概述
   7.1.1 编程技术进化历史
   7.1.2 AIGC编程与传统编程的比较
   7.1.3 AIGC编程的特点
  7.2 AIGC编程模型与工具
   7.2.1 AIGC编程模型比较与选择
   7.2.2 AIGC编程工具介绍与基础操作
   7.2.3 AIGC低代码开发平台介绍与基础操作
  7.3 AIGC编程工具案例实践
   7.3.1 通过聊天方式编写程序
   7.3.2 使用Cherry Studio构建本地助考知识库
  7.4 AIGC赋能代码编程全流程
   7.4.1 AIGC支持自动化测试
   7.4.2 AIGC辅助团队审查代码
   7.4.3 AIGC生成项目文档和注释
   7.4.4 AIGC部署分发代码
  7.5 本章小结和展望
第八章 数据分析超高效——用AIGC解决复杂难题
  8.1 概述
   8.1.1 AIGC在数据分析领域的兴起和发展
   8.1.2 AIGC辅助数据分析的实现方式
   8.1.3 AIGC数据分析与传统数据分析对比
  8.2 AIGC辅助数据分析流程与工具介绍
   8.2.1 AIGC辅助数据分析的流程
   8.2.2 常用AIGC数据分析工具介绍与对比
  8.3 AIGC辅助数据分析的应用场景与案例分析
   8.3.1 数据采集
   8.3.2 数据预处理
   8.3.3 数据建模
   8.3.4 数据可视化
  8.4 AIGC辅助数据分析使用技巧
   8.4.1 数据分析场景下提示词编写技巧
   8.4.2 工具选择技巧
  8.5 AIGC辅助数据分析注意事项和未来展望
   8.5.1 注意事项
   8.5.2 未来展望
第九章 AI应用的无限可能：智能体与本地大模型
  9.1 智能体概述
   9.1.1 智能体的定义与特征
   9.1.2 智能体的发展历程
   9.1.3 智能体的技术架构与核心能力
   9.1.4 智能体与普通大模型的关系
   9.1.5 智能体的分类与应用场景
   9.1.6 智能体的发展趋势与挑战
  9.2 当前主流智能体平台比较与选择
   9.2.1 智能体平台的核心能力
   9.2.2 当前主流智能体平台及适用场景
   9.2.3 如何选择智能体平台
  9.3 如何创建智能体
   9.3.1 使用扣子平台创建知识问答智能体
   9.3.2 使用腾讯元器平台创建角色类智能体
   9.3.3 使用智谱清言平台创建内容创作智能体
  9.4 本地大模型概述
   9.4.1 本地大模型的定义与核心特征
   9.4.2 本地大模型的核心价值与应用场景
   9.4.3 本地大模型的局限性与面临的挑战
  9.5 如何搭建本地大模型
   9.5.1 本地大模型搭建的基本流程
   9.5.2 本地大模型搭建实例——以LLaMA模型为例
   9.5.3 本地大模型搭建的常见问题与解决方案
  9.6 本章小结
第十章 AIGC让办公效率“飞起来”
  10.1 AIGC辅助办公导论
   10.1.1 传统办公与AIGC办公
   10.1.2 AIGC办公核心价值
  10.2 AIGC办公的典型应用场景
   10.2.1 场景一：智能文案生成与优化
   10.2.2 场景二：智能排版与模板生成
   10.2.3 场景三：智能会议记录与处理
   10.2.4 场景四：智能培训与知识管理
  10.3 个性化AIGC办公系统搭建
   10.3.1 工具精准选择与个性化组合配置：构建个性化办公生态系统
   10.3.2 高效输入指令设计与优化：打造精准高效的交互语言
   10.3.3 输出结果精细化处理：自动化与智能化深度融合
   10.3.4 实践拓展建议
  10.4 AIGC辅助办公的未来趋势与行业应用展望
   10.4.1 AIGC办公领域的技术趋势与行业应用
   10.4.2 AIGC办公应用中的风险与合规挑战
  10.5 本章小结
第十一章 知识产权与创新创业新机遇：AI赋能开启新大门
  11.1 AI与知识产权的时代交汇
   11.1.1 第四次工业革命背景
   11.1.2 创新范式转变
   11.1.3 数字知识产权兴起
   11.1.4 AI技术分类与知识产权应用场景
  11.2 AI驱动的知识产权创造
   11.2.1 AI辅助发明创造的实践
   11.2.2 AI辅助大学生创新创业实践
  11.3 AI创新创业工具使用技巧
   11.3.1 想法验证阶段
   11.3.2 产品开发阶段
   11.3.3 市场推广阶段
   11.3.4 运营优化阶段
   11.3.5 扩展融资阶段
   11.3.6 具体案例分析：AI工具辅助创新创业大赛商业计划书
  11.4 AI重构知识产权运营体系
   11.4.1 AI重构知识产权运营全链条体系
   11.4.2 AI驱动的专利检索分析
  11.5 全球治理与伦理挑战
   11.5.1 国际规则与中国特色发展路径
   11.5.2 伦理挑战
   11.5.3 大学生必备法律素养
  11.6 本章小结
第十二章 正视局限：AIGC的“不能”与人类责任
  12.1 AIGC的能力局限与风险认吱
   12.1.1 内容生成的本质性缺陷
   12.1.2 伦理与法律层面的潜在风险
   12.1.3 社会结构性冲击
   12.1.4 人类主体性危机
  12.2 AIGC局限性的核心特征
   12.2.1 缺陷的全局性
   12.2.2 缺陷的隐蔽性
   12.2.3 缺陷的传导性
   12.2.4 治理的复杂性
   12.2.5 影响不可逆性
   12.2.6 风险动态演化性
  12.3 AIGC技术与社会风险的根源
   12.3.1 技术层面的内生性瓶颈
   12.3.2 社会伦理矛盾的数字化映射
   12.3.3 监管滞后引发的治理真空
  12.4 人类“补位”计划：从用到治的解决方案
   12.4.1 从技术层面构建可靠生成体系
   12.4.2 从伦理层面铸牢发展底线
   12.4.3 从监管层面构建治理生态
   12.4.4 从社会层面促进人机共生
  12.5 大学生AIGC素养提高路径
   12.5.1 正确认识AI的“能”与“不能”
   12.5.2 培养多元化工具使用能力
   12.5.3 科学鉴别AI生成内容真伪的方法
  12.6 本章小结