8个AI软件介绍及其工作原理讲解
一、办公提效篇：让 AI 做你的超级助理
“别怕工作累，就怕方法不对。”
每天忙着开会、写总结、做PPT、查资料的你，是不是经常陷入“低效内耗”？好消息是，AI 已经可以做你最听话、最能干、最不计较工资的办公助理。
这部分，我们主要聚焦以下几个日常办公任务：
- 自动总结会议纪要
- 快速生成Word文案 / PPT要点
- Excel数据分析自动化
- 文档批量处理和润色
🌟 推荐工具一览：
| 场景 | 工具 | 简介 |
|---|---|---|
| 会议总结 | Kimi.ai | 国内大模型，上传文件即可总结 |
| Word 插件 | GPT for Word / Compose AI | 智能续写与润色 |
| Excel 数据分析 | Excel + Copilot（Microsoft 365） | 自动生成函数、分析报告 |
| 批量总结 | 自定义 Python 脚本 + OpenAI API | 可批量处理 txt、docx、md 文件 |
🛠 实战代码1：批量总结多个 txt 文件内容（含中文）
以下脚本可以读取你电脑上的多个文本文件（如会议纪要、采访稿），然后逐一调用 OpenAI 的 GPT-4 模型帮你自动生成摘要，再保存成新的 markdown 文件。
import openai
import osopenai.api_key = "你的 OpenAI API 密钥"def summarize_text(text):response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": f"请总结以下会议内容，用简洁的语言列出3-5个重点：\n{text}"}],temperature=0.3)return response.choices[0].message.content.strip()def batch_summarize(folder_path, output_folder):if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)for file in os.listdir(folder_path):if file.endswith(".txt"):with open(os.path.join(folder_path, file), "r", encoding="utf-8") as f:content = f.read()summary = summarize_text(content)output_file = os.path.join(output_folder, file.replace(".txt", "_summary.md"))with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as out_f:out_f.write(f"# 摘要：{file}\n\n{summary}\n")# 示例调用
batch_summarize("input_txts", "summaries")
👆你只需要把原始 txt 文件丢进 input_txts 文件夹，运行完后，所有摘要就会生成到 summaries 文件夹中！
🧩 实战代码2：Word 文档中自动插入 GPT 内容
使用 python-docx 与 OpenAI 的接口结合，模拟一个“AI 助理”直接在 Word 文档中补全文段：
from docx import Document
import openaiopenai.api_key = "你的API密钥"def gpt_complete(prompt):res = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return res.choices[0].message.content.strip()def process_word(doc_path):doc = Document(doc_path)for para in doc.paragraphs:if "[AI补全]" in para.text:prompt = para.text.replace("[AI补全]", "")ai_response = gpt_complete(prompt)para.text += "\n" + ai_responsedoc.save("output.docx")# 用法示例
process_word("input.docx")
在 Word 文档中写：
会议亮点总结：[AI补全] 本次会议涉及的三个核心议题为...
运行后会自动用 GPT 内容填充你未写完的部分！
📊 Excel + GPT：表格数据分析神器
你也可以用 Python + GPT 分析 Excel 数据：
import pandas as pd
import openaidf = pd.read_excel("销售数据.xlsx")prompt = f"请分析以下销售数据表格并总结趋势：\n{df.head(10).to_markdown()}"res = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)print(res.choices[0].message.content)
这段代码会读取前10行销售数据，通过 GPT 给出趋势分析，适合快速了解数据结构、生成报告要点。
🚀 Bonus：办公类 Chrome 插件推荐
| 插件名称 | 功能 | 链接 |
|---|---|---|
| Compose AI | 智能续写电子邮件 | https://www.compose.ai |
| GPT for Sheets & Docs | 在 Google Docs 和 Sheets 中嵌入 GPT | 插件页面 |
| Notion AI | AI 笔记与自动摘要 | https://www.notion.so/product/ai |
✅ 小结：
“能让你省下 5 小时的不是勤奋，而是自动化。”
二、写作辅助篇：从小红书文案到小说创作，AI 都能搞定
“写稿像挤牙膏，不如让 AI 帮你爆文写成流水线。”
你是否也被这些问题困扰过：
- 每次写公众号/小红书文案都抓耳挠腮？
- 想写小说却总卡在起承转合？
- 英文论文不知道怎么润色、降重？
- 想写一封骚而不油的简历自荐信？
现在只需要一个 prompt，AI 就能帮你“从头写到尾”。
这部分我们将展示写作 AI 的完整能力图谱，从实用工具到实操代码全覆盖。
🧰 常用 AI 写作工具一览：
| 场景 | 工具 | 简介 |
|---|---|---|
| 通用写作 | Notion AI、蜜蜂写作、Kimi.ai | 支持中文语义强，适合日常写作 |
| 长文内容 | ChatGPT、Claude、文心一言 | 可生成论文、小说、长文 |
| 爆款文案 | Copy.ai、创客贴AI | 适合广告、社媒内容创意 |
| 润色校对 | Grammarly、QuillBot、写作猫AI | 专业英文润色与改写 |
| 插图搭配 | Midjourney、文心一格、Leonardo | 文生图做头图、插图 |
| 小说生成 | NovelAI、天工 Skywork、GPTs专属工作流 | 用于长篇故事创作与人物设定管理 |
✍️ 实战代码1：用 ChatGPT 一键生成小红书爆款文案
以下脚本基于 OpenAI GPT-4 模型，可以自动生成一篇有代入感的小红书风格文案：
import openaiopenai.api_key = '你的API密钥'def generate_xhs_post(product_name, style='种草'):prompt = f"""
你是一个小红书文案写手，请写一篇关于【{product_name}】的{style}风格文案，要求内容有代入感、加入真实使用体验、结尾有引导性金句。
"""res = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return res.choices[0].message.content.strip()print(generate_xhs_post("防晒霜Anessa 金瓶"))
👆 输出内容即为适配小红书风格的文案，可直接贴图配图发布！
🪶 实战代码2：用 LangChain 生成长篇小说段落（多轮生成）
你想写小说，但只想写前五句，其它交给 AI？下面是用 LangChain 实现“故事自动接龙”的范例。
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainllm = ChatOpenAI(temperature=0.7, model_name="gpt-4")template = PromptTemplate.from_template("我写了一段小说开头：{intro}。\n请你续写三段，引发剧情高潮。"
)chain = LLMChain(llm=llm, prompt=template)intro_text =