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

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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

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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 os

openai.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！

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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 openai

openai.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_response
    doc.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！

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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 openai

df = 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。

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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

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✅ 小结：

“能让你省下 5 小时的不是勤奋，而是自动化。”

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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。

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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

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✍️ 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 openai

openai.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！

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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 LLMChain

llm = 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)

intr