23年ChatGpt 迅速出圈首次出现了可以人机互动的界面工具。这也是AI首次进入大众视野。普通人第一次直观感受到AI能流畅聊天、写文案、画画、做方案。即使经过三年的不断努力各行各业的AI不断普及。但是普通人理解的依然是传统的AI形式更偏重于搜索。在国外某论坛一位小哥曾调侃到加强版的搜索引擎但相对普通人而言似乎也没有更强的能力与需求去接近探索于这款工具的使用。在框架设计方面似乎大相径庭。这也就导致一些用户在使用过程中认为所有模型都具有相同的功能不知该如何去选择一款合适的工具。比如国内有文心一言腾讯元宝豆包等。在国内应用商店或者贴吧论坛内也出现了一些AI智障、人工智障的留言。似乎用户觉得已经表达的非常清楚但是AI就是满足不了自己的需求。大多数厂商做出的改动是结合搜索更多的文章内容作为题版进行分析出用户所用到的真正需求。作为程序来讲它终究需要一套自己的思考逻辑以及运行规则才可以更简便的更直观的创造出它所带来的价值。对于AI模型的使用者部分用户的耳边经常听到提示词三个字。在以前我们很多项目当中经常会用到打码平台。平台会给不同的 图片设置不同的规则。不同的规则会用不同的编码表示也会设置不同的价位。来运营这个项目的价值。接下来我讲的就是如何利用提示词让AI帮助我们实现打码的效果。我们知道传统意义上的打码几乎是根据二值化但是有一些比较抽象的图片二值化提出来的效果就显得不是很完美了。我这里用到的是国内的豆包当然对于这种简单的识别体系国内大部分的AI模型,都可以适配相同的规则。当然我的提示词并不是相当的完美在一定程度上并不能达到非常完美的需求。你可以自己去改动提示词又或者让AI帮你生成提示词。提示词接下来发的图片全是验证码图片你只需要将图片中的验证码结果得出如果有计算就取计算结果有滑动坐标就取滑动坐标 x|y 是方向验证或者顺序点击就取 1|x|y|2|x|y|3|x|y1.首先我将经常用到的打码形式规则提示词发送给豆包(这里清楚的看到AI帮我们分析得到的结果公式)2.这里我上传了一张我们经常用到的滑动验证也就是我提示词中提到的滑动坐标。这里我们看到了它返回的形式是根据我们提示词定义的。3.我们尝试以其它的分割形式来定义规则看它是否能达到我们的需求。虽然这三次得到结果不是完全相等但是在验证中允许有一定的容错范围。可以说不仅拿到了具体的坐标而且它还可以在一定程度上模拟人工的手动方式帮我们减少被认定为机器操作的可能性。4.既然它可以按照不同的分割形式拿到我们想要的坐标验证。那我们接下来看一下它是否可以直接给出我们计算形式的图片验证。从这里看它不光可以计算出结果也可以识别出一些有杂色的图像值。5.同时在这里我测试了一张比较抽象的依然可以拿到我们所想要的结果这个用作于一些答题工具也是不错的选择。在之前的生活中我们就看到过很多用脚本写的答题工具。这里用AI也可以完美的适配解决这个问题了。