Z-Image-Turbo故障艺术（Glitch Art）特效实现
2026/1/8 16:21:50
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
快速开发会议纪要AI助手原型，需求：1. 语音转文字输入 2. 自动生成会议重点 3. 待办事项提取 4. 邮件草稿生成。要求：使用现成API简化开发，优先实现核心功能演示，忽略边缘情况处理。输出可立即演示的Streamlit Web应用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在尝试用LangChain快速搭建一个会议纪要AI助手，发现整个过程比想象中顺畅很多。从构思到做出可演示的原型，只用了不到1小时，这里记录下我的开发思路和关键步骤。
明确核心功能优先级首先把需求拆解成四个核心模块：语音转文字、重点提取、待办识别和邮件生成。考虑到时间有限，决定先用现成的Whisper API处理语音输入，用GPT-3.5做文本分析，这样能跳过最耗时的模型训练环节。
搭建基础框架用Streamlit创建Web界面特别方便，几行代码就能做出上传语音文件的交互区域。这里用LangChain的LLMChain把各个模块串联起来，比如语音转文字后自动触发后续分析流程，形成完整的处理流水线。
关键功能实现技巧
- 语音转文字环节直接调用Whisper的Python封装，省去了自己处理音频特征的麻烦
- 重点提取用了简单的prompt工程："请用bullet points总结以下会议内容的3个核心要点"
- 待办事项识别时，让AI先判断文本中是否包含任务项，再提取出责任人+截止时间
邮件模板采用变量替换方式，把前面生成的摘要和待办自动填充到预设格式里
优化演示体验发现原始输出比较生硬，做了两处改进：给摘要添加了emoji图标提升可读性；在邮件生成环节增加了"语气选择"下拉框（正式/随意/积极）。这些细节改动只花了10分钟，但演示效果立刻生动起来。
- 遇到的坑与解决最初直接拼接所有prompt导致响应慢，后来改用LangChain的SequentialChain拆分步骤；还有次因API限速失败，临时加了retry机制和超时提醒。这些经验让我意识到快速原型的关键是：宁可功能简单也要保证稳定性。
整个开发过程最惊喜的是，用InsCode(快马)平台的一键部署功能，直接把本地调试好的Streamlit应用搬到了线上。不需要配置服务器环境，也不用处理HTTPS证书，点几下就生成可分享的演示链接，特别适合这种需要快速验证创意的场景。
总结下来，LangChain+现成API的组合就像乐高积木，能快速拼出想要的功能形状。而像InsCode这样的平台则解决了部署环节的最后一公里问题，让开发者可以更专注在创意验证本身。下次再做类似尝试时，我准备先花5分钟在平台上建个空白项目，边写代码边看实时预览，估计效率还能再提升。
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快速开发会议纪要AI助手原型，需求：1. 语音转文字输入 2. 自动生成会议重点 3. 待办事项提取 4. 邮件草稿生成。要求：使用现成API简化开发，优先实现核心功能演示，忽略边缘情况处理。输出可立即演示的Streamlit Web应用。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果