网盘拉新+软件号项目，一天收益100-300，项目长期稳定，可以持续賺米(更新)

<p> <img src="/media/imgeback/2026/1/20260105170846942974.jpg"/> </p> <p> 命理，五行，玄学赛道，是很多人都感兴趣，并且涨粉非常快的赛道。为啥呢，很多小伙伴会说这样是迷信，但是其实，很多人是宁可信其有不可信其无。所以这个赛道在选日子，幸运数字，穿衣颜#，出行注意，谈单注意等方面，对于星座和生肖都有了建议，甚至都有分出对应时间段，以及不同的事情该怎样去破解。以前这样的赛道，说实话没有点技术，知识储备含量，你是很难进入，介入，并且zuan到钱的，但是现在使用A1辅助，30秒就可以生成一条视频，飞速决速，高效，视频还非常棒!很专业，很有网感，一眼就觉得你是一个专业的命理师，怎么样，是不是感兴趣?很想跃跃欲试呢?很多小伙伴都知道A!是风,口，但是真的不是谁都能切中，都能跟上，都能学会都能zuan到钱，很多小小伙伴徘徊在提示词，很多小伙伴生图一眼假，很多小伙伴生成视频很慢，还有很多小伙伴不会脚本和文案，还有人，半天剪辑不了一条，这样怎么样能做好自媒体呢?就这效率，这个频率，你发布素材一条都要累死累活在家里做一天视频才能完成,，然后还不一定都有很准确的网感，做出来的视频，自己除了一点点的成就感之外，根本都不敢多看一样，自己都觉得比较尬，没有信心，那么可想而知做出来的视频，怎么可能会有流量嘛!没有视频怎么做自媒体怎么搞钱呢?今天呢，就来给大家分享一条信息差，一刀不剪，一刀不切就能做好视频，还能无需任何处理直接就可以发布，然后可以自然而然开启获客了!然后小橱商，带带书，带带素材，带带单词，带带课程，带货嘎嘎猛!你说，是不是zuan钱更进一步了?你说，做账号是不是更简单，更容易了，想过个肥年的宝宝们，加油!加油吧，抓紧学好，干起来!</p> <p> 项目目录：<br/> 1、项目介绍<br/> 2、项目准备<br/> 3、IP打造过程<br/> 4、项目实操<br/> 5、项目变现<br/> 6、注意事项</p> 文章最后更新时间：2026-01-05 16:05:54某些文章具有时效性，若有错误或已失效，请在下方 留言或联系 87创业网 。

网盘拉新+软件号项目，一天收益100-300，项目长期稳定，可以持续賺米（更新）

其实，这个项目是软件号+网盘拉新的结合体。因为我们目前最主要的变现来自于网盘拉新。

2023年3月份之后，因为夸克战略调整，停止了拉新。

等到23年年末，才又开始做起来了，换了平台。只不过，这次不再是单纯拉新了，而是先沉淀私域，拉新只是作为其中一个变现方式。我意识到私域才有积累，单纯拉新没有积累。这次重启就是以软件资源为主，其它资源为辅的方式进行拉新。来看看最新数据吧。我的软件大号，用的是夸克，现在用于实证的小号，用的是迅雷：那为什么要做软件这个领域呢？你也许有过这种感受，遇到一个问题，死活没法解决，然后同事跟你说了一个软件，一键解决。于是你直呼，我为什么不早点知道这个软件？一个直击痛点的软件，真的能够节约非常多的时间。

所以，软件号很受欢迎，一个粉丝，甚至可以关注一个号10年以上。

一、软件号项目介绍那到底什么是软件号呢？一句话说明白：在各个平台发布软件相关内容，包括图文、视频等形式，引流到公众号，然后通过公众号私域变现。以及在这个过程中，做出来某些公域平台的软件账号，直接公域变现。我们上面说过，软件号只是一个切入口，通过各类软件把人圈进私域，再慢慢变现。但是为了正反馈来得更快，前期先做网盘拉新快速见钱，后期用流量卡、会员圈子、低价视频会员、商单推广等衍生项目持续变现。软件号训练营需要你会简单的剪辑、搬运，就能做引流。

二、软件号怎么变现

前面我发布了25天的实证记录：软件号实证的所有文章点击上面的蓝#链接可以查看。记录了我重新起号，粉丝增长，以及收益增长的过程。来看下收益吧，目前最主要的收益来自于网盘拉新和接广告。下面这个是最近的一篇广告：

还有下图这个，是我朋友的流量卡收益，后续我也准备对接上：

后面会持续增加变现方式，并在这个公众号持续实证记录。

三、训练营怎么交付这个项目，从剪辑到引流，再到写文，我解决了各种各样的问题，积累了丰富的实战细节。所以，你在实操过程中遇到的任何问题，我都有解决方案。训练营交付细节：

训练营实战交流群

软件号衍生出来的多种变现方式，一一出实操教程

陪跑手册持续更新

有问题随时提问

四、陪跑手册的目录陪跑手册把整套的软件号项目玩法全部整合进去了，手册实时更新，不仅有剪辑视频的图文+视频教程，还有多个视频平台和多个图文平台的引流方法。群内还给你提供了大流量软件关键词，只要照着这些软件去剪辑、发图文，极大概率有流量！群内日常讨论：

图很多，就不一一放了。

如果你参加过很多培训，你就明白，课程不是最重要的，比课程更重要的是在实操过程中遇到问题，有专业的老师给你答疑解惑；同时，有社群和老师督促你一步步完成，社群氛围会让你更有积极性，进而提高成功率。

五、软件号项目定价目前圈内优秀同行定价都在1000-3000以上，本人从小白一步步到现在全部打通，而且还整合很多渠道，我觉得这个持续的项目值得定价1500以上，毕竟流量起来了，可以持续賺米。做软件粉，最重要的是持续性，积累的粉丝越多收益越多。所以最终全套玩法，定在1699元，前100名报名者优惠1000元。

优惠后价格699元，2024年10月1日前报名的小伙伴，再赠送200元优惠劵，最终价格499元。

六、相关问题1、项目能做多久？只要公众号还在，只要私域可以持续变现，这个项目就可以一直做下去。长期，极其看好私域。

2、有没有什么技术要求?没有要求，只要你会复制粘贴，会剪辑简单的视频，在群里慢慢培养网感，按照群里给的教程，去做，小白基本都能够学会。最主要的是坚持！

2、一天可以賺到多少钱？这个不好说，影响因素太多了。

执行力强的，一天100-300都有，执行力差一点的，积累一段时间后，一天30-100也不少。

但是这个项目最主要的好处在于，它是可以积累的，越做越好的，而且我们主要是教引流，不是单纯的教一个项目。教你引流私域，后面衍生出来的项目是很多的。

4、需要多少天才能看到效果？这个也没有一个标准答案，基本上只要去做，正反馈还是很快的。因为我们最先做的就是拉新，只要有一点点流量，就可以看到转存的收益了，夸克转存2毛到4毛之间。按照我们说的去做，一周内基本可以看到效果。

5、需要准备电脑吗？手机可以吗?这个项目，因为要剪辑，要发图文，所以最好是有电脑，操作会方便很多，手机上剪辑也可以，但是公众号后台设置啥的，就需要电脑才更方便。

文章最后更新时间：2026-01-05 20:02:23某些文章具有时效性，若有错误或已失效，请在下方 留言或联系 87创业网 。

<p> <img src="/media/imgeback/2026/1/20260105170847047124.jpg"/></p> 课程介绍：<br/> 课程来自2025AI智能体开发课程。你将系统掌握Coze平台，亲手搭建新闻总结、视频制作、智能客服等自动化工作流。课程深度结合MetaGPT、AutoGen等前沿框架，并涵盖大模型微调、RAG知识库构建等高级应用。通过真实项目实操，不仅学会工具使用，更能掌握从流程分析、节点搭建到部署落地的完整开发能力，最终能独立创建解决实际问题的AI智能体。 <p> 课程目录：<br/> ├─01、课程介绍<br/> │ 1、课程介绍.mp4<br/> │<br/> ├─02、Coze打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（6小节）<br/> │ 2-1COZE登录与创建工作流方法.png<br/> │ 2-2工作流要完成的任务与节点定义.mp4<br/> │ 2-3插件配置方法与参数.mp4<br/> │ 2-4大模型节点配置方法.mp4<br/> │ 2-5结束节点配置.mp4<br/> │ 2-6智能体配置方法.mp4<br/> │<br/> ├─03、COZE打造新闻稿创作工作流（循环使用方法）（5小节）<br/> │ 3-1循环节点方法解读.mp4<br/> │ 3-2循环中参数的定义方法.mp4<br/> │ 3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）.mp4<br/> │ 3-4智能体测试与输出节点.mp4<br/> │ 3-5批处理的作用与效果.mp4<br/> │<br/> ├─04、COZE打造历史人物视频素材（12小节）<br/> │ 4-10选修：自定义插件配置方法实例.mp4<br/> │ 4-11选修：工作流中添加视频插件.mp4<br/> │ 4-1做视频素材业务逻辑分析.mp4<br/> │ 4-2做剧本节点系统提示词方法.mp4<br/> │ 4-3完成剧本节点输出.mp4<br/> │ 4-4画面描述与图像生成节点构建.mp4<br/> │ 4-5图像违规词限制与运镜节点.mp4<br/> │ 4-6视频节点构建与错误分析.mp4<br/> │ 4-7图像生成节点错误调试并保险.mp4<br/> │ 4-8视频生成节点容易违规的解决方法.mp4<br/> │ 4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4<br/> │ 后三节（9-11）选修内容说明（图文）.png<br/> │<br/> ├─05、COZE自动化剪辑（继续历史人物章节）（5小节）<br/> │ 5-1时间线定义方法.mp4<br/> │ 5-2剪映插件介绍.mp4<br/> │ 5-3时间线和素材绑定方法.mp4<br/> │ 5-4剪映草稿添加素材方法.mp4<br/> │ 5-5得到合成后的视频.mp4<br/> │<br/> ├─06、COZE打造智能客服（5小节）<br/> │ 6-1对话流配置与创建.mp4<br/> │ 6-2选择器的使用方法.mp4<br/> │ 6-3数据库与大模型的匹配方法.mp4<br/> │ 6-4知识库构建与匹配方法.mp4<br/> │ 6-5汇总输出与测试.mp4<br/> │<br/> ├─07、COZE结合飞书表格办公（5小节）<br/> │ 7-1DEMO演示与基本流程分析.mp4<br/> │ 7-2表格填入模块解读.mp4<br/> │ 7-3表格的输入与输出.mp4<br/> │ 7-4查找与匹配的方法.mp4<br/> │ 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题.mp4<br/> │<br/> ├─08、COZE打造装修设计与应用创建（5小节）<br/> │ 8-1DEMO演示与应用分析.mp4<br/> │ 8-2输入参数与大模型配置.mp4<br/> │ 8-3图像生成模型配置.mp4<br/> │ 8-4COZE中的应用模块配置.mp4<br/> │ 8-5COZE应用界面设计.mp4<br/> │<br/> ├─09、文案（小红书笔记）生成智能体搭建方法（2小节）<br/> │ 9-1提示词与工作流配置.mp4<br/> │ 9-2插件配置方法与输出.mp4<br/> │<br/> ├─10、COZE-API使用并结合CURSOR构建应用（5小节）<br/> │ 10-1COZE-API开通方法.mp4<br/> │ 10-2API外部调用方法实例演示.mp4<br/> │ 10-3Cursor应用例子分析.mp4<br/> │ 10-4用CURSOR构建一个浏览器插件.mp4<br/> │ 10-5API调用与插件测试.mp4<br/> │<br/> ├─11、COZE打造数据分析智能体（8小节）<br/> │ 11-1效果演示与数据读取.mp4<br/> │ 11-2数据清洗与处理.mp4<br/> │ 11-3结合DeepSeek构建代码节点.mp4<br/> │ 11-4结合DeepSeek进行数据分析.mp4<br/> │ 11-5配置插件把分析结果存在excel里.mp4<br/> │ 11-6数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4<br/> │ 11-7不同可视化图表配置方法.mp4<br/> │ 11-8输出与展示配置.mp4<br/> │<br/> ├─12、COZE中配置自己的插件（3小节）<br/> │ 12-1插件的基本配置方法.mp4<br/> │ 12-2输入输出参数配置方法.mp4<br/> │ 12-3在工作流中配置自己的插件并使用.mp4<br/> │<br/> ├─13、COZE发票助手搭建（5小节）<br/> │ 13-1发票助手插件接入.mp4<br/> │ 13-2数据表创建方法.mp4<br/> │ 13-3识别工作流配置与测试.mp4<br/> │ 13-4调用模块工作流配置.mp4<br/> │ 13-5知识库配置.mp4<br/> │<br/> ├─14、COZE邮件助手（3小节）<br/> │ 14-1自定义插件创建方法与流程.mp4<br/> │ 14-2插件输出配置与循环体.mp4<br/> │ 14-3知识库配置与结果输出.mp4<br/> │<br/> ├─15、影刀RPA实战（5小节）<br/> │ 15-1影刀RPA分析.mp4<br/> │ 15-2影刀安装方法.mp4<br/> │ 15-3影刀流程配置方法实例.mp4<br/> │ 15-4执行循环操作.mp4<br/> │ 15-5完成文案采集的全部功能.mp4<br/> │<br/> ├─16、RAGFLOW本地化知识库（5小节）<br/> │ 16-1RAGFLOW介绍和特点.mp4<br/> │ 16-2RAGFLOW接入本地模型.mp4<br/> │ 16-3Chat与Embedding模型接入.mp4<br/> │ 16-4知识库构建实例.mp4<br/> │ 16-5封装成API调用.mp4<br/> │<br/> ├─17、RAG检索架构分析及应用（6小节）<br/> │ 17-1RAG要完成的任务解读.mp4<br/> │ 17-2RAG整体流程解读.mp4<br/> │ 17-3召回优化策略分析.mp4<br/> │ 17-4召回改进方案解读.mp4<br/> │ 17-5评估工具RAGAS.mp4<br/> │ 17-6外接本地数据库工具.mp4<br/> │<br/> ├─18、斯坦福AI小镇架构与项目解读（10小节）<br/> │ 18-10项目环境配置方法解读.mp4<br/> │ 18-1整体故事解读.mp4<br/> │ 18-2要解决的问题和整体框架分析.mp4<br/> │ 18-3论文基本框架分析.mp4<br/> │ 18-4Agent的记忆信息.mp4<br/> │ 18-5感知与反思模块构建流程.mp4<br/> │ 18-6计划模块实现细节.mp4<br/> │ 18-7整体流程框架图.mp4<br/> │ 18-8感知模块解读.mp4<br/> │ 18-9思考模块解读.mp4<br/> │<br/> ├─19、autogen框架实战（7小节）<br/> │ 19-0Python环境说明.mp4<br/> │ 19-1AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4<br/> │ 19-2动作API配置方法.mp4<br/> │ 19-3国内常用API配置方法.mp4<br/> │ 19-4API接口在线测试.mp4<br/> │ 19-5工作流配置.mp4<br/> │ 19-6执行流程与结果.mp4<br/> │<br/> ├─20、部署与进阶应用实战（12小节）<br/> │ 20-10调用SD-API完成设计.mp4<br/> │ 20-11Ollama环境配置与安装.mp4<br/> │ 20-12autogen接入本地模型.mp4<br/> │ 20-1API生成方法.mp4<br/> │ 20-2GroupChat模块.mp4<br/> │ 20-3执行流程分析.mp4<br/> │ 20-4外接本地支持库配置方法.mp4<br/> │ 20-5加入RAG技能.mp4<br/> │ 20-6LMStudio本地下载部署模型.mp4<br/> │ 20-7调用本地模型方法与配置.mp4<br/> │ 20-8AutogenStudio本地化部署流程.mp4<br/> │ 20-9本地化部署接入应用实例.mp4<br/> │<br/> ├─21、METAGPT框架解读（9小节）<br/> │ 21-1论文概述分析.mp4<br/> │ 21-2整体框架逻辑介绍.mp4<br/> │ 21-3项目环境配置.mp4<br/> │ 21-4基础解读-动作定义方式.mp4<br/> │ 21-5基础解读-角#定义.mp4<br/> │ 21-6单动作智能体实现方法.mp4<br/> │ 21-7多动作配置方法.mp4<br/> │ 21-8定时器任务环境配置.mp4<br/> │ 21-9定时器任务流程解读分析.mp4<br/> │<br/> ├─22、metaGPT应用实战-网上调研资料（6小节）<br/> │ 22-0基本Agent的组成.mp4<br/> │ 22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4<br/> │ 22-2问题拆解与执行流程.mp4<br/> │ 22-3检索得到重要的URL.mp4<br/> │ 22-4子问题生成总结结果.mp4<br/> │ 22-5总结与结果输出.mp4<br/> │<br/> ├─23、结合GPT打造自己领域专属客服（6小节）<br/> │ 23-1DEMO演示与整体架分析.mp4<br/> │ 23-2后端GPT项目部署启动.mp4<br/> │ 23-3前端助手API与流程图配置.mp4<br/> │ 23-4接入外部API的方法与流程.mp4<br/> │ 23-5引入API方法解读.mp4<br/> │ 23-6指令提示构建.mp4<br/> │<br/> ├─24、本地大模型微调-llama3应用实战（7小节）<br/> │ 24-1环境相关配置解读.mp4<br/> │ 24-2工具调用流程拆解.mp4<br/> │ 24-3功能调用方法实例.mp4<br/> │ 24-4RAG环境配置搭建.mp4<br/> │ 24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4<br/> │ 24-6RAG基本流程分析.mp4<br/> │<br/> ├─25、llama3微调-量化-部署（6小节）<br/> │ 25-1LORA微调方法.mp4<br/> │ 25-2指令微调所需数据与模型下载.mp4<br/> │ 25-3llama3模型微调实例.mp4<br/> │ 25-4llama3微调后进行量化.mp4<br/> │ 25-5llama.cpp量化实例.mp4<br/> │ 25-6部署应用.mp4<br/> │<br/> ├─26、拓展–计算奥斯曼视觉项目实例（11小节）<br/> │ 26-10模型选择方法总结.mp4<br/> │ 26-11项目经验总结与优化，方法.mp4<br/> │ 26-1LORA微调方法.mp4<br/> │ 26-2指令微调所需数据与模型下载.mp4<br/> │ 26-3llama3模型微调实例.mp4<br/> │ 26-4llama3微调后进行量化.mp4<br/> │ 26-5llama.cpp量化实例.mp4<br/> │ 26-6部署应用.mp4<br/> │ 26-7项目需求分析流程.mp4<br/> │ 26-8数据与特征库准备.mp4<br/> │ 26-9模型准备与项目分析.mp4<br/> │<br/> ├─27、拓展–挖掘项目流程实例（5小节）<br/> │ 27-1数据挖掘要解决的问题.mp4<br/> │ 27-2数据处理与清洗分析.mp4<br/> │ 27-3特征工程的作用与流程.mp4<br/> │ 27-4机器学习算法分析.mp4<br/> │ 27-5模板到哪去找.mp4<br/> │<br/> ├─28、拓展-自然语言处理项目流程（5小节）<br/> │ 28-1知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4<br/> │ 28-2知识图谱项目实际应用分析.mp4<br/> │ 28-3知识图谱实战应用项目解读.mp4<br/> │ 28-4大模型要解决的问题和应用分析.mp4<br/> │ 28-5工具总结分析.mp4<br/> │<br/> ├─29、MOE多专家系统（3小节）<br/> │ 29-1MOE概述分析.mp4<br/> │ 29-2MOE模块实现方法解读.mp4<br/> │ 29-3效果分析与总结.mp4<br/> │<br/> ├─30、OPENAI–LLM模型优化总结（3小节）<br/> │ 30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4<br/> │ 30-2RAG实践策略.mp4<br/> │ 30-3微调要解决的问题.mp4<br/> │<br/> ├─Agent论文解读与总结相关<br/> │ ├─Agent架构解读与应用分析<br/> │ │ 1-Agent趋势.png<br/> │ │ 2-Agent流程.png<br/> │ │ 3-Ageng包括组件.png<br/> │ │ 4-Agent组成.png<br/> │ │ 5-多模态.png<br/> │ │ 6-多角#组成.png<br/> │ │ 7-Agent游戏.png<br/> │ │ 8-多智能体.png<br/> │ │ 9-多智能体2.png<br/> │ │ Agent.png<br/> │ │ Agent思维导图.pdf<br/> │ │<br/> │ ├─OPENAI-LLM模型优化总结<br/> │ │ 11.png<br/> │ │ 12.png<br/> │ │ 13.png<br/> │ │ 14.webp<br/> │ │ 15.png<br/> │ │ 16.png<br/> │ │ 2.png<br/> │ │ 3.png<br/> │ │ 4.png<br/> │ │ 6.png<br/> │ │ 7.png<br/> │ │ 8.png<br/> │ │ 9.png<br/> │ │<br/> │ └─斯坦福AI小镇架构与项目解读<br/> │ 斯坦福AI小镇.pdf<br/> │ 斯坦福AI小镇.png<br/> │ 斯坦福小镇论文.pdf<br/> │<br/> ├─Autogen与其他智能体框架<br/> │ ├─Agent打造专属客服<br/> │ │ Agent客服.rar<br/> │ │<br/> │ ├─autogen与部署模块<br/> │ │ │ rag_skill.rar<br/> │ │ │ Skill.py<br/> │ │ │<br/> │ │ └─AutogenStudio部署<br/> │ │ index.html<br/> │ │ style.css<br/> │ │ write.json<br/> │ │ 代码地址.txt<br/> │ │<br/> │ ├─GPTS打造Agent实战<br/> │ │ API复制这个不要改.docx<br/> │ │ GPTS例子.docx<br/> │ │ 广告文案.docx<br/> │ │ 文章翻译.docx<br/> │ │ 短视频脚本.docx<br/> │ │ 组会不用愁.txt<br/> │ │ 语聚AI指定(只改动作即可).docx<br/> │ │<br/> │ ├─langchain工具实例<br/> │ │ 基本使用.rar<br/> │ │<br/> │ └─metagpt<br/> │ examples.rar<br/> │ MetaGPT-main.zip<br/> │ metaGpt.pdf<br/> │<br/> ├─COZE智能体系列(重要)<br/> │ ├─Coze写作工作流<br/> │ │ └─小红书提示词<br/> │ │ 标题.txt<br/> │ │ 生成文案.txt<br/> │ │ 画图.txt<br/> │ │<br/> │ ├─COZE历史人物视频素材<br/> │ │ 1.根据名字做剧本.txt<br/> │ │ 2.根据剧本做每个经历的画面描述.txt<br/> │ │ 修正图片提示词.txt<br/> │ │ 修正运镜提示词.txt<br/> │ │ 即梦豆包海螺做视频所需运镜.txt<br/> │ │ 时间线.txt<br/> │ │<br/> │ ├─COZE打造发票助手<br/> │ │ 全部提示词资料.docx<br/> │ │ 餐饮1.png<br/> │ │<br/> │ ├─COZE数据分析<br/> │ │ 2.整理清洗我的数据.txt<br/> │ │ 代码：准备总分评比图.txt<br/> │ │ 代码：准备条形图输入.txt<br/> │ │ 代码：统计关键指标.txt<br/> │ │ 把分析结果整理成excel格式.txt<br/> │ │ 能力分析.txt<br/> │ │ 销售数据导出.xlsx<br/> │ │<br/> │ ├─COZE文案生成+飞书表格<br/> │ │ 1.链接读取插件.txt<br/> │ │ 2.参考原文写标题大纲.txt<br/> │ │ 3.参考原文和大纲做仿写.txt<br/> │ │ 4.给文案打标签.txt<br/> │ │ 5.汇总结果成一条记录.txt<br/> │ │ 6.飞书表格参考链接.txt<br/> │ │<br/> │ ├─COZE新闻总结(循环体)<br/> │ │ 提示词.txt<br/> │ │ 根据文章内容和原始素材做合并.txt<br/> │ │<br/> │ ├─COZE智能客服<br/> │ │ 售后场景问题.txt<br/> │ │ 快递场景问题.txt<br/> │ │ 把所有内容总结成人话.txt<br/> │ │ 把用户问题分成不同的场景.txt<br/> │ │ 支付场景问题.txt<br/> │ │ 查询支付问题具体的解决方案.txt<br/> │ │<br/> │ ├─COZE邮箱助手<br/> │ │ 提示词.txt<br/> │ │ 邮箱代码.txt<br/> │ │<br/> │ └─COZE飞书书签自动化<br/> │ 分析内容.txt<br/> │ 检索内容.txt<br/> │ 汇总整合json.txt<br/> │ 筛选并输出.txt<br/> │ 获取标签.txt<br/> │ 飞书文档链接.PanD<br/> │ 飞书模板链接.txt<br/> │<br/> └─大模型微调与知识库<br/> ├─LLM下游任务训练自己模型实战<br/> │ Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip<br/> │<br/> ├─LLM与LORA微调策略解读<br/> │ 大模型.pdf<br/> │<br/> ├─RAG检索架构分析与应用<br/> │ RAG.pdf<br/> │ RAG.png<br/> │<br/> ├─新增LLAMA3相关<br/> │ Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip<br/> │ llama3.rar<br/> │<br/> ├─新增RAGFLOW<br/> │ ragflow_api.py<br/> │<br/> └─补充<br/> └─llama3<br/> │ llama3.rar<br/> │<br/> └─llama3<br/> │ email_jijianyun.py<br/> │ email_send.py<br/> │ lm3.py<br/> │ Modelfile<br/> │<br/> ├─.idea<br/> │ │ .gitignore<br/> │ │ .name<br/> │ │ llama3.iml<br/> │ │ misc.xml<br/> │ │ modules.xml<br/> │ │ workspace.xml<br/> │ │<br/> │ └─inspectionProfiles<br/> │ profiles_settings.xml<br/> │ Project_Default.xml<br/> │<br/> ├─all-MiniLM-L6-v2<br/> │ config.json<br/> │ config_sentence_transformers.json<br/> │ data_config.json<br/> │ model.safetensors<br/> │ sentence_bert_config.json<br/> │ special_tokens_map.json<br/> │ tokenizer.json<br/> │ tokenizer_config.json<br/> │ vocab.txt<br/> │<br/> ├─RAG<br/> │ │ app.py<br/> │ │ app.txt<br/> │ │ assistant.py<br/> │ │ groq_llama3.py<br/> │ │ Quantize_LLMs_to_GGUF(1).ipynb<br/> │ │ require.txt<br/> │ │<br/> │ └─__pycache__<br/> │ assistant.cpython-310.pyc<br/> │ assistant.cpython-39.pyc<br/> │<br/> └─__pycache__</p> <p> </p> 文章最后更新时间：2026-01-05 00:02:50某些文章具有时效性，若有错误或已失效，请在下方 留言或联系 87创业网 。 本文关于网盘拉新+软件号项目，一天收益100-300，项目长期稳定，可以持续賺米(更新)