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一、核心应用场景与技术融合

1. 教务流程自动化（RPA+GPTs双引擎驱动）

# 自动化排课系统示例 
from rpa import EduSystem 
from gpts import ScheduleOptimizer 
 
# RPA登录教务系统 
edu_bot = EduSystem()
edu_bot.login(username="admin", password="")
classes_data = edu_bot.extract_data(table="class_schedule")
 
# GPTs进行智能排课 
optimizer = ScheduleOptimizer(model="gpt-4-edu")
result = optimizer.arrange_schedule(
    constraints=[
        "教师时间冲突率<5%", 
        "教室利用率>85%",
        "学生选课满足率>90%"
    ],
    data=classes_data 
)
 
// RPA回写排课结果 
edu_bot.update_database(result)
edu_bot.generate_report("2025-spring-schedule.pdf")  # 自动生成排课报告

2. 智能问答中枢（NLP+流程自动化）

// 集成GPTs的校园知识机器人 
public class CampusAssistant {
    public static void main(String[] args) {
        // RPA抓取实时数据 
        RpaCrawler crawler = new RpaCrawler();
        String librarySeats = crawler.getLibrarySeats();
        String examSchedule = crawler.getExamInfo();
        
        // GPTs生成自然语言响应 
        GptsEngine engine = new GptsEngine("campus-gpt");
        String answer = engine.answerQuestion(
            "图书馆现在有多少空位？下次考试时间是什么时候？",
            context: {{"seats": librarySeats, "exam": examSchedule}}
        );
        System.out.println(answer);  // 输出结构化答案
    }
}

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二、关键技术实现方案

1. 多模态数据处理架构

# 校园安防监控系统 
from rpa.vision import CameraController 
from gpts.multimodal import SceneAnalyzer 
 
camera = CameraController(ip="192.168.1.100")
frame = camera.capture_image()
 
analyzer = SceneAnalyzer(model="gpt-4v")
results = analyzer.detect_anomalies(
    image=frame,
    rules=[
        "人群聚集>50人", 
        "未佩戴校徽人员滞留超10分钟",
        "实验室门窗异常开启"
    ]
)
 
if results.alerts:
    campus_rpa.trigger_security_alert(results)  # 自动触发应急预案

2. 智能文档处理流水线

# 自动化处理学生论文提交 
def process_thesis(file_path):
    # RPA提取文档元数据 
    meta = rpa_docs.extract_metadata(file_path)
    
    # GPTs进行查重与格式审查 
    report = gpts_checker.analyze(
        file=file_path,
        checks=[
            "plagiarism<15%", 
            "citation_format=APA7th",
            "reference_count>=10"
        ]
    )
    
    # RPA归档与通知 
    if report.passed:
        rpa_docs.archive(meta['student_id'], file_path)
        send_email(meta['advisor'], "论文审核通过")
    else:
        generate_feedback(report)  # 自动生成修改建议

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三、典型系统架构设计

智慧校园AI中台架构（简化版）

[数据源层]
├─ 教务系统（RPA连接器）
├─ 物联网设备（传感器/RFID）
└─ 校园APP（API网关）
 
[AI能力层]
├─ GPTs服务集群（NLP/知识推理）
├─ RPA引擎（UiPath/自研框架）
└─ 数字孪生引擎（3D校园建模）
 
[应用场景层]
├─ 智能考勤 → 人脸识别+位置校验 
├─ 能耗管理 → 设备控制+预测维护 
└─ 研学推荐 → 知识图谱+个性推荐

混合部署代码示例

// 边缘计算节点部署 
public class EdgeNode {
    @RpaTask(name="实时考勤")
    public void checkAttendance() {
        List<Student> students = thermalCam.scan();
        GptsRecognizer.check(students);  // 本地轻量模型 
        
        if(confidence < 90%) {
            cloudGpts.fallbackCheck(students);  // 云端大模型复核 
        }
    }
    
    @RpaTask(name="设备巡检")
    public void inspectDevices() {
        rpaArmRobot.scanQRCode();
        if(gptsAnalyzer.predictFailure(sensorData)) {
            maintenanceSystem.createOrder();  // 自动生成维修单
        }
    }
}

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四、安全与效能优化方案

1. 隐私计算框架集成

# 联邦学习成绩分析 
from federated import SecureAggregator 
from gpts.analytics import PerformancePredictor 
 
# 各院系本地训练 
hospital_data = encrypt(data["medical_dept"])
engineering_data = encrypt(data["engineer_dept"])
 
# 安全聚合 
aggregator = SecureAggregator()
global_model = aggregator.train([
    hospital_data, 
    engineering_data 
])
 
# GPTs生成教学改进建议 
predictor = PerformancePredictor(global_model)
report = predictor.generate_report(
    key_metrics=["挂科率", "科研产出"],
    privacy_level="high"  // 符合GDPR标准
)

2. 自动化效能监控看板

# RPA+GPTs生成管理报告 
def generate_daily_report():
    # RPA采集多系统数据 
    energy_usage = rpa_energy.get_usage()
    class_attendance = rpa_edu.get_attendance()
    security_logs = rpa_security.get_incidents()
    
    # GPTs多维度分析 
    analysis = gpts_analyst.analyze({
        "energy": energy_usage,
        "attendance": class_attendance,
        "security": security_logs
    })
    
    # 自动生成可视化报告 
    dashboard = create_dashboard(
        charts=[
            {"type": "line", "data": analysis.energy_trend},
            {"type": "heatmap", "data": analysis.attendance_map}
        ],
        insights=analysis.key_findings  // 自动提炼关键结论
    )
    return dashboard 

---

五、开发者工具链建议

1. RPA开发框架

# 校园自动化专用CLI工具 
campus-cli create workflow --template=exam_scheduling 
campus-cli deploy --target=production --verify-gpts 

2. GPTs微调工具

# 教育领域微调示例 
from gpts_tuner import CampusTuner 

tuner = CampusTuner(base_model="gpt-4")
tuner.fine_tune(
    dataset="campus_dialogue.jsonl",
    special_tokens=["[学号]", "[教室编号]"],
    custom_modules={
        "course_recommender": "education_module.py",
        "policy_interpreter": "regulation_parser.py"
    }
)
tuner.export("campus_gpts_v1")  // 生成领域专用模型

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预计实施效果数据

指标	改进前	改进后	提升幅度
教务处理效率	32人天/学期	8人天/学期	75%↓
学生问题响应速度	48小时	实时响应	100%↑
能源浪费率	18%	7%	61%↓
IT服务满意度	72分	94分	30%↑

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《ChatGPT时代：GPTs开发详解》

解锁未来科技，GPTs开发应用一本通：从智能对话到无限创意，您的AI创新之旅，由此启程！

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内容简介

定制化GPTs（Custom GPTs）是由OpenAI推出的一种创新技术，它允许用户根据自己的特定需求和应用场景来创建定制版本的GPTs。定制化GPTs结合了用户自定义的指令、额外的专业知识以及多样化的技能，旨在为用户提供日常生活、工作或特定任务中的更多帮助和支持。

本书详细介绍了GPTs的概念、功能特点、创建第一个GPTs、指令使用技巧、知识库使用技巧，以及如何根据个人需求和应用场景创建定制化GPTs，如学习辅助类GPTs、个人成长类GPTs、办公助手类GPTs、电商和社交媒体类GPTs、短视频制作类GPTs等。

本书内容充实，语言通俗易懂，案例丰富，具有很强的可读性。它既适合初次接触AI技术的普通读者阅读，也适合有一定经验的AI从业者借鉴。此外，本书也适合那些需要了解最新ChatGPT技术动态的开发人员阅读。

作者简介

戴恒怡，网名Alex Day，英国华威大学商学院管理学硕士，曾就职于凯度、海康威视、阿里云等公司，深耕数字营销领域十余年，有丰富的商业实战经验。专注营销自动化技术、HubSpot CRM实施运营、大数据分析等领域。现为独立Agency主理人，旨在为海内外中小企业提供数字营销及自动化服务的解决方案咨询与实施执行，定制AI培训及课程。自ChatGPT发布以来，在多平台发布分享AI实战经验，紧跟ChatGPT最新应用，并将其应用在海外营销、内容创作中，AI相关视频已累计上百万次观看。

目录

第1章?GPTs探秘：什么是GPTs?
1.1?什么是GPTs
1.2?无所不能：GPTs应用领域大揭秘
1.3?GPTs与ChatGPT有什么区别？
1.4?GPTs是否可以替代小程序、App应用？
1.5?GPT Store介绍
1.6?热门GPTs介绍
第2章?GPTs功能特点介绍
2.1?GPTs无代码定制：人人都是程序员
2.2?私密共享随心所欲：GPTs的双重魅力
2.3?联网/代码解释器/画图功能介绍
2.4?GPTs进化论：智能学习参考资料
2.5? GPTs与Action功能：智能助手跨越聊天界面，连接外部应用
第3章? GPTs诞生记：如何创建你的第一个GPTs
3.1?访问GPTs界面
3.2?如何在ChatGPT界面与GPTs对话？
3.3?思考GPTs的用途与场景，让智能助手更懂你
3.4?GPTs配置界面详解
3.5?通过对话创建GPTs
3.6?通过对话调整优化GPTs
3.7?GPTs功能升级：联网、计算、画图全能选手
3.8?实操演示：如何让GPTs学习上传的参考资料
3.9?测试预览GPTs
3.10?惊艳亮相：如何发布GPTs
3.11?如何在ChatGPT界面使用GPTs？
第4章? 让你的GPTs脱颖而出——指令使用技巧
4.1?什么是指令？
4.2? GPTs中的指令是什么？
4.3? 指令使用技巧公式
4.4?指令实战：小红书文案写作GPTs
第5章? 如何让GPTs成为领域专家——知识库使用技巧
5.1? 上传的知识库与ChatGPT本身知识储量的区别
5.2?知识库的能力和局限性
5.3? 指令与知识库：优化GPTs回复准确性与深度的策略
第6章? 轻松打造学习神器：学习辅助类GPTs的创建与应用
6.1?语言学习GPTs：人工智能赋能语言学习
6.2?轻松背单词：个性化GPTs助力英语学习
6.3? 数学导师GPTs：引导孩子掌握解题思路
6.4?写作教练GPTs：快速提升写作水平
6.5? 记忆训练GPTs：解锁记忆密码，快速提升记忆力
6.6? 费曼技巧学习GPTs：深化学习与理解的智能伙伴
6.7? 康奈尔笔记学习GPTs：信息的快速提取与整理
6.8? 阅读总结与分析GPTs：快速理解分析文章段落
第7章? 极速成长：个人成长类GPTs的创建与应用
7.1? 时间管理类GPTs：让时间成为你的得力助手
7.2? 周期计划和复盘GPTs：打造高效学习工作的闭环策略
7.3? 习惯养成助手GPTs：个性化建议让改变更轻松
7.4? 心理咨询GPTs：心理导师的“零距离”辅导
7.5? 拖延症管理GPTs：深度解析原因，定制专属行动力方案
7.6? 运动健身教练GPTs：健身私教带回家
第8章? 高效办公：办公助手类GPTs的创建与应用
8.1? 广告文案助手GPTs：激发创意，助力文案撰写新高度
8.2? 电子邮件营销文案助手GPTs：个性化邮件内容定制，提升用户点击与购买转化率
8.3? 长视频脚本助手GPTs：打造个性化内容，提升内容质量与观看体验
8.4? 邮件撰写助手GPTs：专业邮件，轻松撰写
8.5? Logo设计助手GPTs：助力打造独特的品牌标识
8.6? 市场分析助手GPTs：精准洞察市场趋势，深度分析市场数据
8.7? 专业翻译助手GPTs：实时翻译，轻松跨越语言障碍
8.8? 数据分析助手GPTs：轻松玩转Excel数据
8.9? 简历优化助手GPTs：简历智能优化，提升求职成功率
8.10? 面试模拟助手GPTs：真实场景演练，助你轻松应对面试挑战
8.11? 信息收集助手GPTs：信息联网，实时搜集、整理最新信息
8.12? 财报分析助手GPTs：深度解读财务数据，助力精准决策
第9章? 电商社交新纪元：电商和社交媒体类GPTs的创建与应用
9.1? 电商产品文案GPTs：精准描述，提升购买欲望的销售利器
9.2? 电商直播话术GPTs：轻松打造爆火直播间
9.3? 私域引流策略GPTs：精准引流，轻松打造营销闭环
9.4? 私域内容运营GPTs：定制化内容+有效互动，助力品牌与用户深度连接
9.5? 小红书爆款文案GPTs：精准触达用户心弦，让内容脱颖而出的超级利器
第10章? 无限创意：短视频制作类GPTs的创建与应用
10.1? 创意生成GPTs：激发无限想象，点燃创作激情
10.2? 爆款短视频框架学习GPTs：轻松引领流量风暴
10.3? 爆款标题撰写GPTs：精准捕捉读者兴趣，轻松提升内容点击率
10.4? 爆款短视频脚本撰写GPTs：撰写爆款，触手可及
第11章? GPTs实用工具推荐：让生活更便捷的智能助手
11.1? 梦境绘画工具：唤醒梦境之美，梦醒之后一切清晰再现
11.2? 表情包制作工具：趣味盎然，一键拥有专属表情
11.3? 食物卡路里计算器：精准计算，掌控健康饮食
11.4? 家装灵感图助手：一键打造梦想家园
第12章? 进阶GPTs教程——配置Action让GPTs联动其他外部应用
12.1? 什么是Action？
12.2? Action应用场景示例
12.3? Action配置必备要素
12.4? Zapier联动GPTs：自动化创建Notion文档与待办
12.5? 集简云联动GPTs：高效查询工商信息

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《RPA机器人流程自动化基础及应用》

办公流程自动化指南：通过丰富的案例，快速上手RPA开发，使其成为得力助手，全面提升工作效率与自动化技能

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亮点

• 结合丰富案例，快速上手RPA开发
• 掌握前沿技术，引领企业办公自动化
• 注重实际操作，解锁流程优化新境界
• 符合最新趋势，RPA+AI全方位提高效率

内容简介

全书从 RPA 的基本概念、产生背景讲起，详细介绍了 RPA 的基础知识和应用场景，深入探讨了 RPA 的应用价值、与 AI 的关系，以及与传统 IT 系统开发的区别。并通过丰富的案例，如企业财务自动化的应用、金融自动化的应用、智慧校园的应用，展示了 RPA 的实际应用。

本书以任务形式的结构进行讲解，不但能让读者明确任务的宗旨，还能了解任务清晰的逻辑线，从而更好地完成任务，让学习更有驱动性。

本书适合对 RPA 感兴趣的读者，不仅适合 IT 从业者及企业管理人员等阅读学习，也适合希望提升工作效率、实现流程自动化的企业和个人进行学习。

作者简介

• 施金妹，教授，博士，现任海南科技职业大学信息工程学院院长，省级特色重点学科“计算机科学与技术”责任教授，省级高水平专业群“计算机网络技术”带头人，省级职业院校教师教学创新团队“大数据工程技术”带头人、海南省委联系服务重点专家、省高层次D类人才、省级优秀教育工作者。

• 陈辉云，硕士研究生，计算机科学与技术职业，中级工程师。目前在海南科技职业大学担任专职教师，致力于传授专业知识与技能。多年来，积极指导学生参与RPA等前沿技能竞赛，并荣获多项国家级奖项。

• 吴迪，曾任中国海洋大学信息科学与工程学院客座教授、哈尔滨理工大学客座教授。具有30年行业经验，从东北大学软件中心入行，历任惠普中国区副总裁、青岛东软载波科技股份有限公司董事总经理。 2020年创业，上海弘玑信息技术有限公司创始人。 致力于以软件为载体的服务，以知行合一的思想持续为行业创造新质生产力。

目录

第 1 章 RPA 基础知识
1.1 【任务 1-1】认识 RPA
1.1.1 RPA 的基本概述
1.1.2 RPA 的产生背景
1.1.3 RPA 的应用场景
1.1.4 RPA 适用的业务场景的评估
1.1.5 RPA 的应用价值
1.1.6 RPA 与 AI
1.1.7 RPA 部署与传统 IT 系统开发的区别
1.1.8 弘玑 RPA 产品的优势
1.2 【任务 1-2】常见的 RPA 三件套
1.2.1 RPA 三件套
1.2.2 RPA 三件套的作用
1.3 【任务 1-3】流程自动化入门
1.3.1 流程分级
1.3.2 流程图绘制
1.3.3 基本逻辑
1.4 【任务 1-4】学生成绩汇总机器人
课后练习

第 2 章 初识指令库
2.1 【任务 2-1】弘玑 Cyclone 工具的使用
2.1.1 弘玑 Cyclone 界面介绍
2.1.2 弘玑 Cyclone 初始化设置
2.1.3 创建一个流程
2.2 【任务 2-2】微信批量添加好友
2.3 【任务 2-3】变量与参数
2.3.1 变量的概念与理解
2.3.2 数据类型
2.3.3 常用数据运算
2.3.4 变量与参数的引用
2.4 【任务 2-4】违禁词查询机器人
课后练习

第 3 章 界面自动化指令
3.1 【任务 3-1】初识界面自动化指令
3.1.1 RPA 界面自动化
3.1.2 界面自动化指令
3.2 【任务 3-2】去哪儿行程信息查询
3.2.1 安装浏览器插件
3.2.2 获取用户输入并打开去哪儿网站
3.2.3 查询并抓取机票信息
3.2.4 将机票信息储存至 Excel 表格
课后练习

第 4 章 系统功能与文件处理
4.1 【任务 4-1】初识系统功能与文件处理指令
4.1.1 系统功能指令
4.1.2 文件处理指令
4.2 【任务 4-2】图书馆借阅数据汇总机器人
4.2.1 分析数据
4.2.2 项目开发步骤
课后练习

第 5章 应用自动化与数据处理
5.1 【任务 5-1】初识应用自动化与处理
5.1.1 应用自动化指令介绍
5.1.2 数据处理指令介绍
5.2 【任务 5-2】上证指数监控及提醒机器人
5.2.1 设计 Excel 配置文件
5.2.2 基础流程框架
5.2.3 变量传参介绍
5.2.4 数据库配置
5.2.5 读取参数定时运行程序
5.2.6 抓取上证指数信息
5.2.7 记录上证指数信息到数据库
5.2.8 邮箱配置与邮件发送
5.2.9 在主流程中执行其他子流程
课后练习 221

第 6 章 AI 指令
6.1 【任务 6-1】发票图片信息识别
6.1.1 读取发票图片
6.1.2 OCR 服务 Web 调用
6.1.3 识别结果 JSON 解析
6.1.4 发票数据整理与汇总
6.2 初识企业级流程架构
6.2.1 工程项目与脚本文件
6.2.2 企业级流程框架介绍
6.2.3 流程组装
课后练习

第 7 章 企业财务自动化的应用案例
7.1 财务费用报销审核机器人
7.2 财务三单比对机器人
7.3 自动开票机器人
7.4 自动报税机器人

第 8 章 金融自动化的应用案例
8.1 银行业
8.2 证券业
8.3 保险业

第 9 章 智慧校园的应用案例
9.1 智慧校园建设概述
9.2 竞赛信息管理
9.3 排监考处理
9.4 论文标签化处理
9.4.1 背景介绍 .
9.4.2 现有业务流程及问题分析
9.4.3 重构业务流程方案与推广

后记