Chatbox AI | 深度测评+核心功能使用教程

AI开放平台
一、前言

    最近AI持续的火热,各种AI工具大模型层出不穷,让人看到眼花缭乱。偶然间听到在bat其中一家公司任职的哥们说到他们同事都在讨论一款叫ChatboxAI的工具,应用效果挺好,基本上所有的功能都覆盖了,还有适用各种大模型,不用翻🧱,就能在一个应⽤⾥使⽤全部主流模型,如DeepSeek满⾎版、ChatGPT、Gemini、Claude、 Claude、grok等。今天得空来安排一下,看看ChatboxAI是否如讨论那样。

二、Chatbox AI介绍

2.1 关于ChatboxAI

picture.image     Chatbox AI 支持多终端访问,覆盖 Windows、macOS、Linux 等桌面系统,以及 Android 和 iOS 移动设备,并提供网页版供浏览器直接使用。这种多平台适配性使其能够适应不同用户的使用场景。在 AI 模型支持方面,该应用兼容多种主流模型 API,理论上具备处理复杂任务的能力。不过,具体表现仍需结合模型版本、算力资源及任务类型综合评估。后续测评将针对不同平台的操作流畅度,以及各类模型在实际任务中的表现进行更详细的对比测试。

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2.2 安装使用

    进入ChatboxAI官网下载应用,目前⽀持Windows、macOS、Linux以及移动平台,提供开箱即⽤的使⽤体验,⼀个 api ⽀持五个设备;下载产品后,三步安装使用,方便快捷!

picture.image     下载自己所需的版本,完成后点击应用安装,直接下一步,就完成了,下面是安装好的效果示意图。我这里用的是电脑的windows系统对应的版本,Chatbox自带很多智能体,找到合适自己的智能体主题,如果你想学英语,可以选择英语的智能体;如果你想写文案,可以选择文案的之能力;如果你想写诗,可以选择写诗的智能体;如果你想写剧本,可以选择剧本的智能体;如果你想健身可以选择健身的智能体等。

电脑软件效果

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电脑网页效果

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手机APP效果

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三、六大功能深度测评

3.1 与文档和图片聊天

    我准备了一张带有xcLeigh公众号有大量资源的文档和图片,下面我测试一下,让ai帮我识别一下文字,并帮我分析一下内容!

发送指令: 识别文件内容,并帮我分析一下!

Chatbox AI回复:

图片识别解析

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文档识别解析

picture.image     在日常工作学习中,我们经常会遇到大量文档、图片甚至代码需要分析和处理。Chatbox AI 创新性地实现了与这些文件的 “对话” 功能,彻底改变了传统的文件处理方式。

    当我们将一份 PDF 学术论文发送给 Chatbox AI 时,它能快速解析论文内容,不仅可以准确提炼文章主旨、研究方法和结论,还能针对用户提出的具体问题,如 “文中实验数据存在哪些局限性”,给出条理清晰的回答。在办公场景中,面对一份复杂的 Excel 报表,Chatbox AI 能够自动识别数据规律,生成数据总结报告,并提出针对性的优化建议。

picture.image     对于图片内容,Chatbox AI 同样表现出色。上传一张产品设计图,它能分析设计亮点和不足,甚至基于现有设计提出改进方案;分享一张会议照片,它可以识别照片中的人物、场景,并帮助整理会议要点。而在代码处理方面,无论是 Python、Java 还是其他编程语言,Chatbox AI 都能读懂代码逻辑,辅助开发者快速定位问题、优化代码结构。

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3.2 代码生成与预览

    下面我测试一下,让ai帮我写个网页简历,从响应时间、页面效果,可维护度等方面检测一下!

发送指令: 用html写一个个人简历,科技风背景

Chatbox AI回复:

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>个人简历 - 科技风</title>
    <style>
        :root {
            --primary: #00f7ff;
            --secondary: #ff00aa;
            --bg-dark: #0a0a1a;
            --bg-light: #1a1a2e;
        }
        
        body {
            font-family: 'Segoe UI', 'Microsoft YaHei', sans-serif;
            background-color: var(--bg-dark);
            color: #e0e0e0;
            margin: 0;
            padding: 0;
            background-image: 
                radial-gradient(circle at 20% 30%, rgba(0, 247, 255, 0.1) 0%, transparent 20%),
                radial-gradient(circle at 80% 70%, rgba(255, 0, 170, 0.1) 0%, transparent 20%);
            line-height: 1.6;
        }

        .container {
            max-width: 900px;
            margin: 0 auto;
            padding: 2rem;
        }

        header {
            position: relative;
            padding: 2rem 0;
            border-bottom: 1px solid rgba(0, 247, 255, 0.3);
            margin-bottom: 2rem;
        }

        h1 {
            color: var(--primary);
            font-size: 2.5rem;
            margin: 0;
            text-shadow: 0 0 10px rgba(0, 247, 255, 0.5);
            letter-spacing: 2px;
        }

        h2 {
            color: var(--secondary);
            font-size: 1.5rem;
            border-left: 3px solid var(--secondary);
            padding-left: 1rem;
            margin-top: 2rem;
        }

        .title {
            color: #aaa;
            font-size: 1.1rem;
            margin: 0.5rem 0;
        }

        .card {
            background: var(--bg-light);
            border-radius: 8px;
            padding: 1.5rem;
            margin-bottom: 1.5rem;
            box-shadow: 0 4px 20px rgba(0, 0, 0, 0.3);
            border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.05);
            position: relative;
            overflow: hidden;
        }

        .card::before {
            content: '';
            position: absolute;
            top: 0;
            left: 0;
            width: 3px;
            height: 100%;
            background: linear-gradient(to bottom, var(--primary), var(--secondary));
        }

        .grid {
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(300px, 1fr));
            gap: 1.5rem;
        }

        .contact-info {
            display: flex;
            flex-wrap: wrap;
            gap: 1rem;
            margin-top: 1rem;
        }

        .contact-item {
            display: flex;
            align-items: center;
            gap: 0.5rem;
        }

        .tech-tag {
            display: inline-block;
            background: rgba(0, 247, 255, 0.1);
            color: var(--primary);
            padding: 0.3rem 0.8rem;
            border-radius: 20px;
            margin: 0.3rem;
            font-size: 0.9rem;
            border: 1px solid rgba(0, 247, 255, 0.3);
        }

        .timeline {
            position: relative;
            padding-left: 2rem;
        }

        .timeline::before {
            content: '';
            position: absolute;
            left: 7px;
            top: 0;
            height: 100%;
            width: 2px;
            background: linear-gradient(to bottom, var(--primary), var(--secondary));
        }

        .timeline-item {
            position: relative;
            padding-bottom: 1.5rem;
        }

        .timeline-item::before {
            content: '';
            position: absolute;
            left: -2rem;
            top: 5px;
            width: 12px;
            height: 12px;
            border-radius: 50%;
            background: var(--primary);
            box-shadow: 0 0 0 3px rgba(0, 247, 255, 0.3);
        }

        .timeline-date {
            color: #aaa;
            font-size: 0.9rem;
        }

        @media (max-width: 768px) {
            .container {
                padding: 1rem;
            }
            
            h1 {
                font-size: 2rem;
            }
        }

        /* 科技感动画效果 */
        @keyframes pulse {
            0% { opacity: 0.6; }
            50% { opacity: 1; }
            100% { opacity: 0.6; }
        }

        .pulse {
            animation: pulse 3s infinite ease-in-out;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <header>
            <h1>xcLeigh</h1>
            <div class="title pulse">全栈工程师 | 人工智能开发者</div>
            <div class="contact-info">
                <div class="contact-item">
                    <span>📱</span>
                    <span>138-0123-4567</span>
                </div>
                <div class="contact-item">
                    <span>📧</span>
                    <span>test@tech.com</span>
                </div>
                <div class="contact-item">
                    <span>🌐</span>
                    <span>https://xcleigh.blog.csdn.net/</span>
                </div>
                <div class="contact-item">
                    <span>📍</span>
                    <span>北京</span>
                </div>
            </div>
        </header>

        <main>
            <div class="grid">
                <div>
                    <div class="card">
                        <h2>专业技能</h2>
                        <div>
                            <span class="tech-tag">Python</span>
                            <span class="tech-tag">JavaScript</span>
                            <span class="tech-tag">Golang</span>
                            <span class="tech-tag">TensorFlow</span>
                            <span class="tech-tag">PyTorch</span>
                            <span class="tech-tag">Django</span>
                            <span class="tech-tag">React</span>
                            <span class="tech-tag">Angular</span>
                            <span class="tech-tag">Docker</span>
                            <span class="tech-tag">Kubernetes</span>
                            <span class="tech-tag">AWS</span>
                            <span class="tech-tag">区块链</span>
                        </div>
                    </div>

                    <div class="card">
                        <h2>教育背景</h2>
                        <div class="timeline">
                            <div class="timeline-item">
                                <div class="timeline-date">2015 - 2019</div>
                                <h3>清华大学</h3>
                                <p>计算机科学与技术 | 硕士</p>
                            </div>
                            <div class="timeline-item">
                                <div class="timeline-date">2011 - 2015</div>
                                <h3>北京大学</h3>
                                <p>软件工程 | 学士</p>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>

                <div>
                    <div class="card">
                        <h2>工作经历</h2>
                        <div class="timeline">
                            <div class="timeline-item">
                                <div class="timeline-date">2021 - 至今</div>
                                <h3>字节跳动</h3>
                                <p>高级全栈工程师</p>
                                <ul>
                                    <li>负责AI平台的前后端开发与架构设计</li>
                                    <li>领导5人团队开发分布式机器学习系统</li>
                                    <li>优化算法性能,提升模型训练效率40%</li>
                                </ul>
                            </div>
                            <div class="timeline-item">
                                <div class="timeline-date">2019 - 2021</div>
                                <h3>阿里巴巴</h3>
                                <p>后端开发工程师</p>
                                <ul>
                                    <li>参与电商推荐系统开发</li>
                                    <li>实现高并发微服务架构</li>
                                    <li>开发实时数据分析管道</li>
                                </ul>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>

            <div class="card">
                <h2>项目经验</h2>
                <div class="timeline">
                    <div class="timeline-item">
                        <h3>智能客服系统 (2022)</h3>
                        <ul>
                            <li>基于NLP的智能问答系统,准确率92%</li>
                            <li>使用BERT模型进行意图识别</li>
                            <li>日均处理10万+用户咨询</li>
                        </ul>
                    </div>
                    <div class="timeline-item">
                        <h3>区块链供应链平台 (2020)</h3>
                        <ul>
                            <li>Hyperledger Fabric实现的供应链溯源系统</li>
                            <li>智能合约自动执行交易</li>
                            <li>减少人工审核时间70%</li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </main>
    </div>
</body>
</html>

picture.image

两秒生成完整代码,还能在线查看编辑运行代码,刷新页面,实时查看代码运行效果,这一点相当厉害了👍

picture.image     以往编写一段复杂代码,需要查阅大量资料、反复调试,耗时耗力。而在 Chatbox AI 的帮助下,只需输入简单的需求描述,AI 就能迅速生成完整且规范的代码。

    生成的代码不仅语法正确,还会附带详细的注释,方便用户理解每一行代码的作用。更贴心的是,Chatbox AI 支持代码预览功能,用户无需将代码导入复杂的开发环境,就能直接查看运行效果,快速判断代码是否符合预期。如果发现问题,用户可以进一步提出优化需求,如 “增加异常处理机制”,AI 会立即对代码进行修改完善。

    与手动编码相比,Chatbox AI 大幅缩短了开发周期,降低了编程门槛。对于编程新手,它是一位耐心的导师,帮助快速掌握编程技巧;对于资深开发者,它是得力的助手,能将更多时间和精力投入到创意和逻辑设计中,让创意更快转化为现实。

3.3 实时联网搜索与查询

    根据前面内容,我准备继续针对图片和文档内容,进行深入联网搜索和查询,下面我测试一下,让ai帮我搜索一下相关内容!

发送指令:根据上面内容,搜索一下 xcLeigh 相关文章

Chatbox AI回复:

picture.image     整体结果还是比较准确的,因为是我自己写的文章,看到内容都很熟悉,所以感觉非常哇塞!

    在信息爆炸的时代,及时获取准确、最新的信息至关重要。Chatbox AI 的实时联网搜索功能,整合多个权威来源的信息,以简洁明了的方式呈现给用户,让用户无需在多个浏览器页面间切换就能获取即时信息,减少了多平台切换的操作成本

    这种实时联网搜索能力,在工作汇报、学术研究、知识学习等场景中发挥着巨大作用。比如撰写行业分析报告时,Chatbox AI 能快速提供最新的市场数据和趋势动态;学生准备课题研究时,它可以辅助查找前沿的学术资料,让每一次信息获取都更加高效、精准。

3.4 AI 生成的图表可视化见解

    因为我平时经常写文章,有些思维导图,原理图,数据图表,自己画很麻烦,而且很耽误时间,所以我接下来尝一下让ChatboxAI帮我工作一下,看看能不能解决我的烦恼!

发送指令:帮我画一下TCP工作原理序列图

Chatbox AI回复:

picture.image 发送指令:怎样掌握人工智能?请用思维导图给出一个简单的回答

Chatbox AI回复:

picture.image     当用户输入销售数据和相关指标后,Chatbox AI 可以自动生成柱状图、折线图、饼图等多种类型的图表,清晰展示销售趋势、市场占比等关键信息。在学术研究中,对于实验数据的对比分析,AI 生成的图表能更直观地呈现差异和规律,辅助研究者得出结论。

3.5 AI 驱动的图像生成

    因为我平时经常写文章,有些文章配图需要自己根据不同场景画并配置文字,自己画很麻烦,而且很耽误时间,平时找图很麻烦,还容易有版权问题,所以我接下来尝一下让ChatboxAI帮我工作一下,看看能不能解决我的烦恼!

发送指令:帮我画一张带有文字”xcLeigh“的图片,背景是一个美女在海边看日出,穿着裙子

Chatbox AI回复:

picture.image 发送指令:帮我设计一个logo,labubu风格的

Chatbox AI回复:

picture.image     生成的图像不仅细节丰富、色彩逼真,还能根据用户的反馈进行调整。如果用户觉得画面色调偏冷,提出 “增加暖色调元素” 的要求,AI 会迅速优化图像,直到达到用户满意的效果。

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3.6 LaTeX 和 Markdown 渲染

    因为我平时经常写文章,一般都是md格式的,看看ChatboxAI,能不能在LaTeX和MD方面帮到我,所以我接下来尝一下让ChatboxAI帮我工作一下,看看能不能解决我的问题!

发送指令:傅里叶变换的 KaTeX 语法公式

Chatbox AI回复:

picture.image 发送指令:帮我想一个搞笑的段子,用于发送博客动态

Chatbox AI回复:

picture.image     在学术领域,准确表达复杂的公式和专业内容至关重要。Chatbox AI 内置的 LaTeX 和 Markdown 支持,为学术研究者和学生提供了强大的工具。

    当用户输入 LaTeX 语法的数学公式,如 “E=mc^2” 或复杂的化学方程式,Chatbox AI 能将其渲染为标准、美观的公式格式,方便阅读和分享。对于 Markdown 语法,无论是撰写学术论文、笔记,还是整理知识框架,AI 都能正确解析,呈现出清晰的排版结构。

四、与同类产品对比

4.1 内容对比

ChatboxAI其他同类AI工具
大模型可以自定义应用当前最火的大模型,接入方便(如DeepSeek满⾎版、ChatGPT、Gemini、Claude、 Claude、grok等)一般就特定的几个大模型
安装使用支持全平台,可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linu`x 和网页版上使用一般都是网页或者windows和手机上应用
功能集成除了传统⽂本对话外,⽀持⽂档、图⽚、代码等多种类型的信息交互一般都是文档对话,文件识别
隐私与本地存储⽤⼾数据主要存储在本地,确保个⼈隐私安全;部分上传服务器

经过系统测试,Chatbox AI在办公学习场景中展现出以下核心优势:

  • 1.多任务处理能力突出,尤其在文档解析和代码辅助方面表现稳定
  • 2.隐私保护机制完善,采用本地存储策略保障数据安全
  • 3.性价比优势明显,基础功能即可满足多数日常需求

需改进的方面包括:

  • 1.图像生成功能在细节处理上存在提升空间
  • 2.复杂语境下的应答准确性有待优化
  • 3.部分专业领域的深度分析能力有限

适用人群建议:

  • 职场人士:适合处理常规文档、数据整理等标准化工作流程
  • 学生群体:可辅助完成基础学术研究及技术文档撰写

4.2 数据安全对比

在数据安全备受关注的今天,Chatbox AI 将隐私保护做到了极致。它采用本地存储的方式,所有对话历史记录、个人设置等数据都存储在用户设备上,不会上传至云端。这意味着用户完全掌控自己的数据,无需担心信息泄露风险。其他部分AI产品也做到了这样,但是少数产品数据有风险存在。

与一些将数据上传至云端的 AI 工具相比,Chatbox AI 的本地存储模式从根本上保障了用户的隐私安全。无论是商业机密文件的处理记录,还是个人学习笔记,都只有用户自己能够访问,为用户提供了真正安心的使用环境。

五、使用建议与注意事项

5.1 使用技巧分享

    1. 指令优化:在使用功能时,尽量输入详细、准确的指令,如在图像生成时,明确描述风格、色彩、元素等细节,能获得更符合预期的结果。
    1. 多功能结合:尝试将多个功能结合使用,例如先通过联网搜索获取数据,再利用图表生成功能进行可视化分析,提升工作学习效率。
    1. 定期整理:由于数据本地存储,建议定期清理对话历史记录和缓存文件,释放设备存储空间。

5.2 注意事项提醒

    1. 网络依赖:实时联网搜索功能需要稳定的网络环境,使用时确保网络连接正常。
    1. 文件大小限制:虽然支持多种文件类型,但过大的文件可能导致处理速度变慢,建议对文件进行适当压缩后再上传。
    1. AI 局限性:尽管 Chatbox AI 功能强大,但仍存在一定局限性,对于专业性极强的问题,建议结合专业资料和人工判断。
六、总结评价

6.1 实测总结

    📣 经过全面深入的实测,Chatbox AI 以其六大核心功能的出色表现、极致的隐私保护以及高性价比,成为了办公学习领域当之无愧的全能神器。无论是处理复杂文件、编写代码,还是获取最新信息、进行创意表达,它都能提供高效、智能的解决方案,虽然Chatbox AI 也有很多不足的地方,如图片生成精细化处理这块还有所欠缺;有些细微的答非所问等等,但不影响整体,还是相当优秀实用的。

    ✨ 对于职场人士,它是提升工作效率、优化工作成果的得力助手;对于学生群体,它是辅助学习、攻克学术难题的智慧伙伴。如果你正在寻找一款功能全面、安全可靠的 AI 工具,Chatbox AI 绝对值得一试,相信它会为你的办公学习带来前所未有的体验和突破。

6.2 未来展望

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    在 AI 技术日新月异的当下,Chatbox AI 始终走在创新前沿。据悉,备受瞩目的 MCP 功能将于本月底正式上线,为用户带来更加智能、高效的交互体验。

    Chatbox AI 集成 MCP 功能后,将进一步拓展其强大的能力边界。在办公场景中,用户可以利用 MCP 功能,让 Chatbox AI 直接访问公司内部的文档管理系统、CRM 数据库等。比如在撰写项目报告时,Chatbox AI 能够快速从公司知识库中调取相关项目资料、历史数据,结合自身强大的分析能力,为用户生成内容详实、逻辑清晰的报告初稿;在处理客户咨询时,它可以实时查询 CRM 系统中的客户信息和历史沟通记录,为客户提供更加个性化、精准的服务。

结束语

        亲爱的朋友,无论前路如何漫长与崎岖,都请怀揣梦想的火种,因为在生活的广袤星空中,总有一颗属于你的璀璨星辰在熠熠生辉,静候你抵达。

         愿你在这纷繁世间,能时常收获微小而确定的幸福,如春日微风轻拂面庞,所有的疲惫与烦恼都能被温柔以待,内心永远充盈着安宁与慰藉。

        至此,文章已至尾声,而您的故事仍在续写,不知您对文中所叙有何独特见解?期待您在心中与我对话,开启思想的新交流。

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