技术在脚本中的置入主要涉及以下几个步骤：

1. 需求分析：明确脚本中需要应对的疑惑或功能如自然语言解决、图像识别、智能推荐等。

2. 选择合适的平台：按照需求选择合适的平台或框架如TensorFlow、PyTorch、Dialogflow等。

3. 数据准备：收集和解决所需的数据为实小编训练或推理提供支持。

4. 模型训练：利用收集到的数据，对实小编实行训练，优化模型参数，提升准确性。

5. 集成实小编：将训练好的实小编集成到脚本中，可通过以下几种办法：

- 直接调用API：通过API接口调用实小编，实现脚本与实小编的交互。

- 封装为函数：将实小编封装成函数或类，便于在脚本中调用。

- 采用中间件：通过中间件将实小编与脚本连接，实现数据的传递和应对。

6. 测试与优化：在脚本中运行实小编，对结果实行测试和优化，确信功能正常运行。

7. 部署与维护：将集成实小编的脚本部署到实际环境中并定期实维护和升级。

通过以上步骤，可有效地将技术置入脚本中，实现智能化、自动化的功能。