元宇宙内容创作

AI应用的三层结构

当我们站在2025年回望过去两年的AI发展,会发现一个有趣的现象:模型能力的提升速度远超应用价值的实现速度。但这种能力提升的性质正在发生根本改变。从GPT-4到Claude 3.5 Sonnet,从OpenAI的o1到最新的o3,再到DeepSeek的R1,我们见证的不只是模型规模的增长,而是AI从"快速回答"到"深度思考"的范式转变。这些模型不再追求更快的响应速度,而是愿意花费更多时间进

AI 代码编辑器中的智能体模式到底是什么?

今天 Trae 发布了最新的智能体和智能工具(MCP)功能,很多朋友问我:“AI 代码编辑器里的 Agent(智能体)模式是什么意思?跟以前的编辑模式有什么差别?”确实,过去几年 AI 编辑器发展迅猛,技术模式也在不断升级,很多开发者还没有搞清楚 Agent 到底意味着什么。本文就以字节跳动推出的 AI 代码编辑器 Trae 为例,来通俗地讲讲 Agent 模式究竟有哪些特点,以及它跟传统 A

超越模型:系统思维如何重塑AI产品设计

在AI时代,许多产品经理和设计师关注的是“如何提升模型”的能力:训练更大更强的模型、调优Prompt、提高答复质量……然而,用户真正体验到的永远是完整的产品系统,而不仅仅是背后的模型。正如研究者指出,如果我们只关心让AI模型“大脑”变得更聪明,就可能忽略其“身体”和“环境”这两大关键维度。系统思维(Systems Thinking)强调要从整体生态的视角来设计AI产品:数据流、业务流程、用户界

未来 AI Agent:Event-Driven + MCP

AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。Agent 需要访问数据、工具,并具备跨系统共享信息的能力,其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题,而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来,而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构(E

n8n、Dify、Coze 深度测评:从 0 到 1 选对 AI 自动化平台,避开 99% 的坑

在 AI 应用井喷的 2025 年,如何快速搭建智能自动化工作流、落地 AI Agent 成为开发者和企业的核心诉求。市面上三大主流平台 ——n8n、dify、Coze—— 各自瞄准不同场景,却让无数人陷入选择困境:想实现企业级流程自动化,该选 “全能瑞士军刀” 还是 “AI 应用专家”?零基础想快速上手,“零代码神器” 和 “低代码黑马” 谁更友好?数据安全与成本控制,开源自托管和云

撰写AI产品需求文档(PRD)

一、回顾上一篇分享的是AI产品经理需要掌握算法的理解,目标函数、评估指标、训练数据需求等。二、撰写AI需求文档(PRD)1.标准PRD结构首先,我需要先回想一下标准的PRD结构,然后结合AI产品的特点进行调整。首先,PRD通常包括文档头、产品概述、功能需求、非功能需求、数据需求、附录部分。1. 文档头产品名称: [产品名称]版本号: [V1.0]撰写人: [姓名/团队]最后更新时间: [YYY

AI自己当CEO,开发一个精美网站仅需9分钟

很多同学可能都熟悉得到这家公司的创业历史。当年罗胖和脱不花想在微信上卖书,但很快发现还得搭一个网站。对他们俩来说,虽然很清楚自己想做什么,但因为不是做产品和技术出身的,所以完全不知道该怎么下手。也正是因为这个看起来挺棘手的问题,我在10多年前跟他们一起开始了创业。不过,作为一个产品经理出身的人来说,很多事情也必须依赖专业人士的配合,例如前端工程师、后端工程师、测试、设计师、客户端工程师等等。

谷歌推出AI编程Firebase Studio,基于浏览器,云端构建全栈应用,无需本地

谷歌推出AI编程工具Firebase Studio,一站式构建全栈应用AI技术飞速发展下,编程工具也在不断革新以适应新的开发需求。最近,谷歌推出了Firebase Studio,一款基于AI的编程工具,旨在帮助开发者更高效地构建全栈应用。本文将深入探讨Firebase Studio的核心功能、应用场景以及它可能带来的行业变革。Firebase Studio是什么?Firebase Studio

明超平 AI Coding 创业项目曝光:Vibe Coder 社区

图源 Yourware 官方 X 账号前情回顾为了大家更舒适的阅读,在此先做一些知识补充。1. 月之暗面曾在去年探索过出海产品,明超平(Leon)为当时 Noisee 的产品负责人,在此前担任过剪映 APP 产品经理,后离职创业 AI Coding 方向,创立深圳市新言意码科技公司,五源资本、高榕资本、真格基金、高瓴创投和 IDG 资本等多家一线基金参与投资,估值达 8000 万美金。顺带一提

整洁架构遇上AI:利用Cline编写可靠的Java功能代码

 随着AI辅助编程的发展,我发现整洁架构不仅是人类软件开发的有力工具,在AI编程中也展现出了显著的价值,本文将分享我在通过Cline如何利用整洁架构编写可靠的代码。如何让Cline参与到整洁架构下的项目正如人类认知存在局限,LLM也受限于信息处理容量的天然边界。即使LLM模型其上下文窗口通常也仅限于128K,这就是它一次能够有效处理的认知负荷上限。整洁架构的核心理念恰好可以解决这一挑战:核心业