拆解 ima@copilot：人与知识之间的连接
本文通过场景分析、功能拆解、战略规划与方法论总结等6个章节，分析探索 ima 从需求洞察到生态构建的背后逻辑。一、产品定位：思考实际想解决用户哪一类场景下的问题slogan：连接新智力，希望用户通过这个工具获得个人关系和认知边界以外的知识。产品名：i 代表信息（information），m 代表管理（manage），a 是 assistant （助手）定位：ima 是一款效率工具，im
内容创作
让数据会说话！用DeepSeek+ECharts快速打造高颜值HTML图表（建议收藏）
一、 ECharts 官网网址：https://echarts.apache.org/zh/index.htmlEcharts一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库进入官网，点击 所有示例 ，一个内容丰富的图表网页即刻呈现，其中收录了海量经典案例。无论是简洁直观的基础曲线图，还是视觉效果绚丽、结构复杂的高阶图表，均能在此找到详实范例，全方位满足不同用户的制图需求与学习参考。里面示例
对话YouMind创始人玉伯：挑战抖音的男人｜100 AI Creators
Intro玉伯，YouMind创始人，前阿里叛逆高P，正在用一款反人性的产品对抗整个行业。在他看来，大部分互联网产品都在迎合人类的贪嗔痴，而YouMind偏要实现「人人都是高产的创作者」。他锁定的使用场景是所有创作者都经历过的崩溃瞬间：收藏100篇「干货」写东西时一句都用不上；看过某视频，想引用观点时却死活找不到在哪一秒；打算写点啥，打开空白文档，头脑一片空白，干脆直接关闭。「这不是人的问题，
manus测试，让manus来做两个分析类的任务
今天拿到了manus的资格，第一时间就来尝试一下，两个链接我都已经公开，放在文末，大家有兴趣可以去看看。任务一：游戏评论分析我的第一个任务就是让它给我做一个游戏评论的分析，我选择的游戏是《苏丹的复仇》，应用商店选的是google play，同时还指明要中东地区的评论，将任务目标发给manus之后，它就开始帮我们工作。在这个任务下面它并没有给我创建一个todo文件，没有做一个任务规划，而是直接开
国产AI大爆发！Flowith、Manus、Skywork、Lovart四大神器深度实测，谁是你的菜？
老铁们，最近AI圈简直是神仙打架！各种新模型、新工具层出不穷，看得我眼花缭乱，钱包也跟着瑟瑟发抖?。但最让我鸡冻的，还是咱们中国团队搞出来的这些宝贝！这些AI工具，不仅功能强大，有些甚至在全球范围内都是独一份的牛X存在！看到这些，我真是打心底里自豪！咱们的AI，真的要让世界刮目相看了！?✨今天，我就来给大家好好深扒一下最近风头正劲的四款AI神器：我个人最爱的 Flowith 和 Man
Amazing! 5 分钟打造发布会级别 PPT
AI 的快速发展，让人应接不暇。但是，再厉害的 AI，也只能提效。光想着 AI 干完所有的活，比如做一份高大上的 PPT，目前大众接触的工具基础上，还是比较难度的，目前 2 个难点 AI 还是无法做到的：模板固定化，无论是哪个 kimi、AIPPT、还是百度 PPT，都不能无中生有，依赖于网站提供的模板；补充：WPS 生成的 PPT 虽然可以根据上传的模板进行更换，只适合有固定模板的无法快速插
使用Go开发MCP Server, 太简单了!
不多废话，假定你已经了解了 MCP (Model Context Protocol)的背景知识。当前 Go 生态圈有两个比较知名的开发 MCP 的库，一个是mark3labs/mcp-go[1],另一个是metoro-io/mcp-golang[2],两个使用起来都很简单，这次我们根据 star 数量选择第一个做演示。mcp-go 入门mark3labs/mcp-go 库提供了功能丰富的例子，
腾讯ima+DeepSeek打造能点读便记忆的单词卡(内含视频演示)
背单词痛点这段时间通过腾讯 ima 已经汇聚了小伙子这学期所有的英语单词，是时候发挥知识库的优势了，统计一下，总共有多少单词。PET 的基本要求接近 850 个词汇了，目标已有，小伙子任重道远。??如何能达到目标，能更高效的记住和掌握这些词汇呢？通过观察小伙子，和他的反馈，当前问题主要集中在下面三个方面:• 枯燥，主动积极性、情绪不高• 有些词不认识、不会读，需要通过点读笔查询• 词不会使用
网页数据抓取神器！Fetch MCP Server：一款超级好用的网页数据抓取轻量级利器！
在这个人工智能大爆发的时代，AI应用不可或缺的一个领域就是数据抓取，如何快速获取并结构化处理网页数据，是我们很多开发人员在工作中面临的核心挑战之一。Fetch MCP Server作为一款基于Model Context Protocol（MCP）的轻量级网页抓取工具。凭借其简洁的设计、高效的转换能力和与LLM（大语言模型）的无缝协作，正在成为我们广大开发者手中的“数据采集瑞士军刀”。下面我们会