Spring Ai 接入Office Word MCP 智能改稿
Office-Word-MCP 用于创建、读取、编辑 和格式化 Microsoft Word 文档。主要操作能力如下：创建表格、添加不同级别的标题、插入段落可选样式；格式化加粗、斜体、下划线、颜色和字体属性、搜索和替换；边框和样式格式化表格、格式表头行、应用单元格阴影和自定义边框。应用场景我想让Ai润色文档内容：比如以正式语气、学术风格润色我的文档内容。格式文档：正文加粗润色文档
短视频内容创作
即将淘汰80%普通人的7项AI技能：1、提示词工程；2、AI设计；3、AI智能体；4、工作流自动化
最近总有人问我，说现在这AI铺天盖地，到处都是机会，但也到处都是坑。很多人心里有点发慌，不知道该往哪个方向使劲，生怕一不留神，就被时代甩下列车。这个感觉，我太懂了。当年互联网浪潮来的时候，多少人觉得就是个“高级网吧”，结果呢？错过了就是错过了。今天的AI，能量比当年的互联网有过之而无不及。它不是要取代你的某个工作环节，它是要重塑整个工作的逻辑。那么问题来了，在这条新的“起跑线”上，
你的公司，正在被AI拆掉
别再谈什么数字化转型了，那都是老黄历！一场真正颠覆性的革命已经来了，而绝大多数人，甚至连发生了什么都不知道。你的公司，是不是也像一头笨重的恐龙？你是不是正在经历这些：一个简单的需求，要跨越好几个部门，走完漫长的审批流程？业务部门一提需求，IT部门就喊资源不够，排期要到猴年马月？各个团队之间仿佛隔着一堵无形的墙，每天最大的精力都耗费在无穷无尽的沟通和内部摩擦上？如果你点头了，那么恭喜你，你的公
中小企业 AI 省钱攻略：算力租，算法买，人才组，数据场景自己建
企业导入AI能力，通常绕不开“算力、算法、数据、场景、人才”这五个关键要素。先看懂 AI 五要素的 “底层逻辑”可以把它们想象成盖房子：算力：像 “电力 / 能源”，是最底层的支撑。不管盖啥风格的房子（对应 “算法 / 业务”），都得用电；AI 里，不管是简单的客服机器人，还是复杂的大模型，所有算法跑起来都得靠算力。它的特点是通用性极强—— 就像芯片、服务器这些算力载体，只要和 AI 沾边，不
AI 时代的产品团队转型指南
1. 就像互联网颠覆了分发，生成式 AI 正在颠覆交付流程。利用这一模式预测你公司中最可能被 AI 自动化影响的角色和流程。2. 规划未来 2–5 年内团队将 90% 的时间投入于探索（discovery），10% 投入于交付（delivery）。现在就开始转变团队的关注点和技能发展方向，强化探索能力。3. 重新定义技术负责人角色，纳入 AI/ML 专业知识、数据科学技能和智能
写给小白的JSON完全指南：5分钟理解AI和开发者都在用的数据格式
最近研究 n8n , 发现各种输入、输出都用到 JSON 格式。对 AI 开发来说， 为了生成可控，也会用这种格式。比如，很多大模型公布技术指标时，都会说支持 Structured Outputs（结构化输出）往往指的的就是支持 JSON 输出（Object 和 Schema）。经常听到这个术语，也懵懵懂懂用过，但总觉理解的不深。索性用 Gemini Deep Research
AI科普｜理解那些看似高级的AI概念和热词（上）
引言近一年多来，相信大家经常能看到网络上各种AI科技新闻和遍布城市的AI模型和应用的宣传广告。各种大模型、人工智能APP和技术热词层出不穷，眼花缭乱。更有一些“观点”在散播着AI将替代某些行业某些工作的焦虑，试图为我们这些普通人敲响警钟。作为普通人，尤其是IT行业的从业者以及认为自己的岗位有可能被替代的人群，我们能做些什么？是马上把DeepSeek所有技巧都学起来？还是开始学着自己搭建AI工作
全球第一个专业设计类AI Agent:Lovart
Lovart全球首发，让创意效率飙升300%©作者|Monalisa来源|神州问学2025年被称为AI Agent爆发元年，Manus、Genspark等等 Agent 产品都是爆火，关于 AI Agent的讨论一浪高过一浪。但当我们审视当前市场主流产品时，发现两个普遍现象：1.通用型智能体虽具备广阔想象空间，但因底层大模型技术限制，普遍存在"演示效果令人惊艳，实际应用却面临落地难题"
我雇了个AI帮我买显示器，结果它比我还会做功课
最近618想再买一个电脑显示器，最近就在疯狂的做攻略，一边自己翻小红书、哔哩哔哩，一边自己找AI聊。不知道大家是不是和我一样，每次买东西前都是一个比较纠结的状态，要去看很多测评，然后一个品一个品比较，最后再综合购买评论来定一个大概的意向。接下来就是抢券，换各个平台刷看看那个地方最划算。最后能省很多钱吗？那不一定。反正买完了自己的满足感还是很强的。就是流程太长了有点耗人，我之前自己拼台式机的时候
缺乏AI领导力，任何AI项目都将沦为昙花一现的试验品
当前人工智能（AI）技术迅猛发展，让越来越多的企业领导感到焦虑，于是一些超前的企业开始尝试AI项目，希望借此提升效率、优化业务或创造新的商业模式。然而，理想很丰满但落地很骨感，大部分企业的AI项目最终未能落地，甚至沦为“昙花一现”的试验品。究其原因，往往并非技术本身的问题，而是企业缺乏真正的AI领导力。首先我们来谈一下什么是AI领导力AI领导力是指企业领导者在人工智能（AI）时代所应具备的一系