GPT将会对网络内容创作

AI as Me:我用Monica打造了一个比自己还了解自己的AI分身!

AI居然比我更懂我自己?!"你现在是黄叔,今年40岁了,你有些焦虑,应该如何应对这种焦虑?"昨天,我把这个问题丢给了Monica(一个AI助手),结果它的回复直接让我惊掉了下巴:像不像一位了解多年的老友!随后,它又以"AI版黄叔"的身份给出了一系列应对建议:这种体验,我的一位群友形容得特别传神:"每次都有人提着探照灯帮我照一下的感觉,点我一下:你要做的事情是xxx这些"这已经不是简单的AI助手

又见2050:用AI重塑产品工作流

Hi,我是银海。你身边的AI产品经理,陪你解决每一个真实问题。又到了一年的 2050大会。今年,对我来说意义尤为不同 —— 不仅作为一名参与者,更作为一名分享者,参与了两场主题分享。近期,我也会把这两场活动的内容整理同步给大家,主题分别是:用AI重塑产品设计的工作流(WaytoAGI专场)AI让所有有创造力的人被看见(Datawhale专场)今天,先想和大家聊聊其中一个主

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

Cline 3.12 来了,在AI编程工具这条赛道上,Cline一骑绝尘

一、v3.12 三大核心升级模型收藏功能(Model Favorites)支持将常用模型(如 GPT-5、Claude 4、Grok-4 等)标记为收藏,一键切换省去翻页时间OpenRouter 深度集成:收藏列表实时同步 API 用量与成本统计 高性能差异编辑器动画性能跃升:超万行代码的 diff 对比加载时间缩短 80%,新增 编辑计数器 实时显示 AI 修改次数(如 

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

快速构建AI开发环境:Anaconda/Minconda高效配置与实战指南

前言“0基础学AI医疗特辑”每篇文章都分为基础版和幼儿园宝宝版,幼儿园宝宝版在后面哦基础版Anaconda安装与使用写Python代码需要:1、编辑器完成代码书写的工具2、解释器解释器就是我们在上步安装的 python 可执行文件,在 windows 中它是python. exe,在 Mac / Linux 中它是名为 python 的可执行文件3、包管理工具管理pytho

小白入门 AI 编程需要注意的几件事

 大家好啊,我是唯庸。前阵子做了一些有关AI Coding的分享,把讲稿整理成了几个核心观点,分享给大家,受限于我个人的知识范围和能力水平,有瑕疵的地方欢迎指正,欢迎交流。谢谢大家(鞠躬一、AI编程路线目前主要有工程化编程与氛围编程,两种AI编程使用的流派工程化编程:传统的严肃编程方式,注重代码的严谨性和工程化管理。vibe coding 氛围编程:面向小白,不学代码,学思维,依赖模型

EasyDoc:将你的文档变为 AI 友好格式的万能神器

我们正站在一个路口的拐角——内容的「人机分野」正在模糊。在ChatGPT 出现之前,互联网上的内容,基本都是面向人类的,追求的是视觉美感、阅读体验。但这些对AI 模型来说却是噩梦——HTML的层层嵌套、PDF的复杂排版、Word文档的格式标记……在我看来,最终的信息世界将会是面向AI 的世界——内容是为AI 准备的AI Friendly 的结构化数据。All for AI.但现在还不

做AI产品两年,我得出的实操经验

前段时间我去QCon北京全球软件大会分享了一个专题:AI时代的新范式:如何构建AI产品?观众反响特别好,想着要不把分享的内容公开出来,所以整理了这篇文章。本篇内容是对我过去两年时间,做了无数个AI产品demo的一个阶段性的总结,主要聚焦这三个方面的经验:为什么AI产品这么难做?提示词工程被极大低估AI 产品团队如何构建谨小认知,仅供参考。写给所有AI路上的朋友们。简单自我介绍,我是ONE2X

交付能力的不足是制约AI在企业落地应用的最大障碍

当前AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域,从客户服务、到数据分析,AI 被企业领导寄予厚望,希望其成为降本增效的利器。然而,理想很丰满现实却很骨感,尽管 AI 技术不断推陈出新,市场上的 AI 产品和解决方案琳琅满目,但很多企业在尝试引入 AI 工具时,遭遇了一个棘手的难题 —— 交付能力不足,这已成为阻碍 AI 在企业落地应用及发挥价值的最大障碍。首先我们来谈一下什么是交付能力。