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AI编程最佳实践:打造更出色软件的核心策略

 在人工智能飞速发展的时代,如何有效地将其融入软件工程,以更快的速度构建更优质的软件,成为了所有技术团队关注的焦点。本文旨在提炼AI编程中的核心实践,帮助团队掌握那“10%的 foundational knowledge”,从而获得“90% of the results”。五大核心原则:与AI高效协作要成功地将AI应用于工程实践,首先需要树立正确的合作观念。以下五点是实现高效人机协作,最终更快

如何利用 AI 工具生成精美的 Mermaid 图表

关键点Mermaid 图表 是一种简单易用的工具,通过文本生成流程图、序列图等,帮助开发者直观理解代码逻辑。AI 工具(如 ChatGPT 或 Mermaid Chart 的 AI 功能)可以快速分析代码功能并生成 Mermaid 图表代码,节省时间。序列图 特别适合展示模块间交互,如用户登录或支付流程,AI 可根据描述自动生成。局限性:AI 生成的图表可能需要手动调整以确保准确性,尤其在复杂

我们和中欧国际工商学院一起,撰写了这份AI商业创新报告!

近两年,当全社会都在为AI一波又一波的创新突破而欢呼时,巴菲特似乎显得格外保守,对于技术颠覆论始终抱持着冷静观望的态度、甚至是担忧。不过,在最近的2025年巴菲特股东大会上,巴菲特的态度有所转变,开始理性接纳AI。我们去围观了一下这场大会的内容,巴菲特表达的原则十分明确:应用必须有限、落地必须可控。与市场上许多“AI替代人类”“AI改写商业模式”的论调不同,巴菲特的判断是,AI的价值不在于创造

Lovart实测:设计完球星卡后,AI主动问我要不要做手机壳

经常关注AI的同学,最近可能已经注意到,又有一款新的AI产品开始内测了,那就是Lovart,它在短期内迅速获得了大量关注。这次内测依然采用了邀请码机制,而且效果非常明显。关于邀请码营销这一点,我准备在接下来的专栏文章里,专门和大家聊聊这件事。因为这种机制自2004年诞生以来,就像一棵常青树,20年经久不衰,屡试不爽。尤其是在AI时代到来之后,越来越多产品又重新把“邀请码”作为核心的启动方式,

长文解析|如何提升AI产品的信任力?

AI技术已经嵌入我们生活的方方面面,从最初的悄然渗透,到如今的全面重构,我们都无一例外地置身于这场技术浪潮之中。与此同时,人与AI的关系也在转变,从简单的使用和被使用关系,转变为复杂的协作关系,关系的变化模糊了彼此之间的界限,一个至关重要的问题也随之浮现:我们能否像信任人类那样信任AI?信任是协作的基础,缺乏信任的协作随时可能因为怀疑、不安全感和自我保护的心理而中断,导致AI的价值无法充分发

AI Agent 浪潮下,产品经理的初心在哪?

现状:风口来了,技术得用上在 AI Agent 技术迅猛发展的当下,我亲历了行业客户和公司内部对新技术趋之若鹜的狂热,也深刻体会到 “为 AI 而设计 AI 功能” 带来的困局。困局一:先跟进市场上一旦有 AI Agent 相关的新概念或竞品推出 AI 功能,行业客户便会迅速掀起一阵 “必须跟进” 的热潮。我们不再花大量时间去研究用户的真实需求和痛点,而是将关注点聚焦在 “如何将 AI Age

迈向智能办公新时代——喵记多,私人定制的AI笔记助理」

在这个数字化浪潮不断冲击传统办公模式的时代,与其在繁冗的笔记中迷失自己,不如让全网唯一的 AI 助手喵仔为你导航。无论你是追求效率的职场精英,还是热爱新鲜科技的好奇心探索者,喵记多都将成为你生活中不可或缺的智慧伙伴。它不仅仅是一款简单的笔记软件,更是你身边贴心的智能助理,凭借内置的“小萌兽”——喵仔,让记录变成一场轻松、有趣、富有创意的互动体验。从记录到管理,喵记多如何颠覆传统传统笔

AI Agent 能做什么?10大应用场景全览

——从生活助手到企业外脑,AI Agent 正在改变一切? 开篇导读:本篇你将收获什么?AI Agent 已不只是一个“技术趋势”或研究名词,它正实实在在地开始落地,逐步渗透到你生活、工作的方方面面。本文不是泛泛而谈,而是带你看懂目前 10 个最有代表性、最具增长潜力的 AI Agent 应用场景,包括:为什么它们适合 Agent 而非 ChatGPT?背后的典型系统设计思路哪

打造你的专属AI Agent:从理论到实践的完全指南

AI干货持续更新中!? 收藏防丢失? 点击关注↑解锁更多智能体教程&前沿应用随着AI技术的飞速发展,拥有一个专属的AI Agent不再是科技巨头的专利。本文带你了解AI Agent的核心原理,并手把手教你如何从零开始构建属于自己的智能助手,即使你没有编程基础。一、什么是AI Agent?AI Agent是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。与传统的AI应用不同

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