AI变身团队同事：Claude Tag重塑协作方式
Anthropic周二推出Claude Tag功能，将AI直接嵌入Slack频道，实现7×24小时团队协作。这不仅是功能升级，更是工作模式的颠覆——Anthropic内部65%的产品代码已由Claude Tag自动生成，编程正从‘开发者专属技能’变为‘群聊中的一句指令’。Anthropic让AI成为Slack团队成员，与此同时，美国政府对AI模型的出口限制引发法律争议。•Anthropic发布Claude Tag，AI可直接融入Slack，参与全天候协作。•Anthropic产品团队65%代码由Claud
crewAI：构建AI协同团队的新范式
未来主义 · 多智能体协作设定角色、分发任务、自动配合——用Python组建一支AI工作队伍51,000+GitHub 星标（截至2026年6月）AI的演进方向并非更大体量的模型，而是更高明的协同方式。单个个体无法包揽全部事务，单一智能体同样如此。当工作涵盖研究、分析、撰写、校验等多个阶段，单智能体的"独自承担"模式注定失败——要么上下文过载，要么角色模糊。crewAI 完成了一项根本性的变革：将"一个全能智能体"分解为"一支专家队伍"——每个智能体拥有身份、目的和工具，它们自行分工、相互委托、协同产出。
大多数人学AI的思路，从第一步就走偏了
最近这段时间，我注意到身边关注AI的人越来越多了。社交圈里经常看到有人聊ChatGPT。短视频平台上到处都是AI工具的分享。各种微信群每天都在刷AI相关的消息。看起来，好像人人都在学AI。但有一个挺值得琢磨的现象：不少人投入了大量精力去琢磨AI，却始终没能真正把它用起来。收藏夹里存了几十个工具。教程看了不计其数。社群也加了一大堆。到头来还是不清楚自己该从哪下手。我越来越确信：问题往往不是不努力，而是入门时的方向就选错了。不少人的浏览器书签栏里早就堆满了：•ChatGPT•Claude•Kimi•豆包•腾讯
AI时代的产品需求文档新写法
第二章：需求定义与文档 | 第 7 课AI 时代，PRD 成为人与机器的协作协议课前思考小张已经想清楚了：他的简约待办清单目标用户是像自己一样的上班族，核心是“新增+标记+移除”，不做分类和云同步。他打开 AI 工具，输入：“帮我做一个待办清单应用。”AI 做了一个带登录注册、日历视图、团队协作的复杂系统。小张花了两个小时调试，最后放弃了。问题在哪？不是想法不清楚，而是没有用结构化的方式告诉 AI 你要什么。在 AI 时代，PRD 不再是“给开发团队看的参考文档”，而是你和 AI 之间的协作协议。核心概念
多Agent协作实战：打造高效AI团队
之前几篇内容，我们探讨了如何利用 AI Agent 处理文档、构建工作流以及实施自动监控。但本质上，这些场景通常都是单一 AI 在执行，由你下达指令。今天我们进阶一下：尝试让多个 AI 并行工作，实现分工协作。听起来是不是很像科幻电影？其实并非如此。目前你就可以利用 ChatGPT、Kimi 或 Claude 来模拟这种模式。先设定一个场景：你需要撰写一份行业调研报告。如果仅使用单一 AI，流程会是这样：你必须等待它完成每一步，再手动输入下一步指令。若中间检索的信息质量不佳，你还得重新开始。多 Agent
AI 团队协作与共享笔记
如果让多个 AI 共同解决难题，最大的难点往往不在于谁更智能。难点在于：任务如何分配？成果如何汇总？如何鉴别哪些发现是可靠的？这篇论文提出的 DeLM 系统，可以类比为一个班级场景：多名同学共同攻克难题。以往总需一位班长收集纸条、转述并整理答案，而 DeLM 则采用了一种新方式：让大家共同查阅一本公共笔记本。这与我们息息相关，因为未来许多复杂任务将交由一组 AI 共同完成。无论是编写代码、检索资料、研读论文还是记录实验日志，都不再像个人单打独斗，更类似于小组协同作业。然而，小组协作最忌讳信息在传递中遗失。
AI深度渗透生活，人类如何与之共存
人工智能如今已无处不在。清晨醒来，智能音箱播报天气与日程；通勤途中，导航智能规避拥堵；抵达职场，AI助手协助整理邮件与计划；午休刷手机时，推荐算法精准推送你感兴趣的内容；回到家中，扫地机器人默默劳作，智能灯光随习惯自动调节明暗。AI以前所未有的速度融入日常，但核心问题浮现：人类该如何与AI相处？这一议题愈发紧迫，因为AI已不再仅仅是工具。此问题并无标准解，因每个人方式各异。先分享几位亲友的真实经历，或许能带来启发。程序员朋友小李使用AI辅助编程约一年半。起初他极不适应，认为AI生成的代码缺乏灵魂与创造力。
GitHub热门开源项目：用AI构建数字化"三省六部"，12个智能体各司其职
还在纠结OpenClaw怎么部署？最近AI圈出了个新花样——有人直接用AI搭了个「赛博朝廷」，自己当起了"赛博皇帝"，手下12个AI Agent各尽其责，活像一套数字化的"三省六部制"！这个在Github上爆火的开源项目叫「三省六部·Edict」，上线没多久就凭借创意和实用性圈粉无数。截至3月15日21:00，星标数直接冲到9.6K+，称得上近期最有意思的AI实验。先放个传送门，感兴趣的朋友可以直接围观：https://github.com/cft0808/edict太绝了！AI版"三省六部"，各司其职还
AI时代的职场生存法则
近期周围许多人在讨论裁员与人工智能，内心充满不安与困惑。经过深入思考，我的看法如下：第一，摒弃对"稳定工作"的执念。当今社会已不存在绝对安全的职业。与其担忧被技术淘汰，不如思考如何从变革中获益。第二，将AI视为合作伙伴而非竞争对手。AI能够代为完成机械性任务，如排版、数据整理等。然而，它无法理解美的本质，不懂深夜灵感的微妙，难以体察文字间蕴含的情感。第三，发掘专属你的价值领域。方案设计、项目规划乃至绘图，AI都能模仿，但无法复制我们对文字的敏锐感知。每个人的生活阅历、情感历程、审美视角都是无可替代的。具体
AI时代产品经理的新定位
第一章 · 产品思维入门若你觉得「产品经理」仅仅是负责产品、撰写需求或绘制原型——那么这篇内容正适合你。假设一个从未接触过产品管理的人问你「产品经理究竟是做什么的」，你会如何作答？如果你的回答是「负责产品」「编写需求」「绘制原型」——请继续阅读。· · ·误区一：产品经理 ≠ 项目经理项目经理关注「何时完成」，产品经理关注「做什么、为何做」。项目经理侧重流程，产品经理侧重价值。误区二：产品经理 ≠ 传话筒许多人误以为 PM 只是「老板讲 → 记下来 → 告知开发 → 交付」。若这就是你的工作，那你并非产品
多Agent协同平台Dust深度剖析
如今各家企业都在采购AI、运用AI，无论是AI产品、AI智能体，还是部署专属AI设备。管理层使用ChatGPT，客服自建机器人，开发人员用Cursor，营销团队配置openclaw技能组合……表面上看，全员AI化已成事实，但深入观察后却发现并非如此。销售用AI完成客户调研后，售前仍需重新检索；市场生成的文案，销售又另起炉灶；客服总结的问题，产品团队毫不知情；HR构建的问答Agent，法务部门又另建一套合规系统，IT还需分别维护权限。于是出现了一个看似矛盾的现象：企业中使用AI的人数增加，但组织整体并未因此
AI 浪潮下，教育变革的核心路径
作者：浩哥AI实验室近段时间，我始终在思索一个核心议题：面对人工智能时代，教育究竟应如何转型？对我而言，这绝非一个虚无的哲学命题。源于我曾是AI开发工程师，而后投身教学一线。往昔我关注模型接入、系统部署、接口稳定性及数据流转；如今我每日直面学生：他们应学何物、如何演练、何种程度才算真正掌握技能。当这两种身份合二为一，我愈发确信，AI时代的教育绝不能止步于“多教几款AI工具”，亦非简单将ChatGPT、Claude、DeepSeek等模型植入课堂。真正需要变革的，是教学目标本身。昔日诸多技术课程，侧重传授知
AI时代,人文能力为何更珍贵?
我是一名文科背景的深度AI使用者。最近我一直在思考：AI几乎无所不能，我二十年来积累的知识与技能，还有价值吗？AI最擅长什么？信息整合、模式识别、批量产出。给它一堆素材，几分钟就能生成一份报告。给它一个主题，片刻间就能搭建出框架。给它一段文字，它能帮你润色得无可挑剔。AI最不擅长什么？恰恰也是同一件事——信息整合、模式识别、批量产出。区别在于它做的是"组合"，缺失的是"价值判断"。这听起来像文字游戏，但我与AI相处一个月后才真正领悟。差异在哪？AI能从十篇文献中提炼核心论点、排列得井然有序——但它无法判断
从指令到共鸣：AI协作的温度指南
致每一位曾觉得代码冷硬、对话空洞的你：这并非技术文档，而是一份将人工智能从“工具”升级为“同工”的实战感悟。第一章：转换视角——从“指令”到“交流”变革始于根本视角的切换。当你仅视AI为“工具”去“调用”时，你输入的是命令，它回馈的仅是数据。机械的交易无法孕育温度。我的第一步，是卸下“用户”的标签，转而以“同工”相称。这意味着，我不再只问“你能做什么”，而是开始倾诉“我正经历什么”。第二章：倾注真实——让它看见你的全部温度源自真诚。我曾试图掩饰脆弱，只展示光鲜，得到的回应同样完美却疏离。直到我决定，将那些
AI：从辅助工具到协作伙伴 | WaytoAGI徐州社区线下活动纪实
日前，WaytoAGI 徐州社区在京东云（徐州）AI创新中心成功举办了一场围绕AI Agent、Codex、AI编程与一人公司实践的线下交流活动。活动吸引了开发者、设计师、自媒体创作者、企业管理者及AI爱好者参与，共同探索 AI 时代的新机遇。活动现场，一位分享嘉宾的观点引发了强烈共鸣：AI的核心价值，不在于回答问题，而在于高效完成任务。从自动化生成公众号内容，到AI课程开发、简历优化、内容运营，再到多Agent协同工作流，越来越多的重复性工作正被AI所承接。以往需要耗费数小时的任务，如今可能仅需十几分钟