会问AI不等于善用AI
不少企业主使用AI已有时日，实际上只是在和AI进行低效互动。今天让它写条朋友圈，明天让它改个标题，后天再问一句：“能不能写得高级一点？”表面上看每天都在用AI。但聊天窗口一关，原本的工作毫无变化，一件都没减少。我越来越意识到，AI真正的分水岭不在于会不会提问，而在于能否把完整任务说清楚，让它先产出初步成果。为什么许多人用了AI，工作量却未见明显下降？不是工具不行，而是我们的使用方式过于碎片化。想到什么就问什么，缺一段文案就让它补一段，需要一个标题就让它改一个标题。AI每次都回应了，但这些回应彼此无关，也未
AI工作流真的可靠吗？
不少人听到"工作流"就以为是程序员或技术高手的专属，跟咱们普通大众毫无关联。其实并非如此。通俗来讲，AI工作流就是将你日常反复执行的任务，交给AI自动串联运行。打个比方：你每天早晨必做的头一件事——登录5个平台查看数据、汇总成Excel、发送给上司。手动操作大约耗时40分钟。但若你构建一个AI工作流：自动采集数据 → 自动整理为表格 → 自动推送到企业微信群全程无需人工干预。3分钟即可完成。这便是工作流。它不是单一工具，而是一套无需你时刻盯守也能运转的系统。算不上高深莫测，但确实实用。工作
掌握AI工作流程的三步实战指南
人工智能工具已经风靡一整年，但多数人的现状是：收集了大量资料，却从未动手实践。浏览了无数指南，搞不清该先钻研Coze还是ComfyUI；安装了ComfyUI，看到密密麻麻的节点却不知从何链接；好不容易运行了一个工作流程，却不清楚如何用它创造实际收益。这几个月，我逐一剖析、打通并录制了这些问题，打造出三门实操课程：三门课并非彼此独立——它们构成了一条从"认识AI工作流程"到"借助AI工作流程盈利"的连贯路径。很多人对AI的认知还局限于"在对话框里提问"。但Coze能让你将AI打造成一个真正执行任务的智能助手
零基础也能玩转AI工作流搭建指南
对比项目Coze（海外版）Dify扣子（Coze国内版）入门门槛低中低模型配置GPT-4、Claude等可接各种模型豆包、DeepSeek等部署方式Telegram、Discord等API/Web飞书、微信、Web应用范围海外业务、个人Bot企业内部系统国内办公场景知识库有强有技术要求零需要一点概念零实用技巧：当你有固定的信息渠道（如某些公众号、行业站点）时，可以利用扣子的「URL抓取」节点直接获取指定页面内容，比全网检索更精确。提示词："你扮演行业分析助理。以下是本周AI行业的资讯列表：[搜索结
AI开始替你完成全套工作
7月9日，OpenAI完成了一项关键升级：将Codex桌面应用整合进ChatGPT，并正式上线ChatGPT Work功能。这不是简单的界面优化，而是产品定位的彻底重构——ChatGPT已从一个问答机器人，进化为能独立承接完整任务、持续运行数小时、最终交付成果的AI智能体。简而言之，Work模式就是设定一个目标，AI会自动拆解步骤、读取文件、调用工具、生成结果。你只需在输入框写下："把本月客户调研整理成营销方案，并按公司模板制作PPT"，Work便会自动从Slack提取对话、从Goog
打造专属 AI 助手——融合所学构建个人智能工作站
第三阶段的压轴之作。我们将前几课掌握的本地模型、个人知识库和智能 Agent 整合为一个完整体系——一个完全属于你、离线运行、能检索信息并执行任务的个人 AI 工作站。这绝非玩物，而是能切实融入你日常工作的生产力利器。 AI 每日一课 | 第 24 期（第三阶段终结） 动手实践这个阶段，我们逐步构建了三项核心： · #21 本地模型：借助 Ollama 在个人电脑上运行大模型（思维核心） · #22 个人知识库：运用 RAG 技术让它理解你的文件（存储能力） · #23 本地 Agent：赋予其使用工具、
人与AI：谁在驾驭谁？
"你以为你在骑马，但有没有一种可能——马在骑你？📌 本文看点01反向人马：当「人骑马」变成「马骑人」02平台垃圾化，如何把你变成零部件03三条行动，夺回工作主导权AWARENESS2025年底的一天，Cory Doctorow站在纽约的一场讲座上，抛出了一个让全场安静的问题：「你以为你在骑马。但有没有一种可能——马在骑你？」Doctorow不是在说哲学谜题。他是在说你我每天都在做的事——打开DeepSeek写周报、用Copilot生成代码、让AI帮你润色邮件、把会议录音丢给大模型出纪要。你觉得这些
AI不再辅助，开始打工
昨天，不少人还在热议GPT-5.6的发布。今天，又一家公司因新动态登上科技头条。一家AI Agent创业公司，竟让AI全程参与了一亿美元的融资流程。与此同时，OpenAI关闭了Atlas，却未放弃AI浏览功能，而是将其整合进桌面端与Chrome插件；另一边，企业热议的焦点已从模型参数转向AI Agent的安全、治理与容错机制。若把今日所有动态串联起来，你会发现它们指向同一个趋势。AI已不再满足于回答问题，它正真实地参与工作。这也是为何，我越来越不再关注模型分数提升了多少，而更关心一个问题：它有没有重塑我们
中科可控W50系列工作站亮相2026光合大会，单机支持100B大模型
7月9日，光合组织2026智能计算应用大会在郑州拉开帷幕。作为光合组织生态圈的关键一员，中科可控带来了全新的AI系列工作站参展，重点展示了本地化的AI算力方案，展示了国产桌面端智能计算基础设施的落地成效，推动算力深入产业末端。如今，大模型应用正由技术验证迈向实际业务落地，算力部署正加速从数据中心向桌面端延伸。中科可控此次展出的W50系列AI工作站，专注于真实场景，致力于打造“即插即用”的本地化算力平台。中科可控推出的新一代AI工作站，内置最新国产高端AI加速芯片，构建了多层算力矩阵，满足不同产业的差异化需
AI工作流助我月入五万，普通人抓住红利的几条路径
各位朋友，我是灵姗。说实话，如今市面上对AI的炒作已经相当夸张，但普通人想从中获益，并不是靠收藏一堆指令模板，也不是今天试用这个工具，明天换那个软件。真正的差距在于，你能否把自己手头的事情，拆解成一套能稳定执行的工作流程。AI并不是能凭空为你赚钱的神器，它更像一个执行力很强的合作伙伴。这段时间我使用AI工作流最大的体会是，要把它用在真实的业务场景中。以前用DeepSeek这类对话式AI做PPT，基本还是需要人全程关注。你必须先提供内容，让它提取大纲，再让它生成PPT，然后一页页手动调整。尤其是一万多字的报
AI工作流、自动化脚本与智能体：三者有何不同
在AI学习过程中，工作流、自动化脚本和智能体这三个概念常常让人感到困惑。实际上，它们各有侧重解决的问题：工作流的核心价值在于梳理任务步骤，解决的是流程问题；自动化脚本则负责将已明确的步骤自动运行，解决的是执行问题；智能体则更加灵活，当面对复杂任务、步骤不固定、需要判断和调用多种工具时，它能根据实际情况自主决定下一步行动。我的建议是：先用工作流理清流程，再用自动化提升效率，只有在任务真正复杂时才考虑使用智能体。
AI时代普通人的进阶地图：从零起步到超级个体的十步法则
《这不是一本AI工具书，而是写给普通人的AI时代行动指南------AI进化十步法：从零代码小白到超级个体》系列拆解导读001如果今天再出版一本关于AI的书，它最不应该做的事情，就是再罗列一堆工具。因为工具会变，版本会变，热点会变。真正有价值的AI书，不应该只是告诉读者“用什么工具”，而应该回答一个更根本的问题：普通人如何在AI时代重新组织自己的能力和人生？《AI进化十步法：从零代码小白到超级个体》，正是这样一本书。它不是写给技术高手的书，也不是写给程序员的教程。它面向的是更广泛的一群人：对AI有焦虑、有
旗舰遇阻 Sonnet 5升级救急 性能媲美Opus
六月尾声，Anthropic 在官方网站发布了两则消息。 不同模型不同层级下的代理任务完成情况 Sonnet 5 与 Opus4.8 相差无几｜图片来源：Anthropic 1 代理功能强化，Sonnet 5 逼近 Opus 先看 Sonnet 5 的数据。 在 SWE-bench Verified 这个评估编码能力的基准测试中，Sonnet 5 获得了 92.4% 的成绩。Anthropic 自家的 Opus 4.6 是 80.8%，OpenAI 的 GPT-5.4 为 57.7%。这是 Anthrop
AI实战训练营强势推出！求职必备与职场AI应用进阶课
AI时代汹涌而至，许多人内心弥漫着一股难以言表的忧虑。毕业生察觉，面试门槛日益攀升，“精通AI”几乎成为简历的必备项；在职者发现，企业不断强调用AI削减成本、提升效率，竞争却愈演愈烈。在满屏的技术恐慌与表面繁荣之下，大多数人都卡在「最后一步」的难关：明明掌握了众多AI工具，积攒了成百上千的提示语技巧，真到撰写简历、构思方案、向领导述职时，却依然觉得AI不尽如人意？症结到底在哪里？看看下面这些真实写照，哪一个击中了你的软肋👇匹配人群：应届本科生、即将毕业的学生、准备实习/校园招聘/跳槽的求职者广撒网无回应，
DLTM企业AI训练平台：无需编码的私有化部署，让全员轻松构建专属模型
一、行业背景：AI模型驱动企业竞争优势在数字经济与智能制造的深度交融下，自主可控的人工智能模型正成为企业优化效率、削减开支、打造独特竞争力的重要基石。无论是工业检测、安全防护、医疗诊断，还是农业管理、智能运营，AI正重塑工作流程。然而，长期以来，AI模型开发面临技术难度大、数据隐私隐患、部署费用高昂、流程分散等实际挑战，众多传统企业和业务部门因缺少算法人才与专业技术支持，难以有效应用AI。推动AI从实验室走向全员普及，已成为行业最迫切的平等化需求。二、无代码操作：消除技术障碍，全员皆可参与DLTM企业级A