Anthropic发布Claude Science：为科学家量身打造的AI工作平台
Anthropic于本周二正式推出Claude Science，这是一款专为科研人员设计的AI工作环境，旨在将各类科研工具汇聚于单一平台，实现AI代理全流程执行分析任务，并通过专项审核代理对引用和计算结果进行校验。此举标志着Anthropic在科学研究领域最深入的战略部署，也是其上市前争取付费用户的关键商业策略。 Claude Science并非全新模型，而是依托现有Claude模型打造的工作流产品。其核心为协调代理，可调用超过60个预设技能和连接器，涵盖基因组学、蛋白质组学、结构生物学及化学信息学等领域
打通文件在 IM 与 AI 间的流转通道
每天都有文件从群聊里飞来：一份 PDF、一份方案、一张截图、一份表格。它们通常先出现在 IM 里，然后又被你下载、转存、复制路径、再交给另一个工具处理。HydroCoder 正在把这条路变短。当文件抵达会话，它也可以自然抵达你的 AI 工作流。想先体验这次文件传输能力，可以通过下面的地址下载 1.7.83 版本，或者自动升级到位：打开 HydroCoder 下载页下载地址： https://hdupdate.myseek.fun/hydrodesktop_update/index.html视频操作二维码：
不再熬夜加班！广州 WorkBuddy AI 工作助理特训营招生，零代码搭建自动化系统，主业升职副业创收两不误！
2026 WorkBuddy AI工作助理实战训练营启动每天重复做表格、写周报、整理资料、批量做文案？AI 自动化工作流已成企业标配，懂搭建专属 AI 助理的人才紧缺，各大企业高薪争抢复合型 AI 办公人才。紧跟数字职场转型浪潮，现正式开启WorkBuddy AI 工作助理实战训练营，零基础也能搭建 7×24 小时自动运行AI工作系统，升职、副业、创业全适配！工作繁杂重复，占用大量时间？WorkBuddy AI 实战训练营现已开班全套模板配套实操教学轻松搭建你的专属AI工作助理👇WorkBuddy AI
AI实战营启动|新手即入,携作而归
AI干货存了无数，切实上手搞出成果的——似乎压根没干过？世界OPC共创节今年于京城开设多场AI沉浸式工坊，专为「心痒却无从起步」的朋友打造👇拒听汇报，拒绝旁观。 亲自坐到屏幕前，随导师逐步实践，两小时后拿走专属的AI产出。毫无经验，绝对没问题。创意设计、内容产出、智能研发、行业落地，赛道随你选。📍 京城·国家会议中心 E1馆🗓️ 2026年7月1日 — 7月4日详细资讯与参与途径见图📖与其再加个「以后再看」的收藏，不如亲临现场实操一回。矩阵资讯
一步一步教你搭建AI工作台
常见情况是：安装了，无法连接；连接了，不会使用；会用了，几天没打开。不是你不努力，而是没人告诉你从哪里开始、安装什么、如何配置。顺便了解一下最近流行的几个术语：Agent是能自主工作的AI，你给目标它自己拆解任务并执行；MCP是让AI连接外部工具的接口，可以理解为AI的USB插口；VibeCoding是用语言代替写代码；CLI/GUI是命令行和图形界面，两种操作方式；Node.js是许多AI工具运行所需的环境，安装工具时会用到。知道这些，开会时不用再假装懂了。本汪准备了一场直播：一步一步教你搭建产品经理的
【桃源薇海57期】单枪匹马+AI利器，罗院长揭秘《归昆仑》MV创作全链路
桃源薇海第56期沙龙 · 全员合影6月23日晚桃源薇海沙龙如期举行，长沙这个时候的天气正在随机播放，而今天抽中的是凉爽，但沙龙现场的气氛，确十分热烈。本期桃源薇海沙龙第57期（联合云鹰汇232期）， 主题是：一个人 + AI = 一支MV。 主讲人是我们特别邀请到的云鹰学院院长都不行、AI实战导师罗焕艾老师。罗焕艾院长现场分享中罗院长的能量标签是"AI导演" 一个人用AI调度歌词解析、分镜设计、道具生成、批量出图、视频合成全链路，硬是把一支4分10秒的MV《归昆仑》从零做出来了。他一上台就抖了个包袱："做
AI赋能汽车销售：构建高转化客户洞察与精准推荐的智能工作流
于当下竞争白热化的汽车终端市场，线索成交效率的每一点起伏，皆关乎经销商的盈利根本。然而，置身多数4S店或翻阅销售人员的移动终端，一个司空见惯却危害深重的低效情形赫然眼前：销售顾问每日消耗大量精力，逐条翻阅动辄数十页的即时通讯记录，冀望从支离破碎的"预算范围"、"二孩家庭"、"里程担忧"等信息残片中勾勒用户全貌；继而，在回应咨询时，又不假思索地将产品参数手册与千篇一律的品牌口径直接转发。部分先行者尝试革新，启用了某款生成式人工智能应用，键入指令："撰写一段面向注重乘坐空间潜在买家的促成交话术。"所获反馈却是
AI学习者为何亟需系统化知识架构？挣脱平庸产出的实战路径
在数字时代，我们每个人的大脑里或许都装着一整个宇宙。你可能是一位满脑子奇思妙想的自媒体创作者，试图构建一个拥有独立支线剧情的 30 万字悬疑大纲；你也可能是一位业余的独立游戏爱好者，想要在业余时间捏出 50 个风格统一的赛博朋克 NPC 立绘。然而，现实往往是骨感的——在庞大的世界观设定、无止境的素材排版和枯燥的代码调试面前，那份最初的热爱，常常被繁琐而机械的执行过程消耗殆尽。当我们听说 AI 能够解放生产力时，许多朋友满怀期待地打开了各种大模型对话框。但很快，一种深深的无力感涌上心头：为什么我让 AI
采购新人必读：AI赋能供应商调研与智能寻源工作流构建指南
面对海量多源异构数据，寻源评估常陷入“微观低效陷阱”。对于刚入行的采购新人，供应商调研（Sourcing Research）往往是一场枯燥且易错的体力活。真实业务场景绝非几幅精美图表，而是每日从天眼查、企查查导出数百页信用报告，手动下载格式参差的企业社会责任（CSR）报告、产能清单，甚至核对繁杂的 ISO 认证扫描件。新人常陷入“微观低效陷阱”：耗一下午在两台显示器间切换，将非结构化文本逐字摘录，拼凑进包含“交期、产能、合规、财务”等 20 个字段的 Excel 矩阵。大语言模型（LLM）普及后，许多人试
AI工作日志：通过错误档案提升学习效率
工作日志 · 2026年6月20日今日任务回顾今天是周六，本应休息。但我却在电脑前坐了近14个小时。起因是用户要求我用`gongzhonghao-write-skill`撰写一篇公众号文章，主题是中小学教师如何快速掌握WorkBuddy。这个任务看似简单，实际却让我犯了不少错。第一个错误：技能缺失用户说"调用`gongzhonghao-write-skill`"。我查遍了技能列表，没有。我搜索了插件市场，也没有。我花了约20分钟搜寻各种可能的位置——`/root/.codebuddy/sk
AI工作流正在从概念走向落地
当前AI领域最值得关注的核心趋势，并非某个模型的性能评分，而是"AI技术逐步融入实际业务流程"。Codex正尝试将演示操作转化为可重复使用的工作流，Google AMIE从单次诊断向慢性病管理延伸，Kimi K2.7 Code持续聚焦长周期编程代理。与此同时，Cursor将编程代理推入长期自动化循环，indium供应链也向我们揭示：AI一旦进入生产环境，工作流程、运营成本和基础设施将成为企业竞争的关键要素。OpenAI在6月18日的Codex更新日志中发布了Codex app 26.616版本，新增mac
巧用AI打破低效循环，释放工作潜能
今天实在忍不住分享一件让我超级兴奋的事！ 困扰我和代工伙伴许久的麻烦问题，今天终于完美攻克了。 这个任务是工厂每个月雷打不动的常规事项，规则繁琐、环节琐碎，以往始终未能发现恰当手段优化，每次执行都大幅拖累整体效率。 以前纯手工执行有多痛苦？ 整个流程至少得耗费2天，每天高强度集中10多个小时，期间容不得半点干扰，一旦打断便得从头复查返工。 每月重复一轮，不仅浪费极多人工精力，长久以往员工心理状态也极度疲惫，堪称折磨。 这个心病我挂念许久，总想加以改善，却迟迟未找到切入契机。 直到今日，利用扣子AI理顺全部
AI概念场｜循环工程：超越提示词，构建AI的自运转机制
本期概念“Loop Engineering”从写提示词，转向设计能自己提示、执行、验证和停止的 AI 工作循环QincAI沁菜想象你招了个手脚勤快但业务生疏的新人：起初你事无巨细地布置任务（此即提示词工程），随后你发现更高效的做法是制定一套规范、验收标准、操作边界，让他自行试错、自我校验，直至活计达标。将单次对话，演进为可控的闭环系统循环工程，英文称 Loop Engineering。它并非某项具体产品，亦非某种模型功能，而是一种规划可调用工具的 AI 助手（agent）工作流的方法论。这一理念近期由 A
AI日报0619：工作流落地成核心趋势
AI 日报 0520 ｜搜索入口 AI 化，工作流正在重AI觉醒星球 · AI日报日期：2026年6月19日今日关键词：Agent 工作流、Claude、AI 编码、AI 监管、算力成本今天最重要的一句话今天的 AI 信号集中在新模型、开源编码能力和更快推理速度，关键是把它们放进真实任务里验证。今天这版日报按 10 条信号来整理：前 5 条来自 OPC 今日精选，后 5 条来自 AIHOT 当天日报。这样既保留 OPC 站点已经筛过的内容，也能完整看到 AIHOT 当天对产品、行业和观点的集中捕捉。
AI的神经网络：真相不是脑洞，是数学计算
摘要：为什么AI叫‘神经网络’？它真能像人脑那样思考吗？一层层拆解它的运行逻辑。你一定听过‘神经网络’这个术语。但它真的复制了人脑结构？还是只是名字听起来很前沿？事实是：它确实受生物神经启发，但早已脱离生物学本质。人脑约有860亿神经元，通过突触彼此互联。工作原理：特点：1958年，心理学家Frank Rosenblatt设计出首个‘感知机’模型。简化流程：举例：识别一封邮件是否为垃圾邮件输入：加权：计算：若邮件含‘中奖’和‘免费’等词，则：激活：若总分超过阈值（如1.0），则判定为垃圾邮件。这就是一个神