从了解AI到实际应用：一场现场产出成果的公益交流

BAMINUTE · AI PRACTICE一场公益AI交流活动，以及我们对"掌握AI使用"的全新认知许多人初次接触AI时，最普遍的感受是：演示阶段觉得无所不能，但回到自身工作中，却不知该从何下手。这也是巴分巴秒近期多场AI培训中被频繁提及的疑问。工具层出不穷，真正匮乏的并非再多听一次功能讲解，而是有人能结合实际工作，把需求理清，并在现场产出一个可继续沿用的成果。日前巴分巴秒科技负责人受邀出席全国劳动模范王璞老师发起的公益交流活动，于北大纵横平台开展了一场AI高效工作专题分享。巴分巴秒科技负责人现场讲解A

AI类产品如何测?使用 skill-ai-system-testing 实现从测试到报告的全流程实践案例

AI一键同步7大平台后顿悟：所谓内容工厂，不过是把手头的事再推进一步

这段时间我一直在琢磨一件事：我的"内容工厂"，究竟该如何搭建？想法铺得挺开。公众号、小红书、抖音、视频号、推特、安安广场……每个平台都得更新，而且各家的调性还不一样。公众号讲究深度，小红书侧重情绪和视觉，推特强调观点输出，安安广场主打 Web3，抖音和视频号又是完全不同的玩法。越琢磨越觉得，这活儿一个人根本扛不下来。我甚至一度觉得，真正的内容工厂应该是一套庞大的体系：选题、撰写、润色、配图、分发、复盘，再加上一整套自动化流程。光是把流程跑一遍，人就已经精疲力竭了。但今天，思路突然转了个弯。

研究生必看：不懂AI Agent，科研之路将被彻底颠覆

各位研究生，今天来谈谈AI对科研领域的冲击，如果你还局限于豆包、ChatGPT、DeepSeek等问答式AI，那你已经远远落后了，AI agent已经从根本上改变了科研模式，必须跟上步伐，第四次工业革命就在眼前。设想一下，未来不会使用AI，就好比现在不会使用电脑，现实往往就是这么残酷。在AI Agent诞生之前，我认为AI虽然博学、胜在广度，但在专业性和深度上无法与专业人士相提并论，让它帮你读文献、做实验方案、写论文，虽然能产出东西，但往往难以直接使用，过于浅显，很容易被导师批评。然而，随着AI Agen

拆解一个 AI 写作 Skill 源码后，我终于搞懂为何 AI 写的东西一眼就能看出是机器产的

同样是借助 AI 写文章，为什么有人写出来的内容满是"机器味"，有人写出来的却比人工写的还流畅？差距不在模型本身，而在于你喂给它的究竟是一句含糊的指令，还是一套系统化的工作手册。本文不绕弯子，直接把存放在我电脑里的一个真实公众号写作 Skill 拆解给你看——包括你正在读的这篇，也是由它产出。先说一件不藏着的事：你眼前的这篇文章，初稿就是 AI 借助一个"公众号写作 Skill"生成的。我没必要隐瞒。因为这篇文章要谈的核心就是 Skill——与其编造一个"朋友用 A

AI生成的口播总带着机器感，根源在于它从未真正听过你的表达

昨天，我让自己的内容流水线写一条口播。该看的规则都看了，前后也跑了好几轮。我跟着它折腾了一整天，最后稿子放到面前，我一句都不想念。这就很难受。它写的内容没有明显病句，结构看起来也完整。可我一开口就会卡住，总觉得这不是我平时讲事情的方式。我当时就在想，这个怎么整？我已经告诉它要口语一点，要像我本人，要少一点AI味。它也确实看过我的写作规则，为什么还是写不出来？后来我发现，这些要求对AI来说还是太抽象了。"口语一点"到底是什么？是句子短一点，还是多加几个语气词？是把书面词换掉，还是故意写得不完整？如果我自己都

AI伙伴登场：腾讯展台揭秘智能助手新生态

7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海启幕。连续九届参展的腾讯以“Hey，我的AI Buddy”为主题，集中展示AI在各领域进化为生产生活好搭档的跃进，与本届大会“智能伙伴 共创未来”的主题相契合。从去年的“聊天助手”，到今年的“智能伙伴”“AI Buddy”，可以看出，AI正在走进千家万户、赋能千行百业，成为人们生活工作的重要帮手。“当下，AI正从工具变成伙伴，从‘能生成内容’变成‘能完成任务’，从单点能力变成系统生态。腾讯将坚持实用迭代、效能优先，与合作伙伴一起，开拓A

AI赋能企业全景升级 微众信科发布VZOOM智能体系

近日微众信科正式发布VZOOM企业级AI Agent与Skill全景图打造覆盖多业务场景的企业级AI能力矩阵为AI深度赋能企业业务提供解决方案双擎驱动：重构企业AI生产力VZOOM AI全景图以Agent（智能体）+Skill（原子能力）为两层架构破解传统大模型“重理解、轻执行”的痛点重塑企业AI生产力Agent——业务场景的“指挥官”面向复杂任务可自主规划执行步骤、灵活调度工具、实时反思纠错，从被动应答升级为主动执行的“超级助理”。Skill——即插即用的“工具箱”将代码生成、合规检查、数据分析等能力封

AI入企难在信任：DuMate如何破局B端落地

7月10日，百度在成都举办AI DAY，正式推出"搭子DuMate"企业版。起初看到这消息，我并无波澜——近两年"企业级AI"概念被反复炒作，隔三差五就有新品宣称能打通AI与业务。但深入剖析技术细节后，我改变了看法。百度此次推出的几个关键设计，确实戳中了企业AI落地的核心痛点，尤其是"行级数据权限管控"和"首个企业级Skill接入标准"，在我近二十年信息化经验中，尚属首次有厂商将其作为核心能力提出。本文将以DuMate为切入点，剖析AI智能体

AI Skills Agents 三位一体：打造高效 AI 编程工作流

🚀 历时 3 个月，我成功将 AI、Skills 和 Agents 整合成一套完整的工作流。最终成果：开发效率提升 50%，代码质量提升 30%，最关键的是——再也不用每次给 AI 写几百字的详细说明了。你打开 Cursor，对 AI 说："帮我添加一个用户登录功能。"AI 给出了第一版。你一看：你叹了口气，在 Prompt 中补充了大量说明，重新执行。好了一些，但路由命名还是有问题。第三次，你把所有规范都塞进 Prompt 里。AI 终于生成了接近正确的代码——但你的 Prompt 写了

AI从聊天到干活：七大技术揭开智能助手进化密码

旅行计划，AI能搞定吗？它可能只会甩给你一堆文字攻略，却订不了票、查不了天气。这背后，是一整套让AI从“会聊天”变成“能干活”的技术体系在进化。今天，我们就用一次旅行，拆解从LLM到Harness的AI热词通关之路。开篇：你的北京旅行，AI能搞定吗？想象一下，你下周要去杭州旅行。你告诉AI：“帮我规划一个3天2晚的行程，要文艺小众一点，预算3000块。” 你期待的，是一个能自动查好天气、比价酒店、预订门票，甚至生成详细日程表的全能管家。但现实是，它可能只会给你一段充满“建议”的文字，然后说：“具体预订请自

AI短剧必备：三款剧本资产提取工具已上线SkillHub

在长期使用AI制作短剧的过程中，我发现了一个令人沮丧的事实：多数人并非不会生成图像，也不是不会撰写提示词，更不是缺少优质剧本。真正阻碍他们的，是拿到剧本后，完全不知从何拆解、保留什么、绘制哪些、如何复用。角色繁多，场景杂乱，道具堆积，越做越混乱。最终看似忙碌了三天，实则只是在不断返工。因此，我决定将自己多年来精心打磨的三套核心工作流，转化为SkillHub上可安装使用的技能：剧本角色资产提取、剧本场景资产提取、剧本道具资产提取。简言之：让AI不再仅仅“会生成”，而是真正理解制作流程。如今许多人在做AI短剧

AI啤酒熊：炎凰Skill突破实施瓶颈，让AI深度理解你的数据平台

阅读时长：3分钟 |主题：AI + 数据平台落地不少朋友可能都碰到过这样的经历：你兴致勃勃地打开Claude或Cursor，打算让AI帮你写一段平台查询SQL。然而AI输出的只是一段"通用SQL"——放到炎凰数据平台（YHP）上执行时，却报错！原因何在？因为_time字段、CONTAINS语法、分片查询约束、JOIN兼容情况……这些平台独有的"特性"，通用大语言模型根本不了解。你不得不反复给AI"讲解"："这个平台不支持XXX，你得改用YYY……&#

AI原生开发范式深度解析

一、总体范式：AI Native系统结构 AINative研发的核心并非"以AI取代系统"，而是搭建一套分层架构： -Operator（原子化执行单元） - Skill（可复用策略/能力编排） - IR /DAG（结构化任务表征） - Runtime（执行与优化引擎） - LLM（意图解析 +规划生成 + 结构编排）完整链路： User Intent → LLM → Skill Graph / IR → Runtime DAG → OperatorExecution → Feedback → Evolut

深度解析 AI SKILL：如何让你的 AI 助手真正为你干活

📅 2026-06-29⏱️ 12分钟阅读AI AgentSKILL效率工具你让 AI 画图，它回一句"没问题"，随后甩出一张图。你让 AI 编码，它回一句"没问题"，随后甩出一段代码。你问 AI 能不能帮你搞定 PPT，它回一句"没问题"，随后甩出一个大纲。然后就没有然后了。你意识到 AI 始终停留在"回答问题"的层面，而不是"真正帮你把事情搞定"。这不能怪 AI。根本原因是 AI 缺了一项关键能力——技能（SKILL）。来