AI导演创作助手介绍
我们打造了一款名为“AI导演创作助手”的小程序。本文是小程序“联系我们”和“意见反馈”的专属通道。欢迎您随时在下方提出宝贵的建议和意见过去的数月间，我们持续运用Kling、Veo、Sora以及当下热门的Seedance来制作短剧样片。整个过程中，最令人头疼的并非剧本创作，而是Prompt（提示词）的撰写。相信大家都有这样的体验：脑海中构思了一个极为震撼的场景，例如“修仙者肉身崩裂，灵气体散”，然而实际输入模型后，生成的画面要么如同幻灯片，要么呈现出劣质特效。问题往往出在提示词上——过于平淡乏味，模型无法领
2026年AI工具终极指南：图、视、音如何优选？
上月有一则消息并未引起广泛关注：OpenAI 旗下的 Sora，这位曾在 2024 年轰动全球的"AI 视频霸主"，已于 2026 年 4 月 26 日正式停止运营。更具戏剧性的是另一番景象：在全球最具公信力的 AI 视频盲测排行榜中，前十名里中国模型包揽七席，其中字节跳动的即梦 Seedance 2.0 高居榜首，以 94 分的巨大优势遥遥领先。短短两载，行业格局已彻底重塑。若仍沿用 2024 年的旧认知挑选工具，不仅可能徒耗资金，更可能错失顶尖利器。本文旨在为您梳理 2026 年中的市
Anthropic突然发布竞品工具，引发合作企业强烈不满
今年4月，Anthropic推出AI工具Claude Design，专注于设计创作与软件原型开发。发布前数周，公司邀请Figma、Canva等企业作为发布合作伙伴，共同展示产品能力。这两家设计企业长期使用Anthropic大模型，原计划借助此次合作契机，展示自身产品与Claude Design的协同价值。然而距发布仅剩数日时，Figma突然退出合作洽谈；几乎同一时间，Anthropic首席产品官迈克·克里格辞去Figma董事职务。双方合作破裂的根源在于，Anthropic大幅调整发布产品规划，新推出的设计
AI工具如何高效完成PPT制作：银行联络中心的实战经验分享
AI赋能分享AI赋能客户联络中心的创新应用实践第6期从素材杂乱到高效输出：AI工具在PPT制作中的场景化应用引言上期内容分享了AI工具"Get笔记"如何通过智能化记录与整合，解决银行客户联络中心基层管理人员在周期性汇报、会议记录、经验传承中的信息管理痛点，其沉淀的结构化内容为后续工作打下了高质量基础。在日常运营中，基层管理者还常被另一项工作牵制精力——PPT制作。无论是年度总结汇报、季度策划方案，还是新人培训课件准备，都离不开PPT这一载体。传统模式下，我们通常需要从日常信息中手动提取内容、调整排版、优化
AI时代来临，你的Excel技能还值钱吗
你身边有没有这种人？每天下班最晚走，周末群里还在问Excel公式。简历上写着"精通Excel"，实际上连数据透视表都要搜索。别笑。这种人很快连"勤奋"的资格都没有了。因为Excel装上AI之后，一切都不一样了。你花一下午写的嵌套公式，AI几秒钟搞定。你反复对不上的两笔账，AI一键清洗匹配。你做了两小时的图表，AI自动生成，附上分析建议。不是你变慢了。是工具进化了。那些以前Excel不如你的人，现在直接用AI，做得比你快、比你好。你不是输给工具，你是输给会用工具的人。现在的Excel，不用死记硬背函数，不用
AI助手背后的隐患：看不见的数据泄露危机
有关部门近期公布了一批典型案例，再次警示：在享受数字化、智能化带来办公便利的当下，泄密风险正同步激增，尤其需要防范“无意识泄密”现象。所谓“无意识泄密”，通俗理解就是当事人完全不知情的情况下，机密或隐私已被窃取。比如，生成式AI导致的信息泄露——用户每次向AI工具“投喂”数据，都相当于将对话内容、图片、声音、文档等的最高操作权限拱手相让，其中隐藏着被滥用的风险，甚至可能成为他人制作素材的公开来源。又如，公开信息泄露——别有用心者会系统性地收集、整理、分析单位及个人在社交媒体、官网、期刊等公开渠道发布的零散
AI原生创业(五)|扩张秘诀:精简团队如何借助AI实现高效规模化
进入规模化时期，你的身份开始转变。之前你是个埋头做产品的人，现在你得开始面对投资人、分析师、媒体。产品依然是核心，但你的时间越来越多地被公司运营占据——比如给分析师讲故事、准备上市路演。这个阶段的关键是想办法保持小团队的敏捷性，避免公司变得臃肿。这是创业的最后阶段，也是最具挑战性的时期。你不再只是要证明"产品能用"或"生意能做"，而是要证明"这家公司没有我也能正常运转"。目标1：从几千用户扩展到几百万到了这个阶段，你要从几千用户扩展到几百万，从单一市场拓展到多个市场。之前你可以靠贴近用户、快速调整方向、加
AI构建RAG智能体，赋能咨询培训行业方案自动化
咨询与培训行业，核心盈利点在于‘方案’。一份交付给客户的方案，凝聚了顾问十余载的实战经验、数百个成功案例以及一整套成熟的方法论。然而，这些宝贵资产大多沉淀在资深顾问的脑海中，或零散存储于各类文件夹内。新人接手项目时，往往需要先翻阅历史方案、寻找相似案例、向资深顾问索取素材，仅搭建框架便需耗费数日。而资深顾问则频繁陷入救火、修改稿件、调整排版的循环中。课程与讲师的匹配亦是如此。面对客户需求，推荐哪门课程、搭配哪位讲师，全凭少数人记忆。一旦人员忙碌或离职，这部分资源便流失大半。方案撰写完成后还需进行导出处理。
AI工具江湖的微妙格局
用 Claude 的，看不起用 Gemini 的，觉得自己是思想家。用 Gemini 的，看不起用 ChatGPT 的，觉得自己是探索者。用 ChatGPT 的，看不起用 DeepSeek 的，觉得自己是领航者。用 DeepSeek 的，看不起用通义千问的，觉得自己是实干家。用通义千问的，看不起用 Kimi 的，觉得自己是策划者。用 Kimi 的，看不起用豆包的，觉得自己是分析者。用豆包的，看不起用混元的，觉得自己是传播者。而用混元的，谁也看不起——因为觉得自己在腾讯帝国里。
AI赋能新纪元：不仅仅是名称更替
《AI与人工智能：绝非简单更名》《AI与人工智能：绝非简单更名》提及“AI”和“人工智能”，许多人往往认为二者大同小异。诚然，AI确为人工智能的英文缩略。然而当下热议的“AI加人工智能”，实则折射出一种转变：人工智能已不再局限于技术理论，而是正深度融合内容创作、办公协作、商业运营、教育及服务等具体应用场景。昔日，大众常觉人工智能遥不可及，仅是实验室内的算法或巨头的系统。如今局势已变。普通人在撰写文案、制作图像、剪辑视频、整理资料、设计海报乃至生成脚本时，皆可借助AI工具。其核心价值在于高效处理大量重复且耗
精选热门AI工具站推荐
今夏爆火的AI绘图神器，支持文字生成图像与图像互转，视觉冲击极强，需结合discord平台运行https://www.midjourney.com/https://discord.com/汇集了AI写作、绘图、音频及视频等多元工具的导航站，囊括众多热门与冷门精品网址https://ai-bot.cn/除聚合各类AI站点外，还提供chatgpt操作指南、商业变现实例，以及midjourney的入门安装与实操教程等https://17yongai.com/https://clipdrop.co/具备图生图及文
AI 时代新规则：不会编排工作流的人将被淘汰
2025 年，AI 不会取代人类。但掌握 AI 的人，正在淘汰不懂 AI 的人。这并非夸大其词。请看这些数据：同样的职位，同样的薪水，产出却相差 3 到 10 倍。如果你是个老板，你会留下谁？许多人误以为 AI 时代仅仅是“学习几个 AI 工具”：但这仅仅是冰山一角。决定性因素不是“能否使用工具”，而是“能否用 AI 编排工作流”。小王（会用工具）：小李（会编排工作流）：使用相同的工具，用法不同，效率相差 10 倍。简单来说：让 AI 不仅“帮你做”，而是“自动执行”。传统工作流：AI 编排工作流：关键区
AI成长航线实战记录
今天来给大家展示一下我的AI学习航线图，看看作为AI新手我是如何一步步踏入AI领域的。AI学习航线图第一阶段：构建AI认知体系：AI功能+使用场景+AI工具1. 学习认知篇，探讨普通人如何有效运用AI2. 熟悉AI生产力工具，了解各类AI应用第二阶段：练就5大AI核心技能，通过实战获得成长1. 掌握AI对话核心能力，实现与AI的高效互动2. 构建个人知识库体系，积累内容资源3. 借助AI完成一篇公众号文章及封面设计4. 从无到有制作一个15-30秒的AI视频5. 使用coze开发一个个人介绍页面6. 利用
智领AI·革新课堂——沙溪理工2026年AI教学培训第四期
中山市沙溪理工学校2026年AI赋能教育教学系列培训（第四期）2026年6月5日，由中山市沙溪理工学校信息中心主办、人工智能名师工作室协办的“人工智能赋能教育教学”系列培训第四期，在学校创意园 E203 顺利开展。本次培训以“AI智造教学试卷自动生成”为核心主题，由人工智能名师工作室成员汪森霖老师主讲，通过实操前沿AI智能体开发平台，赋能教师将AI技术转变为可定制、可复用的高效出卷工具，为教学质量评价的科学化、高效化提供创新支持。汪森霖老师首先梳理了国内主流的智能体开发平台，对比了不同平台的交互体验、功能
博士生的AI科研实践：构建可复现的实证研究流程
近期我一直在探索 Codex 与 Claude Code 的应用。Codex 并非论文代写机：经管博士科研 Skills 配置指南最初，我也容易陷入一个思维定式：以为只要安装几个 Skill，AI就能自动帮我完成回归分析、图表制作、数据整理，甚至顺手把论文写出来。后来我意识到，这种想法存在很大风险。对经管博士而言，AI工具的核心价值并非"替你做研究"，而是将那些重复、琐碎、易出错的环节，变得更为标准化、更具可复制性。例如 Stata 回归中最常见的问题，往往不在于模型本身的复杂度，而在于：变量名称拼写错误