后端AI原生研发：文档驱动与人机协作全流程
文档主导、任务导向、人机协作、持续优化 AI原生研发模式 · 完整协作链路AI原生研发模式 · 完整协作链路本工作流不仅严格遵循文档划分的各阶段，更将Spec、Design、issues三大核心文档载体与Agent in the loop、Human in the loop机制深度融合，旨在完整体现文档所倡导的“通过强约束上下文降低返工成本、提升交付确定性”的核心价值。 一、工作流全景视图 这套协作工作流的本质是一个“文档主导、任务导向、人机协作、持续优化”的闭环系统。其核心链路如下： 🎯 需求输入 PR
奇瑞携手日企组建合资公司，首款纯电车型2027年于日本上市
IT之家 5 月 11 日讯，日经中文网报道称，奇瑞汽车正与日本汽车用品商澳德巴克斯（AUTOBACS SEVEN）等企业展开合作，计划在日本市场推出中国制造的纯电动车型。 IT之家了解，澳德巴克斯在日本境内布局了约 1200 家门店，业务范围不仅涵盖汽车用品，还延伸至二手车买卖。此外，该公司也拓展了比亚迪、现代等品牌的新车销售业务。 与此同时，江苏悦达汽车集团、电池制造商国轩高科以及日本涂装设备商阿耐思特岩田也加入了合作阵营，多方联合在新加坡组建了合资企业。 据报道，该合资企业将依托其位于日本横滨的开发
掌握AI工具就能做影视？缺的正是这部作品！IP影视训练营启动
近两年，AI技术大幅降低了影视创作的入行门槛。昔日唯有团队、机构或专业公司才能驾驭的表现形式，如今个人创作者也能着手尝试。然而工具日益丰富，另一难题却愈发凸显：许多人能模仿风格，却不懂构建故事；能制作单个镜头，却无法串联成完整的叙事线。因此，我们决心认真推进一项计划。WaytoAGI AI训练营第六期「IP影视创作训练营」，将引导你拆解IP、重塑故事，并借助AI实现从“创意构思”到“商业闭环”的全流程实战演练。5月11日，正式启航！若你询问，本期训练营最大的特色何在。我的回答是：它旨在助你获得的，绝非零散
别把AI只当问答工具
眼下最大的误区，并非不会用AI。而是觉得"会向ChatGPT提问"，就算掌握了AI。过去一年，许多人把学AI等同于囤积提示词、分享工具列表、记住几个提问套路。这些当然有帮助，但仅仅是入门门槛，并非核心能力。真正建立优势的人，已经不再满足于"让AI答得更好"。他们在训练一套全新的工作方法：把创意变成项目，把难题拆解成步骤，把成果交付出来。很多人初次接触AI，会把它当作一个更先进的搜索引擎。抛出一个问题，收获一个答案；再抛一个问题，再拿一个答案。看似效率提升了，但工作模式并没有改变。真正的升级，是让AI介入实
首台AI电源量产：算力新引擎正式启航
近期，领益智造旗下子公司赛尔康（Salcomp）推出的AIDC算力电源CRPS 1300W已完成首批大规模生产并顺利交付，这标志着企业在AI服务器电源领域的规模化供应实力迎来新跨越，为全球客户的算力基建工程提供强劲支撑。作为领益智造在高端电源业务的关键平台，赛尔康凭借数十载的电源研发与制造积淀，深耕AI服务器电源赛道。此次实现量产交付的CRPS 1300W电源，专为AI数据中心量身打造，拥有高效率、高可靠性及高功率密度等突出优势，能够完美契合高密度算力集群对供电系统的严苛要求。该电源产品的成功量产交付，构
企业智能系统的落地实践
企业级 AI 的本质，并非增设一个对话界面，而是将 AI 嵌入实际业务运作流程中，使其能够依据规范执行任务、产出成果、接受检验，并逐步累积为企业专属能力。以下几个领域，是企业在搭建 AI 体系时应当重点考量的方向。通用聊天助手适用于探索问题，但企业正式业务需要更严谨的流程、更清晰的边界和更具体的交付成果。企业级 AI 应从“你问我答”，转变为“按行业 SOP 执行任务”。它需要明确资料如何收集、流程如何推进、节点如何确认、最终交付何种成果。企业真正需要 AI 处理的，通常是那些高频出现、重复执行、依赖经验
20年后回望：程序员如何抓住AI时代的红利？
假如我来自20年后的未来，能浏览人类这些年的所有发现、所有代码、所有创业项目、所有踩坑记录。当我回望2026年的程序员，会得出一个挺扎心的结论：真正分到AI红利的，并非最会写提示词的人，也不是天天追新模型的人，而是最早把自己改造成“一个人小团队”的人。这话听起来很玄，直白点说。过去程序员的核心价值，是你能不能把需求写成代码。如今，程序员的价值已变：你能不能发现问题、拆解问题、组织AI干活、把东西交付出去。代码依然重要，但它已非全部。作为一名40多岁的老程序猿，东北人，说话可能直点：AI这玩意儿不是来替你写
AI落地：巨头携手PE，攻克商业化“最后一公里”
当 OpenAI 和 Anthropic 同时敲开 PE 的大门，一个时代的 一则被低估的重大新闻 2026年5月4日，OpenAI 与 Anthropic 选择了同一天，各自宣布与顶级私募股权基金成立合资公司。 这条新闻淹没在同期的财报季和各类发布会里。但它所揭示的真相，比任何一家公司的融资估值都更重要——AI 行业的主导逻辑，正在发生一次根本性位移。 一句话： 不再是谁的模型更强，而是谁能帮企业把 AI 用起来。 一个被扭曲的市场信号 要理解这件事为什么重要，需要先拆解一个被广泛误解的市场信号。 20
AI能做万物，唯独不替你决定
AI时代，真正稀缺的从来都不是“能不能做出来”，而是知道哪些事值得去做。过去几天我对一个关键点有了更深体会：AI让“产出”越来越便宜、越来越轻了。用AI写文章、做文案、制作动漫短剧，甚至手搓网站和小程序——这类事情早已不新鲜。但不少人把它理解得太浅，觉得只要发个指令，AI就会替你把活儿都干完。事实并不是这样。 AI更像一个翻译官：以前我们把中文翻成英文，现在AI能把自然语言翻译成机器能理解、能执行的内容。你不必敲代码，你只要把目标和标准说清楚，它就能像3D打印那样，把你的想法还原成可用的结果。但接下来麻烦
AI时代中小企业突围：先筑牢根基，再善用工具
近年来，众多中小企业经营者普遍体会到：经营愈发艰难，竞争日趋激烈，获客成本攀升，利润空间不断压缩。与此同时，人工智能技术骤然成为焦点。各类AI课程、工具、推广层出不穷，仿佛不立即拥抱AI就会被时代抛弃。部分宣传将AI神话化，似乎能包治百病；而不少企业主在信息轰炸下反而陷入迷茫，不知是否该学、如何学、用在何处。事实上，中小企业主既不应抗拒AI，也无需将其神化。AI无疑是未来发展的方向。它不仅是企业赋能的工具，更将渗透生活各领域，重塑客户的认知模式、行为习惯与消费决策。然而，即便AI能力强大，也绝非企业增长的
OPC创业新蓝海：AI全域数字智能服务
为何AI数字服务是OPC创业的理想赛道？在人工智能技术的迅猛发展下，创业的门槛已大大降低，从组织层面降至个人层面。对于初学者来说，找到一个通用性强且能快速形成完整业务闭环的领域至关重要。AI全域数字智能服务恰恰是这样一个具有巨大潜力的首选赛道。一方面，传统企业正积极推进数字化转型，产生了大量零散的“微需求”（例如单篇文案、少量图稿、数据整理任务）；另一方面，传统的服务外包公司由于运营成本高昂，往往难以承接或不愿接手这类小规模业务。OPC（一人有限责任公司）模式应运而生，有效地填补了这一市场空白。它结合了超
别克至境 E7 上市两周交付破五千，家庭用户占八成
IT之家 5 月 7 日报道，别克汽车公布数据显示，截至 5 月 5 日，别克至境 E7 车型上市仅两周，累计交付量已超过 5000 辆，其中超过 80% 的购车者是“有孩家庭”。该系列车型于 4 月 22 日正式推出，共包含 3 种配置，官方指导价在 15.99 万元至 19.99 万元之间，而通过置换购车可享受权益价，区间为 15.49 万元至 19.49 万元。在外观设计上，至境 E7 继承了其 SUV 概念车型的飞翼式前脸，采用了新能源汽车领域常见的封闭式格栅设计，并配备了分体式大灯。上方的日间行
AI日报：AI正从“炫技”转向“实战交付”
今日最关键的信号十分明确：AI agent 的角逐核心，已由“能否实现”变为“能否在现实场景中稳定完成”。企业端正在完善流程、权限、上下文及变更管理；基础模型与工具链则持续强化多模态、语音、长上下文、结构化输出及安全自动化。真正拉开差距的，不再仅是模型本身，而是谁能将 agent 可靠地融入工作流。简而言之：AI 的主战场，正由“展示智慧”转变为“稳定办事”。Aaron Levie 的观点十分直白：Anthropic 和 OpenAI 均在推动企业内部部署 AI agents，但痛点已非“模型是否足够聪明
AI实战14：别怕AI太快，普通程序员也能借势上升
电脑合上准备下班的那一瞬间，我忽然想起朋友之前说过的一句话：中年程序员最担心的，从不只是变化本身，而是明明看见环境在改，却还在原地苦等答案。这两年，我被问得最多的一句话是：AI发展这么快，我们这类普通程序员是不是就越来越没机会了？我的看法是，机会并没有消失，只是“门槛”从过去的落点换到了别的位置。以前你拼的是加班、堆代码、扛需求；现在更关键的是，你能不能把AI顺利塞进工作流程里，让产出变得稳定可持续。比起泛聊大趋势，我更想把这件事拆细：普通程序员到底先盯什么、先动手做什么、还需要补哪些能力。AI确实在调整
智能化转型：平台型企业的新进化路径
平台型企业的智能化变革平台型企业的意义，不仅在于链接资源，更在于整合资源。AI的作用，也不限于答疑解惑，而是让需求对接、服务落地与成果验收变得更高效、更可管控。传统平台主要处理的是“谁与谁对接”的问题。如今的平台，需要深入解决“谁最擅长处理这个需求，以及怎样完成成果交付”的问题。平台能够积累专家资源、服务机构、执行团队、成功案例与知识体系。AI可以协助评估能力画像、行业匹配性、服务方案与履约风险，使资源不仅被发现，更能被有效整合。企业的众多需求在初期往往模糊不清。AI能够将模糊需求转化为任务分解、材料清单