AI开始主动管我了：高效协作的关键不在于prompt技巧
那天临近傍晚，我正在用Claude处理一个B2B平台项目的收尾工作。这一整天我和Claude完成了28项修改（bug修复、需求优化、界面微调的混合任务），执行了一堆commit操作。本来打算把后台导出功能也顺手做了，毕竟状态正好，发现了未闭环的需求，就想一次性搞定。没想到它竟然这样回复我：看着这份清单，我脑海里冒出的第一个想法是：这AI学聪明了，学得特别像我以前最靠谱的那个同事。它居然催我下班，而且不是泛泛的建议，而是一份包含优先级、有数据支撑、有明确步骤的工程清单。但作为一个拥有10年经验的产品经理，我
速桥云平台：打造全天候企业级 AI 智囊，驱动智能决策
伴随 AI 领域迎来智能体爆发浪潮，市场对具备长效运行、独立思辨及深度剖析能力的智能体需求日益激增。速桥云智能体平台秉持“零代码搭建、私有化安全部署、全场景协同作业”的理念，构建专属于企业的 7×24 小时数字研究员，推动 AI 从单纯的“对话助手”蜕变为“业务生产引擎”，赋能企业在智能化浪潮中抢占制高点。AI 的核心价值在于持续释放生产力。速桥云智能体平台凭借专业的研究素养、极简的上手体验以及安全可控的架构体系，助力每家企业拥有专属的全天候 AI 研究员，告别低效的人工操作，迈向智能高效的新未来。携手速
软件工程基本功如何驾驭AI编程
在当今的开发圈，“AI编程”早已不陌生。虽然许多开发者每天都在与AI协作，但现实往往令人抓狂，AI的“幻觉”和错误频出。这究竟是依赖运气的“氛围编程”，还是可以纳入严谨软件工程体系的可控流程？在《跨国串门儿计划》第510期播客里，知名TypeScript专家、AI Hero创始人Matt Pocock给出了答案。他强调，我们常误以为AI是新范式，实则软件工程基本功同样重要。糟糕的代码库只会产出低能智能体，而优秀的架构才能释放AI的真正潜力。本文将深入剖析Matt Pocock的一套从“规划”到“生产”的完
零代码AI智能体实战课：7天掌握未来职场核心技能
正在刷手机的你，职场最大的危机已不再是薪资，而是岗位的存续？近期招聘市场传来重磅消息：2026年被全球科技界视为“AI智能体商用落地元年”。若将2023年比作“百模大战”，2025年是“大模型”普及期，那么2026年便是真正的“智能体厮杀季”。富士康正利用“数字员工”取代流水线上的重复劳作；京东、淘宝的客服系统全面转向多智能体协作；就连四大会计师事务所，AI智能体也已接手初级审计师的财报分析与发票处理……华尔街预测，至2031年，客服、销售及营销领域的AI智能体渗透率将逼近100%。当你的同事借助AI一人
千问3.7震撼登场：代码生成与函数调用性能跃居首位，刷新国内AI纪录
新浪科技讯 5月20日上午消息，在今日举行的2026阿里云峰会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能CTO兼阿里巴巴合伙人周靖人正式发布千问模型Qwen3.7，该模型在知识理解、逻辑推理、工具调用和代码生成等多个维度实现全面升级。 在知识储备与逻辑推理方面，Qwen3.7在主流评测基准测试中全面领先国内模型，超越kimi K2.6、智谱GLM5.1、DeepSeek v4 pro、opus4.6-Max等竞争对手，位居国内首位。 在函数调用与代码生成能力上，Qwen3.7同样在多项基准测试中全面领先国内模型，
低代码技术驱动AI发展新趋势
IT行业概念频出，AI与低代码热度不减，二者的结合将带来何种变革？是颠覆低代码/无代码行业，还是转瞬即逝的热潮？首先回顾软件与低代码发展历程。五十年前软件危机时期，计算机技术初兴，操作系统、数据库、互联网协议等基础设施逐步建立，软件从简单向复杂演进。人们发现软件开发一旦失控，就如同陷入泥潭，无论投入多少资源都难以扭转，开发成本和时间无限放大，质量难以保障。互联网兴起后，软件渗透生活各个层面，信息化需求爆发，软件开始定义一切。独立编程服务阶段：计算机刚问世时，软件开发主要为大客户提供定制编程服务。编程人员使
AI助力代码审查：微软安全新纪元
AI识别漏洞的速度是人工的百倍之快——但这仅仅是个开端。5月13日，Microsoft在其安全博客中公布了其AI安全系统MDASH的最新成就：在一次内部评估中，MDASH于一周内识别出16个Windows系统安全漏洞，其中4个被标记为“严重”等级，可引发远程代码执行（RCE）问题。这些安全问题随后由Microsoft安全团队确认并完成修复。示意图（配图与文章内容无关）01 MDASH是什么？MDASH全称为Microsoft Defense Agentic Security Handler，是一种专为漏洞
AI推动新就业增长
吴恩达：AI不会引发失业潮，反将激发就业新机遇。为何“AI将导致失业”的言论广为流传？部分炒作此话题的机构，倾向于夸大AI的颠覆性，以获取更多关注。某些极端预测甚至渲染AI将主导世界并导致人类终结，这纯属无稽之谈。如果某项技术能替代大量人力，那它本身就具备巨大价值！（注：我记得曾读过一篇文章，描述了AI未来下的行业变化：“某项大事正在发生”｜这是一场温和而持久的变革。我们都是这场变革的参与者，而非旁观者。）与这些观点相对，我更倾向于认为：AI将激发大量新岗位！AI将催生众多与AI工程相关的职位。我对就业市
企业 AI 为何必须定制化?
企业不应试图用单一模型来统一定义 AI。鉴于软件生命周期内的需求千差万别，公司应当依据任务的具体性能、质量及成本，灵活调度多模型策略，并借助 FinOps 实现预算的精细化管理。译文来源：Why enterprise AI needs customization[1]原作者：Bryan Ross大多数公司在引入 AI 时，沿用着当年部署企业软件的老路：锁定单一供应商，统一使用一种模型，并试图在全公司范围内铺开。这种做法隐含着一个前提，即一种模型能搞定所有难题。然而，一个在代码生成上表现出色的模型，在安全分
从零开始的AI编程革命
你还在手动辛苦编写代码吗？别人早已借助AI轻松创收。过去若要构建一个网站，你得掌握HTML、CSS、JavaScript，还得熟悉各种框架。如今只需一句话指令即可。，正是这样一款具有变革意义的工具。它并非仅是代码补全工具，而是能够从无到有构建完整应用。你只需描述你的需求，其余工作交由它来完成。Replit Agent 是什么？简而言之，这是一款可以自主编程的AI工具。你发号施令，它执行任务。• 你说“帮我开发一个待办事项应用”，它会自动编码、设计界面、调试功能• 你说“创建一个天气查询网站”，它会自动调用
132页Claude Code实战手册：原来我根本不懂AI编程
上周Anthropic黑客松圆满结束。名为"Everything Claude Code"的项目斩获冠军，其创始人随即公开了一份132页的完整教程——涵盖环境配置到生产环境部署，从单文件脚本到全栈项目开发，从入门基础到高级应用，堪称Claude Code的"百科全书"级资料。我用三天时间通读完毕，作为一个每日与AI代码工具为伴的从业者，我不得不承认：此前使用Claude Code的方法，连它5%的潜力都未曾发掘。今天，我将结合实际操作经验，为你深入剖析这份教程的核心要点。先介绍这个项目本身。在Anthro
2026年AI编程工具全面升级：四大主流平台横向评测与选型指南
Stack Overflow最新调研显示：87%的开发者日常工作中已使用至少一种AI编程辅助工具。这些工具在两年前还只是"频繁出错的辅助器"，到了2026年已蜕变为"全栈开发智能体"——能够独立规划、编码、调试。Codex、Cursor、Copilot、Claude Code四大Agent，究竟哪款更适合你？📅 发布于：2026-05-19⏱️ 预计阅读：约5分钟四大主流AI编程Agent核心对比从代码补全到Agent模式的演进轨迹：2024年的AI编程工具主要功能是"Tab键补全"——你输入一半，它推测
AI开源周报：Copilot跨端布局，百度无人车验证盈利，Agent生态崛起
2026年5月19日周二｜AI开源早报今日核心看点：Qwen 持续快速更新，GitHub Copilot 正式迈向跨端开发 Agent；Anthropic 收购 Stainless 以壮大开发者生态；百度无人车显现规模化盈利迹象；企业 AI 落地的核心正由模型能力转向 Agent 基础设施、工作流管控及安全治理。1. Qwen 3.7 Max预览版进入快速迭代阶段Qwen 最新发布的 3.7 Max / Plus Preview 版本亮相模型竞技场，文本与视觉表现力持续冲击国内顶尖水平。特别值得注意的是，
新手必看：AI编程助手 Codex 实战入门指南
AI小本本 · 第一篇专为普通大众整理的 AI 工具上手指南这并非枯燥的参数说明书，也不是单纯的产品评测。它仅致力于解决一个核心痛点：当新手初次接触 Codex 时，究竟该如何切实地让它为你提供帮助。尽管这两年涌现了许多 AI 工具，但绝大多数情况下，我们依然是在向它“提问”。例如：“这段代码是什么意思？”“如何修复这个报错？”“帮我生成一个登录界面。”无论它的回答多么完美，最终往往仍需你手动复制粘贴、修改文件并运行项目。Codex 则截然不同。它更像是坐在你电脑旁的 AI 助手：只需告知目标，它便能自主
AI动态|5月19日行业速递
DAILY REPORT2026-05-19 · AI Trending BotMCP v2 开发预示 Agent 通信标准定型当大多数开发者还在为不同 LLM 提供商的 API 差异编写适配层时，Model Context Protocol (MCP) 正在悄然统一底层连接逻辑。作为 MCP 官方推出的 TypeScript SDK，该项目不仅提供了标准化的服务器与客户端实现，更通过 v2 版本的开发路线图，向社区释放了一个明确信号：下一代 Agent 互操作标准正在从“概念验证”走向“工程定型”。对于