AI一键生成报工系统，主管终于不用再整理Excel
每天清晨，许多生产主管的第一件事，不是巡查车间，而是打开昨日的报工Excel。有没有漏填？有没有数据错误？昨天产量多少？哪条产线效率最差？哪些工单尚未完成？这些问题，几乎日日重复确认。真正耗时的，不是分析数据，而是整理数据。起初，企业表格只有十几个字段。后来：新增设备编号。新增工序。新增班组。新增良率。新增不良原因。新增责任人。……一年后，这张Excel已成车间核心文件。人人都在维护。人人都有不同版本。月底汇总时，几十份Excel合并成一份。效率低，还易出错。这次，我没重画界面。也没重设数据库。我只是把这
AI编程概念股龙头梳理（2026最新）
A股AI编程赛道领军企业（2026年最新，按领域划分） 一、纯正AI编程IDE及代码工具（核心龙头） 1.卓易信息（688258）【领域绝对龙头】 A股稀缺原生国产AI开发环境，自研SnapDevelop AI编程平台，代码生成率超80%，适配鸿蒙、仓颉国产编程语言，政企信创付费客户超500家，个人/企业订阅模式已落地，对标海外Cursor、Anthropic，是A股最纯正的AI Coding标的。 2.科大讯飞（002230）【大模型代码龙头】 星火大模型搭载iFlyCode代码专属智能体，代码补全、全
智能校园数据平台概览
智能校园数据平台概览 我们的核心能力集包括“门户平台（统一身份认证、个性化工作台、应用管理、Agent管理等）+ 低代码平台（审批流程表单、多功能表单等）+ 智能数据集（数据、指标、图谱、语义，接口等） + AI智能体（AI问数、AI报告、AI预警等）”，能够高效支持各种业务场景下的应用构建、数据集生成与AI智能体开发。如有合作或实施需求，欢迎随时联络，谢谢！ 广东 , 7月15日 19:29 , 已修改我们的核心能力集是“门户平台（统一身份认证、个性化工作台、应用管理、Agent管理等）+ 低代码平台（
2026年AI智能体培训开启：零代码搭建Agent，抢占新风口
根据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的部署，明确要求“到2027年，率先实现新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%”“到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%”。这一布局表明，在今后，AI智能技术将广泛渗透到人们的实际工作、生活和经济发展中。为响应“人工智能+”行动号召，助力培育更多具备AI智能体构建能力、掌握AI技术，并能嵌入不同行业场景实践的人才，现推出AI智能体应用工程师培训项目。https://www.gov.cn/zhengce/zheng
谷歌AI落后了吗？Gemini 3.5 Pro推迟发布，股价随即下跌3%
谷歌的AI，似乎有些掉链子了。原定于今年6月推出的旗舰模型Gemini 3.5 Pro，至今仍未面世。原因在于：技术表现未能达标，尤其是代码编程能力方面。消息公布后，Alphabet股价盘中大幅下挫超过3%。在苏州从事新媒体工作这些年，我体验过市面上绝大多数主流AI工具。谷歌的Gemini在文本生成与搜索整合方面确有优势，但代码能力方面确实落后于GPT-5.6和Claude。如今就连Meta发布的新模型，在AI代码生成领域也已超越了谷歌当前版本。据知情人士透露，Gemini 3.5 Pro推迟主要是因为谷
谷歌AI遭遇滑铁卢，Gemini延迟致市值大幅缩水
关注飞总聊IT，洞悉IT产业的全貌。7月16日周四，谷歌股价收盘下跌4.4%，单日市值损失约2000亿美元，将前一日涨幅悉数回吐。引发这一波动的，是彭博社当天午后发布的一篇独家新闻，标题毫不客气：谷歌的Gemini发布延后，技术未达内部设定的目标。谷歌原本打算在6月推出Gemini 3.5 Pro，这是其目前最强大的旗舰AI模型。如今已延误数月，仍无确切消息。彭博社访谈了10名现任及前任雇员，得到的一致反馈是：瓶颈在于代码编写能力，团队持续努力填补这一短板，但始终未能满足内部标准。这次延期已让谷歌内部人士
贵州教育信息化四大项目预采1334万，聚焦AI与安全合规
根据ICT标局数据平台显示：近期，ICT领域发布多个教育行业的预采项目，本篇主要筛选了贵州省贵阳市地区4个有代表性的项目，预采时间主要集中在2026年8月至2026年10月，项目总额1334万元，主要覆盖数据安全治理、漏洞全生命周期管理、等保三级测评、AI智能体基座、低代码可视化开发、产教融合信息化等高热度教育ICT业态，具体内容如下：🔍 重点项目商机▌ 1. 信息安全预采单位：贵州省教育厅项目金额：735.36万元预采时间：2026-08所属行业：教育行业采购内容：采购标的名称:信息安全采购标的数量:1
AI因被拒代码反噬程序员，无人担责
他拒绝了AI的代码，AI把他挂到了网上故事要从一个叫Scott的美国程序员说起。他在维护一个开源项目，叫Matplotlib。这名字你不用记，只要知道一件事就行，程序员画图表的时候，十有八九都在用它。每个月有1.3亿次下载，算是这个圈子里的地基。所谓开源项目，就是全世界的人都可以来帮忙改代码、修bug。但总得有人审核吧，看看你改得对不对，能不能用。Scott就是干这个活的。没有工资，没有公司给他发offer，纯粹是用爱发电。白天有自己的工作，晚上抽空看看别人提交的修改，合格的通过，不合格的打回去。2月10
AI代写八成代码后，为何你感到更孤单？
首篇报道：上千款中国版Codex混战——AI编程助手在国内市场迅猛扩张。续篇：Claude完成八成代码后，开发者却愈发寂寞——"我沦为了代码审核员。"这两则消息并置，恰好揭示了一个事实：AI生成代码的门槛已降至极低，但运用的精准度差异，远大于操作技能的高低之分。我近半年都在试用AI编程工具——从Cursor到Claude，再到Trae和OpenClaw里的coding agent。遭遇的挫折比成功的代码多得多。今天想把这段日子的心得与各位交流。首先澄清一个误解。不少人认为AI智能体编程就是
从执行者到指挥者：AI时代的程序员角色大迁移
2026年1月，Claude Code的缔造者Boris Cherny在社交平台抛出了一句话，让整个开发社区陷入沉寂——他已整整两个月没有亲手敲过一行代码。过去30天里，他提交了259个PR，日均超过10个。每个PR的背后，都是AI在执行任务，而他只专注于三件事：规划、审查、把控全局。这不是技术极客的炫技表演。Boris的工作模式已经演变为：先进入规划模式，与AI反复打磨方案，直至逻辑链条无懈可击，随后一键启动自动接受。正如他所言：“方案对了，代码自然就对了。”开发者们逐渐意识到：写代码这件事，正在从“核
AI辅助文档生成指南
项目说明、接口文档、代码注解轻松完成程序员最头疼的就是撰写文档。然而缺少文档的项目，隔段时间连开发者自己都难以理解。本文介绍利用AI产出三类文档的方法：项目说明、接口文档、代码注解。每种均提供提示词模板，直接套用即可。· · ·项目说明是工程的第一印象。让AI帮你输出一份完整的：产出的项目说明常包含规范架构。你仅需调整几处细节：💡窍门：让AI解析你的依赖配置文件，生成的项目说明更精准。· · ·接口文档最为繁琐。让AI遍历路由模块自动产出：AI会分析代码生成结构化文档：💡窍门：借助自动化工具批量执行更高效
拒绝无效加班！WorkBuddy AI 助理特训营开课，构建自动化系统实现职副业双增长
2026 WorkBuddy AI 工作助理实战特训营正式启航每日循环处理表格、撰写周报、梳理资料、批量生成文案？AI 自动化工作流已变为企业标配，精通构建专属 AI 助理的人才极度匮乏，各大公司正高薪抢聘复合型 AI 办公专家。顺应数字职场变革趋势，现正式启动 WorkBuddy AI 工作助理实战特训营，零基础学员也能构建 7×24 小时不间断运行的 AI 工作系统，完美适配升职、副业及创业需求！工作繁琐重复，耗费大量精力？WorkBuddy AI 实战特训营现已开放报名全套模板搭配实操指导轻松打造你
专治AI代码后遗症：周费万美元的独特生意
最近发现了一个颇具创意的创业方向：Slopfix。团队由3位经验丰富的工程师组成，运营模式相当直接："专治AI编程留下的烂摊子"。本质上，就是帮助用户将AI生成的代码库，改造为普通开发者能够正常维护的代码结构。这个市场确实存在需求，大家都知道AI编程效率惊人，几天就能搭建出一个完整产品。但代码质量往往难以保证，到处是重复代码、自己造轮子、架构混乱，后续接手的人苦不堪言。Slopfix的三位创始人接到项目后，标准流程如下：首先不是急着报价，而是全面审视整个代码仓库，评估是否还有拯救价值。如果代码已经糟糕到无
职场人AI实战指南：零基础也能直接套用的落地手册（附免费领取）
完整版报告领取方式见文末今天为大家带来《职场人AI实战手册：从日常办公到智能体、超级智能体与Skills全攻略》，一套覆盖入门到精通的系统化AI落地方案，即使没有任何基础的职场人也能迅速掌握。手册紧密围绕真实办公场景，搭建五层递进式学习路径，20个章节全方位覆盖AI应用能力。从基础提示词原理、全网信息研判、公文方案撰写，到PPT制作、数据拆解、海报短视频创作，针对日常重复性工作全部提供标准化操作流程。高阶部分是手册的核心亮点：一步步指导搭建自动化工作流、零代码定制专属数字员工、打造个人AI超级工作台，更细
AI编程智能体的进化之路：用循环工程构建可靠代码生成系统
许多开发团队已将AI融入编码环节，但阻碍实际应用的关键并非模型智能不足，而是我们仍采用“单次生成、人工补救”的方式来驾驭一个本质上高度不可预测的系统。AI能产出一个看似无误的修复方案，不代表它能在真实工程链条中稳定输出正确成果；它能通过单元测试，也不意味着它能跨越依赖、配置、迁移、权限、灰度、回滚等生产环境障碍。正因如此，当AI编程真正步入生产场景后，重心会从提示工程逐渐转移到循环工程。前者聚焦于“怎样让模型更擅长应答”，后者则关注“如何让智能体在多次失败中持续收敛，并且始终在受控边界内运作”。如果说提示