AI Skill不是提示词，而是可复用的任务方法包
假如我交给AI一批EBSD数据。我期望它首先核对文件，随后依据统一参数绘制图像并生成统计表格，最终将异常数据单独标注。为了避免它随意发挥，我还需要附加一连串约束：不得擅自修改晶粒重构参数，不得将质量差异的数据直接对比，更不能仅凭一张伪彩图就擅自总结出一套变形机制。这一次，它理解了。但下次换一个新对话、换一组数据，我很可能还要将这些要求重新描述一遍。这种感觉，就像课题组每接收一位新成员，我都得从文件命名规范开始，再讲一遍后处理流程。能否将这套反复使用的流程固化保存，让AI碰到类似任务时直接调用执行？这正是A
AI智能体手机：智能手机的唯一接班人
自ChatGPT点燃人工智能热潮后，全球视线长期锁定在美国，聚焦于OpenAI、Anthropic，以及英伟达、微软、谷歌、亚马逊。然而，随着AI竞赛步入新阶段，重心从模型性能竞争转向产业落地与实体应用，被誉为“工业巨兽”的中国，正逐步登上这场变革的核心舞台。2026年7月17日至20日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举办，主题为“智能伙伴 共创未来”，超过300款AI新品在此全球首发。在此次大会上，中国企业展示的不仅是最新的大模型与AI产品，更是一套AI融入实体世界、推动产业应用的实践路径，为全球揭
AI重塑岗位后，管理者应如何重新定义角色
2025年11月中旬，我们对部分生产工艺进行了调整。往昔，一件零件从压铸、机加工、外协，到喷涂或电镀，往往沿用同一料号，通过整条工艺路径流转，一张工单即可从头追溯至尾。为了更精准地核算各车间成本及工序损耗，我们将原有的物料与工艺进一步细化拆分。部分产品原本约4层的BOM，后来扩展到了8层甚至9层；一个零件原先通常仅1张工单，拆分后至少需要3到4张。虽然成本核算的颗粒度变得更为精细，但另一种复杂性却迅速转移到了PMC身上。我们重新统计了ERP中的零件工单数量：2025年上半年约1.9万笔，2026年同期已超
人工智能助手如何助力学术研究？
不少人觉得AI功能强大，却不清楚具体能用在何处。制作表格、设计演示文稿、采集数据或完成翻译，这些操作都相对容易。真正的问题在于，如何利用它辅助研究工作？我认为这是一个关键难题。困难之处在于，难以有条理地分解自己的工作步骤。同时，也很难清楚地向AI说明自己的需求。现在，我们来梳理一下，AI智能体（例如Codex、Claude Code、Workbuddy、Kimi Code）究竟能执行哪些任务。了解它能做什么，就等于成功了一半。接下来只需将自己的任务对应归类即可。以下每项内容，我都亲自验证过。我目前的策略，
会问AI不等于善用AI
不少企业主使用AI已有时日，实际上只是在和AI进行低效互动。今天让它写条朋友圈，明天让它改个标题，后天再问一句：“能不能写得高级一点？”表面上看每天都在用AI。但聊天窗口一关，原本的工作毫无变化，一件都没减少。我越来越意识到，AI真正的分水岭不在于会不会提问，而在于能否把完整任务说清楚，让它先产出初步成果。为什么许多人用了AI，工作量却未见明显下降？不是工具不行，而是我们的使用方式过于碎片化。想到什么就问什么，缺一段文案就让它补一段，需要一个标题就让它改一个标题。AI每次都回应了，但这些回应彼此无关，也未
AI写代码后，团队最该守住的边界
很多团队刚引入 AI 时，只关注模型能力：能否理解项目、能否生成代码、能否修复测试。但当 AI 真正融入研发流程，问题很快从‘它会不会写’转向‘它能不能在边界内写’。这正是 AI 研发规范真正要解决的核心。图 1：AI 研发的入口不是复杂表单，而是一句清晰的目标。AI 加入后，团队通常会面临四个关键变化：若无统一规则，每个人都会形成自己的判断：有人视 AI 为搜索框，有人当它是初级开发者，也有人直接当作可自动合并的工程机器人。问题不在于哪种用法绝对错误，而在于团队未明确定义：好的规范，不是让 AI 成为处
CAE与萨博拟合作打造鹰狮战斗机培训体系
CAE（纽交所代码：CAE，多伦多证交所代码：CAE）与萨博签署谅解备忘录，双方将就“鹰狮”战斗机的先进培训、模拟及任务保障解决方案展开合作，前提是加拿大政府选择“鹰狮”作为其未来战斗机能力平台。 根据谅解备忘录，若加方选定“鹰狮”，CAE将协助建立并运营加拿大本地的“鹰狮”飞行员及技术人员培训体系，涵盖飞行员与技术培训、模拟器运营及后续保障服务。双方还将探讨任务系统开发、新一代能力研发以及国际市场潜在的“鹰狮”相关合作机会。 责任编辑：张俊 SF065 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载
让AI协同作战：一个简单基站的奇迹
上个月我差点干了件蠢事：把一篇已发布的内容，又当成"待发布"重新推送了一遍。不是误操作。是我这边的大宝说"还没发"，那边的二宝却说"早发了"，两个AI各执一词，没人知道真相。我站在中间，手指悬在"群发"按钮上，进退两难。这事让我醒悟：你养了一堆AI，不等于拥有一支团队。它们只是挤在同一个空间，各自为政。后来我弄了个"基站"，专门解决"各自为战"的毛病——剥去所有技术外衣，它只是一个谁都能
AI工坊|别总挑最贵模型：内行人这样组合使用
AI工坊 · 第11期欢迎来到AI工坊第11期。会用工具是本事，看懂工具是眼光。今天我们来剖析一个现实问题：你该用哪个模型？上期我们说过，模型不能简单分为“聪明”和“不聪明”。它们更像不同性格的人：有人快，有人稳，有人擅长写作，有人擅长搜索，有人擅长推理，有人能独立完成任务。那问题来了：具体使用时，到底怎么选？很多人的做法很简单：挑最贵的。这当然省脑筋，但不一定省钱，也不一定效果最好。因为贵=好，是一个不用思考的等式。你以为自己在选最好的，其实你在逃避选择本身。选模型这件事，本质上不是买一个“最强大脑”，
人工智能大会今日启幕：与其担忧饭碗，不如审视日常任务自动化趋势
撰稿日期：2026年7月17日今日，2026年度全球人工智能盛会在上海拉开帷幕。目睹机器人、创新模型及智能代理纷纷登场，众多职场人士首先浮现的疑问是：我的职位会不会被AI取代？企业在采纳AI技术时，往往不会立刻撤销整个岗位，而是先剖析工作链条，将那些重复性、标准化、可经数据核验的环节交由工具处理。因此，普通人真正应关注的并非“哪些职位会列入淘汰清单”，而是自己日常执行的十几项琐事中，哪些已然符合自动化标准。职位名称或许多年不变，但其内部的任务构成、评估方式及所需人力，却可能率先调整。据上海官方资料，本届大
AI创业潮：门槛消失背后的泡沫与风险
认知自动化与创业速度的融合：2026年美国创业潮的宏观与微观经济学评估审视2026年美国经济版图，最引人注目的变革并非来自传统巨头，而是蕴藏在无数初创企业之中。自2022年底生成式AI问世以来，历经三年沉淀与商业化验证，AI已演变为现代企业的核心基础设施。这一转变在2026年引爆了美国前所未有的创业潮，不仅重塑了微观企业生命周期，更在宏观层面开启了资本配置与生产力逻辑的永久性转折。传统经济学认为创办企业壁垒极高，既需巨额初始资本，又需复杂的行政与合规管理。然而，2026年以大语言模型和多模态智能体为核心的
AI智能体实战训练营：从基础使用到打造首个持续运行的智能体
归类文档、检索信息、剖析难题、撰写稿件、制定方案、应答客户、优化流程、处理日常琐碎事务每次操作时，确实能提升些许效率然而一旦回归实际工作场景，就会察觉：当相同任务再次出现时，仍需再次说明背景；资料分散各处，AI无法确定调用哪份；原有工作流程仅存于脑海，切换对话后一切归零。信息缺失时，AI不会主动询问；任务稍显复杂，输出便开始偏离；最终成果仍需人工反复核验与修正。使用AI已有时日但工作效率并未发生质的提升许多人早已尝试过GPT，甚至构建过智能体初期测试时，效果尚可但一旦投入实际工作，问题便层出不穷：资料上传
企业不缺AI工具，缺的是能干活的数字员工
这两年，不少企业开始引入AI。写文案、做方案、整理纪要、生成销售话术，大家都盼着AI能分担工作。🤖✨但用久了才发现：工具越堆越多，能真正承接业务的人却依然稀缺。员工还得自己挑工具、拆任务、拼结果、催进度。结果不是AI帮人减负，反而是人要管一堆AI工具。😵💫企业真正需要的，不是多一个聊天框，而是一支能围绕目标自动执行的AGI数字员工团队。过去提升效率，靠的是三板斧：招人、买软件、建系统。但招人要培训，软件不会主动干活，系统开发又慢又重。现在可以换种方式：直接在数字员工平台上，挑选匹配岗位的AGI员工。🧑
AI助力教学：教师可立即使用的5个实用场景
基于《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》整理，聚焦一线教师明天就能尝试的课堂做法。读完《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》，我最大的感受是：所以，AI 赋能教育，不是让老师把课堂交给机器。它更适合把重复性、资料性、统计性的工作交给 AI；把价值引领、情感陪伴、思维启发和课堂判断牢牢握在老师手里。下面这 5 个入口，老师可以从一个小场景开始试。过去备课，老师常常花很多时间搜资料、改课件、找案例。AI 可以先帮我们完成资料整合、活动生成、问题链设计、分层任务设计和评价方式初稿。但关键不是“
BigBear.ai升级生成式AI系统，聚焦军事任务应用
美国国防安全技术企业BigBear.ai日前公布其生成式人工智能平台的重大更新，旨在为国防部任务团队提供更优的灵活性与操控能力。本次升级增添了新型隔离硬件、多样交付方案及弹性租户设置，兼顾云端接入与纯本地运行模式，使生成式AI功能在更多场景下可为操作人员所用。 新推出的本地设备专为离线连接和最高机密/敏感隔离信息层级的环境打造。联网状态下，用户可调用云端模型资源；断网或物理隔绝时，本地模型则持续提供平台核心的生成式AI服务，无需借助外部网络。云端托管方案则提供海量AI模型库的访问，并适配国防部云安全等级6