AI主动简报功能涌现,普通人必学的晨间工作流程
大家好，我是何为。这阵子看 AI 产品迭代，有个很明显的趋势：大家不再满足于让 AI "被动等待提问"了。它们都在朝一个方向演进：更加主动、更加助手化、更像那个在你开工前就把要点梳理好的人。5 月 19 日，Google 在官方博客中提到 Gemini app 正在变得更 agentic，还特别推出了 `Daily Brief`，意思很明确，就是让 AI 先为你生成一份个性化的晨间摘要。OpenAI 在 2026 年 3 月 31 日的官方文章里，也将 `memory`、`search`、`persona
AI助力辅导员高效整理学生信息与谈话要点
这是最关键的一步。涉及学生工作的内容，绝不能直接将姓名、学号、手机号、家庭住址、具体班级等敏感信息提交给AI。我的方法是先替换为“学生A”“学生B”，仅保留与工作判断相关的信息。例如近期表现、学习状态、宿舍关系、请假情况、老师反馈、本人表达等。这样既能借助AI进行整理，又能保护学生隐私。示例材料可以这样处理：学生A，男，大一。近期早八迟到3次，任课老师反馈课堂参与度下降；宿舍长说他晚上经常一个人打游戏到很晚；本人上周请假回家一次，理由是家里有事；最近在班群发言明显减少。有时候我们并非缺乏信息，而是信息过于
AI的推理究竟是怎么回事？
这里是AI大白话第011篇。上篇讲了，AI写东西就是猜概率，一个字一个字地猜。那问题来了—— 一个只会"猜"的东西，为什么能推理、能思考、能帮你做决策？更关键的是：它的"推理"，真的靠谱吗？先说清楚它到底怎么"推理"的，再聊值不值得信。你可能会觉得，AI天生就会推理——它被造出来就这么聪明。不是这么回事。AI能"推理"，经历了三个阶段。第一阶段：喂数据。让它"见世面"。AI被塞进了几万亿字的文本——书、文章、论文、代码、对话、
AI 也会一本正经地瞎编
短短两天，我便见识了 AI 的两面性。昨日，我撰写一文，讲述 AI 如何协助我这个门外汉，逐步剖析参数、比对品牌、规避差评，最终购得心仪的破壁机。全程逻辑严密、条理清晰且极具实用价值，让我深信 AI 确能助一臂之力。今日，我又向 AI 询及航班事宜：上海飞往济州岛，去程耗时两小时有余，返程却不足一小时，为何差距如此之大？AI 当即回应：“受西风带影响，去程顺风故快，返程逆风故慢”。我暗想这岂非胡扯，随即质问：“请核实后再答，方向完全搞反了”。它立马改口：“哈哈，抱歉，刚才的回答翻车了——我确实在煞有介事地
AI志愿填报需谨慎，信息查询可借助
别让AI替你填志愿，但一定要学会用AI查资料最近AI开始进入高考志愿填报场景。这件事给普通人的提醒很明显：以后不会用AI整理信息的人，会越来越吃亏。但我不建议你把人生选择完全交给AI。高考志愿不是简单选择题。学校、专业、城市、就业、家庭条件、个人兴趣，都要综合考虑。AI不能替你拍板。但它可以帮你做几件很实用的事：帮你总结专业方向。帮你对比学校差异。帮你整理招生资料。帮你列出注意事项。帮你把复杂信息做成表格。帮你提醒你可能忽略的问题。所以，真正会用AI的人，不是问：“我该报哪个学校？”而是问：“请帮我从专业
AI辅助志愿填报需谨慎，信息核实仍需人工把关
据 说 关 注 我 们 的 人都填了好大学/好专业， 找 到 了 好 工 作别让AI替你填志愿，但一定要学会用AI查资料最近AI开始进入高考志愿填报场景。这件事给普通人的提醒很明显：以后不会用AI整理信息的人，会越来越吃亏。但我不建议你把人生选择完全交给AI。高考志愿不是简单选择题。学校、专业、城市、就业、家庭条件、个人兴趣，都要综合考虑。AI不能替你拍板。但它可以帮你做几件很实用的事：帮你总结专业方向。帮你对比学校差异。帮你整理招生资料。帮你列出注意事项。帮你把复杂信息做成表格。帮你提醒你可能忽略的问题
AI Agent兴起后，职场日常将如何被重塑？
近一年来，人们对 AI 的感知或许经历了显著的转变。起初，我们更关注它“能否作答”：是否能撰写文案、总结材料、修改标题等。那时的 AI 更像是一个聊天窗口，你问一句，它回一句。而近期围绕 AI Agent 的热议，焦点已悄然转移。人们更关心的不再是它能否表达得漂亮，而是它能否推动事务进展。例如，不只是“帮我总结会议纪要”，而是“将本周会议内容整理为项目进度表，标出风险点，并生成一封客户跟进邮件”。这背后实则涵盖了读取资料、提炼信息、判断优先级、生成表格、组织沟通语言等多个环节。过去这些步骤分散在文档、表格
团队中的AI应用
越来越觉得，AI 模型能力的提升确实在很多地方提高了效率，也节省了大量沟通成本。尤其是在小组作业和展示任务里，可以让团队成员从PPT 制作、排版调整和资料整理这些琐碎环节里解放出来，把更多时间投入到内容本身，投入到逻辑、观点和表达的打磨上。一直相信，高质量的输出离不开大量高质量的输入。确定分析对象为 TCL 之后，我开始在各个平台查找相关资料。国内公众号和知乎等平台上的内容相对高质，36 氪、新眸、正和岛、哈佛商业评论，确实提供了不少思路。不过这些资料本身也比较分散：有的只聚焦 TCL 的某一个侧面，有的
【AI副业】这个无需出镜的AI细分领域,单笔收入已超1500元
01 时代机遇：你积攒的不是知识，而是“数据废墟”你是否也有这样的经历： 微信里收藏了一大堆“干货满满”，却再也没有打开过； 电脑里塞满了各种“新建文件夹（2）”，要用时怎么也翻不出来； 收藏夹里高呼“学到了”，现实中却沦为信息超载的“数据灾民”。"收藏了等于学习了，学习了等于遗忘了，需要时急得团团转。"这是2026年每位职场人、创业者最隐蔽的困扰。有困扰，就有机会。以前，人们习惯付费买课、买资料包，结果买回去继续积灰。而今年，真正聪明的人已经不卖课了，他们开始卖"成果"和"服务"——帮客户把杂乱的碎片信
AI的真正价值不在搜索，而在思考
AI的真正价值不在搜索，而在思考有句话最近特别火：“遇到问题就问AI。”过去我们处理问题时，首先想到的是搜索。搜索引擎会返回一堆链接，你需要逐一打开、过滤、评估、归纳。但AI的工作方式完全不同。霍华德·马克斯在AI专题文章中也强调过，别把AI简单看成搜索引擎。它不是单纯检索资料，而是能够整合信息、梳理脉络，并在此基础上进行逻辑推演。这一点我近期体会越来越深。很多时候，我并没有一个明确的问题，只是有个朦胧的念头、一个模糊的方向，或者一团难以言说的思绪。如果只用搜索，可能会被海量信息淹没。但与AI交流时，我能
AI 的强项与短板：如何正确驾驭智能助手
你是否经历过这样的场景：你委托 AI 起草一份策划案，它迅速交付了一篇结构严谨、措辞流畅、看似专业度极高的内容。既有背景铺垫，也有深度分析，还包含建议与总结。若是粗略浏览，你或许会感叹：效果尚可，至少比自己从零构思要高效得多。然而，当你打算真正应用它时，内心难免会泛起一丝疑虑。它陈述的内容，真的准确无误吗？是否遗漏了某些关键的前提条件？它提出的建议，是切实解决了难题，还是仅仅在修辞上做到了圆融？这或许是众多 AI 使用者共有的微妙体验：AI 能力超群，但其优势未必总出现在我们预期的领域。以往我们评估一个人
AI边界在哪？从影视飓风工作流看用法
影视飓风最近更新了一期内容，重点讲的是他们团队如何在日常流程里运用 AI。看完你会明显感到：最值得借鉴的不是“用不用AI”，而是他们把 AI 的边界划得很清晰。哪些任务适合交给 AI，哪些必须谨慎甚至不使用，他们都拿捏得相当到位。在选题阶段，他们会借助 OpenClaw 来完成素材搜集与信息梳理，因此效率确实提升了不少。一个选题往往要查很多资料：几十个网页、文档和视频里分散着关键信息。过去需要人工一条条打开、复制、归纳总结；现在 AI 能在几分钟内先把材料整理成初稿。但真正决定拍什么、内容往哪个方向走，最
AI智能体效能实战手册
导语 近一年来，你或许体验过ChatGPT、豆包、Claude等各类AI对话产品。这些工具虽功能强大，但长期使用后你会遇到瓶颈：每次交互都需自行组织语言、判断答案准确性、再手动整合到工作流程中。这看似平常，但当每日重复数十次此类操作时，单纯的对话本身便会成为时间负担。AI智能体（AI Agent）正是为此而生——它不仅能应答，更能主动执行，查资料、发邮件、填表单、跑代码、出报告一气呵成。但关键在于掌握使用方法。本文不谈理论，专注实战，面向已有AI使用经验、希望将其转化为生产力工具的职场人士。许多人将AI智