AI时代如何安置年轻人
近两年，关于人工智能与青年就业的探讨愈发火爆。不少人忧虑，AI将取代年轻人的工作。AI对年轻人的冲击，或许是一种误解。并非年轻人天生脆弱，而是长久以来，许多组织交给新人的，正是那些流程标准化、模板化，最易被模型接管的工作环节。AI的出现，迫使我们要思考：哪些岗位适合人？哪些岗位适合机器？往昔，职场让年轻人充当“AI”过去很长一段时间，职场默认了一套近乎不可更改的成长法则：新人先从低端、零碎、重复的事务干起，先整理、先搬运、先执行、先服从，先熬资历，再谈发展。表面看，这是在练基本功；实际上，很多时候只是把年
AI写用例泛滥，谁来判断真假？三份报告揭示测试新核心
今日精选聚焦FunTester的Agentic SDLC分析、百度开发者平台的Harness Engineering实践与PractiTest的Testing Intelligence趋势。三家不约而同指向同一趋势——测试人的核心价值正从"编写用例"转向"甄别质量"。团子为你梳理今日AI测试圈动态，以下内容值得深入阅读。7月20日，FunTester在TesterHome发布《给测试看的Agentic SDLC》，基于Anthropic最新Agentic Coding报告，
AI 赋能软件工程：代码生成易，决策判断难
如今，若将相同的需求交付给 Claude Code 或 Codex 等人工智能工具，数分钟内即可构建出项目框架，数十分钟便能完成功能开发，甚至一并补全测试用例与相关文档。表面上看，程序员似乎终于能从繁重的编码工作中解脱出来。然而，一个新的挑战也随之浮现：当代码能够被快速且批量地生产出来时，软件开发领域真正稀缺的资源究竟是什么？答案或许并非代码本身，而是判断力。往昔，代码一直是软件开发中成本最高的产物。编写代码耗费时间，修改代码涉及成本，而理解庞大的代码库更需长期的经验积累。因此，我们曾将代码视为系统最核心
AI浪潮下，这三类人永远不会被取代——你属于哪一类
这几天，世界人工智能大会刷爆了屏幕。“数字员工”正式上岗，给AI分配工号、设定岗位、考核绩效；有消息称，出现了“首个被AI做空的国家”。评论区里最常出现的一句话是：糟了，我这职业是不是要完了。你先别急着缴械投降。每次技术浪潮袭来时，都有一群人高喊“这下要失业了”。可真正被淘汰的，从来不是被机器替代的人，而是那些固守原地、跟机器争同一份工作的人。这个道理，荀子在两千三百年前就说透了——君子生非异也，善假于物也。君子跟别人没什么不同，只是擅长利用工具。懂得借势的人，从不跟工具较量力气，他站在工具的肩膀上。所以
AI真正淘汰的，是把责任外包的人
职场洞察·2026最该警惕的，是把思考、判断和担当全部交给AI的人当速度成为标配，判断才是稀缺资源。上周，一位做运营的朋友老周给我展示了他们组新提交的一份方案。三十多页。封面简洁，目录完整，竞品分析、用户画像、增长路径、风险预案，一应俱全。排版甚至比他们公司自己的模板还规范。老周说，那位同事只花了二十分钟。我正要感叹“现在的年轻人效率真高”，老周把文档翻到第十二页，问了一个特别简单的问题：这个增长率是怎么算出来的？对方愣了几秒，回答：“这是AI给的。”会议室瞬间安静了。那一刻我突然觉得，这五个字比任何关于
人工智能学习心得
智能技术应用感悟 AI工具探索笔记：从"操作"到"驾驭" 过去六个月，我逐步体验了豆包、即梦、剪映、Kimi、海绵音乐等智能工具，从初期的新奇尝试，到如今将它们整合进日常工作，这段经历让我对"人工智能"有了深刻体会。 豆包是我最先使用的通用助手。最初我只视它为高效搜索器，直到一次让它协助整理一份长篇调研报告——它不仅完成信息归纳，还主动揭示了我原稿的逻辑漏洞。那一刻我才明白：AI并非思考的替代品，而是推动思维严谨的映射器。学会向它提出明确问题，本身就是对认知
研究揭示：AI协作效能的关键不在工具，而在使用者的实力
最近我的各种AI群聊又沸腾了。起因是一家大公司推出了新一代模型，基准测试成绩霸榜，许多人连夜掏钱订阅。也有朋友截图来问：这个新模型问世，我是不是该把现在的助手换掉？说实话，看着满屏“选哪个AI最好”的争论，我脑海中全是今年七月刚发表的一篇论文。读完它，你会觉得我们很多人可能都白费力气了。论文标题很直白，叫《决定人机协作效果的，不是AI有多强，而是人有多强》（Human Capability, Not AI Benchmark Scores, Predicts Human-AI Collaboration
AI时代最珍贵的养育：不是教孩子用AI，而是帮他找到自己
深圳七月的傍晚，闷热难耐。公众号沉寂了两周，并非无话可说，而是总觉得还没到能静心表达的时刻。前些日子，一位朋友发来她和女儿的聊天记录："现在回想起来，填志愿那阵子很多同学都用AI辅助选学校和专业，生成了一大堆方案。看起来都没毛病，但是……我也说不清，就是觉得那些理由都对，可好像不是我的。"朋友说孩子说完就去吃西瓜了，她却辗转思考了一整晚。我看了很久。不是这话有多深奥——而是它说的，恰恰是我这段时间反复琢磨的事。当时"AI填报志愿"风头正劲，我心里始终有个想法：AI能帮孩子算
智能时代的生存法则：普通人如何成为AI驾驭者
面对人工智能的冲击，关键在于把握一个根本原则：AI大规模取代的不是“人类”，而是“流程化”——无论能力高低，只要任务可分解为标准步骤，就有被替代的可能。从这一原则出发，可从五个维度构建你的应对框架。先理清底层逻辑，后续策略才有扎实依据。生产力维度：AI是史上首个直接取代和增强“决策与认知”的工具。以往工具是“肢体的延伸”，AI则是“思维的延伸”。这表示，生产力瓶颈从“我不会操作”转变为“我不清楚该做什么”——你的价值愈发取决于你提问的水准，而非你掌握的技艺数量。生产关系维度：智能的边际成本正迅速下滑，“认
AI 时代谁最值钱
大家好！我是小纬。近日看到一篇关于“AI 时代人才价值”的深度解析，其中有一个观点令我印象深刻：未来真正拉开人与人差距的，不再是看谁更忙碌、资历更深或执行更快。而是看谁具备判断力、复用力以及自驱力。坦白讲，这点让我触动颇深。往昔在职场中，我们常将“能干活”视为核心竞争力。领导布置任务，你完成得迅速、细致且稳妥，大家便认为你值得信赖。然而如今，AI 已能撰写文案、制作表格、整理资料、编写代码、分析数据，甚至辅助制定方案。执行层面的工作，正变得越来越廉价。真正稀缺的，是判断力许多人误以为，AI 出现后，只要学
AI时代，判断力决定价值
过去很长一段时间，信息本身就是资源。在电力行业尤其如此。早些年，一个人是否熟悉规程制度，是否掌握设备历史，是否了解某个地区的网架结构、负荷特征和运行习惯，往往直接决定其专业价值。很多复杂问题之所以依赖专家，并不完全是因为专家拥有更高明的方法，而是因为信息分散在不同系统、不同专业和不同人员手中，普通人很难在短时间内获得完整信息。信息化建设改变了这种局面。业务系统逐步替代纸质台账，设备档案、运行数据、缺陷记录、工单流程和经营指标被持续积累。到了移动互联网和大数据阶段，信息获取速度进一步提高。今天，大模型又把信
AI浪潮下，打工人的饭碗还保得住吗？
---## 开篇这是每个职场人都无法回避的议题。无论你是程序员、设计师、翻译还是普通职员，或多或少都思考过"我这个职位还能存在多久"。今天我们不逃避、不安慰、不喊口号——就实实在在地把这件事聊清楚。---## 对话**👤 中层管理者**：我今年35岁，在一家中等规模的企业担任运营经理，带领一个5人的小团队。最近公司开始推进"AI智能化"，虽然目前还没有提到裁员，但我明显感受到压力——有了AI之后，很多以前需要手动完成的工作，现在几分钟就能搞定。我很担忧，再过一两年我这个岗位还有存在的必要吗？**🤖 AI助
培养孩子驾驭AI的能力——AI训练营的核心教育理念
“AI课程？不就是教导孩子操作AI工具吗？”每当听到家长这样提问，我们并不感到惊讶。市面上多数针对青少年的AI教育，确实聚焦于这一点——传授操作技巧。如何撰写指令，怎样让AI绘制图像，如何生成文本内容。孩子掌握了这些，家长便认为物有所值。然而，OECD与欧盟委员会今年6月联合推出的全球首个中小学AI能力框架，在开篇就明确指出：“AI能力有别于AI工具的使用。仅与AI工具互动，无法自动形成AI能力。”这句话直击核心。只会操作工具的孩子，与理解原理的孩子，面对AI时呈现截然不同的状态——前者视AI为神秘黑箱，
当知识变得唾手可得，真正拉开差距的是什么
近期有一个趋势越来越清晰。过去，人与人之间的差异，通常体现在信息和认知储备上。遇到法律纠纷，得去查阅法条；碰到商业难题，得请教行业前辈；面对陌生范畴，得耗费大量精力搜集资料。谁掌握得更多，谁往往就占据主动。而现在，AI能够在几秒内梳理法律条款、整合案例、解析财务数据、提炼书籍精华。获取认知，变得异常便捷。于是，一个新的命题浮现：当认知越来越容易获取，人与人之间真正的差异，究竟在哪里？我越来越确信，答案或许不是认知，而是抉择。认知告诉你发生了什么，抉择决定你该如何行动。作为一名法律从业者，经常有人拿着一份协
AI浪潮中的销售突围：锻造不可替代的信任力
当56%的销售人员日常使用AI工具，赢单率跃升30%以上，你还在用"笨鸟先飞"的老套路？真正的蜕变不在于工具本身，而在于认知升级。先看一组2025年的行业数据，它已让每一位销售从业者重新审视自己的位置：这些数字揭示的不是"AI来了"，而是"AI已经扎根"。中国B2B电商交易规模从2015年的13.9万亿攀升至2023年的36.11万亿，年均复合增速12.67%。市场在扩张，但竞争烈度也在同步升级。工具红利期正在关闭，认知红利期刚刚开启。但请注意一个微妙的反差