别让AI沦为“百度Plus”，打造团队自动化资产库
你催团队“用AI”，结果发现大家只会润色邮件、起标题、翻文档。AI难道只是个高级版的百度？团队里若没了那个AI高手，他的那一套招数也就断了。钱花了、人练了，最后却没留下任何沉淀。本期为你带来一套实战方案，助你沉淀出团队可永久复用的“AI资产库”！破局核心在于：让AI学会执行你的业务流程核心在于：把公司的业务流程封装成AI能执行的标准化“Skill”，再通过“Agent”串联成全自动工作流。这不仅是概念——Skill就是一份AI能读懂的SOP，Agent就是一个不知疲倦的数字员工。三节课实战课《在Claud
海峡两岸关系协会理事会年会在北京举行
北京5月27日新闻（ 记者冀泽）海峡两岸关系协会第四届理事会第四次全体会议27日在北京举行。会议聚焦落实中央对台工作决策部署，研判当前台海局势，回顾一年来协会工作成果并部署下一阶段任务。 会议指出，面对复杂多变的台海局势，海协会应深入学习领会习近平总书记关于对台工作的重要论述及新时代党解决台湾问题的总体方略，秉持实千导向，弘扬斗争精神，切实有效发挥职能作用，以正确的政绩理念推动各项工作落地见效，为推进民族复兴和祖国统一事业作出更大贡献。 海协会会长张志军作工作报告。中共中央台办、国务院台办副主任彭庆恩到会
AI驱动职业发展!2026年OpenClaw实战课程来袭,打造专属AI工作流!16岁+可报名
2026年，AI智能体领域迎来全面井喷！OpenClaw（AI龙虾）超越Linux成为引爆话题的开源项目。"人工智能+"战略推进，预计2030年智能终端、智能体等覆盖率将超90%！各地纷纷推出政策扶持open claw和opc发展，最高给予千万级资金奖励。当前OpenClaw应用量激增，推动千亿美元级别的AI算力市场增长。行业人才缺口巨大，企业高薪争夺具备AI应用能力的人才。掌握AI工具的专业人才将成为职场新宠！注：文中数据
AI 无法取代营养师，但善用 AI 者将拉开巨大差距
▶ 本文导读本文专为营养师、健康管理师、体重管理顾问及营养教练打造。核心并非探讨 AI 的神奇之处，而是阐明：如何将 AI 深度融入营养师的文献研读、内容产出、客户服务及商业变现全流程。“未来的竞争，不再单纯比拼‘谁掌握的知识更多’，而是较量‘谁能更迅速地将专业知识转化为用户听得懂、愿阅读、愿信任且愿付费的内容’。”引言：并非营养师不够努力，而是旧有工作流过于沉重许多营养师都经历过类似场景：欲撰写一篇具备专业深度的科普文，于是登录 PubMed、知网或各类医学数据库，旨在寻找最新研究作为支撑。然而真正点开
探索团队与AI协同的全新工作模式——线上研讨会报名开启
未来的团队协作，已经不再只是“人与人”之间的互动。在 Team ’26 大会上，Atlassian 正式拉开了“人类与AI协同工作”的新序幕。当下的 AI 已经超越了传统聊天机器人的范畴，进化为能够真正承担工作任务、具备推理能力的智能协作者。凭借创新的Teamwork Graph技术，Atlassian 成功整合了 Jira、Confluence 和 Loom 的知识网络。AI 不仅能回应询问，更能深入理解工作背景、推演复杂任务，甚至主动跨平台推进项目进展。这不仅仅是产品功能的升级，更是工作方式的全面变革
CVPR 2026 医学影像AI新风向：从图像识别迈向科研流程自动化
过去很长一段时间，医学AI领域都在探索一个核心问题：算法能否比人类医生看得更精准？因此，大量研究聚焦于病灶检测、器官分割、影像归类和报告撰写等任务，目标是在标准评测集上刷出更高的性能指标。但现在，这个问题已经不再足够。真实的医学与生命科学研究场景并非一个整洁、统一、标注完善的基准测试环境，而是由各式设备、不同协议、参差不齐的数据质量、多样的研究目标和专业背景共同构成的复杂生态。于是，研究重心开始转变。一个模型的价值不再仅仅取决于它在某个数据集上的评分，而在于它能否在新实验室的数据上迅速适应，能否仅用少量标
腾讯2026年AI原生报告解读：跨越信任鸿沟的十个实践路径
报告完整版下载方式见文末2023年，全球开发者社区Stack Overflow的数据显示：AI编程工具的采用率70%，信任度40%。三年后，2026年，数据变成了：采用率84%，信任度29%。用得越多，信得越少。这不是技术的失败，而是我们正处于一场前所未有的协作革命的学习曲线上。我们正在经历的，不是简单的“人机对立”，而是一种全新的信任关系的生长——它来自持续的校准与驾驭。腾讯研究院最新发布的《AI原生工作报告2026：驾驭AI，从信任鸿沟到可靠协作的十个关键词》，试图用十个关键词，记录我们正在走的那条路
AI深入产业：智能化组织形态正在形成
AI深入产业：智能化组织形态正在形成 昨天跟一个做电商内容的好朋友聊了两个小时，中间他说了一句话让我停了一下："以后就是AI进产业的企业，淘汰AI没进产业的企业。" 不是"AI让你更强"，是"没AI的直接被淘汰"。 这两个说法差别很大。前者是锦上添花，后者是生死线。 手工业和流水线的故事，正在重演 Cherry Studio创始人尹森在最近一期访谈聊到一个观点：知识工作也会从手工业变成工业化。 过去组织的中间层，本质上是上传下达——收集执行结果向上汇报，拆解
AI Agent 浪潮下 SaaS 价值的重塑与博弈
既有 SaaS 范式编码智能体模式供应商预设标准化功能智能体依任务即时构建工具用户迁就软件流程软件适配用户现有工作流依托席位与订阅制收费或按任务、调用量、结果及算力计费部署依赖实施专家与 IT 部门智能体解析需求、编写代码、对接接口、迭代工具软件周期漫长，迁移代价高昂工具可速成、快改、即弃SaaS 的核心资产智能体为何必需价值演变数据事实源头智能体须基于真实客户、订单、合同、人员及工单行动价值攀升权限管控体系智能体严禁越权读取、篡改或执行敏感操作价值攀升身份认证体系智能体须明晰代表主体、授权来源及责任归属
掌握AI Agent：三个小时从零到一搭建智能体
AI远不止聊天交互，三小时教你从零构建AGENT智能体 今日为PCMA协会成员举办了一场AI Agent实战工作坊。 我原本预估，三小时或许仅能帮助大家掌握基本概念、熟悉操作界面、完成一次简单实践。然而现场反响远超预期：只要方法得当、场景贴合、工具易用，许多人确实能在极短时间内，独立完成一个专属的Agent。 今日参与者带来的需求都非常“垂直于活动领域”。 有人关注AI学习、GPT应用，如何切实帮助企业实现成本降低与效率提升；有人来自奢侈品、高价值消费品、生物医药、汽车、保险、制药、食品采购等行业；还有人
AI 电商实战：n8n 实现选品文案上架全自动
初次使用 n8n 时，我深受震撼。曾以为自动化需编写代码或脚本，唯有程序员能胜任。但 n8n 让我这位不懂代码的电商卖家，仅凭拖拽便构建出完整自动化流程：从抓取选品数据，到 AI 撰写文案，再到自动上架店铺，全程无需人工干预。以往运营上架单款新品至少耗时 2 小时。如今借助 n8n 与 AI，10 款新品上架仅需 30 分钟人工审核。效率至少提升十倍。本文将手把手指导你利用 n8n 构建“选品→文案→上架”的全自动化链路。无需编程技能，只需理解业务逻辑即可。从事电商时，你可能同时使用十几种工具：选品软件、
智能驱动 未来可学 | 第六期AI技能提升工作坊活动纪实
AI技能提升工作坊第六期精彩回顾5月13日-5月17日，AI技能提升工作坊第六期活动如约而至。本次系列分享聚焦AI赋能学习与技术落地核心领域，汇聚众多优质主题内容，兼顾基础实操与前沿探索。从AI工具高效运用、个性化学习工作流搭建，到大模型底层原理、智能体开发工程化落地，全方位覆盖日常学习提效、科研实践赋能与前沿技术认知。同学们在交流学习中打破固有认知、积累实操技能，深度解锁AI多元应用价值，切实提升了自身的智能化学习与技术实践能力。高光时刻 · 精彩定格科研工作流分享：怎么在科研中更好地使用Agent工具
惊人！印度AI策略引热议：工人戴'紧箍咒'培训机器人取代自身
这两年的互联网，谁躲得过人工智能的浪潮？AI写作、AI绘图、AI剪辑、AI数据分析……各行各业都在全力拥抱人工智能，科技竞争席卷全球，早已司空见惯。各国发展AI，基本都是同一模式：投资服务器、堆叠高端算力、通宵训练复杂模型，比拼的是技术、硬件和实力。唯有印度，总是别出心裁，硬是将高科技玩出了独特的乡土风格！其他国家依赖机器提升AI，印度却主打“人脑免费”！最近一段印度工厂的视频在网络上疯传，看完后所有人都感叹：真是大开眼界，细思极恐！在印度多家服装厂、机床厂、家具厂里，所有一线工人上班都有了强制标配：头顶
高效 AI 内容生产全流程
今天一直在打磨 AI 内容生成的流程，简单分享下思路。实际上我的逻辑很单纯，整个流程由我主导，AI 负责具体的执行。每次执行具体任务前，AI 都会先征求我的看法，任务结束后还会询问修改建议，以确保最终结果完美。归纳来看，整个内容制作流程包含四个阶段：确定选题大纲、收集素材、生成初稿以及最终定稿。确定选题大纲并不难，比如我告诉 AI 要写某个主题的文章，同时同步我的调研数据。这些数据涵盖关键词、话题、搜索意图、受众分析，或是我预设的内容框架。通过几轮人机对话，第一阶段的大纲基本成型，接下来就是素材收集。素材
奥特曼澄清AI不会引发就业危机，坦言早期预测有误
OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼周二表示，人工智能的快速发展和应用不会导致全球“就业末日”，这项技术也没有像他曾经担心的那样抢走那么多白领工作。 奥特曼在悉尼举行的澳大利亚联邦银行（CBA）会议上表示，他最初确实担心人工智能对全球就业水平的影响。 他表示，对于OpenAI在2022年推出ChatGPT时做出的技术层面预判，他和他的高管们“大致正确”；但在其带来的社会与经济影响方面，他们的看法“大错特错”。 “我很高兴我的判断是错的，我原以为现在入门级白领工作岗位的减少幅度会比实际情况更大，”奥特曼在接受