AI漫剧绞杀局复盘
背刺王2.5面世后，不少人再度陷入莫名亢奋。我仍持旧见，当下版本迭代不过是搭积木，难现2.0时代的质变飞跃。唯一有点盼头的，莫过于看哪家竞品率先追平背刺王。相较于乏味的模型内卷，我更主张紧盯横屏CG真人这条赛道。上周六我刚发完CG真人视频，某位跳梁小丑次日便在朋友圈高呼转型。这人虽实力不济，小花招倒是不少，建议还没想通的再仔细品品。AI漫剧这行有个特性，就是永远在变。自去年八月峰会后，正式迈入大AI漫剧纪元，九月起各路资本蜂拥而入。早期的市场空白，让一批水准平平却抢占先机的人飘飘然起来。由于台上表演拙劣得
AI趋势观察：从模型比拼转向供给与流程竞争
2026年6月23日 核心观点 今日的AI资讯呈现出一个显著趋势：业界不再单纯聚焦于“谁的模型更强大”，而是同步完善供给链、工作流、测试体系及云基础设施。尽管模型性能至关重要，但决定商业化进程的关键在于模型能否深度融入特定行业，能否具备稳定的算力和存储支持，能否被企业频繁调用，以及能否构建出可复用的交付标准。 AI产业正从“单一产品竞争”演变至“系统级交付竞争”。只有将模型、存储、应用、平台及云资源紧密串联的企业，才更接近实现真实收益。 今日五大看点 01｜大模型与产品：Google DeepMind 与
一文厘清：2026年普通人必知的3种AI智能体，超九成人都搞混了
随着AI智能体走进千家万户，几乎人人都在使用Agent，然而大部分用户根本分不清聊天AI、流程AI与本地自主AI之间的差异。不少人心存困惑：为何豆包、Kimi仅凭对话就能处理事务？为何扣子Coze需要拖拽节点来构建流程？为何腾讯龙虾WorkBuddy既能搭建流程，又能通过一句话直接管理电脑文件？关键并非产品优劣之分，而是三种智能体的底层架构存在本质区别。本文摒弃艰深代码与技术黑话，依托主流应用实例，系统梳理类型划分、运行机理、优势短板及应用场景，助您彻底掌握AI智能体的核心逻辑。一、业界共识：目前仅存在三
AI早报：AI编程工具正演变为工程控制中枢
今天AI领域最值得关注的主线，是AI正从“能回答问题、能写代码”的阶段，迈入真实工作流的控制层。AI编程工具不再仅仅比拼补全速度，而是争相成为工程团队日常任务分配、审查、自动化和成本控制的核心。与此同时，电商、版权内容、企业营销和公共服务也在将AI融入各自的运营体系。换句话说，AI的竞争正从模型能力转向工作流入口。Cursor在6月18日发布了Automations更新，新增/automate功能，可从本地agent会话直接创建自动化任务，并支持Slack表情触发、GitHub issue/PR/work
培训专员如何用AI构建高效教学工作流？
在企业培训与人才发展（TD）的真实业务场景中，培训专员每天面临的往往不是宏观的战略规划，而是极度消耗心智的微观执行。试想这样的工作日常：为了开发一门新产品培训课，你需要耗费整整3天时间，对着长达2万字的业务专家（SME）访谈录音逐字稿，痛苦地提炼、拆解，试图拼凑出一个符合逻辑的三级课程大纲 🤯；接着，你需要绞尽脑汁编写50道情境化测评题，为了让“错误选项（Distractors）”显得有迷惑性而抓耳挠腮；当培训结束，面对200名学员的课后数据，你只能批量复制粘贴“表现不错，继续努力”这类毫无指导意义的敷衍
AI 融入工作流：团队必备的八项权限管理指南
以往我们与 AI 互动，大多局限于聊天框中的问答：撰写文案、总结资料、生成代码。它更像一个“临时顾问”，你提问，它回应。但近期趋势显示：AI 正转变为“能进入系统执行任务的同事”。TechCrunch 近日报道，有初创企业开始为 AI 代理提供身份管理服务；InfoQ 也提及 Microsoft Discovery 等产品将代理式 AI 引入科研、金融和企业流程。简言之，AI 不再仅是应答，而是开始拥有账号、权限、任务、日志和责任范围。这对普通职场人、小团队和创业公司都有影响。因为当 AI 能读取文档、调
AI时代，40岁创业者迎来真正主场
最近YC的一段访谈，值得反复品味：图：YC 访谈《The Age Of The 40-Year-Old Solo Founder Is Here》这段对话揭示了一个反常识的趋势：AI兴起后，创业机会并非只偏向年轻、擅长折腾工具的人，反而为一批40岁上下、拥有行业积淀与判断力、却曾被团队成本与技术门槛阻挡的人，打开了重返舞台的大门。其中一句话尤为关键：这句话戳中了AI创业中常被忽视的核心：如果你清楚该做什么，AI会放大你的判断。如果你茫然无措，AI只会放大你的混乱。谁学工具快、谁试模型勤、谁一天能跑十个产品
企业级AI内容生产流水线实战指南
当前企业内容生产领域，AI工具正从单一的文本生成向多模态、工作流化方向加速发展。但众多团队仍深陷提示词效果起伏不定、多工具协同困难、输出质量难以把控等困境。本文依据xAI Grok 3 API官方文档（包括快速入门和提示工程指南）以及Stability AI的Brand Studio和Stable Audio 3.0官方发布信息，从提示词拆解、推理模式配置、结构化输出、多模态生成到工作流集成，提供一套可直接落地的执行步骤和边界注意事项，助力团队快速搭建稳定高效的AI内容生产流水线。根据xAI官方文档，Gr
Adobe全家桶融入AI智能体：创意生产流程迎来重构
人工智能在创作领域的第一阶段是辅助“绘制”，第二阶段则是代为“执行”。Adobe正引领着这一跨越。生成式AI应用于设计圈已屡见不鲜——输入提示词，AI便能产出图像、视频与文案。然而Adobe近期的举措显示，AI的定位正由“器具”转变为“搭档”。01 从“产出内容”走向“调度流程”Adobe升级版Creative Cloud搭载的智能体AI，不再局限于制作素材，而是能在领悟创作诉求后，自主规划并运行多步骤操作流。例如设计者提出“需要一组品牌视觉”，AI即可自行搞定调色、排版、挑选素材及多格式导出等一连串动作
AI应用能力差异：驾驭者与旁观者的鸿沟正急剧扩大
在同一家公司同批入职的产品经理中，小王和小李的命运轨迹截然不同。小王对AI的运用停留在表面：「帮我生成一份用户调研问卷」→ 直接复制结果 → 完成任务。而小李则深度挖掘：「我计划开展用户调研，目标群体为25至35岁的母亲，产品是婴儿辅食机。请帮我制定调研方案，涵盖调研目的、方法选择、问卷框架、样本量建议。问卷设计需注意认知偏差，规避诱导性问题。」收到初步回复后，小李继续深挖：「第3和第7题内容重叠，请整合」「样本量建议不够精准，依据95%置信水平和5%误差幅度重新测算」「针对这个调研目标，还有哪些我忽略的
AI进步速度惊人：不接触者无感，从业者日追夜赶
前几日与友人交谈，他一句话让我脊背发凉： “AI的演进速率，远远超出未接触者的想象。钻研AI的人一日不学便已落伍，而远离AI的人，多年都察觉不到丝毫变迁。” 这话虽刺耳，却道出了现实。 我周围就有两个截然相反的案例。一位朋友每日投入两小时探索AI应用，从ChatGPT到Claude再到Codex，从提示词技巧到智能体构建，半年时间工作效能提升了三倍，副业收益已超越本职。另一位朋友则认为“AI不过是个对话工具”，连GPT-4和GPT-3.5都分不清，近期公司裁员，他的职位被一位擅长用AI分析数据的新人替代了
企业AI核心：学会交接，而非盲目提问
原创 九天青年工作室 2026-06-20AI正在从单纯的“回答疑问”，转变为“承接具体任务”。这绝非空谈。近期多方的技术动态显示，趋势已定：微软在Build 2026上聚焦于让智能体掌握企业信息、会议邮件及工作系统；Gartner将企业级AI编程智能体定位为从代码补全演进至覆盖软件全生命周期的系统；OpenAI也将Codex置于企业编程智能体范畴，强调其能读懂代码库、调用工具、调试代码并提交结果供人工核查；Intel的SuperClaw则侧重本地与云端结合，确保敏感高频任务在终端或边缘处理。这些来自不同
从"Loop是什么"起步：一个普通人的AI学习路径与知识体系搭建
这不是一篇教程，而是一个普通人的学习路径记录。这两天，我看到一个很厉害的科技公众号，前几天的一篇文章。说的是Claude Code 之父Boris Cherny 在一个访谈里说：他已经不再手动提示 Claude了，而是在运行一堆Loop，由这些循环去驱动 Claude，并判断下一步该做什么。最后还幽默地说了一句“My job is to write loops”我的第一反应是：Loop是什么？Claude Code 之父那么厉害的人都在写这个？为什么这么厉害的Claude要推这个？为什么有了它就不用一句一
AI师训第19期：英语教师7天打造智能提分系统
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AI助力学术创作：理论篇章撰写心得
梳理了借助AI开展学术创作的一些心得体会，涵盖环境搭建与操作流程，主要面向理工科领域。先谈环境搭建，我采用的是Claude Code，其他智能体也可参照，原理相通。根目录下CLAUDE.md的内容：子目录ref/用于存储（与课题相关且必需的）参考资料，类型包括：可构建的skill（需深度自定义，各位依据自身工具、参考资料、具体需求，让AI生成专属版本即可，故仅分享用于创建skill的meta-prompt）：再论实际创作的操作流程。理论章节往往是论文中最早动笔的部分，也是最为关键的环节，思路尤为关键。这一