AI自动化迈入模板时代，三步打造你的首个智能工作流
以往尝试自动化时，最大的障碍并非工具选择，而是不知如何配置触发器和编写执行命令。如今，这个难题正逐渐消解。 AI自动化，开启了“模板化”新阶段 7月16日，AI代码审核平台CodeRabbit推出了一系列预设自动化模板，支持GitHub、Slack、Linear和Jira等工具。 你不再需要从零开始构建。只需挑选一个模板，触发条件和操作指令便会自动填充；关联账户、核实设定后即可投入运行。 这一进展的关键意义，不在于CodeRabbit本身，而在于AI自动化正全面步入“模板化时期”。 以前搭建自动化，必须自
OpenAI高薪聘懂投行的人，教AI做金融
过去一年，金融学生最焦虑的问题就一个：AI都会建模、写memo、做pitchbook了，junior banker还值得冲吗？答案还没找到，新剧情就来了。OpenAI 正在招聘一位“投行主题专家”（Subject Matter Expert, Investment Banking），base年薪$185k–$205k，另加股权。地点旧金山，岗位不叫“投行分析师”，但要求候选人真正懂投行工作怎么运转：公司研究、财务建模、估值、尽调、交易执行、客户材料制作与审阅——一个不落。反差感拉满：一边，学生担心AI吃掉
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
AI驱动数据洞察与智能体知识体系构建
课程大纲： 第一部分：理念破局——从数据孤岛到智能决策引擎 核心问题：为什么拥有数据，却依然无法做出精准决策？ 模块一：企业数据困境与AI破局之道 1. 现状诊断：数据堆积如山，报表无数，为何洞察寥寥？剖析企业常见的数据价值陷阱。 2. 数据特性与挑战：理解业务数据的多源、异构、时序与关联性，以及传统分析方法的局限性。 3. AI驱动价值跃迁：从描述性分析（发生了什么）到预测性分析（将发生什么）再到规范性分析（我该怎么做）的AI升级路径。 4. 案例研讨：某制造业企业如何通过AI数据分析，精准预测设备故障
AI 行业最大骗局：所谓人人可用
BRIDGE AI · 反套路这句话误害了无数人。事实是：AI 设有门槛，且门槛日益增高。浏览任何一款 AI 产品的宣传页面，你都会见到这句口号：「人人都可以用 AI」。但我必须直言，这是 AI 领域最大的谎言。并非「无法使用」，而是「难以用好」。而「用不好」与「不能用」，最终结局并无二致。先探讨为何所有 AI 产品都宣称「人人都可用」。1降低心理壁垒若你觉得「很难」，便不会尝试。因此产品方必须告知你「很简单」，先将用户引入。2扩大用户基数资本市场关注的是用户规模。「人人都可以用」等同于「潜在用户涵盖所有
AI Skills Agents 三位一体：打造高效 AI 编程工作流
🚀 历时 3 个月，我成功将 AI、Skills 和 Agents 整合成一套完整的工作流。最终成果：开发效率提升 50%，代码质量提升 30%，最关键的是——再也不用每次给 AI 写几百字的详细说明了。你打开 Cursor，对 AI 说："帮我添加一个用户登录功能。"AI 给出了第一版。你一看：你叹了口气，在 Prompt 中补充了大量说明，重新执行。好了一些，但路由命名还是有问题。第三次，你把所有规范都塞进 Prompt 里。AI 终于生成了接近正确的代码——但你的 Prompt 写了
AI智能体工作流程实操手册
从理论到实践，一步步教你打造自己的AI智能体坦白讲，AI智能体这个概念已经流行两年了。但实际动手做过的人都明白——从“理解智能体是什么”到“成功运行一个智能体流程”，中间存在巨大差距。这篇文章，小安就带你一步步跨越这个障碍。不谈空洞的理论，全是动手操作。通俗地说，AI智能体就是一个能独立判断、使用工具、达成目标的智能系统。它不只是“一问一答”——它具备感知（察觉环境）、思考（逻辑决策）、行动（执行任务）的能力。小安手绘：AI智能体的关键组成部分你可能听过很多复杂的概念——ReAct模式、规划与执行、多智能
AI漫剧盈利核心法则
6月的AI漫剧分账数据已公布，除了能看到烂柿子分销收益外，整体变化不大。虽然不少人抱怨收入下降，但也有人实际收益超出预期，只是比较低调。然而7月将迎来三个重大调整：一是拉新收益取消，二是整体市场消耗下滑，三是红果独家系数2审核更严格。总体来看平台明显倾向于打造明星项目，普通无法产出爆款的小玩家收入可能会进一步压缩，收益将逐步向头部集中。AI漫剧行业的市场与政策，基本保持着一月小调整、两月大变革的节奏。所以一直以来很多人在质疑AI漫剧能否赚大钱，这期就聊聊什么样的人能真正获利。确实有人赚到了钱，不算那些大公
一文读懂AI Agent：它与普通AI助手有何不同？
「沏杯茶的功夫，听我细细道来。」最近科技圈热议一个概念：**AI Agent**。这个词频繁出现在各类科技报道中，不少人认为它是"更高级的AI"，却难以准确描述其内涵。本文旨在用通俗易懂的语言阐述：**AI Agent究竟是什么？它与常规AI助手有何差异？普通用户如何应用它？**##一先了解传统AI助手的工作机制要弄清AI Agent，首先要明白传统AI助手是如何运作的。传统AI助手的工作流程相当直接：1.你提出一个问题2.它给出一个回答3.流程结束举例说明：>你："帮我撰写
AI图书推荐|《建设工程AI应用实战》:赋能工程人
2026年6月，《建设工程AI应用实战：基础应用卷》正式面世。该书由中国建设教育协会与筑龙学社联合编撰，丁艳青老师担任主编。这并非一本空谈AI概念的科普读物，亦非单纯追逐热点工具的操作指南，而是一部专为建设工程从业者打造的AI能力教材，由中国建筑工业出版社发行。过去一年多，AI工具层出不穷，许多工程人也尝试过利用AI撰写文案、检索资料或进行问答。然而，一旦真正投入工作，面对施工方案初稿梳理、工程规范摘要提取、会议纪要汇总、质量检查记录处理等具体任务时，AI的“好用”程度似乎总差强人意。症结何在？知晓AI价
AI Agent 赋能亚马逊广告：五大高阶运营策略
AI技术日益成熟，不知道各位是否曾尝试将广告数据报表提交给大语言模型，并询问：帮我分析一下我的广告该如何优化？在过去，这样的提问往往效果不尽如人意。比如AI看到某个广告活动的ACoS达到100%，它就会建议你降低出价或暂停该广告。但它并不了解，这可能只是你为新品推广而设定的战略性亏损阶段。然而，随着各类Agent智能体的出现，AI具备了更强的推理分析能力，已经能够根据你的实际业务情况进行判断和处理。下面以Claude为例，分享五个运用AI Agent优化亚马逊广告的实用方法。希望能为各位运营人员提供一些新
AI财务官：AI+智能体赋能财务核算、分析与自动化工作流实战
AI财务官：AI+智能体—财务智能核算、分析与自动化工作流神奇构建 —全面掌握AI财务核心技能，从手工做账到自动化分析的能力升级强实操：边学边做，全景直播演示关键任务强结果：每个模块均产出明确成果强应用：内容可直接应用于日常工作强前沿：融合AI + 自动化流程（AI智能体）01课程背景随着人工智能技术的飞速进步，财务作业模式正经历深刻变革。以大模型为代表的AI技术，正逐步取代传统财务中的重复性劳动，例如数据录入、票据审核及基础对账等，推动工作重心从单纯的“执行操作”向“分析与决策支持”转移。然而，当前财务
Intapp联手穆迪打造智能风控工作流
为专业服务企业提供行业软件的Intapp近日宣布，进一步深化与穆迪的战略合作。双方将穆迪全面的对手方情报数据，深度融入Intapp的AI平台Intapp Celeste，助力银行、律所及企业客户在核心业务流程中更高效地识别与管理风险。 本次合作的核心，是将穆迪在信用风险、合规数据与尽职调查领域的权威信息，无缝嵌入Intapp Celeste平台。专业人员在评估交易对手、客户或合作伙伴时，无需跨系统切换，即可在日常使用的Intapp工作流中，即时获取企业实体、受益所有人、政要人物、制裁名单及负面舆情等关键洞
AI师训第20期：七大新课打造专属教研团队
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