AI能力边界：还有太多事它搞不定
最近一直在探索如何让AI在企业环境中发挥更大效用。AI确实强大，但有一点可以确定——今天它是能力最弱的一天。灵机一动，想到可以开个"AI无能为力"的专题，记录那些我在测试或实际工作中发现的、AI暂时或根本无法胜任的任务。期待大家一起来补充。不管大模型厂商和自媒体如何夸大其词，把AI吹得天花乱坠。但在实际场景中，确实还有很多，很多AI无法处理的事情。先不谈人际关系这类复杂领域。就举一个非常有意思的例子。在飞书生态里，目前AI能够在多维表格中生成工作流程。所谓工作流程，就是那些可以明确预见的规则化操作步骤。而
AI嵌入式开发真相：驱动配置一次成功，关键在于知识库
若将整个工作流程剖析开来，实际执行的绝非仅靠AI。若需了解工作流细节，请参阅本文。首度揭晓AI全自动化嵌入式软件闭环开发流程该全自动闭环流程运行于MSPM0G3519平台，结合Keil MDK与XDS110调试器。核心逻辑并不繁琐：用户提出需求，AI将其转化为结构化规范，代码生成器依据公式计算参数，实现编译烧录的自动化，最终由AI利用逻辑分析仪抓取波形进行验证。数据表明，从自然语言描述到硬件验证通过，全流程仅需不到一分钟。这并非 solely AI 的功劳，而是该流程中的每一层都在为 AI 提供支撑与兜底
AI 浪潮下，市场人如何避免贬值？揭秘四重进阶之路
身为市场或品牌从业者，未来数年或许将面临一场严峻的变革。并非公司突然宣告：你已被 AI 取代。而是公司逐渐意识到：你所承担的大量工作，不再值得高昂的薪酬。撰写一篇公众号推文，往昔或许耗时半日。如今，AI 仅需十分钟便能产出三个版本。构思一组小红书标题，过去需召开大会研讨。此刻，AI 能一次性提供五十个选项。制作海报、修图、撰写短视频脚本、梳理竞品资料、提炼产品亮点，这些曾被视为“专业”的技能，正迅速遭遇价值缩水。然而，若你认为 AI 对市场人的冲击止步于此，那便低估了它的影响力。真正令人担忧的，并非 AI
用好AI工具的前提,是先做好人的管理
最近留意到一个有趣的现象。很多人刚掌握AI使用方法，就期望一步到位：自动挖掘选题、自动生成内容、自动匹配素材、自动完成发布，最好连复盘都能自动搞定。听起来确实很诱人。但在商业环境中有一个基本法则：效率工具越强大，越不能先问"能不能更快"，而要先问"出了问题谁来担责"。AI工作流同样适用这个道理。真正拉开差距的，不是你使用了多少款工具，而是你有没有在关键环节，设立好三道防线。很多AI失误，并非模型不够智能，而是人从一开始就缺乏清晰的目标设定。比如让AI创作一篇文章。如果你的要求只是"帮我写一篇关于AI提效的
AI简报：2026年7月6日
MiniMax推出新一代模型M3，其核心变化在于不再单纯强调Benchmark排名，而是着重展示模型在真实工作场景中的任务完成能力，例如SWE Bench、BrowserComp、OSWorld等评测。这表明模型评价标准已从“知识考试”转向“岗位考核”，产品叙事也从Token收入转向Workflow收入。MiniMax试图将自身定位为企业工作入口，与浏览器、IDE、ERP等软件竞争，强调模型成为基础设施，工作流成为产品。壁仞科技在港交所发布公告，按每股46.2港元配售1.53亿股新H股，募资总额约70.6
2026广告人突围：用AI重构数字资产
文 / 郭曙光回望2026年7月，过去一年的行业剧变足以让每位从业者重新思考生存方式。当国家一周内三次密集推动AI战略，当‘智能向善、安全可控’成为社会共识，我们不得不承认：旧有的运营模式正在崩塌。对广告图文店主而言，关键问题已不再是‘会不会用软件’，而是你是否具备系统化重构能力。这个时代，唯有将个人经验转化为可沉淀、可迭代的数字资产，并与真正认同AI的伙伴建立深度线下连接，才能构建真正的竞争壁垒。常有人问我：‘郭老师，客户还在找我做招牌、做菜单，为什么生意越来越难？’真相很直接：你不是没生意，是没能力承
AI原生：从底层重构产品逻辑
AI原生可以理解为：并非简单地将AI作为插件嵌入现有产品，而是从零开始，按照“AI能够参与决策、生成、执行、协作”的理念，重新设计产品、流程和组织架构。最简单的判断标准：传统软件 + AI： 原有系统上增加一个“AI助手”“智能客服”“一键生成”按钮。AI原生： 系统本身围绕AI构建。用户不是“操作软件”，而是“设定目标、提供约束、给予反馈”，AI负责拆解任务、调用工具、生成结果并持续优化。举例：传统CRM流程： 销售手动录入客户、撰写跟进记录、查询客户状态、进行销售预测。AI原生CRM流程： 销售只需说
人工智能时代的思考札记
决定在此记录一些关于人工智能发展的心得与观察。如今的AI时代，人们常说要把各种信息都灌输给智能体，却发现人脑中那些最深层、最抽象的知识很难用文字表达。庆幸的是，AI领域变化之快令人目不暇接，过去的认知很快就会面临淘汰和遗忘。那么就从今天起，用文字留下一个独立个体对人类文明最后的思考吧。前面几篇记录了年初接触openclaw的经历，第一次面对「智能体」时的震撼。半年后的今天，openclaw仍在运行，但竞争者愈发强大。Hermes作为拥有更便捷「自主记忆」功能的智能体框架，在5月迅速在开发者群体中流行。随后
AI职位激增背后：混日子的时代正在终结
乍一看来，这无疑是条利好。互联网并未式微，AI 相关职位仍在持续扩容。但若只盯着"职位增多"，便容易陷入误判。我的看法是：AI 并非让机会均匀增长，而是在加速职场的两极分化。往昔众多互联网职位，本质上依赖流程维系：撰写文案、制作表格、整理资料、维护客户、从事基础运营、剪辑简易视频、处理低难度数据。只要肯学肯熬，普通人尚有不少入局通道。然而 AI 介入之后，通道并未消亡，门槛却已重构。如今企业渴求的并非"会与 AI 对话"之人，而是能将 AI 嵌入具体业务场景的人才。譬如招聘要求写着"AI+运营"，真正考核
AI周报：工具进化与开发者新范式
周五做了年中汇报，收获不是很多。昨天给儿子拍了满月照，奶呼呼的真的太可爱了。最近顺应趋势 Vibing Coding 比例上升，但是说实话工程质量不堪入目，基本都是 AI 打完框架自己重写，现在看似提升的效率在未来某个时间节点全部会吐出去。下半年好好努力！链接：https://github.com/conductor-oss/conductor简介：开源工作流编排引擎，最初诞生于 Netflix，用于协调跨多个微服务、长期运行任务以及 AI Agent 的执行流程。它将流程状态管理、失败重试、超时处理等运
智能时代更需自我约束
各位好，我是夹子。近期我深入探索个人知识库，也顺便接触了大量人工智能工具、扩展程序和效率解决方案。观察越多，越体会到一句真理：若无实际需求，勿添冗余之物。以下仅为一家之言，未必正确，随意浏览即可。当下不少工具看起来都很诱人。这个扩展能自动梳理笔记，那个应用可概括网页，还有些系统能自主归类、自动标记、自行构建知识库。每个听起来都极具价值。但关键在于，有价值不意味着你必须采纳。许多时候，一个工具尚未开始助你提升效率，反倒先给你增添了诸多新负担。你得钻研它。你得设置它。你得保养它。你还要设法将它融入自己原有的体
AI飞速进化，你还在豆包水平？
层级名称你在哪个阶段？L1AI小白看见AI对话框就迷茫，不知道AI能帮自己做什么L2AI搜索者把AI当搜索引擎用，单次提问单次回答，不会追问（俗称"豆包水平"）L3AI对话者能与AI多轮对话，通过连续追问逐步校正答案L4AI协作者让AI参与实际工作——写文章、做方案、头脑风暴L5AI知识官能结合知识库使用AI，让AI掌握专属领域知识L6AI工作流设计师会使用多智能体协同，把AI嵌入日常工作流L7AI应用构建者能用低代码/无代码方式搭建AI应用（Skill、智能体、小程序）L8AI开发者能结合代码开发垂类专
WorkBuddy与ima协同：AI知识库的10个实战用法
AI时代，知识库的价值不应该只是“资料随手可得”，而应该是：这正是 WorkBuddy + ima 组合值得深入探讨的地方。ima 更适合作为资料入口和知识管理中枢，特别擅长收集微信生态中的文章、笔记和资料。WorkBuddy 更适合作为任务执行中枢，能够调用资料、整理内容、生成文档、撰写报告、制定SOP、产出话术。简而言之：所以，AI知识库不是简单的资料库。它更像是 WorkBuddy 的长期记忆系统。以下10个使用技巧，不讲空洞概念，只讲实际工作中可以立即上手的操作。很多人收藏文章，只完成了第一步。真
AI时代嵌入式工程师的生存法则
坚持高质量原创，拒绝内容堆砌，喜欢的话点击上方星标，更新第一时间收到提醒，谢谢关注！大家好我是沙师兄，从今天开始，我会再开一个新的系列，就叫AI for Embedder。AI 的发展和 agent的能力相信大家都是有目共睹的，但是相较于前端应用算法等这类纯软，嵌入式涉及软硬结合开发又是较为特殊的一个领域。所以我想聊一聊作为 AI 时代的嵌入式/BSP 工程师，AI带给了我们什么变化？我们应该做哪些应对？以及我理解的 AI 时代人才所应该具备的能力。我不想只是简单的讨论“AI 会不会替代 嵌入式”这类问题
解密AI术语：提示词、技能与智能体的本质
但从另一个视角来看，这些概念并不复杂。许多人工智能的新词汇，最终都指向同一个根本问题：人类如何把自己的目的、规范、数据和评判准则，精准地传递给AI来实现。首先得搞清楚，AI并非某个特定程序。ChatGPT、豆包、DeepSeek、Gemini这些都是AI应用，而非AI本体。AI是一个更宽泛的范畴，过去的语音辨识、人脸辨识、推荐系统、图像辨识，同样属于人工智能领域。只不过这一波AI热潮中，最引人注目的是“大语言模型”，也就是LLM。大语言模型的核心本领，是处理并产出语言。它能领会疑问、生成答复、归纳资料、翻