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
人工智能浪潮下，传统码农还能走多远？
单从简历来看，我算不上一个"特别容易焦虑"的程序员。本科在山东大学读的软件工程，随后赴新加坡国立大学攻读智能系统硕士。硕士结业后，我进入携程从事软件开发两年半，之后又跳槽支付宝，担任高级软件开发工程师，干了大概两年。近几年，我的工作始终聚焦于一个颇为垂直却极其关键的领域：支付、结算、清分、账务与资金体系。如今，我依旧在 Web3 赛道深耕，所从事的依然与资金流、清结算、交易链路息息相关。按理说，这样的履历称得上稳健：科班出身，大厂历练，兼具金融支付领域的业务沉淀。但近一年来，我愈发强烈地察觉到一件事：人工
从聊天到构建：AI赋能环保工作者的数字化跃迁
各位环保社会组织的同仁，身处AI时代，想必都在思考：科技如何更高效地赋能公益实践？随着技术持续演进，智能办公工具层出不穷，显著减轻了工作负担；我们与AI的关系，也早已超越简单问答，迈向深度协作、互为支撑的新阶段。若你希望深入理解AI如何切实辅助日常公益工作，欢迎参与本次分享会！在环境公益“新”力量培育项目支持下，我们将陆续举办多场数字化能力提升活动，助力环保从业者提升个人与机构的数字素养。本次为第二场，定于7月9日14:00，详情如下：▶分享主题：从“和AI聊天”（Chat）到“搭建个人AI工作流”（Bu
银川AI教改工作坊：提示词与智能体实战训练
高校AI全驱教研教改课题申报培育：AI实战 · 课题申报 · 智能体工作流 · 技能提升提示词、智能体、工作流与润色技能实战工作坊华师慧各高等院校当前，人工智能正深刻改变教育科研的模式与路径，高校教师在教改课题申报中常遭遇选题雷同、论证空洞、文献整理低效等难题。而以大语言模型为核心的智能体、工作流与技能工具，为突破传统申报困境提供了全新可能。如何将AI能力系统融入选题评估、文献综述、申报书撰写与优化等环节？如何从日常教学中提炼真实问题，并借助数智手段转化为高质量项目？这已成为提升教师教研能力的核心议题。本
人工智能课程的核心收获不是笔记而是可复用资产
▲ 封面许多人在学习人工智能时，课堂上热情高涨，课后却只剩下一堆截图。这并非学习态度的问题，而是课程设计的缺陷。如果一门课最终只让学员感觉“我明白了”，那它对法律从业者的改变往往非常有限。法律领域不缺概念，缺的是能够二次调用的实用资源。因此我越发坚信：AI课程最应该留下的不是笔记，而是可重复使用的资产。在设计四明山法师AI夜校时，我有意将课程安排得并不轻松：包含1节导论课、6节主课和1节返场课；每节课后都布置作业；学员需提交真实成果；缺席或未完成作业会影响保证金。这套机制看似有些“苛刻”，但它针对的并非懒
AI 时代告别焦虑指南
亲测 AI 工作三月，含泪汇总这份抗焦虑秘籍你是否也有同感：朋友圈里天天晒 AI 技巧，时而"AI 让效率翻倍"，时而"AI 取代了这 5 个职业"，看得你心慌意乱——难道我又掉队了？历经三个月、试用十余款 AI 工具、完成上百项任务后，我发现真相远非那么玄妙。今日将那些"助我避坑"的实战心得全盘托出，读完你便不再焦虑。一、别再追逐"最强 AI"，先明确你的目标这是最扎心的一点：许多人开口就问"当下哪个 AI 最牛？"。随即陷
告别纯聊天：揭秘智能体如何让AI真正替你干活
上一期我们探讨了2026年AI的宏大版图，不少读者在后台留言询问："AI究竟如何协助我工作？不是那种简单的对话，而是真正替我处理事务。"这确实切中了要害。今天我们就来深入解析2026年AI领域最热门的概念——智能体（AI Agent）。当你目前使用ChatGPT、DeepSeek或Kimi时，体验是怎样的？通常是问一句答一句。你指令"帮我写篇周报"，它便能生成；但生成之后呢？它无法自动发送邮件，不会查阅你上周的日程安排，也不会整理项目进度——你仍需手动将信息喂给它，再搬运它
小易AI晨报|三分钟速览人工智能前沿动态(2026-07-02)
时间：2026-07-02 08:02 · 共收录 10 条热点 · 关键词：Anthropic发布顶尖智能体模型、AI、科技Anthropic正式发布 Claude Sonnet 5 ，官方称其为Agent能力最为突出的Sonnet版本，具备规划方案、操控浏览器及终端等工具以自主完成复杂任务的能力，综合性能媲美Opus 4.8且更具性价比。该模型已向全部订阅方案开放，现为Free与Pro用户的默认选项，兼容Claude Code与Platform接入。• 详情：https://mp.weixin.qq.
衡迟谈AI：全球人工智能每日精选TOP10
当前全球人工智能正迈入显著的层级分化时期，在约80亿人口中，真正主动运用AI完成工作并形成深度依赖的群体仍不足10%，绝大多数用户仍处于被动接收或 sporadic 使用的 stylus阶段。然而，一个更为深刻的转变正悄然发生：Agent正从"交互型工具"向"执行型体系"跃迁，它不再依赖人类掌握AI操作技能，而是直接介入任务全流程，从信息采集到成果交付实现完整闭环。这标志着AI的发展轨迹正经历根本性转向，由"人驱动工具"演进为"体系自主运行"，人与AI之间的互动模式也从操作关系升级为委托关系。在这一转型进