普通人如何用AI提升办公效率？从这五件事开始
坐在办公室里，你是否常有这种感觉：脑海中明明闪烁着绝妙的营销点子，或对某个项目有着深刻的洞察，却总被没完没了的邮件、杂乱无章的会议纪要、需要反复调整格式的汇报材料切割得支离破碎。当终于有时间专注核心工作时，那份创作的热情早已在繁琐的事务中消磨殆尽 📉。很多人也曾尝试寻找"数字外挂"，比如随手打开一个AI对话窗口，输入"帮我写一份周报"或"总结一下这份材料"。但结果往往是充斥着"众所周知"、"总而言之"的生硬套话。这并非AI不够强大，而是我们尚未掌握与机器有效沟通的底层逻辑。实际上，AI办公提效绝非简单地套
标普全球联姻 Cohere：共建金融可信 AI 智能体生态
标普全球（S&P Global，纽交所代码：SPGI）日前宣告与加拿大人工智能企业 Cohere 缔结战略伙伴关系，将其核心金融数据深度融入 Cohere 的企业级 AI 平台 North，旨在助力金融机构搭建可信赖的智能体工作流。借助此次融合，用户得以在 North 平台上直接访问标普全球的金融数据资源，高效开展研究、分析及报告编制等工作。 标普全球首席 AI 官兼旗下 AI 创新部门 Kensho 首席执行官 Bhavesh Dayalji 强调：“我们已在后端完成充分筹备，确保数据具备 AI
深入了解AI的工作原理
一、AI 标准作业流程（五步） 1.接收输入 接收文字、图片、语音、视频、指令、问题等各类信息。 2.理解解析 拆解你的需求：意图是什么、要做什么、有什么要求、关键词提取。 3.推理运算 调用模型知识库、算法、逻辑规则，做计算、匹配、梳理逻辑。 4.生成输出 组织语言、内容、画面、方案，形成答案/文案/作品/数据结果。 5.优化反馈 根据你的修改要求，迭代调整、纠错、润色，直到满足需求。二、AI 核心底层原理 1.模式匹配：学习海量数据里的规律、句式、逻辑、知识，不是真的“懂”，是精准模仿+规律复用。
AI从对话窗口升级为任务平台,普通人更应掌握核查技能
近期关注AI官方动态，一个趋势愈发清晰。过去的AI更像问答界面。你抛出问题，它给出答案。你要求撰写段落，它提交内容。当下的AI更像任务平台。它能够将检索、梳理、概括、起草、润色、格式化，乃至文档、表格、演示文件等产出物串联起来，循序渐进推进。这并非某一家在推动。OpenAI在2026年6月3日发布的《Codex for knowledge work》中，将重心放在"知识工作"领域，简单讲就是：AI不再只是陪你闲聊，而是开始融入你真实的工作环节。Google近期也持续将Gemini推向更全面的工作场景，不只
AI 新闻如何改变大众生活：通俗版深度解析
AI 深度对话延伸AI 深度对话延伸本文以初学者易懂的视角阐述“AI 新闻对普通人的影响”，着重阐明其定义、核心价值及大众的应用场景。自动生成的配图 · 辅助理解之用，非新闻原图首先送你一句话本文围绕“AI 新闻对普通人的影响”进行通俗化梳理：少用专业术语，多谈其对大众工作、学习及内容创作的实际关联。阅读本文你将收获一个核心概念一个实例一套执行方案若用一句话概括，“AI 新闻对普通人的影响”并非遥不可及的技术名词，而是一种正逐步融入日常学习与工作的新范式。众多 AI 新闻看似喧嚣，实则可用一个朴素标准衡量
AI创业转向实战交付
OpenAI 成立 Deployment Company，又把模型和 Codex 放进 AWS。AI 创业的战场正在从工具套壳，转向真实业务交付。昨天那两篇，我自己复盘了一下，问题很明显。太像“我知道一条新闻，所以我讲给你听”。但做 AI 项目的人，哪有那么多闲心看新闻通稿。大家真正关心的是：我现在做的东西，会不会被更大的玩家一脚踩掉。OpenAI 最近连续释放了两个信号：一边成立 OpenAI Deployment Company，专门帮企业把 AI 系统部署进核心流程；一边把 OpenAI 模型和 C
上下文工程：给AI一个持久记忆的工作空间
又新建了一个对话窗口。"我在搭建一个人生管理系统，涵盖七个维度，健康、意义、家庭……" 讲到第三个维度时我停了下来。这段话上周讲过两次，上上周讲了三次。AI 确实聪明。但每次开启新对话，它就像刚入职的天才新人，对你的情况一无所知。你得从头说明自己是谁、在做什么项目、进展到哪一步、有什么偏好。问题不在 AI 的智能。问题在于它没有一个"可以安顿下来"的地方。这篇文章探讨的是：如何打造一个 AI-native workspace，让 AI 能够持续深耕你关注的领域，而不是每次都从空白状态起步。Notion、O
AI写PRD越来越不靠谱，我决定重新构建产品经理AI工作台
用AI 写 PRD，真正让人头疼的不是它不会写。让人头疼的是，每次开始一个新对话，我都要先临时搭建一次现场。我要把这次需求要解决什么问题、当前功能是什么情况、这次希望它帮我做什么、验收标准是什么、有哪些边界不能乱动，一大段一大段发进去。发少了，它就只能靠通用经验补。发多了，我自己又要先花很多时间整理上下文。最后看起来是我在让 AI 写 PRD，实际上我是在反复给 AI 搭一个临时工作台。它当然能写。如果产品上下文已经准备好，需求也梳理清楚了，我会直接让它写，而且它会写得很快。但在没有稳定工作现场的情况下，
受监管环境下的AI:责任归属的深层思考
当人工智能进入受监管流程时，多个环节同时面临挑战。启用AI的系统（而非仅仅指模型本身）必须适合明确界定的预期用途。这包括数据基础、配置方式、系统集成、供应商或服务提供商的设置、用户操作流程、审核工作流以及使用限制。该系统必须在实际应用场景中进行验证、持续监测，并置于变更控制之下。只有满足这些条件，合格人员才能对输出结果进行有意义的审核、批准和辩护。唯有如此，签名才有价值这正是为何“人在环中”作为控制声明可能过于薄弱。人的存在本身并不能使其成为GMP控制手段。该人员必须具备质疑输出结果的能力、被授权接受或拒
AI 未取代程序员，却重塑开发协作
老 A 拆局第二篇：AI Coding 真正改变的，绝非仅仅是编写代码。而是软件开发的职责划分。距离上一期已过了许久，近期忙于差旅，感谢仍关注的朋友们。这两年来，关于 AI Coding 的探讨极易陷入两个极端。一种观点认为：程序员即将被 AI 取代。另一种观点认为：AI 生成的代码质量平平，顶多算是高级自动补全。我认为这两种看法都过于片面。更贴近现实的演变是：AI 将让“编写代码”的成本日益降低。但会让“界定问题、规划流程、核实结果”的价值愈发凸显。代码生成的速度必将加快。但软件能否顺利交付。能否便于维
普通人如何拥抱'人工智能+'时代
AI 的机会，不在工具列表里，而在你的每一天工作里最近有个信号，普通人真的要重视一下。据媒体报道，国家发改委在新闻发布会上提到，正在谋划出台加快"人工智能+"落地的配套文件。这句话听起来有点宏观。很多人看到这种新闻，第一反应可能是：这和我有什么关系？其实关系很大。因为这说明一件事：AI 已经不只是聊天、写文案、画图这些小工具了。它正在进入真实行业、真实岗位、真实流程。换句话说，AI 不再只是"会不会用"的问题。接下来更重要的问题是：你会不会用 AI，重新做一遍自己的工作？这
AI转型核心：组织能力重塑
很多企业的AI变革，往往从一次培训起步。会议室坐满人员，讲师讲解大模型、提示词、办公效率提升等内容。现场氛围热烈，员工确实掌握了几项技能：用AI撰写周报、修改文案、整理纪要、生成初步方案。但三个月后，老板往往发现一个尴尬结果：个人会用了，流程没变；材料生成快了，决策质量没变；账号开通了，组织能力没有沉淀。AI像一阵风吹过办公室，热闹过去，日常又回到原来的惯性。前四篇我们讲过，AI转型不是技术升级，不是战略PPT，不是数据幻想，也不是简单替代人。到了第五篇，问题继续往组织深处推进：当岗位开始被AI重构，企业
会AI的人，正在悄悄拉开薪资差距
前几天和一位HR朋友聚餐，她透露了一个令人深思的数据：2026年春招，同一个运营岗位，简历中标注"熟练使用AI工具"的求职者，起薪平均要高出35%。不是"稍微高一点"，是整整35%。真正让人警觉的并非这个数字本身，而是这说明：当你还在犹豫"要不要学AI"的时候，你的竞争对手已经借此实现薪资增长了。这篇文章不制造恐慌，只聊三件事："帮我写一份周报""这个行业前景如何""推荐几个实用的工具"——这样的提问方式，得到的答复通常没有太大价值。AI的核心不是信息查询，而是推理与创造。你把ChatGPT当成百度来用，
AI修炼册·第六期|用AI Skill把两小时的工作压缩到一分钟
大家好，我是小白。上周，我成功搭建了融入实际工作的首个 AI Skill。亲身体验后才真正领悟：AI 的核心价值在于承接那些规则清晰、流程固定、重复性强的事务。我在传统行业任职，日常负责对接国外供应商和国内客户，需要处理大量的文件资料。以往处理这些资料时，全程只能依靠人工逐一完成：手动提取关键数据、严格按照公司规范重新整理成内部流转的 Excel 表格、修改文件名、分类整理文件夹后统一归档上传。收到的文件都是 PDF 格式，每份 PDF 可能包含几十页不同内容。我先将 PDF 在本地一键转换成图片。然后发
AI剪辑视频耗时5分钟：自动化究竟是真便利还是真耗时？
上周我尝试了一种新方式：借助 OpenClaw 的 Computer Use Agent 来完成视频剪辑。流程很简单——导入素材、添加字幕、分割片段、输出成片。按照人工操作的正常速度，大约 30 秒就能搞定，我原以为 AI 应该更迅速才对。结果整整耗费了 5 分钟。不是 5 秒钟，不是 50 秒，是完完整整的 300 秒。眼睁睁看着光标在屏幕上自行移动、点击、等待反馈，再移动、再点击……我甚至抽空去冲了杯咖啡。坦白讲，那一瞬间我陷入了自我怀疑：这就是所谓的「AI 自动化」？效率提升 10 倍的承诺在哪？为