AI提示词与AI智能体：职场人必须掌握的两种思维模式
在职场中运用AI工具时，许多人常常面临这样的困扰：这些困惑的根源在于：**AI提示词和AI智能体代表着两种截然不同的工作范式**，选错了方法，就如同用螺丝刀拧螺母——虽然工具就在手边，却难以发挥效用。本篇文章将帮助你彻底理清这两个概念，并提供在职场中的实用应用指南。---**定义：** 用户向AI系统提交的指令文本，用于传达"我期望获得什么结果"。**类比：** 类似于你对一个经验丰富但不熟悉具体任务的助手说："帮我撰写一封客户跟进邮件，语气要专业但保持亲和力。"**核心特
人工智能时代的学术创作：一场现场实验交流
五月初九，一场以"人工智能与学术创作：现场实验交流"为主题的研讨会拉开帷幕。朱昊泽同学担任主讲，十六位同学积极参与其中。没有预设议程，无需提前准备，有人带来了待解决的文本资料，有人抱着好奇观望的态度，更多人只是带着日常使用中那些未曾言说的困惑。当算法以月为单位不断迭代更新，"人工智能威胁论"与"技术狂热"构成了学术创作的两极焦虑。本次研讨会试图回归一个朴素的问题：人文学者并非技术的旁观者——我们构建的理论框架、撰写的每篇论文，本质上都在参与一种"开发"。在这次讨论中，我们不探讨数学原理与伦理困境，只像逛展
论文《Agentic AI与职业替代》|AI不再只是取代单一任务,而是掌控"整个业务流程"
《Agentic AI and Occupational Displacement: A Multi-Regional Task Exposure Analysis of Emerging Labor Market Disruption》 arXiv: 2604.00186v1（2026年3月31日提交） 作者：Ravish Gupta（BigCommerce AI Lead, IEEE Senior Member）、Saket Kumar（University at Buffalo）这篇2026年的研究
AI 产品核心：超越问答，深耕长任务执行
用户提出问题，AI 提供解答。用户上传文档，AI 进行总结。用户输入需求，AI 生成内容。这确实具有价值。一个系统能理解人类语言，生成内容，将杂乱信息整理成易懂的段落，这本身已是巨大变革。但经过这两年的观察，我愈发认为，若仅将 AI 产品视为“问答工具”，可能仍低估了其潜力。AI 产品的真正关键，不在于回答问题，而在于执行任务。更确切地说，是执行长周期任务。近期，我阅读了张小珺与姚顺宇的访谈，其中提到了 OpenClaw。姚顺宇指出，OpenClaw 展现的能力在 AI 圈内或许并不陌生，许多大型企业内部
AI 周报速成指南：10 分钟搞定高效汇报
利用 AI 撰写周报告：耗时从 2 小时缩减至 10 分钟，全程操作详解 先聊聊这种烦恼 每到周五午后，你是否也有类似遭遇？面对电脑屏幕发愣，大脑一片空白，勉强拼凑 800 字周报，反复修改删减，两小时飞逝，写出的内容连自己都不愿再看。领导还评价你"缺乏重点"。 我使用 AI 撰写周报已逾半年，如今仅需 10 分钟即可完成，且获得领导"逻辑清晰"的赞誉。今日我将整个流程拆解为 5 个步骤，你只需照做即可，无需具备任何技术背景。 第一步：将你本周的"琐碎事务"
从对话到协作：医生让AI真正干活的实战方案
我们发现一个现状：众多医护人员已开始应用AI，但普遍做法是——启动聊天界面，提出问题，复制回复，然后关闭。虽然可行，但总感觉欠缺了些什么……究竟缺少什么呢？就是AI无法接触你的文档，不能深入你的项目，不能真正坐下来协助你完成任务；它更像一个只能在门口答疑的帮手，而非能坐到办公桌前工作的助手。此次我们邀请到一位我们认为非常适合分享此话题的嘉宾——江阴市人民医院殷利鑫医生。他的经历颇为独特：拥有临床医学背景，同时担任中华医学会《数字医学与健康》期刊审稿人，曾独立开发医学AI模型MED·SMART-AI，并在全
从简单入手，AI应用小步起步
今日AI动态依旧火热：PwC与Anthropic深化企业合作，Anthropic联合盖茨基金会启动2亿美元公益计划，OpenAI将Codex引入移动端并发布个人理财功能，Google持续将Gemini集成至Android等系统核心。这些进展表明AI正逐步渗透到工作、学习和日常生活的具体环节。但今天C版不谈企业投资回报，也不谈技术治理，而是聚焦普通人如何起步。AI资讯越火爆，越容易让人先付费、后找用途。这种逻辑本末倒置。普通人应从一个具体小任务开始，验证其实际帮助，再决定是否持续使用。不要急于比较哪个工具最
AI编程的新范式：Superpowers怎样让人工智能从代码生成器进化为工程伙伴
近期，AI编程领域中出现了一款名为Superpowers的工具，引起了广泛关注。它既不是一门新的编程语言，也不是功能强大的集成开发环境，而是一套为AI编程助手“赋予思想”的技能体系。通俗地讲，它类似一套完整的“工作方法论”，使AI不再像一个盲目猜测、随意编写的实习生，而是一名训练有素、遵循流程、纪律严明的高级工程师。这或许正是我们一直期盼的那个关键时刻——让AI从“勉强能用”真正迈向“值得信赖”。在过去相当长的时间里，我们使用AI编写代码的过程几乎如出一辙：你阐述需求，它生成代码；你发现缺陷，它马上修改；
人机协作实践心得
技术选型、功能范围、边界界定，这些核心决策需要人来把控。AI 的角色是执行落地，而非替代人类做判断。具备扎实基础的人借助 AI 如虎添翼，基础薄弱的人使用 AI 则可能事与愿违。对架构、业务、工程的理解深度，决定了你驾驭 AI 的上限。AI 无法弥补个人短板，只会让强者如虎添翼。面对涉及面广或难以把握全局的问题，先启用 plan 模式进行系统性思考和步骤规划。将方案保存到项目中，防止中途打断后，新会话丢失之前的上下文。理清思路比快速写代码更关键。将大功能分解为小模块，每完成一个独立单元就提交一次。避免期待
别把AI只当问答工具
眼下最大的误区，并非不会用AI。而是觉得"会向ChatGPT提问"，就算掌握了AI。过去一年，许多人把学AI等同于囤积提示词、分享工具列表、记住几个提问套路。这些当然有帮助，但仅仅是入门门槛，并非核心能力。真正建立优势的人，已经不再满足于"让AI答得更好"。他们在训练一套全新的工作方法：把创意变成项目，把难题拆解成步骤，把成果交付出来。很多人初次接触AI，会把它当作一个更先进的搜索引擎。抛出一个问题，收获一个答案；再抛一个问题，再拿一个答案。看似效率提升了，但工作模式并没有改变。真正的升级，是让AI介入实
AI智能体自我演进：一篇综述
引言大型语言模型（LLMs）的突破性进展，引发了对能够应对复杂现实挑战的AI智能体的高度关注。然而，当前大多数智能体系统依赖于人工设定的固定配置，一旦部署便难以调整，这严重制约了它们在变化多端、不断演变的环境中的适应能力。为了克服这一不足，近期研究开始探索利用智能体进化方法，通过交互数据和环境反馈来自动优化智能体系统，这一新兴领域为构建能够自我进化的AI智能体铺平了道路。本综述首先提出一个统一的概念模型，概括了自我进化智能体系统设计中的反馈机制。具体来说，我们提出一个统一的概念框架，用以阐释自我进化智能体
AI浪潮下的三种角色定位
提问若答案为“肯定”你当前在做什么？你的团队中是否汇聚了那群在AI应用方面最顶尖的10%的成员？你是否清楚他们各自是谁？不清楚你正在拖慢进度——那些能够推动AI进步的优秀人才正在悄然流失。你会邀请这10%的精英成员，向团队分享他们是如何运用AI的吗？不打算你正在拖慢进度——宝贵的经验未能得到有效复制和推广。你的绩效评估体系中是否纳入了AI使用效率的考核指标？尚未包含你正在拖慢进度——相关行为缺乏有效的激励机制。你自己是否每天都坚持使用AI工具？没有你正在拖慢进度——你自己正处于“被取代”的风险之中。在过去
专家解读：AI函数调用如何实现从空谈实干的技术跃迁
2026年，当你的AI助手还在背诵百科时，别人的AI已经自动完成查天气、发邮件、写周报——这中间的差距，就是Function Calling。数据显示，使用Function Calling后，AI任务完成率从42%飙升至78%，错误调用率下降85%。Function Calling（函数调用）是让AI从"聊天机器人"升级为"智能助手"的核心机制。想象一下，你给助理一张工具清单，告诉他什么情况下用什么工具，但具体操作由后台团队完成——这就是Function Calling的本质。3个关键点，2分钟搞懂：决策
AI助力图片转CAD，告别熬夜描图新时代
在设计领域，“熬夜赶图”似乎已成为一种常态——面对一张复杂的参考图，动辄耗费数小时乃至通宵达旦，只为将线条逐笔“复刻”到CAD中。然而，这种低效且消耗心神的工作模式，如今已到了终结的时刻。借助AI技术实现图片转CAD，一键轻松完成，让设计工作从此焕然一新。以往，将图片转化为CAD图纸，意味着手动描摹轮廓、反复调整比例、不断核对细节误差。这个过程不仅单调乏味，而且极易出现差错。而现在，通过AI技术的赋能，只需上传一张图片，无论是手绘草图、现场拍摄的照片，还是扫描后的图纸，系统都能自动识别其轮廓、结构以及关键
AI普及难题：为何许多人仍未拥抱这项技术？
过去两年，仅凭社交媒体上的观察，很容易让人觉得AI已渗透到生活的方方面面。网络上，似乎人人都是AI高手。无论是编写代码、制作PPT、构思方案、甚至进行一些天马行空的影像创作，都显得人们乐此不疲，普遍都在使用。然而，当我们深入到实际工作场所，情况却截然不同。诸如工厂的班组长、连锁门店的店长，以及公司的行政人员等，这些是支撑企业日常运作的关键群体。他们并非排斥AI，但实际上并未真正将其投入使用。原因很简单：他们不知从何入手，尝试几次未见成效后便搁置了。此前与几家制造业企业的HR交流时，他们也表达了同样的困惑。