智合AI携手汉盛律所共话法智融合新边界
7月3日，汉盛律师大厦举办了以“法智共生：律师与AI的边界与融合”为主题的沙龙活动。本次盛会由汉盛数字经济与人工智能专业委员会牵头主办，智合AI、汉盛AI及自媒体社团联合协办。活动汇聚了通信技术专家、法律科技从业者及律所资深律师，聚焦AI如何重塑法律服务、推动人机协同发展展开深度探讨，通过跨界思想碰撞，探索法律行业数字化的落地路径。活动由汉盛数字经济与人工智能专委会秘书长、高级合伙人陆亮主持。多位行业专家轮番登台分享，现场特设圆桌论坛，从多维度剖析法律AI的发展机遇与潜在风险。汉盛党委书记、高级合伙人金震
AI协作指南：我是如何调教专属助手的
我是如何从“对AI一窍不通”变成“每日离不开AI助手”的。有朋友看完后问我：你提到给AI制定了规范，具体是怎么操作的？本文就专门探讨这个话题。先明确一点：这并非“教你如何使用AI”，而是“我如何让AI理解我的意图”。这两件事看似相似，实则天差地别。前者是工具使用教程，后者是协作机制设计。使用AI的人大多都经历过这个阶段：你说一句，它回应一句。每次对话都从零开始，你需要重新介绍自己、重新阐述背景、重新说明需求。用一两次尚可，坚持一个月就会感到厌烦。你花在“指导AI如何操作”上的时间，甚至超过你自己动手的时间
AI编程技能库：统一管理神器
🤖 AI编程技能管家一个集散地，聚合了 20+ AI 编程工具的技能一句话概括：把散落在 Claude Code、Cursor、Codex、Trae 等二十多款 AI 软件中的技能，集中到一个中央库，一键分发、统一备份、跨设备同步，配置一次即可全局生效。🔥 一、20+ AI 软件，20+ 份重复技能，谁懂？这两年 AI 编程助手越装越多，Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、TRAE IDE、Gemini CLI……每个软件都有自己的 Skills 目录。装到第五、第六个时问
AI知识库构建指南-实战教程
很多人都在询问同一个问题：你提到的那套AI知识沉淀体系，究竟该如何搭建？今天我完整地把搭建步骤分享出来，手把手带你操作。先聊聊为什么要做这件事。大多数人使用AI的方式是：打开对话工具，问一个问题，获取答案，关闭。下次遇到类似问题，再重新提问一遍。这就好像每次下厨都要重新采购食材、重新查阅菜谱，做完就丢弃。而知识库的价值，在于把你的思考、经验、方法论、行业认知，全部积累保存起来。让AI基于你的知识库来回复问题，而非基于通用的训练数据。这样AI给你的答案，才是真正契合你的。二、接下来我分享一些实操步骤：Obs
AI Agent语音系统革新：从对话到执行的跨越
谁说AI只能对话？2026年，真正实用的AI早已具备"实战能力"！🤖 大模型技能体系，为AI代理打造即插即用的可扩展技能生态，集成数百项实用功能，支持多模型适配与个性化技能扩展，推动大模型从"口才出众"转向"动手能力强"当前大模型应用普遍面临 "智慧过剩、实施困难" 的困境，关键问题集中在 4 个维度：原生操作能力缺失工具调用格式零散自定义工具开发复杂技能管理体系空白作为2026 年 AI Agent 基础设施标杆产品，框架核心能力涵盖技能开发、调度、管理全链路：🔍集成技能
AI技能库②|技能获取全攻略——定位与安装实战指南
当你准备使用一个Skill时，最关键的问题只有一个：你目前掌握了多少信息？这看似简单，但恰恰是大多数人卡壳的地方。有人手里攥着GitHub链接，却不知从何下手；有人仅有模糊的想法，根本不清楚该选择哪个Skill。这两种情况看起来差异很大，但本质上都是"信息不充分"导致的困境。Datawhale的AI技能库教程第2讲和第3讲，正是为了破解这个难题。第2讲传授在已知Skill链接时如何稳妥高效地部署；第3讲传授在仅有需求时如何从Skill库中筛选合适的工具。两讲相互配合，构建了完整的"
开源速递：专为 AI Agent 打造的安全技能库
Anthropic-Cybersecurity-Skills：汇聚 754 项结构化网络安全技能，涵盖安全分析、紧急响应、威胁猎捕、云端防护及恶意代码解析等多个领域。Anthropic-Cybersecurity-Skills 是一个专为 AI 智能体设计的网络安全技能集合，重点梳理了安全分析、应急响应、威胁狩猎、云安全以及恶意软件分析等场景下的标准操作流程。项目链接https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills该仓库目前收录了 754
AI行业术语全解
读懂这些AI行话，你就算半个业内人士了。Agent:智能体通俗解释：也叫实干AI，是一种能主动调用工具、执行任务、完成复杂流程的对话AI。它的出现，标志着AI行业进入了一个新的阶段，让AI不再只是简单的“聊天”，而是能“干活”了。案例：kimi、智谱的Agent模式。豆包的超能模式，千问的任务助手，需要手动开启。Context:上下文通俗解释：指代对话历史，包含对话文件（比如文档和图片）的那种。例如某模型上下文支持1M，意味着能记住这么长的聊天记录。简单说，就是AI的“记忆容量“有多大。API:接口通俗解
AI技能库为何失效？SkillGenBench揭示的真相
你耗两小时整理SKILL.md，步骤清晰、边界明确、示例完整。下次遇到类似任务，你满怀期待地将这份文档投入给AI。AI回应：收到，我来查看此技能。但最终产出的结果，却与你原本设想大相径庭。此非记忆问题，乃技能复用失效。此问题，远比你预想的更为棘手。频繁使用AI Agent后，大家常建「技能库」——将常见工作流转为Prompt合集，或将最佳实践写成SKILL.md。写作公式、邮件模版、回复话术及分析框架，皆备。然而现实往往骨感：这些库多数仅具心理慰藉。实际应用中，AI要么拒绝主动调用，要么即便调用也显得格格
告别重复劳动：爱马仕AI助手如何实现自我进化
点击蓝字 关注我们试想周一清晨你让AI助手处理一项任务：整理近期竞品公众号的热门文章，分析标题模式、内容架构，输出一份分析简报。AI忙碌一阵后将结果发送给你，你颇为满意。到了周三，你再次找到它，想再执行一次类似任务，只是更换了几个竞品账号。你觉得这次它会如何应对？若你的AI助手是基于传统Agent框架构建的，答案可能让你失望——它很可能会重新执行上一轮的数据收集流程，甚至可能要求你重新提供之前已给出的配置参数。你内心嘀咕：我不是上周才告诉过你吗？这正是2026年AI Agent领域最核心的难题，也是为何一
构建自主可控的AI编程环境：OpenCode助力开发者掌控未来
近期与技术社区的朋友交流AI编程体验时，我注意到一个普遍现象：虽然工具越来越得心应手，但大家对依赖外部系统的担忧也日益加深。从Copilot的Tab自动补全，到Cursor/Claude Code的智能代理托管，效率提升确实显著。但当遇到模型切换受限、企业数据合规要求严格、或平台权限突然调整等情况时，我们才真正意识到——将开发主导权完全交给不透明的“黑盒”系统，其潜在风险远超预期。这也促使越来越多的中高级开发者开始关注一款开源终端代理工具：OpenCode。OpenCode是一款开源的AI编码代理工具，支
HermesAgent驱动智能研发新范式：全流程自动化实践
Hermes Agent作为AI驱动研发的"核心枢纽"，更是我们用来释放生产力、保障软件品质的关键"引擎"，一旦项目中存在复杂任务需求，系统都会全力调用技能库精准执行！例如在需求分析阶段，Hermes主动检索，凭借持久记忆层与源码知识库的深厚积累，在业务理解方面迅速超越初级工程师，高效输出了结构化的需求文档。然而AI的深度介入让传统开发模式产生了质疑，于是通过"需求确认"、"设计确认"和"UAT验收"这一系列人工介入机制对AI的自主权限进行了约束，有效遏制了盲目自动化、黑盒化决策及不可控风险等问题，导致A
AI每日动态：谷歌Gemini交互模拟登场，国产Kimi编程模型升级
4月15日·AI前沿观察1、谷歌Gemini发布交互式模拟生成功能，复杂理念瞬间化为可操作模拟2、国产万亿级大模型Kimi K2.6-code正式推出，对标Sonnet 4.6的编程新工具3、NAACP起诉埃隆・马斯克的xAI在孟菲斯周边排放有毒污染物4、Chrome为Gemini引入“技能库”，实现提示词一键复用5、Claude Code新增线上自动化流程，Mac离线亦可运行代码6、工信部等十部门发布《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》7、机器人租赁市场持续升温，应用场景日益多元化8、AI时代加速
告别AI焦虑：与其追逐热点，不如打磨技能
今天这篇纯手工敲的，随便唠唠。每天听得最多的，是不是GitHub又破纪录了，狂揽几十万星……火遍全网，再不学就要落伍了之类的标题。然后一顿狂装猛点，结果发现没啥卵用，产出效果还不如大厂的AI agent好用。对普通人而言，别瞎追。因为大厂迟早会把产品打磨得极好推给你。只是决策慢点落地，这是保护机制。openclaw还没火多久，hermes agent又火了，后面搞不好还有pig、chicken agent。我已经把openclaw卸载了，把技能一键迁移到hermes里。它真挺适合我，尤其是量化这块。ope
让 AI Agent 真正沉淀经验：SkillX 的技能复用之道
为什么你的 AI Agent 每次面对新任务时，都像刚到岗的新人一样手忙脚乱？SkillX 提出了一套让 Agent 自动沉淀、整理并复用“工作经验”的机制——而且这些经验还能够在不同 Agent 之间共享和传递。到了 2026 年，由大语言模型驱动的 AI Agent 已经能够操作 API、调用各类工具并处理复杂任务。但如果认真观察，就会发现一个明显的问题：不同 Agent 往往各自摸索，重复经历同样的失败与试错。这就像在一家公司中，每位新员工入职后都要重新摸索业务流程，既没有培训资料，也缺乏前人整理好