从Cursor到Kiro：AI编程工具的新思路，先规划再编码
我使用 Cursor 大半年了，开启 Composer 功能，丢个需求进去，代码就自动生成。效率确实高，但有个问题一直困扰着我——AI 生成的代码经常出现「第一版能用，第二版就崩」的情况。它没有真正理解项目架构就动手修改，改完 A 模块，B 模块跟着出问题。我花在修复 AI 埋下的坑上的时间，有时候比我自己写还多。上个月亚马逊推出了一款叫 Kiro 的 IDE，一开始我以为又是个 Cursor 的套壳产品。结果用了两周后发现：它根本不是「让 AI 写代码更快」的思路，而是「让 AI 先把需求想清楚再写代码
AI交付标准化：从重复劳动到可复用流程
AI会干活 · 今日可用工作流AI交付标准化真正能长期变现的不是“会用AI”，而是你能稳定交付。先把一次工作拆成流程、模板、检查清单和交付包。很多人想用 AI 接单，第一反应是：我会写文案、做 PPT、整理表格、生成图片。但客户真正愿意为你付钱的，通常不是“你会用哪个工具”。而是你能不能把一件事稳定交付出来。今天能做好，明天还能做好；这个客户满意，下一个客户也不会完全从零开始。AI会干活的关键，不是让你看起来更厉害，而是帮你把交付变成模板。接单最消耗人的地方，不只是做事。是每次都重新问需求、重新写报价、重
AI范式迁移：从Prompt驱动转向Loop驱动
"能不能再细化一下这个函数的错误处理？" "好的，已修改。" "再优化一下性能？" "好的，已优化。" "这里的命名规范不太对，能统一一下吗？" "好的，已调整。"这段对话在每一个用AI编程工具的人身上都发生过。它看起来高效——你提出要求，AI立刻执行。但如果你打开月度账单页面，会看到一个完全不同的画面。每一次"好的，已修改"背后，都是真金白银的token消耗。你以为你在用工具，其实你在为一种叫
AI Agent 到底是什么：写给非技术人的智能体科普
AI 实用课 / Agent 入门如果说聊天机器人相当于"问答窗口"，那么 Agent 更接近于"能接任务、会拆解、会调用工具、会检查结果的数字同事"。它的优势不只是更会聊天，而是更接近于"帮你把事情办完"。图：Agent 的关键不是"会说"，而是能围绕目标组织步骤、工具和反馈。这篇文章不讲解复杂术语，只回答三个问题：Agent 究竟是什么？一个 Agent 内部通常包含什么？普通用户和企业可以用它做哪些事？Agent，就是一个能围绕目标自主推进任务的 AI 执行者。你给普通 AI 一个问题，它回答你；你
巨头AI版图透视：华为篇
解析AI企业这件事，终于逐步轮到了BAT与华为这类重量级选手。之所以放到后面，一方面是本系列确实临近收尾，另一方面则是由于这类企业实在过于"高端"。我的视频虽都由LLM自动产出，但一涉及这种企业，也是格外谨慎，哪怕只是整理些资料都会紧张。相较某些更"轻"的AI企业，随便抓几个亮点就能做科普，主要是让自己"长长见识"。但这些巨头完全不同。这种"重"，不仅是规模上的庞大，架构也异常繁复，我这点水平实在战战兢兢。既然复杂，还是得硬着头皮继续。想说，不管了，我偏要看看这种企业究竟在做什么，我偏要给这系列画上圆满句
AI沸点：禁令解除·国产芯突破·全球动态
==============================「赋·沸点」，身处 AI 剧烈演进的沸点时刻，信息的质量决定了决策的成败。在这里：情报同步：实时链接全球 AI 动态，让您决策具备深度视野。企业赋能：输出可验证的 AI 降本增效方案，拒绝算法焦虑。案例拆解：还原个体创业者的真实实战路径，让落地有迹可循。决策有深度，落地有方案。扫描下方二维码加我聊聊，欢迎杭州本地 AI 创业者深度交流。
AI智能体深度解析：从底层逻辑到实操应用，零基础也能让AI替你打工
今天咱们就把 AI Agent 一次讲透。看完本文你将掌握：一句话概括：Agent = 能够自主拆分任务、自主规划路径、自主调用工具、自主校验成果的 AI 助理与传统 AI 相比：我们来看几个例子 👇核心差异就在于：传统 AI 只是“器具”，而 Agent 是“职员”。Agent 与传统 AI 的根本不同，主要体现在以下 5 项能力👇能够自主将宏大目标分解为具体步骤。例如你要求“帮我做竞品调研”：能够调用外部工具来执行操作。常用的工具包括：缺乏工具，Agent 只能依靠“自身储备的知识”，拥有工具，Age
AI学习新思路：先理清工作本质再掌握提示词与工具
2026年讨论普通人如何入门AI学习，已经不能局限于“收藏上百个提示词模板”“下载几十款AI工具”了。真正拉开人与人差距的，并非是否会喊出漂亮的提示语，而是能否先将工作任务分析清楚。很多AI初学者容易陷入一个困境：今天学视频剪辑工具，明天学写作助手，后天又追逐某个自动化平台。看似勤奋努力，实际上在工作场景中却难以派上用场。问题的根源往往不在工具本身，而在于任务本身没有想明白。AI并非“替你思考”的开关，更像是能力出众的合作伙伴。你给它模糊的指令，它只能产出模糊的结果。比如说让AI“帮我写篇文章”，这只是表
昂西舞台亮相：AI 演绎“牛马文学”新境界
《我的身体先上班》中国创作者蔡志坚：“牛马文学”如何“拆”出新意 如今，当代牛马文学已成为大众习以为常的话题，该作品的镜头逻辑与呈现，实则是作者与 AI 协作的结晶。这部作品令人印象深刻，源于作者从“起床上班”这一平凡叙事中“拆解”出了独特新意。在情绪与氛围的传达上，通过物件形态的对比来呈现，使氛围感与上班叙事同步推进，充分彰显了“细化镜头”的功力。这也侧面印证了 AI 创作正迈向精细化方向，不再局限于宏大氛围与全景视角，即梦 AI 同样能精准实现微观的镜头细节。 #AI #即梦 #动画 #wuhu动画人
学AI别急着囤工具，先学会拆解岗位职责
2026年，不少上班族接触AI时，第一反应仍是搜罗工具清单：写文案用哪款、做PPT用哪款、生成图片用哪款。工具固然有价值，但真正决定差距的，并非收藏了多少链接，而是能否将自身岗位职责拆解清晰，让AI真正融入具体工作流程。🚀AI并非"全能外挂"，更像是一位新搭档。你越能把工作目标、输入资料、评判标准讲清楚，它就越能帮你把事办妥。很多人使用AI不到三天就弃坑，并非工具不行，而是使用方式过于零散：今天试试写日报，明天做做海报，后天又让它分析表格。看似忙碌，实则未能沉淀为真正的能力。更有效的学习路径，是先将岗位拆
AI Agents 与 LOOP 工程哲学
2026 年 6 月 27 日大模型时代下 AI Agent 的生存空间 & LOOP 方法论的本质提问：Fable 5 和 GPT 5.6 已问世，令我感到焦虑。未来 AI Agent 将何去何从，是否面临淘汰？大模型日益强大，本质是思维核心变得更庞大更智慧。然而，聪明的头脑与能执行任务的人之间，差距绝不仅仅是智商：GPT 5.6 再聪慧，也不过是提供更完美的答案。Agent 的作用在于：你提出一句话→ agent 解析意图→ agent 选定工具（读取文件？搜索网络？运行脚本？调用视频 API
智能驱动 赋能前行 | 第49期中小企业AI应用专题交流会
点击蓝字 关注我们#为什么学了那么多方法，还是搞不好AI？过去一年，我们华为云HCSA行业解决方案团队腾青AI接触了上数位中小企业主。聊下来一个普遍感受：大部分人已经不缺概念了。AI获客、AI降本、AI提效，这些词他们听过。手机里可能也装了三四个AI应用。但回到公司，打开电脑，面对具体的业务场景，还是不知道该从哪一步开始。问题出在哪？信息过剩，但路径缺失。知道AI可以筛线索，但不知道用什么工具、怎么接入、每天花多少时间维护、销售不配合怎么办。这些不是概念能解决的，是流程问题。而流程问题只有一个解法：看一遍
以AI Agent为核心设计流程，构建AI原生企业根基
概述上篇文章提到，企业AI化转型的关键不是重新绘制流程，而是将战略、流程、任务、系统和反馈整合到一个基于战略的统一评估与建设体系中。 继续深入。 如果流程被拆解，它最终会落到哪里？ 不是停留在流程图上。 也不是固定在系统节点上。 它最终必然落到某个角色的任务集合上。 例如，销售需要跟进线索，采购要处理申请，产品经理要评审需求，财务要审核付款，客服要解决客户问题。 这些看似是流程中的动作，但进一步拆解，会发现每个任务背后都包含一系列要素。 它需要特定技能。 需要业务知识。 需要借助工具。 需要遵守规则。 需
AI化身职场搭档：6月末AI办公实战技能精编
如今AI已演变为职场人士不可或缺的办公利器，掌握并巧用AI，能够显著削减繁琐重复劳动所耗费的时间，提高日常办公效能、增强个人职场优势。每日为各位梳理最前沿、可即刻应用的AI职场办公技能，筛选3至5条精品干货，杜绝空谈、拒绝伪概念，皆为普通人能直接上手的实操方案，助您实现高效办公！事件概述：6月2日微软Build 2026盛会中，微软推出首款Always-on个人智能体——Microsoft Scout。与既往AI助手相异，Scout不再被动等候指令，而是于后台持续运作：主动统筹跨时区会议安排、智能标注关键
AI实战训练营：两天一夜打通企业业务自动化落地
点击关注，获取最新资讯企业AI智能体实战训练营——从零构建企业AI业务体系当下，众多企业纷纷涉足AI。管理者上了不少课程，团队积攒了大量工具，社交平台上也高呼“AI浪潮已至”。然而结果呢？销售依旧凭口才硬撑，客服仍需人工紧盯，运营还是凭直觉行事，管理全靠频繁会议。人员一流动，经验瞬间消失。工具采购不算落地，员工日常应用才算成功。AI并非无法使用，而是未融入你的业务链条。这话刺耳，却也真实。一、你的公司，是否也困在“表面AI化”困境中？一位建材行业的企业主，曾自豪地向朋友炫耀：“我们公司AI应用很到位，销售