炬火 AI & 明月湖 #1 | 实战驱动创业，聆听一线经验
HANDMADE NOTE / GUEST LINEUP本次聚焦“如何落地”，而非“空谈理念”。你或许已阅览大量“AI 趋势”资讯，但核心难题在于：我的项目下一步该如何推进？本次我们将“泛泛而谈”转为“实战剖析”，将“听懂”升级为“可执行”。到场嘉宾与分享主题嘉宾一｜徐国栋（研一，农学与生物科技学院）心理 CT 24 排螺旋扫描系统——基于 AI 设计的算法系统亮点：算法方案如何从模型走向系统化落地。嘉宾二｜米仁翼（研一，体育学院）让科研提速 10 倍：打通文献、数据、作图与成文的 AI 科研全流程工作台
AI提效的核心，在于流程拆解
提升效率的起点，并非钻研AI技术。 今日探访了坐落于南湖未来科学园的“实在智能”，这是一家专注企业提效的AI厂商。团队深耕八载，如今规模逾三百人，服务客户涵盖央企及各大电商平台。 演示虽精彩，但我印象最深的并非其技术有多强悍，而是其处理提效问题的通用逻辑：无论对企业还是个人，核心都在于将任务拆解。首先需将任务细化，精确到每一个动作，随后再将重复性工作交给AI执行。 以电商场景下的“商品上架”自动化为例，这并非AI随心所欲，而是由人工先行梳理：需打开哪个页面、填写哪些字段、在何种条件下跳过或暂停。 流程梳理
后端AI原生研发：文档驱动与人机协作全流程
文档主导、任务导向、人机协作、持续优化 AI原生研发模式 · 完整协作链路AI原生研发模式 · 完整协作链路本工作流不仅严格遵循文档划分的各阶段，更将Spec、Design、issues三大核心文档载体与Agent in the loop、Human in the loop机制深度融合，旨在完整体现文档所倡导的“通过强约束上下文降低返工成本、提升交付确定性”的核心价值。 一、工作流全景视图 这套协作工作流的本质是一个“文档主导、任务导向、人机协作、持续优化”的闭环系统。其核心链路如下： 🎯 需求输入 PR
AI时代下，孩子应优先掌握的并非工具而是学习方式
是否熟悉 ChatGPT 的使用？是否需要尽早接触此类技术？是否应该学会编写提示词？这些问题固然重要，但如果仅仅关注工具本身，可能会忽略真正核心的问题。因为人工智能融入学习领域，其本质变化并非“新增了一款软件”这么简单。真正发生改变的，是学习方式本身。这也是我越来越坚信的观点：在AI时代，孩子们最需要提前适应的，并非工具，而是一种全新的学习方式。关键不在于谁能更快记住答案，而在于谁能更善于提问、判断、分析和反思。在过去相当长的一段时间里，许多孩子的学习路径相对固定。首先是理解内容，然后记忆，接着反复练习，
从动嘴到动手：OpenClaw龙虾系统高危场景揭秘
录入病历、检索文献、处理数据……临床本就繁忙，行政科研更让时间捉襟见肘。各行业都急需AI，然而现实骨感：问了一年ChatGPT，重活累活还得自己扛——只因我们一直在“动嘴”，而AI只会“动嘴回答”。破局时刻：由“动嘴”迈向“动手”。5月13日（周三）19:00，邯郸市中心医院王亚飞老师将进行直播，分享《OpenClaw（龙虾）上手必读：能力、门槛及高危场景全解》。课程核心：🦞 为何唤作“龙虾”？核心隐喻深度解读⚡ 从动嘴到动手：OpenClaw与传统AI的根本差异⚠️ 双重风险 + 操作门槛 + 高危场景
企业AI应用应从单一岗位智能体起步
图：从通用助手到岗位专属智能体实战观点企业在部署 AI 智能体时，首要任务并非打造一个"包罗万象"的通用助手，而是先让它能够胜任某个具体岗位职责。建筑行业推进 AI 建设，不应急于追求"表面智能化"。应当先将具体业务流程梳理通透。明确使用者身份、输入数据来源、产出成果形式、审核环节设置、效果如何评价。能够回答这些基本问题，才具备实际应用意义。01当下智能体概念热度很高。听起来相当前沿。具备规划能力。能够调用工具。可以自动执行任务。还能对接知识库。但在实际落地阶段，不应首先追问它是否具备人类般的智能。而应先
AI写代码这么强，为何却0分？
不信你们把这两条放到一起看看，确实挺“魔幻”的：第一条：OpenAI总裁表示，AI生成代码的表现从20%一路冲到80%。第二条：Meta上线的测试显示，顶级AI模型在这套评测里全都0分。一个是80%，一个是0%。而且这两个数字就出在同一周。是不是看着就很矛盾？我第一反应也一样：AI到底行不行？到底发生了什么？今天咱们就把这事儿讲清楚。建议你先收藏一下，这篇可能会把你对AI编程的认知重新洗一遍。先把测试到底在测什么说明白。Meta联合斯坦福、哈佛做了个新评测，名字叫ProgramBench。和以往的思路不一
AI沸点：巨头营收飙升，智能体颠覆格局
==============================「赋·沸点」专栏，立于 AI 加速变革的关键节点，资讯的精准度关乎战略布局的得失。本栏目提供：资讯同频：即时追踪全球 AI 前沿，助您研判拥有前瞻视角。商业赋能：交付可落地的 AI 提效降本策略，消除技术恐慌。实例剖析：呈现独立开发者的实操经验图谱，使实践有路可依。研判有依据，执行有路径。
拆吧智能体：AI帮你把任务拆解到位
网梯智能助手——拆吧你是否遇到过这种情况：任务摆在眼前，却完全不知该从何切入。这并非拖延，也非懒惰，而是因为任务尚未被拆解。不清楚第一步究竟该迈向何处。拆吧，正是为了解决这一难题而生它不提供建议，也不指引方向，只专注于一件事：将你的任务，拆解为一个个可以直接动手执行的步骤。▲ 输入任务描述，AI 实时将其拆解为可执行步骤使用方法非常简单搜索网址：chaiba.webtrn.cn，访问拆吧页面。通过手机号注册，30秒即可完成。接着在输入框内输入你的任务——无需写得多么精准，一句话足矣。点击"AI 拆
AI时代的工作重构：组织亟待重绘任务版图
近年来，企业界关于生成式AI的探讨发生了显著转变。起初，企业管理者聚焦于技术本身：AI能否撰写文案、编写代码、提炼会议纪要、回应客户咨询、解析各类文档。接着，讨论重心移至效率层面：AI究竟能为员工节约多少工时，为团队减少多少重复性工作。如今，更本质的挑战浮出水面：当AI深入知识型工作的核心领域，组织应如何系统性重构职位、流程、能力框架与责任机制？这一议题远比"AI是否引发失业"更为关键。原因在于，在大多数企业中，AI并非以整体岗位的形式取代人类。它更普遍的模式是渗透至现有岗位内部，接管部分职责，强化另一些
AI时代比拼的是组织能力
最近两年我有一个很直观的感受：我刚想学一个技能，AI就已经能把它做到“拿来就能交付”的程度。写作、编曲、像素画，甚至写代码，许多原本要靠长期训练才能完成的能力，如今被模型大幅压缩了。我的确也经历过一段强烈的虚无感——投入产出比仿佛被彻底改写。但后来我逐渐换了思路：与其纠结“还要不要学”，不如先问“我该站在什么层级去做这件事”。对我来说，现在更关键的有三点。第一，把AI当作一套可以被调度的系统，而不是只当作单一工具。我开始更在意不同模型之间的差别：它们在推理、代码、内容生成上的边界各不相同；什么时候该用大模
AI协作革命：从辅助工具到智能伙伴的跃迁
【小师妹解读】许多人使用AI时，仍在钻研怎样提问更精准，这本质上还是将AI视为一把"更高效的锤子"。真正的分水岭在于，你是否敢把一个闭环小项目完全托付出去？正如润总提到的公众号数据分析场景，面对数十份杂乱无章的表格，过去需要人力逐行核对，如今只需向这位"智能伙伴"阐明目标。它既能编写代码、解析架构，又能自主完成从挖掘模式到计算占比的全链路工作。这种观念落差的本质，是AI已完成从"协助强化"到"独立运作"的跃迁。它不再局限于帮你节省片刻时间的文案修饰，而是能够接手过去需要入门分析人员才能搞定的完整工作流。倘
Petrodec旗下OBANA平台再为Perenco北海拆解供力
作为Dixstone集团旗下专注拆解一体化解决方案的业务板块，Petrodec公司依托OBANA自升式平台启动了为Perenco UK开展的第二个拆解项目。该平台已抵达英国北海中南部的Pickerill油田，投入相关作业。 平台此前自位于荷兰弗利辛恩东部的船厂出发，目前已完成就位，开始着手移除Pickerill A与Pickerill B两座平台对应的导管架。 待本阶段工作收尾后，OBANA计划回到Amethyst油田，继续拆除Amethyst A1D平台的导管架。整体作业预计将于6月底前完成。 Petr
会问就是生产力
AI时代，提问本身就能转化为生产力。会提问的人，就像手里握着一把钥匙；不懂提问的人，则是在没有方向地自说自话。 一、低价值问题的常见表现 1.问题模糊、边界不清 “这个怎么做？”“帮我看看这个怎么样？” 既没有具体情境，也没有明确目标，更缺少限制条件。AI只能做泛化处理，难以给出精准结论，因此价值也就有限。 2.不愿意独立思考，直接“伸手”问 自己稍作查询或思考就能解决，却选择把问题直接抛给AI。这样的问题几乎不需要思考成本，自然也难获得真正的信息回报。 3.只表达情绪，没有真正的问题 “好难啊”“怎么办
AI六项硬实力
AI的六项关键能力一.提示词能力（如何写提示词） 1.先把需求、缺口和背景说清楚，让AI明白你真正想要什么； 2.让AI深入思考，站在更高层次、跳出原有框架去看问题，并通过提问补全信息； 3.让AI做规划，告诉我此刻具体该怎么推进（详细步骤）； 4.让AI执行，规划里AI能完成的部分就尽量交给它，自己负责需要亲自处理的环节，提高效率； 5.让AI写提示词，最强的思路就是承认自己不会做，把能交给AI的都交给AI。 二、数据搜集能力，让AI提问、我来回答，把所有数据尽量收集完整。 三、业务拆解能力，打通业务链