AI 时代新规则：不会编排工作流的人将被淘汰
2025 年，AI 不会取代人类。但掌握 AI 的人，正在淘汰不懂 AI 的人。这并非夸大其词。请看这些数据：同样的职位，同样的薪水，产出却相差 3 到 10 倍。如果你是个老板，你会留下谁？许多人误以为 AI 时代仅仅是“学习几个 AI 工具”：但这仅仅是冰山一角。决定性因素不是“能否使用工具”，而是“能否用 AI 编排工作流”。小王（会用工具）：小李（会编排工作流）：使用相同的工具，用法不同，效率相差 10 倍。简单来说：让 AI 不仅“帮你做”，而是“自动执行”。传统工作流：AI 编排工作流：关键区
深度解析 AI 工具实战感悟
本年度亲身实践了 tren 与 workbuddy，最初直觉是 AI 将借由传感器迅速渗透至实体世界；随即意识到软件价值或将缩水，任何拥有创意者皆可亲手构建。当下 AI 商业逻辑聚焦于售卖显卡、算力及工具，年初众多软件开发企业忙于为客户量身打造 skill 与 agnet，试图复制知识逻辑以构筑护城河。然而，仅依赖现有工具提炼名家观点或直接套用 skill，至多达到类似受过训练的大学生的聊天水准，缺乏独立思辨能力。正所谓“似我者生，学我者死”，在激烈竞争环境中以此谋利难以为继。传统行业若想突围，或许应提供
办公室里的AI气息
是否察觉，办公场所中AI的气息日益浓厚。近日协助同事处理投标书的技术部分，面对招标文件中繁复的要求，我感到十分困惑。但无法推辞，只能迎难而上。同事随口说道：“用豆包试试，自己稍作调整即可。”我的第一念头也是求助豆包，随后自行复核一遍。不得不承认，豆包确实是一款得力助手。没过多久，投标文件已基本完成。我惊叹于豆包的高效，但更令我感慨的是——我何时竟被AI“影响”至此？连独立思考都省略了，内心不禁有些不安。要知道，我向来严谨。在豆包出现之前，文中引用的每个数据、每个观点，均源自国家官方网站或权威文献，逐一核实
AI Agent 实战②|10 分钟处理 5 份文档，ChatGPT 自动提取生成报告教程
上一回我们弄明白了 AI Agent 的定义——通俗讲就是"能自主执行任务的智能体"。理论已通，今日直接实操：利用 ChatGPT 的 Agent 能力，从多份文档中自动抓取关键信息，合成一份详尽报告。无需编写代码，也不必具备技术背景，照着步骤操作即可。上司突然丢来 5 份 PDF 竞品分析文档，吩咐："整理好，下午会议要用。"你点开第一份，足足 30 页。看完第二份又是 25 页。且每份内的数据呈现方式各异，有的采用表格，有的则是文字叙述。仅搜寻数据便耗时逾一小时，将其整
AI 幻觉困境：为何“核实”举步维艰
虽然我坚信 AI 能助力我们提升效能，达成那些曾因时空或资金局限而难以企及的目标。然而，我也预判将出现大量放任 AI 幻觉而不加核实的情形，这将削弱历史学研究的信度并损害 AI 的“声誉”譬如甲可能径直指令 AI 联网检索某主题史料，若 AI 未寻得相关信息便着手杜撰，或断言其不存在—而甲并未核验。又如乙或许让 AI 执行 OCR 文字转换，因原始影像过于模糊或字迹潦草，AI 识别欠佳，产出些看似通顺却与原文相去甚远的内容—而乙不予核对。丙则令 AI 联网查询事实类问题，笃信 AI 无所不知—实则网络并无
AI赋能企业提效30%的实践路径
随着生成式人工智能技术的发展，越来越多的企业开始探索利用AI提升业务效率。根据《2026年全球AI大模型服务行业研究报告》显示，全球范围内AI在客户服务、文档自动化处理以及员工培训等领域展现出巨大潜力。本文旨在通过具体案例分析，探讨AI如何帮助企业提高工作效率，并介绍算力小仓 (suanlibox) 在此过程中扮演的角色。AI（Artificial Intelligence）即人工智能，是指由计算机系统所表现出的类似于人类智能的行为。它可以通过学习、推理和自我修正来执行任务，解决复杂问题，甚至创造内容。算
AI白菜价时代，更需要想清楚再开口
最近看到一条值得关注的消息：Google AI Plus会员从每月8美元下调至5美元，存储空间也从200GB扩容到400GB。与此同时，国内也掀起了Token套餐的热议，AI算力正逐渐像手机流量一样，按量、按包、按场景向个人和企业出售。表面看这是利好。成本降低了，门槛也放宽了，谁都能用它查资料、写文案、生成图片、处理表格。然而，科技日报引用的联合国大学报告却揭示了另一面：AI不仅消耗屏幕里的进度条，背后还有数据中心、电力、水资源和土地。报告指出，推理环节占据AI总能耗的80%到90%；一次生成式AI搜索，
AI 浪潮下，掌握 AI 写作的四大核心价值
一、AI 浪潮来袭，掌握 AI 写作意味着什么？拥抱 AI 写作，就是把握时代脉搏。当下的 AI，究竟强到何种地步？一组令人警醒的数据告诉你答案。虎嗅公布的「受 AI 冲击最严重的职业 Top 10」名单，从工程师、在线客服到数据分析师，几乎所有涉及「信息加工、文字产出」的岗位，都在被 AI 深刻重塑：【程序员】 74.5% 的任务可由 AI 自动执行（连敲代码都能省力了）【客服】、【数据输入】、【商业研究】等职位，影响程度均超 60%就连我们日常接触的写作、策划、稿件撰写类工作，也在榜单中占据显著位置
被AI效率"绑架"的深夜人
最近养成一个习惯：睡前瞄一眼手环的睡眠记录，然后无奈地叹口气。不是数据难懂，是数据太残酷了。半年了，几乎没有一夜睡眠超过6小时。最夸张的时候，一晚只睡两三个小时，第二天还照常去公司，居然也没觉得哪里不对劲。手环的记录从不撒谎——只是每天都在戳穿你的自我欺骗直到前几天在Joe Rogan的播客里听到一个词，才恍然大悟——马克·安德森（硅谷传奇投资人，网景浏览器创始人）把这种现象称为"AI吸血鬼"。这个词描述的不是AI本身，而是那些被AI工具影响后彻底失眠的人。安德森的原意是——AI把用户变成了"夜间无法停止
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
Appian 新研：美公共部门 AI 应用迈入深水区
Appian 于 6 月 10 日揭晓的最新调研显示，美国公共领域的人工智能运用正由试验性试点转向实质性的政府运营落地。此项面向 2000 名美国公职人员的调研指出，逾三分之一（37%）的受访对象称其所属机构的 AI 融合已步入高阶阶段，AI 深度嵌入多项核心任务流程，此外另有 32% 的机构正全力推动 AI 部署进程。 AI 技术已深度融入政府核心职能 调研数据揭示，AI 技术正在美国政府各类职能中迅速扎根。接近半数（47%）的受访者表示，AI 已实际应用于人力规划与人力资源运营；45% 的机构已将 A
人工智能赋能全面质量管理数智化升级
三、基于 AI 的全面质量管理新范式全面质量管理（TQM）作为一种成熟的管理哲学，已在全球范围广泛普及。然而，传统 TQM 在数据处理效能、决策响应速度及预测精准度上仍存在瓶颈。本研究构建了一种 AI 驱动的 TQM 模型，旨在利用人工智能技术强化组织绩效与持续改进能力，为企业落地智能化质量管理提供系统化方案。该 AI 驱动 TQM 模型采用同心圆架构，彰显了 AI 技术与 TQM 核心理念的深度耦合：图 5 说明：呈现 AI 驱动 TQM 的同心圆架构，核心为 AI 引擎，中层为 TQM 支柱，外层为预
掌握AI思维，轻松应对未来职场变革
许多人在开启创作之路时，往往源于一份纯粹的热爱。也许是想打造一个深度的知识类自媒体，也许是想撰写一部宏大世界观的悬疑小说，又或者是专注于独立游戏的剧情策划。但在现实中，我们常常会发现一个残酷的事实：热爱，往往最容易被繁琐的执行过程消磨殆尽。当你为了制作一期五分钟的深度视频，不得不在海量外文资料中筛选、交叉比对、提取时间线，最后还要为排版和校对熬到凌晨时；当这种“机械性爆肝”成为常态，创作的激情就会被疲惫取代。面对这种情况，很多人开始尝试向 AI 寻求帮助。但随之而来的却是另一种深深的无力感——输入几个指令
博士生的AI科研实践：构建可复现的实证研究流程
近期我一直在探索 Codex 与 Claude Code 的应用。Codex 并非论文代写机：经管博士科研 Skills 配置指南最初，我也容易陷入一个思维定式：以为只要安装几个 Skill，AI就能自动帮我完成回归分析、图表制作、数据整理，甚至顺手把论文写出来。后来我意识到，这种想法存在很大风险。对经管博士而言，AI工具的核心价值并非"替你做研究"，而是将那些重复、琐碎、易出错的环节，变得更为标准化、更具可复制性。例如 Stata 回归中最常见的问题，往往不在于模型本身的复杂度，而在于：变量名称拼写错误
让AI发挥价值，从这三件事做起
前言别想太复杂，先搞定手头最棘手的事别把AI当成万能钥匙，试图捅开所有的锁。试了一圈后，发现有些门打不开，就把它扔在一边了——“也不过如此”。其实反过来想：别问AI能做什么，先想一下你手头最烦的是什么。那些重复的、机械的、耗时的任务，AI处理起来往往比你想象的要好得多。对于做业务的人来说，每天都要面对海量数据。销售报告、渠道动销、客户反馈、竞争对手动向……看多了真的会让人眼花缭乱。AI 在这方面有一个非常实用的能力：从一堆数据中快速找出你关心的那几个。举个例子。某个品牌的电商评论，一个月有几万条。要手动看