AI 浪潮下，功能点计价法过时了吗？效率真相与人力迷思
过去几年，众多客户常向我提问：当软件厂商采用低代码或无代码技术时，项目该如何合理定价？其潜台词往往是：如何利用这一趋势压低厂商报价，从而实现降本增效的目标。如今，这一问题的前半段已演变为：当使用 AI 进行编程时，造价该如何评估？此话题进一步延伸出：是否仍需度量软件规模？功能点计数法是否依然有效？乃至行业终极拷问：在 AI 时代，我们究竟变得更忙碌还是更清闲？团队究竟需要更多程序员，还是更少？首先，让我们引用一组实验数据。2025 年，美国非营利机构 METR 开展了一项随机对照试验。他们招募了一批在开源
AI使用技巧|换个思路和AI对话,让工作效率翻倍提升
AI时代，掌握提问技巧的人正在悄然与同龄人拉开距离。但你是否想过——让AI反过来向你提问，效果可能会出乎意料地好？作为辅导员，你每日处理着各种各样的学生事务：思想引导、个别交流、危机处理、就业辅导……当你试图借助AI提高工作效率时，是否经常陷入这样的困境——“我让AI写一份活动方案，它输出的内容太过模板化，根本无法直接使用。”“我询问AI如何处理宿舍纠纷，它给的建议都是听起来正确却毫无用处的套话。”“我觉得自己已经表述得很清楚了，但AI的理解仍然偏离了重点。”问题究竟出在哪里？答案或许会让你感到意外：不是
与其担心被AI取代,不如学会驾驭AI
你感到过焦虑吗？反正我确实焦虑过。说实话，并不是某个特定时刻让我害怕，而是一种逐渐蔓延的感觉。今天看到AI能创作文案了，明天发现它能生成图片了，后天又听说能编写代码了。你花费大量时间才掌握的技能，AI几秒钟就完成了，而且完成度并不比你差。遇到这种情况时，内心确实不好受。这并非我个人的感受。周围许多朋友也在讨论，有人持观望态度，有人感到担忧，也有人已经付诸行动了。但交流得越多，我越发现一个现象：大多数人在争论AI是否会取代人类，却很少有人思考如果会取代，我该怎么办？前者制造焦虑，后者找到出路。怎么说呢，回顾
AI求职利器：自动化BOSS直聘工具
开源 · 工具 · AI Agentboss-agent-cli：让 AI Agent 替你刷 BOSS 直聘📄 约 3000 字⏱ 阅读 8 分钟BOSS直聘 · CLI · 求职/招聘如果你今年在找工作，你大概率经历过这个流程：打开 BOSS 直聘 → 搜关键词 → 翻几十页 → 一个个点开看详情 → 手动打招呼 → 返回列表 → 下一批 → 忘了谁回了谁没回 → 再搜一遍。一天下来，简历没投出去几家，眼睛快瞎了。另一边，做招聘的朋友也不好受。每天打开后台，99+ 条打招呼消息——一个个点进去聊，聊完
106.驾驭 AI 制作 PPT 的核心秘诀
利用 AI 工具如 GPT 或 NotebookLM 来制作 PPT，若想避免徒劳无功，首要步骤便是先完成“白稿”！📌 许多人都曾陷入此误区——耗费半日与 AI“磨合”，最终生成的 PPT 却：➡ 原定 18 页，结果只输出了 10 页➡ 每页核心内容与预期重点大相径庭➡ 关键细节被略过，次要部分却冗长啰嗦🔑 症结何在？不妨尝试关键一招——预先撰写白稿。何谓“白稿”？所谓白稿，即暂时无视美观与排版，专注一事：将你的思维脉络完整呈现。1️⃣ 先构建“裸稿”：忽略格式、字体及配色，仅保留 PPT 空白骨架2️
2026年摄影怎么选？AI还是传统？
很多人都在犹豫：如今 AI 能修图、扩图、换背景，甚至直接生成大片，那还要不要学习传统摄影？答案并非非此即彼，关键在于你想通过摄影达成什么目标。2026 年的摄影界，决定差距的关键不再是谁按快门更快，而是谁更懂影像审美、商业需求、AI 工具及交付效率。中国信通院在人工智能相关研究指出，生成式 AI 正加速渗透至内容生产、营销设计、影视传媒等领域。对摄影师而言，这意味着现实的变化：客户不仅要求“拍得好”，更追求“出片快、风格稳、多平台复用”。📌传统摄影决定作品基础，AI摄影决定交付效率。真正有竞争力的人，是
AI进阶指南|学会让AI向你发问，工作效率翻倍提升
AI时代，会提问的人正在悄悄拉开与同龄人的差距。但你是否想过——让AI反过来向你提问，效果可能会更好？作为辅导员，你每天面对纷繁复杂的学生工作：思想引领、谈心谈话、危机干预、就业指导……当你想要借助AI提升工作效率时，是不是经常遇到这样的困惑——“我让AI写一份活动策划，它给我的东西太模式化了，没法直接用。”“我问AI怎么处理寝室矛盾，它给的答案都是正确的废话。”“我觉得自己已经问得很清楚了，但AI的理解还是跑偏了。”问题出在哪？答案可能让你意外：不是你不会提问，而是你没让AI学会提问。今天，我们就来聊聊
AI 编程背后的隐患
身处人工智能全面爆发的当下它几乎能生成任何产物不懂安卓脚本开发交给 AI 写，没问题！不懂浏览器自动化脚本交给 AI 写，没问题！不懂小程序开发交给 AI 写，没问题！不懂协议软件编写交给 AI 写，没问题！表面看是生产力大爆发的时代但唯有资深开发者才清楚，此处暗藏巨大风险----我也曾从传统编码转向 vibe coding深知大型项目的维护，必须基于对架构的深刻理解而隐患恰恰就在此处一个完全的外行，只需学习一月甚至一周就能产出软件、生成小程序但他不懂架构，不明框架修改功能只能依赖 AI 对话解决只有真正
重塑品牌营销：AI 时代的九大标杆与核心逻辑
业务架构培训与认证 | 关注公号点击顶部品牌营销融合 AI：关键价值、典范案例及实施框架规模化品牌营销的核心症结，在于海量渠道素材需求与传统低效创作模式间的结构性冲突。A slow exposure shot resulting in a mosaic of streaming car lights in a sea of billboards on Sunset Boulevard in West Hollywood. - Gina Ferazzi // Los Angeles Times via Ge
人工智能的融合与挑战
01应友人之邀，昨日参与了上海财大主办的金融科技与AI融合活动，探讨AI原生技术如何重塑金融行业新格局。两位熟识的演讲者是我的老友，他们以数据、算法、算力及实际应用为核心，展示了AI在信贷B端和保险营销服务中的落地实践。朋友坚持让我加入圆桌讨论环节。说实在的，过去两年我很少出席这类活动，而且活动主题和我当前业务并不完全契合，因此内心略感不安。我在会上介绍了AI在我所从事领域中的实际运用情况。基于具体业务场景，我们测试了多种国内外AI模型，在确认效果后针对不同场景选择最适合的模型进行适配。从最终业务成果来看
AI Agent 走出聊天框：企业后台工作的智能革命
而它正逐渐脱离传统聊天机器人的角色。过去我们启动 AI，只是为了获取一句话的答案。如今，Agent 开始承接任务、分解步骤、调用工具、读取文件、查询系统，并在你未直接监督的情况下自主推进工作。AI 正从“对话界面”转变为“后台员工”。过去 AI 坐在聊天框中等待指令。你若不发问，它便静止不动。你若不明确任务，它也难以推动流程。Agent 的关键突破在于，它能围绕一个目标持续执行动作。它不仅告诉你如何操作，还会真正去执行流程。很多人对 Agent 的认知，还停留在“更聪明的 ChatGPT”阶段。实则不然。
AI 使用避雷指南
AI使用避雷指南012026.06 .07AI 虽然是得力的助手，但使用时必须注意细节：❌ 盲目复制粘贴，不核查真伪也不做润色❌ 提示词表述不清，导致产出效果打折扣❌ 忽略排版布局，导致文本杂乱难以阅读推荐用法：让 AI 负责构思和初稿，人工再注入创意、修饰细节，既高效又稳妥。合理利用 AI，让工作生活更有趣～以下内容为AI 生成效果的演示：输入指令：帮我写一段日常文案AI 生成：生活很美好，每一天都值得珍惜。（内容泛泛，缺乏个性）输入指令：写 3 句治愈系日常短句，50 字以内，记录生活小确幸AI 生成
AI并非高冷：它正在悄然改变普通人生活
尽管许多人听说过AI，但对其本质仍感困惑。实际上，人工智能并非晦涩的科技名词，而是渗透进日常生活的实用助手，协助我们简化任务、提高效率。对于职场人士，AI能迅速处理文档、制作报表、翻译文本，将数小时的任务缩减至十几分钟，拒绝无意义的加班。在家庭生活中，无论是语音助手、图像修复、菜谱推荐还是行程规划，只需指尖轻触即可搞定，令繁杂家务变得轻松。日常进修与兴趣拓展同样受益。无论是掌握新技能、练习外语或梳理知识点，AI都能即时提供解答，仿佛随身携带了一位专属顾问。它绝非遥不可及的高深技术，而是惠及大众的生活伙伴。
AI不会淘汰人类，但掌握AI的人将引领变革
AI并没有那么可怕，它并非取代人类的“敌人”，而是推动职场进化的“工具”。行业变革的真实面貌，并非“AI淘汰人类”，而是善于运用AI的人正在取代那些墨守成规的人。许多人对AI的担忧始终聚焦在“AI会抢走我的饭碗”。但现实是，真正被市场淘汰的不是不懂AI的员工，而是只会机械执行、缺乏应变能力的工作方式。过去撰写一篇推文，需要搜集素材、搭建结构、反复润色，耗时数小时；制作一份报表，需手动整理、反复校对，效率极低。而如今，AI只需几分钟即可完成初稿、整理数据、提供思路。但这并不意味着内容创作、运营、文职岗位失去
LS-DYNA建模新革命：AI驱动K文件生成实测
进行LS-DYNA仿真时，最令人头疼的往往不是求解计算，而是编写K文件。材料属性卡、截面定义、接触设置及边界条件等，一个完整的碰撞模型可能需要数千行关键字。手动编辑不仅耗时，还极易出错。修改单一参数需遍历全文，更换材料模型则需反复查阅手册。如今，AI已不再是“未来的幻想”，而是“当下的工具”。从Ansys官方的PyDyna到开源的qd-cae-python，从结合大模型与RAG技术检查关键字一致性，到AI自动撰写评估报告，LS-DYNA的智能建模生态已初具规模。本文实测了五种AI辅助K文件的技术路径，揭示