AI使用者的进阶之路
近期在教朋友们使用我开发的AIOS系统，我发现整个"教学"环节中，大部分时间都用来帮助大家"培养更优质的AI使用习惯"。这让我想起两个月前Opus 4.7发布时，我在公众号发过一篇文，提到这一代模型效果如何，很大程度取决于人给它的指令是否清晰。有读者留言反对：优秀的AI应该对用户透明，傻瓜式操作就行，凭什么要用户自己去学。这话也有一定道理。真正引发我思考的是另一件事：那些说"凭什么要用户学习"的人，他们平时究竟"怎么用"AI？随后两周，我特意"观察"了一圈周围人与AI的交互方式：一个兼职投资的朋友，习惯在
美团设立AI转型部门：重塑架构，深化组织智能化
（快消品讯）近日，有消息称美团正式组建了名为“AI Transformation”（AI转型）的新部门，其核心目标是全面推动“AI at work”（AI融入工作场景），彰显出公司正以AI为驱动力进行组织架构的深度调整。该部门直接归属美团核心本地商业板块，由高级副总裁王莆中直接领导，这不仅保障了改革的独立推进，也为跨部门协作奠定了坚实基础。《快消品》获悉，美团此番举措并非单纯为了以AI替代人力或追求表面标准化，而是着眼于利用新技术全面提升组织效能，推动生产力实现深层次变革。这一战略动向凸显了美团对流程优化
DeepSeek写作秘籍：50个AI工具接入后效率飞跃
随着DeepSeek等工具的广泛使用，大家对写作的需求日益提升，普通DeepSeek模型已难以满足专业要求，而初学者又不知如何引导其生成理想内容。这款【AI写作服务】小程序已整合DeepSeekR1深度思考完整版，能够将DeepSeek与上千种AI写作工具结合，在原有基础上打造更专业的文案，让新手也能轻松上手。通过结合【AI写作服务】与DeepSeek集成版本，大家可以在工作和学习中使用更“智能”的辅助工具。它不仅能解析图片和视频，还能根据上传内容，结合用户需求生成对应文案，例如以图生文、看图写诗、朋友圈
AI实战：油宝智能体与办公助手深度解析
AI实战｜油宝智能体&油宝办公助手——实现从"会聊天"到"能干活"的跨越！你是否也曾有过这样的困扰？向AI提问虽详尽，最终却仍需亲力亲为每日耗费大量精力在查资料、拟初稿、走流程等重复性事务上明明手握AI工具，却总觉得离真正的效率飞跃还差一步本期「AI星期五」，聚焦昆仑大模型两大核心产品——油宝智能体+油宝办公助手，带你搞懂一件事：如何让AI真正替你办事。📌 本期核心收获：① 油宝智能体怎么用 — 超越简单对话，让AI理解业务并自主执行任务；基于昆仑大模型私有化部署，
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
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
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
智能穿搭助手初体验
1、家里有双鞋，一直找不到合适的裤子搭配，就尝试用AI工具寻求建议。先用豆包询问，又用其他AI进行交叉验证，确保建议的准确性。根据AI的搭配推荐，在淘宝上选购了相应的衣物，期待收到货后看实际效果。有经验的朋友可以在评论区分享穿搭技巧，对比AI的搭配建议。AI辅助购物决策似乎已成趋势，AI时代的GEO研究将越来越深入，无形中影响消费者的选择。2、面对一堆需要整理和分析的数据，内心有些抗拒，觉得工作量太大太耗时。但这是必须完成的任务，不如集中精力一次性解决，处理完后反而感到轻松。对于不想做但必须做的事情，最好
AI Spark 开源知识库：200+ 实战教程，新手轻松入门
AI Spark 现已将其内部知识库全面对外开放。课程获取链接：关注我并回复“课程”，即可免费获取。该知识库已收录逾 200 篇优质文章，涵盖 AI 基础、工具应用、大模型技术、AI 编程、智能体开发、内容创作、效率优化及行业洞察等多个领域。尤为关键的是，这并非仅停留在理论概念的资料库，而是精心梳理了大量适合大众上手的实操教程、方法指南、工具推荐及具体执行路径。无论你是在初探 AI 领域，还是已利用 AI 进行内容生产、代码编写或效率提升，都能在此找到契合自身需求的内容。当前网络上 AI 相关内容泛滥，但
财务人，AI 协同时代已至：管理会计效率重塑
AI 前景展望：从“辅助工具”进阶为“协作伙伴”一、技术维度：能力持续飞跃1. 大模型普及化诸如豆包、扣子、腾讯小龙虾等轻量级 AI 应用，正使昔日仅大企业能承担的 AI 能力变得“即开即用”。未来，每位财务人员都将拥有专属的“个人 AI 分析师”。2. 多 AI 协同常态化各类 AI 分工明确（例如一个专攻数据清洗，一个负责建模，一个担当报告生成），借助工作流串联，达成端到端的自动化。财务领域的合并报表、预算编制、税务筹划等复杂流程，将全面交由 AI 协同处理。3. 从“内容生成”迈向“实操执行”早期
《文化守正》小剧场第3话更新！AI化身“物流军师”
为激发创新活力，栏目聚焦“AI提效”，旨在向全员传递“以创新为引擎”的核心价值。为让这一理念更直观，本期文化小剧场“AI军师，巧算物流账”📦，通过真实业务场景，展示当人类经验碰撞智能算法，能迸发出怎样的火花？👇点击观看完整漫画，见证小创新如何推动降本增效的大变革📖除了漫画，我们还想与大家探讨#AI#降本增效#创新，以及栏目的一些实用小贴士：💡AI绝非摆设，而是实实在在的降本利器从“人工计算”迈向“智能运算”，减少空跑、优化路线、缩短等待，每一分节省都转化为真金白银的利润。💡任何岗位，都是提升效率的突破口利
业务AI智能体上线实战分享
上周，我成功部署了一款业务专用AI智能体，定名为「挪威（跟练专属）bot」。短短一周内，它已解答了超过200个提问。整体来看，回复质量相当可观，尽管仍存在少量幻觉现象，后续将通过补充资料持续优化调教。先谈谈为何开发这款AI智能体。首要原因是业务驱动，许多产品正是由实际需求催生。只有明确需求，才能打造出真正有用的产品，而非盲目开发再寻找场景。AI应当优先服务于真实的业务需求。在我们的跟练交付流程中，答疑环节主要包含三个维度：一是主题分享，通常会被归档至固定知识库；二是群组答疑；三是新推出的AI智能答疑功能。
AI 焦虑：从内耗到破局
首先坦白，确实令我感到焦虑。但经过一个月的探索，意识到自己对 AI 的认知依然浅薄。对于零代码基础的人来说，理解诸多概念已属不易，即便弄懂了，离实际落地仍相去甚远。好在采取边用边学的策略，能提升效率。然而新问题随之而来：Token 不够用，甚至部分功能无法使用，该如何应对？这让人陷入死循环，反复纠结于 codingplan、CCswitch、tokenplan 等方案，导致无休止的内耗。如今换个思路，既然各大厂商未能一统天下，且国内外存在相互封锁，对我们个体而言，关键是如何从中寻找机遇，哪怕只是分一杯羹。
昨日借AI之力省时一整天
普通人亲历人工智能的真实感悟先抛出一个问题：你是否常感每日琐事缠身，却鲜有真正完成之事？我往昔亦是如此。终日忙碌，回首却觉要事未成。直至我尝试利用人工智能处理重复事务，方知——一日竟可如此高效。昨日我进行了一次小测试：将三件平日耗时颇长的事务，交由人工智能代劳。结果令我颇感意外。同一段时间内，有人已着手利用工具提升效率每逢周末，我常耗费两三小时整理本周笔记。零散的、手写的、存于手机的……皆需汇总至同一文档。往日我皆手动逐条梳理。昨日我将所有零散笔记直接抛给人工智能，嘱其协助归类、提炼核心、生成结构化文档。
利用AI实现聊天内容自动待办提取
📋 我的日程表和清单 用了好多年 团队的高效率 靠的是系统运转 不是忙乱堆砌 但录入这件事 再熟练也占时间 今天给自己升级了： AI自动从聊天里提取待办 该见谁、 什么时候截止、 做没做完 自动归集、 自动标记、自动归档 以前是手动录入 现在是智能归集+人工确认 系统还是我的系统 只是长出了自动感知的能力 🔧 老玩家的装备升级 不做重复劳动 只做决策和推进 如果你也在创业/管理/知识IP领域 想把办公系统迭代到AI时代 欢迎链接我 一起让AI打工， 人做决策